Egy AI-projekt akkor is bukásra van ítélve, ha technikailag tökéletesen működik, ha rossz workflow-t automatizál. Mielőtt bármit bevezetnél, tisztázni kell a folyamat logikáját. Utána jöhet a mérés.
Az enterprise AI-pilotok mindössze 5%-a jut el odáig, hogy mérhető üzleti eredményt termeljen. A többi látványos demó marad, ami sosem épül be a napi működésbe. Mi jelenti a különbséget a kettő között?
Az enterprise AI-pilotok mindössze 5%-a jut el odáig, hogy mérhető üzleti eredményt termeljen. A többi látványos demó marad, ami sosem épül be a napi működésbe. Mi jelenti a különbséget a kettő között?
Az első részben végigvettük, mibe kerül, ha egy vállalat nem érti a saját kritikus rendszerét, és miért nem elég erre a hagyományos válasz. Most egy valós projekt tapasztalatain keresztül azt nézzük meg, hogy az AI-támogatott módszertan hogyan teszi kiszámíthatóbbá és kevésbé kockázatossá a legacy rendszerek modernizációját.
Mi történik, ha egy kritikus rendszert már csak egyvalaki ért igazán? Képzelj el egy vállalatot, amely évek óta egy szoftverre támaszkodik a mindennapi működésében. A rendszer megbízhatóan dolgozik, a folyamatok ráépültek, az ügyfelek elégedettek. Egyetlen probléma van: azt, hogy belül hogyan működik, már senki nem tudja pontosan elmondani.