Ξεκινάμε από το πρόβλημα
Η ερώτηση δεν πρέπει να είναι “πού μπορούμε να βάλουμε AI;”. Πρέπει να είναι “ποια εργασία μας κοστίζει χρόνο, ποια πληροφορία είναι δύσκολο να βρεθεί και ποια απόφαση χρειάζεται καλύτερα δεδομένα;”. Μόνο τότε μπορούμε να αξιολογήσουμε αν το AI είναι το σωστό εργαλείο.
Χρήσεις με πρακτικό όφελος
Αναζήτηση μέσα σε μεγάλο όγκο δεδομένων, σύνοψη, κατηγοριοποίηση, προετοιμασία περιεχομένου, enrichment και assistants μέσα σε ERP ή CRM είναι παραδείγματα όπου το AI μπορεί να μειώσει πραγματικό χρόνο. Το αποτέλεσμα πρέπει όμως να εντάσσεται σε ελεγχόμενη ροή και να μην αντιμετωπίζεται αυτόματα ως αλάνθαστο.
Πότε ένα rule ή API είναι καλύτερο
Αν μια διαδικασία έχει σαφή κανόνα, για παράδειγμα “όταν το stock πέσει κάτω από Χ στείλε ειδοποίηση”, δεν υπάρχει λόγος να χρησιμοποιηθεί AI. Ένα deterministic rule είναι φθηνότερο, προβλέψιμο και ευκολότερο να ελεγχθεί.
Η καλή αρχιτεκτονική συνδυάζει τα κατάλληλα εργαλεία αντί να προσπαθεί να λύσει τα πάντα με το ίδιο.
Δεδομένα και έλεγχος
Πριν συνδεθεί ένα AI εργαλείο σε επιχειρησιακά δεδομένα πρέπει να εξετάζονται η πρόσβαση, τα προσωπικά δεδομένα, το logging και το τι επιτρέπεται να σταλεί σε τρίτη υπηρεσία. Η χρησιμότητα δεν πρέπει να ακυρώνει την ασφάλεια και τη διακυβέρνηση των δεδομένων.