Innymi s\u0142owy: przed usuni\u0119ciem funkcjonalno\u015bci AI (lub jakiejkolwiek funkcjonalno\u015bci) spr\u00f3buj oceni\u0107 wp\u0142yw na r\u00f3\u017cne aspekty biznesu<\/strong>.<\/p>\n AI to dobre has\u0142o sprzeda\u017cowe: bardzo dobrze pozycjonuje si\u0119 w Google i dobrze sprzedaje si\u0119 osobom, kt\u00f3re chc\u0105 zg\u0142\u0119bia\u0107 przypadki u\u017cycia AI. W praktyce oznacza to, \u017ce nawet je\u015bli Tw\u00f3j produkt nie jest zorientowany na AI, mo\u017ce by\u0107 dla Ciebie korzystne zachowanie jakiej\u015b ma\u0142ej funkcjonalno\u015bci, kt\u00f3ra jest zwi\u0105zana z AI, aby mie\u0107 dobry argument dla u\u017cytkownik\u00f3w por\u00f3wnuj\u0105cych Twoj\u0105 us\u0142ug\u0119 z innymi us\u0142ugami. Szczerze m\u00f3wi\u0105c, nie musisz nawet implementowa\u0107 AI, ale mo\u017cesz promowa\u0107 mo\u017cliwo\u015bci, kt\u00f3re mog\u0105 wynikn\u0105\u0107 z korzystania z Twojej us\u0142ugi w po\u0142\u0105czeniu z zewn\u0119trznymi narz\u0119dziami AI (pod warunkiem, \u017ce Twoja us\u0142uga usprawnia ten proces – na przyk\u0142ad u\u0142atwia go).<\/p>\n Z drugiej strony, by\u0142bym bardzo ostro\u017cny z fa\u0142szywym marketingiem. W tym przyk\u0142adzie fa\u0142szywy marketing mia\u0142by miejsce, gdy pokazujesz aspekt AI swojego produktu, ale w praktyce nie ma \u017cadnego zastosowania AI dla Twojego produktu – lub co gorsza – wy\u015bmiewasz AI bez faktycznego jej wdro\u017cenia. W takim przypadku masz dwie opcje: albo implementujesz AI, albo w og\u00f3le pozbywasz si\u0119 marketingu AI. B\u0105d\u017a szczery wobec swoich u\u017cytkownik\u00f3w.<\/strong><\/p>\n Rozumiem ten aspekt, poniewa\u017c rundy finansowania s\u0105 przeprowadzane w ten spos\u00f3b. Czasami fundusze venture capital skupiaj\u0105 si\u0119 tylko na dostarczaniu funduszy projektom, kt\u00f3re zawieraj\u0105 wi\u0119kszo\u015b\u0107 s\u0142\u00f3w kluczowych. Dzieje si\u0119 tak, poniewa\u017c s\u0142owa kluczowe faktycznie sprzedaj\u0105 i przyci\u0105gaj\u0105 u\u017cytkownik\u00f3w<\/strong>. Cz\u0119sto s\u0142owa kluczowe s\u0105 r\u00f3wnie\u017c \u015bci\u015ble powi\u0105zane z innowacj\u0105 lub j\u0105 przypominaj\u0105. Tak wi\u0119c, u\u017cywaj\u0105c s\u0142\u00f3w kluczowych, mo\u017cesz przej\u015b\u0107 przez pierwszy poziom weryfikacji, czy biznes jest innowacyjny. Ale je\u015bli u\u017cywasz s\u0142\u00f3w kluczowych tylko po to, aby przej\u015b\u0107 przez ten pierwszy poziom, mo\u017ce to by\u0107 pu\u0142apka, kt\u00f3ra faktycznie zadzia\u0142a przeciwko tobie na kilku poziomach.<\/p>\n Pierwsz\u0105 rzecz\u0105, kt\u00f3r\u0105 nale\u017cy wzi\u0105\u0107 pod uwag\u0119, jest to, \u017ce w pewnym momencie rozs\u0105dne przedsi\u0119wzi\u0119cie finansowe zweryfikuje techniczny aspekt Twojego projektu (lub przynajmniej powinno to zrobi\u0107). Tak wi\u0119c je\u015bli aspekt techniczny nie pozwoli Ci osi\u0105gn\u0105\u0107 tego, co pr\u00f3bujesz sprzeda\u0107 VC, w pewnym momencie zostaniesz zablokowany i nie otrzymasz funduszy. Po prostu zmarnujesz czas wszystkich. To jeden z powod\u00f3w, dla kt\u00f3rych warto przeprowadzi\u0107 konsultacj\u0119 techniczn\u0105 przed udaniem si\u0119 do VC.<\/p>\n Druga pu\u0142apka, na kt\u00f3r\u0105 mo\u017cesz si\u0119 natkn\u0105\u0107, to pu\u0142apka na poziomie u\u017cytkownika. I jest to prawdopodobnie najgorszy rodzaj pu\u0142apki, poniewa\u017c uniewa\u017cnia ca\u0142y biznes. Je\u015bli Twoja funkcjonalno\u015b\u0107 nie jest naprawd\u0119 przydatna dla u\u017cytkownik\u00f3w, nie uzyskasz dobrych wynik\u00f3w sprzeda\u017cy.<\/p>\n Inne aspekty to w zasadzie niekt\u00f3re z punkt\u00f3w, kt\u00f3re tutaj opisuj\u0119, takie jak koszty operacyjne lub zast\u0105pienie funkcjonalno\u015bciami matematycznymi. Je\u015bli Twoje koszty operacyjne s\u0105 wy\u017csze ni\u017c Tw\u00f3j doch\u00f3d, Tw\u00f3j model biznesowy upadnie. R\u00f3wnie\u017c je\u015bli Twoja funkcjonalno\u015b\u0107 mo\u017ce by\u0107 \u0142atwo zast\u0105piona najbardziej op\u0142acalnym rozwi\u0105zaniem, to b\u0119dziesz mia\u0142 ni\u017csz\u0105 mar\u017c\u0119 zysku i ostatecznie jaki\u015b inny, bardziej zoptymalizowany biznes Ci\u0119 przejmie.<\/p>\n A \u017ceby by\u0142o jasne, nie jestem przeciwny u\u017cywaniu slogan\u00f3w do sprzeda\u017cy swojego pomys\u0142u VC lub sprzeda\u017cy swojego produktu u\u017cytkownikom ko\u0144cowym, ale powiniene\u015b sprzedawa\u0107 tylko to, co faktycznie ma sens.<\/p>\n Obecnie koszty operacyjne AI s\u0105 ni\u017csze, ale nadal s\u0105 wielokrotnie dro\u017csze ni\u017c uruchamianie prostych funkcji kodu. Jednak w przypadku niekt\u00f3rych zada\u0144 mo\u017cesz potrzebowa\u0107 du\u017cych modeli, kt\u00f3re s\u0105 bardzo kosztowne<\/strong> – i nie ma znaczenia, czy u\u017cywasz interfejsu API AI, czy sam hostujesz sw\u00f3j w\u0142asny model, zawsze b\u0119dzie to koszt operacyjny. Wi\u0119c je\u015bli widzisz, \u017ce Twoje zadanie jest bardzo powtarzalne, mo\u017cesz rozwa\u017cy\u0107 jaki\u015b rodzaj optymalizacji.<\/p>\n Pierwszy i najbardziej oczywisty przyk\u0142ad, jaki przychodzi mi do g\u0142owy, to optymalizacja matematyki. Rzadko ma sens przenoszenie operacji matematycznych do AI. Robienie czego\u015b takiego jest powolne i kosztowne. Znacznie bardziej optymalne jest, je\u015bli masz zestaw danych, z kt\u00f3rych mo\u017cesz wyprowadzi\u0107 funkcj\u0119. Aby to zrobi\u0107, musisz oczywi\u015bcie mie\u0107 jaki\u015b rodzaj danych, wi\u0119c upewnij si\u0119, \u017ce zawsze zapisujesz dane wej\u015bciowe swoich u\u017cytkownik\u00f3w i dane wyj\u015bciowe AI. Ta zasada jest wa\u017cna nie tylko dla tej optymalizacji, ale tak\u017ce dla innych i potencjalnego debugowania.