Jakie funkcje AI można dodać do Twojej aplikacji?
Rozwijamy systemy biznesowe i aplikacje Twojej firmy, do których masz kod oraz prawo wprowadzania zmian. Specjalizujemy się w .NET i Microsoft SQL Server. Jeśli używasz gotowego ERP, najpierw sprawdzamy jego dodatki i możliwości integracji.
Pracownik może szybciej przejść od otrzymania sprawy do jej oceny i odpowiedzi klientowi. Pomagają w tym na przykład:
- Uzupełnianie formularzy z dokumentów. Dane z wiadomości, PDF lub skanu trafiają do szkicu formularza, który pracownik sprawdza.
- Porządkowanie zgłoszeń. System proponuje kategorię i kieruje sprawę do odpowiedniej kolejki według uzgodnionych zasad.
- Szkice odpowiedzi. Z historii sprawy i wskazanych danych powstaje propozycja wiadomości do poprawienia i zatwierdzenia.
- Podsumowania korespondencji. Pracownik otrzymuje skrót długiej historii, z możliwością przejścia do źródeł.
- Wyszukiwanie w dokumentach. Zamiast przeglądać pliki, użytkownik zadaje pytanie i otrzymuje odpowiedź opartą na dostępnych mu materiałach.
Wybieramy jedną funkcję na początek i sprawdzamy ją na rzeczywistych przykładach. Porównujemy czas obsługi z obecnym sposobem pracy, uwzględniając również kontrolę i poprawki. Dzięki temu możesz ocenić przydatność funkcji przed jej szerszym uruchomieniem.
Kiedy warto dodać AI do istniejącego systemu?
To dobry kierunek, gdy aplikacja obsługuje proces, ma potrzebne dane i jest miejscem codziennej pracy zespołu. Pracownik może uruchomić nową funkcję w obecnym formularzu i sprawdzić wynik bez przechodzenia do innego narzędzia.
Najpierw sprawdzamy, czy zadanie rzeczywiście wymaga AI. Jeśli dane mają stały format lub decyzję można opisać prostą regułą, zwykła funkcja programu może być łatwiejsza w utrzymaniu.
Jeżeli zespół chce przede wszystkim uzyskiwać odpowiedzi na pytania o dane z kilku systemów, zobacz asystenta AI na danych firmy. Gdy obecny system nie obsługuje podstawowego procesu, trzeba najpierw ocenić jego rozbudowę.
Jak wdrażamy funkcję AI w aplikacji?
- Poznajemy zadanie i system. Ustalamy, jaki efekt chcesz uzyskać, jakie dane są dostępne i jak można rozszerzyć aplikację. Sprawdzamy kod lub interfejsy oraz sposób wdrażania zmian.
- Ustalamy wynik i sposób jego sprawdzenia. Określamy, co ma przygotować AI, co zatwierdza pracownik i jakie pomyłki są istotne. Zbieramy także trudne i niekompletne przykłady.
- Testujemy model i koszt. Porównujemy jakość, czas odpowiedzi i nakład na poprawki. Uzgadniamy miejsce przetwarzania danych.
- Dodajemy funkcję do systemu. Wprowadzamy kontrolę formatu, uprawnień, kosztów i obsługę błędów.
- Uruchamiamy ją etapami. Najpierw dla wybranych użytkowników lub rodzaju spraw. Wynik oceniamy również na przykładach niewykorzystanych podczas przygotowania rozwiązania.
Jeśli po rozmowie zakres jest jasny, przygotowujemy ofertę. Gdy najpierw trzeba poznać aplikację lub sprawdzić wykonalność, proponujemy osobno wyceniony przegląd albo test.
Przykładowy scenariusz: zgłoszenia serwisowe
Firma przyjmuje zgłoszenia e-mailem do własnej aplikacji. Pracownik czyta wiadomość, identyfikuje klienta i urządzenie oraz wybiera kategorię sprawy.
Po dodaniu AI widzi propozycję uzupełnionych pól i szkic odpowiedzi w tym samym formularzu. Może skupić się na ocenie zgłoszenia i pomocy klientowi. Sprawdza wynik i zatwierdza go; niekompletne lub niejednoznaczne zgłoszenia pozostają w ręcznej obsłudze.
Integracja AI z .NET i Microsoft SQL Server
Specjalizujemy się w aplikacjach .NET i C# z bazami Microsoft SQL Server (MSSQL). Mamy ponad 20 lat doświadczenia w projektowaniu, programowaniu i wdrażaniu systemów biznesowych. Więcej o doświadczeniu DO IT GLOBAL.
Funkcję AI możemy dodać jako moduł aplikacji lub osobną usługę, która wymienia z nią dane. Aplikacja nadal obsługuje uprawnienia, reguły i zapis informacji; model przygotowuje wynik określonego zadania.
Przy wyborze technologii uwzględniamy późniejszą zmianę modelu lub dostawcy. Każda taka zmiana wymaga ponownego sprawdzenia jakości na zadaniach Twojej firmy.
AI w chmurze czy na firmowym serwerze?
Funkcja może korzystać z usługi AI w chmurze lub modelu działającego lokalnie. Wybór zależy od zadania, wymagań dotyczących danych, jakości odpowiedzi i kosztu korzystania.
Przy usłudze w chmurze sprawdzamy jej warunki: wykorzystanie danych do trenowania, miejsce i czas przechowywania oraz dostęp. Jeśli informacje mają pozostać w firmie, oceniamy wariant lokalny lub offline. Sprzęt dobieramy na podstawie testów zadania i oczekiwanego obciążenia.
Jak kontrolujemy wyniki i ciągłość pracy?
Kontrolę dopasowujemy do zadania i skutków ewentualnej pomyłki:
- Sprawdzenie wyniku. System weryfikuje wymagane pola i reguły, a pracownik zatwierdza wynik tam, gdzie potrzebna jest jego ocena.
- Obsługa bez AI. Przygotowujemy i testujemy sposób kontynuowania pracy, gdy model lub połączenie nie działa.
- Kontrola kosztów. Limity wielkości danych i liczby wywołań pomagają utrzymać ustalony budżet.
- Wyjaśnianie błędów. Rejestrujemy potrzebne zdarzenia, z określonym dostępem i czasem przechowywania.
O jakości decydują wyniki testów i kontrola danych — sama deklaracja modelu, że jest pewny odpowiedzi, nie wystarcza.
Ile kosztuje dodanie AI do aplikacji?
Cena zależy od funkcji, stanu systemu, dostępnych interfejsów i wymaganej kontroli wyniku. Przed pracami ustalamy zakres, cenę oraz kryteria odbioru.
System po innym wykonawcy najpierw przeglądamy, aby ocenić możliwość zmian. Więcej o przejmowaniu rozwoju aplikacji i zasadach współpracy.
Po uruchomieniu możesz zlecić nam utrzymanie i rozwój rozwiązania. Jeśli rozwijasz aplikację dla klienta jako firma IT, zobacz współpracę partnerską.
Aktualizacja treści: