AI, która naprawdę bierze pracę na siebie.
Nie kolejne okno czatu. AI, która naprawdę posuwa pracę.
Bezpośrednio w procesie. Na właściwych danych. Pod Twoją kontrolą.
Z Lensem · około 3 minut
Mniej pracy ręcznej
AI przejmuje czytanie, szukanie, sortowanie i przenoszenie.
Wiedza staje się użyteczna
Właściwy kontekst pochodzi z właściwych źródeł.
Kontrola zostaje
Jasne jest, co AI może, a kiedy decydują ludzie.
Po czym poznać, że AI wciąż stoi obok pracy
Gdzie AI konkretnie zdejmuje pracę
Efekt nie leży w zapytaniu do czatu. Efekt leży w pracy, która potem nie musi już iść ręcznie.
Na ile to zastosowanie jest gotowe do wdrożenia AI?
Pomysł
AI jest interesująca, ale problem, korzyść i priorytet nie są jeszcze określone wystarczająco jasno. Są możliwości, ale nie ma jeszcze twardego zastosowania.
- Wiele możliwości
- Zastosowanie otwarte
- Korzyść niejasna
Z Lensem · około 3 minut
Problem → proces → dane → decyzja → AI.
Gotowość do wdrożenia AI nie oznacza użycia jak największej ilości AI. Oznacza przygotowanie istotnego zastosowania tak, żeby AI mogła w sposób kontrolowany i trwały dawać wartość.
Jak z AI powstaje produkcyjne zastosowanie
Znaleźć pracę z efektem
Nie szukamy pomysłów na AI. Szukamy powtarzalnej pracy z wolumenem, tarciem albo problemem jakości.
Uczynić kontekst użytecznym
Dane, wiedzę i systemy otwieramy dokładnie w takim zakresie, jakiego zastosowanie naprawdę potrzebuje.
Wbudować w obieg
Wynik AI nie zostaje w oknie czatu. Trafia do właściwego zadania, właściwego systemu albo właściwej decyzji.
Zaprojektować kontrolę
Zatwierdzenia, granice, ścieżki błędów i monitoring wynikają z ryzyka i odpowiedzialności.
Der Ablauf zuerst
Dobry model to tylko silnik. Wartość powstaje, gdy proces na nim jedzie.
Dlatego nie mierzymy, jak efektownie AI odpowiada, tylko co w pracy potem jest lepsze.
Co sensowne AImoże już zmieniać
0 %
Więcej spraw na godzinę.
W badaniu NBER z udziałem 5 179 pracowników wsparcia asystent AI zwiększył liczbę rozwiązanych spraw na godzinę średnio o 14%.
0 %
Praca z wiedzą przyspiesza.
W eksperymencie terenowym HBS/BCG konsultanci przy zadaniach w granicach możliwości AI pracowali o ponad 25% szybciej.
0 %
Jakość może wzrosnąć.
W badaniu MIT jakość profesjonalnych zadań pisemnych, mierzona przez niezależnych oceniających, wzrosła przy użyciu ChatGPT o 18%. Jednocześnie czas pracy spadł o 40%.
0 %
Także praca techniczna może wyraźnie przyspieszyć.
W kontrolowanym eksperymencie GitHub programiści wykonali określone zadanie programistyczne z Copilotem około 55% szybciej niż grupa kontrolna.
Policz ręczny czas na pracę z wiedzą
- Ile dziś trwa ręcznie powtarzalne zadanie związane z wiedzą?
- Jak często wraca w tygodniu?
- Ile ludzkiego czasu pracy tkwi w tym w skali roku?
15Minuty na zadanie wiedzy
40Sprawy tygodniowo
46Tygodnie robocze w roku
- ≈ 58 dni roboczychprzy 8 godzinach na dzień roboczy
- ≈ 11,5 tygodni roboczychprzy 5 dniach roboczych w tygodniu
460 godz. · 58 dni roboczych
Ta powtarzalna praca z wiedzą pochłania dziś w skali roku
31 280,00 zł
Kalkulator pokazuje adresowalny wolumen pracy. Nie twierdzi, że AI zastępuje ten czas w całości.
Która część naprawdę wymaga ludzkiej uwagi?
Lens pomoże ułożyć zadanie, dane i sensowne użycie AI.
Częste pytania
- Od czego zacząć, gdy potencjał AI widać wszędzie?
- Czy najpierw potrzebna jest idealna baza danych?
- Czy trzeba rozwijać własny model AI?
- Jak zapobiec temu, że AI robi błędne rzeczy?
- Czym to się różni od klasycznej automatyzacji?
- Czy O/S może włączyć AI w istniejące systemy?
Nie od długiej listy zastosowań. Dobrym punktem startu jest częste, nasycone informacją zadanie z mierzalnym czasem i jasnym dalszym procesem. O/S układa priorytet tam, gdzie schodzą się korzyść, wykonalność i ryzyko.
KONTAKT
Którą pracę AI ma zdjąć z Ciebie?
Pokaż obieg, w którym dziś się czyta, szuka, sortuje, przenosi albo wielokrotnie przygotowuje. O/S pokazuje, gdzie AI ma realny efekt i jak z tego powstaje proces, który da się utrzymać.