<\/p>\n Drugi aspekt, kt\u00f3ry przychodzi mi na my\u015bl, to prawdziwy przyk\u0142ad s\u0142owa, na kt\u00f3ry si\u0119 natkn\u0105\u0142em: nie u\u017cywaj agent\u00f3w LLM jako OCR. OCR-y to r\u00f3wnie\u017c AI, ale specjalizuj\u0105 si\u0119 w rozpoznawaniu kart. Uczestniczy\u0142em w projektach, w kt\u00f3rych przenoszenie rozpoznawania obrazu z LLM do dedykowanego OCR, a nast\u0119pnie przesy\u0142anie tekstu do AI w celu walidacji i naprawy zmniejszy\u0142o koszty o po\u0142ow\u0119. Oczywi\u015bcie mo\u017cna argumentowa\u0107, \u017ce agenci AI mog\u0105 u\u017cywa\u0107 narz\u0119dzi, ale do u\u017cywania odpowiednich narz\u0119dzi AI b\u0119dzie potrzebowa\u0107 pewnych token\u00f3w, kt\u00f3re zwi\u0119ksz\u0105 koszty. Innym wnioskiem jest to, \u017ce je\u015bli masz mo\u017cliwo\u015b\u0107 wykorzystania sztucznej inteligencji specjalizuj\u0105cej si\u0119 w danym zadaniu (lub nawet wyszkolonej przez Ciebie!<\/strong>), to b\u0119dzie to o wiele bardziej op\u0142acalne i wydajne ni\u017c korzystanie z og\u00f3lnego zastosowania LLM.<\/p>\n Trzeci przyk\u0142ad, jaki przychodzi mi do g\u0142owy, to bezpo\u015brednia integracja z wyszukiwaniem \u2014 na przyk\u0142ad proste proponowanie powi\u0105zanych wynik\u00f3w. Ma sens proponowanie dodatkowych produkt\u00f3w na podstawie tego, czego u\u017cytkownik aktualnie szuka, aby zwi\u0119kszy\u0107 sprzeda\u017c, zwi\u0119kszy\u0107 sprzeda\u017c lub po prostu poprawi\u0107 do\u015bwiadczenie u\u017cytkownika. I brzmi to tak, jakby wykorzystanie sztucznej inteligencji idealnie pasowa\u0142o do takiego przypadku, poniewa\u017c dzia\u0142a na \u201ezestawach danych, kt\u00f3re s\u0105 powi\u0105zane\u201d i jest w tym ca\u0142kiem dobre. Ale s\u0105 co najmniej dwa aspekty, kt\u00f3re mog\u0105 obali\u0107 ca\u0142y ten pomys\u0142. Pierwszym jest losowo\u015b\u0107, o kt\u00f3rej wspomniano powy\u017cej, kt\u00f3r\u0105 mo\u017cna dostosowa\u0107, ale w przypadku propozycji mo\u017ce by\u0107 kontrproduktywna. Wyobra\u017a sobie, \u017ce szukasz \u201eczerwonej torebki\u201d \u2014 jest bardzo prawdopodobne, \u017ce sztuczna inteligencja zaproponuje ci \u201e\u017c\u00f3\u0142t\u0105 torebk\u0119\u201d, poniewa\u017c jest z ni\u0105 \u015bci\u015ble powi\u0105zana, ale nie ma sensu, aby\u015b kupowa\u0142 inn\u0105 torb\u0119 \u2014 znacznie bardziej sensowne by\u0142oby zaproponowanie \u201eczerwonego kapelusza\u201d, kt\u00f3ry pasowa\u0142by do torebki. Wi\u0119c prawdopodobnie musia\u0142by\u015b wprowadzi\u0107 sporo zmian w agencie, aby zawsze zwraca\u0142 naprawd\u0119 znacz\u0105ce wyniki. Po drugie – po co to robi\u0107, skoro masz ju\u017c gotowe rozwi\u0105zania? Je\u015bli u\u017cywasz dedykowanych wyszukiwarek, takich jak Elasticsearch, mo\u017cesz u\u017cywa\u0107 ich natywnie, aby uzyska\u0107 powi\u0105zane wyniki – lub nawet prostej relacyjnej bazy danych, takiej jak MySQL, aby uzyska\u0107 inne \u201eprodukty, kt\u00f3re zosta\u0142y kupione razem przez innych kupuj\u0105cych\u201d.<\/p>\n Ta jest w rzeczywisto\u015bci prosta i dotyczy nie tylko funkcjonalno\u015bci AI, ale wszystkich funkcjonalno\u015bci, kt\u00f3re masz w swoim systemie. Zasada jest prosta: je\u015bli funkcjonalno\u015b\u0107 nie jest u\u017cywana, pozb\u0105d\u017a si\u0119 jej. Oczywi\u015bcie mo\u017ce by\u0107 wiele powod\u00f3w, dla kt\u00f3rych u\u017cytkownicy jej nie u\u017cywaj\u0105: mo\u017ce dlatego, \u017ce jest zbyt ukryta lub mo\u017ce dlatego, \u017ce tak naprawd\u0119 nie dzia\u0142a lub nie zapewnia wystarczaj\u0105cej warto\u015bci. Ale je\u015bli takie skrajne przypadki s\u0105 wykluczone i nie poprawiaj\u0105 u\u017cytkowania, to masz kod w swojej aplikacji, kt\u00f3ry wymaga konserwacji, aktualizacji i dodaje niepotrzebnej z\u0142o\u017cono\u015bci do Twojej aplikacji – zar\u00f3wno kodu, jak i operacji i UX. Aby zoptymalizowa\u0107 ca\u0142y biznes, prawdopodobnie powiniene\u015b go usun\u0105\u0107.<\/p>\n Wspomnia\u0142em ju\u017c o tym temacie, ale przyjrzyjmy mu si\u0119 bli\u017cej. Nie dotyczy on tylko zast\u0105pienia funkcji matematycznych, ale dowolnej funkcji, kt\u00f3r\u0105 mo\u017cna zast\u0105pi\u0107, przetwarzaj\u0105c istniej\u0105ce dane. Je\u015bli masz wystarczaj\u0105co du\u017co danych (czyli danych wej\u015bciowych u\u017cytkownika i danych wyj\u015bciowych AI), a dane te nie s\u0105 zbyt zmienne \u2014 co oznacza, \u017ce \u200b\u200bje\u015bli mo\u017cesz uzyska\u0107 te same wyniki, pisz\u0105c rozs\u0105dn\u0105 ilo\u015b\u0107 kodu, prawdopodobnie mo\u017cesz zast\u0105pi\u0107 funkcjonalno\u015b\u0107 AI kodem natywnym.<\/p>\n Ale nawet je\u015bli nie jest to mo\u017cliwe, to przy wystarczaj\u0105cej ilo\u015bci danych prawdopodobnie mo\u017cesz r\u00f3wnie\u017c dokona\u0107 pewnych optymalizacji. Je\u015bli na przyk\u0142ad 80% wynik\u00f3w mo\u017cna wykona\u0107 za pomoc\u0105 kodu natywnego, mo\u017cesz zaoszcz\u0119dzi\u0107 80%<\/strong> token\u00f3w, przepuszczaj\u0105c je przez kod i pozostawiaj\u0105c tylko ponad 20% za po\u015brednictwem agenta AI.<\/p>\n Je\u015bli \u017cadna z powy\u017cszych opcji nie jest dla Ciebie dost\u0119pna, ale nadal masz wystarczaj\u0105co du\u017co danych, powiniene\u015b zdecydowanie rozwa\u017cy\u0107 szkolenie modelu AI przy u\u017cyciu istniej\u0105cych danych. Spowoduje to pewne koszty szkolenia, ale b\u0119dziesz w stanie uzyska\u0107 szybsze, dok\u0142adniejsze i lepsze wyniki przy u\u017cyciu mniejszego modelu. Tak wi\u0119c w rezultacie zap\u0142acisz mniej za lepsz\u0105 funkcjonalno\u015b\u0107 AI, kt\u00f3ra jest lepsza ni\u017c AI do og\u00f3lnego u\u017cytku.<\/p>\n Je\u015bli Tw\u00f3j system przetwarza poufne dane, powiniene\u015b by\u0107 bardzo \u015bwiadomy ich bezpiecze\u0144stwa, a je\u015bli jeste\u015b przedsi\u0119biorstwem korporacyjnym, najprawdopodobniej masz w swoim zespole prawnik\u00f3w (i korporacyjne standardy przetwarzania danych), kt\u00f3rzy mog\u0105 analizowa\u0107 warunki korzystania z us\u0142ugi AI w chmurze. W tym momencie nie b\u0119d\u0119 m\u00f3wi\u0142 o zast\u0119powaniu AI, ale podziel\u0119 si\u0119 kilkoma uwagami na temat przetwarzania poufnych danych, nad kt\u00f3rymi musisz si\u0119 zastanowi\u0107, nawet je\u015bli korzystasz z p\u0142atnego interfejsu API, poniewa\u017c niekt\u00f3re sposoby korzystania z interfejsu API AI mog\u0105 by\u0107 niezgodne z prawem.<\/p>\n Wa\u017cnym aspektem warunk\u00f3w korzystania z us\u0142ugi i samej chmury jest to, czy dane wysy\u0142ane do AI mog\u0105 by\u0107 wykorzystywane do dalszego ulepszania modeli i ponownego przetwarzania przez firm\u0119 AI. Innym aspektem, kt\u00f3ry powiniene\u015b wzi\u0105\u0107 pod uwag\u0119, jest lokalizacja przetwarzania danych. W zale\u017cno\u015bci od tego, gdzie znajduje si\u0119 Twoja firma, gdzie znajduj\u0105 si\u0119 Twoi u\u017cytkownicy, r\u00f3\u017cne przepisy mog\u0105 mie\u0107 zastosowanie do przetwarzania danych, takie jak RODO.<\/p>\n Istnieje jednak kilka rozwi\u0105za\u0144, kt\u00f3re mo\u017cesz zastosowa\u0107, nawet je\u015bli Twoje procedury przetwarzania danych s\u0105 bardzo rygorystyczne i nie mo\u017cesz znale\u017a\u0107 interfejsu API, kt\u00f3ry przetworzy Twoje dane zgodnie z Twoimi wewn\u0119trznymi procedurami. Pierwsz\u0105 rzecz\u0105, kt\u00f3r\u0105 mo\u017cesz zrobi\u0107, jest uruchomienie AI na swoich wewn\u0119trznych maszynach. Oczywi\u015bcie b\u0119dzie to wymaga\u0142o do\u015b\u0107 du\u017cej konfiguracji i do\u015b\u0107 du\u017cej mocy obliczeniowej, ale jest to absolutnie mo\u017cliwe. W takim przypadku b\u0119dziesz mie\u0107 pe\u0142n\u0105 kontrol\u0119 nad swoimi danymi i nie b\u0119d\u0105 one w \u017caden spos\u00f3b przetwarzane przez osoby trzecie. Drugim rozwi\u0105zaniem, je\u015bli Twoje procedury nie s\u0105 tak rygorystyczne, jest uruchomienie AI na zewn\u0119trznych serwerach, kt\u00f3re mo\u017cesz wynaj\u0105\u0107. Konfiguracja jest nadal wymagana, ale moc obliczeniowa zostanie zlecona na zewn\u0105trz. Oba rozwi\u0105zania b\u0119d\u0105 wymaga\u0142y wiedzy technicznej i b\u0119dziesz ograniczony do modeli AI, kt\u00f3re s\u0105 dost\u0119pne do pobrania, na przyk\u0142ad na HuggingFace.<\/p>\n Oczywi\u015bcie nie powinno si\u0119 zdarzy\u0107, \u017ce sprzedano Ci co\u015b, czego nie potrzebujesz, ale czasami tak si\u0119 zdarza, albo z powodu z\u0142ej woli sprzedawcy, albo z powodu b\u0142\u0119dnej komunikacji po obu stronach lub braku wiedzy. W takich przypadkach prawdopodobnie zauwa\u017cysz niekt\u00f3re z objaw\u00f3w, kt\u00f3re opisa\u0142em w innych punktach, takie jak niskie wykorzystanie funkcjonalno\u015bci przez u\u017cytkownik\u00f3w lub wysokie koszty operacyjne. Postanowi\u0142em jednak umie\u015bci\u0107 to jako osobny punkt, aby zwr\u00f3ci\u0107 Twoj\u0105 uwag\u0119, \u017ce zawsze powiniene\u015b pomy\u015ble\u0107 i w\u0142a\u015bciwie om\u00f3wi\u0107, czy funkcjonalno\u015b\u0107 AI jest faktycznie potrzebna.<\/p>\n Wynik AI jest z natury wynikiem funkcji matematycznej. Jednak ten wynik mo\u017ce by\u0107 bardzo r\u00f3\u017cny dla tego samego wej\u015bcia. Dzieje si\u0119 tak, poniewa\u017c AI dzia\u0142a na prawdopodobie\u0144stwach, a niekt\u00f3re maj\u0105 wbudowan\u0105 losowo\u015b\u0107. Oczywi\u015bcie mo\u017cesz dostosowa\u0107 parametry AI, takie jak temperatura, g\u00f3rne K, g\u00f3rne P itd., aby uzyska\u0107 bardziej powtarzalne wyniki i zmniejszy\u0107 potencjalne halucynacje (szczeg\u00f3lnie w przypadku du\u017cych RAG i du\u017cego kontekstu). Ale im bardziej przewidywalne jest wyj\u015bcie AI, tym bardziej prawdopodobne jest, \u017ce mo\u017cesz u\u017cy\u0107 statycznej funkcji kodu zamiast AI.<\/p>\n De-AI-Fying to termin, kt\u00f3ry wymy\u015bli\u0142em sam, wi\u0119c prawdopodobnie nie znajdziesz go nigdzie indziej \u2014 ale by\u0142 potrzebny na potrzeby tego artyku\u0142u. Zasadniczo, je\u015bli zidentyfikowa\u0142e\u015b kt\u00f3rykolwiek z powy\u017cszych objaw\u00f3w, takich jak wysokie koszty operacyjne lub niskie wykorzystanie przez u\u017cytkownik\u00f3w, prawdopodobnie powiniene\u015b pomy\u015ble\u0107 o pozbyciu si\u0119 AI ze swojego systemu. Aby podsumowa\u0107, jak to zrobi\u0107, om\u00f3wmy to krok po kroku<\/p>\n Prawd\u0105 jest, \u017ce ta lista mo\u017ce by\u0107 u\u017cywana nie tylko do pozbywania si\u0119 AI, ale tak\u017ce ka\u017cdej innej funkcji, kt\u00f3ra nie jest u\u017cywana lub nie jest optymalna dla biznesu. Upewnij si\u0119 tylko, \u017ce u\u017cywasz wystarczaj\u0105cych dowod\u00f3w, aby poprze\u0107 zmian\u0119 i by\u0107 zgodnym z EBM.<\/p>\n Je\u015bli wykona\u0142e\u015b powy\u017csze kroki i dok\u0142adnie przejrza\u0142e\u015b wszystkie dane i dowody, to nie powiniene\u015b by\u0107 w tym miejscu. Ale b\u0142\u0119dy mog\u0105 si\u0119 zdarzy\u0107, mog\u0105 zosta\u0107 pope\u0142nione pomy\u0142ki, \u015brodowisko biznesowe mo\u017ce si\u0119 zmieni\u0107 – wi\u0119c jeste\u015bmy tutaj. W\u0142a\u015bciwie nie powinno by\u0107 problemu z cofni\u0119ciem zmian, je\u015bli Tw\u00f3j dom programistyczny wykonuje w\u0142a\u015bciw\u0105 prac\u0119<\/strong> w zakresie kontroli wersji i obs\u0142ugi r\u00f3\u017cnych ga\u0142\u0119zi. Je\u015bli jakikolwiek kod zosta\u0142 usuni\u0119ty z produkcji, zesp\u00f3\u0142 powinien by\u0107 w stanie go przywr\u00f3ci\u0107, u\u017cywaj\u0105c starych kopii kodu. S\u0142owem kluczowym jest tutaj stary kod<\/em>. Je\u015bli w czasie, gdy funkcjonalno\u015b\u0107 nie by\u0142a dost\u0119pna, wprowadzono zmiany w API, prawdopodobnie b\u0119dzie to wymaga\u0142o pewnych aktualizacji i udoskonale\u0144, a tak\u017ce dostosowa\u0144 do bie\u017c\u0105cej architektury aplikacji. Ale je\u015bli kod nie jest bardzo stary, to na pewno zajmie mniej czasu cofni\u0119cie zmian ni\u017c napisanie ich od nowa. Wi\u0119c po\u015bwi\u0119\u0107my chwil\u0119 i pomy\u015blmy, co mog\u0142o p\u00f3j\u015b\u0107 nie tak.<\/p>\n Pierwsz\u0105 rzecz\u0105, kt\u00f3ra mo\u017ce zosta\u0107 zrobiona \u017ale, jest interpretacja danych o zachowaniu u\u017cytkownika. Mo\u017cesz zinterpretowa\u0107, \u017ce u\u017cytkownicy nie korzystaj\u0105 z funkcji, poniewa\u017c jej nie potrzebuj\u0105, podczas gdy w rzeczywisto\u015bci u\u017cytkownicy nie korzystaj\u0105 z niej, poniewa\u017c jest zepsuta lub zbyt ukryta w UX. Nast\u0119pnie po usuni\u0119ciu funkcji mo\u017cesz otrzyma\u0107 skargi i odp\u0142yw u\u017cytkownik\u00f3w z systemu. Je\u015bli nie jeste\u015b pewien, dlaczego co\u015b dzieje si\u0119 z u\u017cytkownikami lub dlaczego zachowuj\u0105 si\u0119 w okre\u015blony spos\u00f3b, dobrym pomys\u0142em mo\u017ce by\u0107 pr\u00f3ba skontaktowania si\u0119 z niekt\u00f3rymi z nich, kt\u00f3rzy s\u0105 najbardziej aktywni w systemie, aby uzyska\u0107 bezpo\u015bredni\u0105 odpowied\u017a od u\u017cytkownika. Oczywi\u015bcie, taka odpowied\u017a mo\u017ce zosta\u0107 zak\u0142\u00f3cona przez poznanie lub interpretacj\u0119, ale je\u015bli masz niewiele informacji zwrotnych i por\u00f3wnasz je z danymi, mo\u017cesz zmniejszy\u0107 b\u0142\u0105d.<\/p>\n Drug\u0105 rzecz\u0105, kt\u00f3ra mo\u017ce zosta\u0107 zrobiona \u017ale, jest niewystarczaj\u0105ca ilo\u015b\u0107 danych do odtworzenia funkcjonalno\u015bci AI. Mo\u017ce si\u0119 to zdarzy\u0107 szczeg\u00f3lnie na wczesnym etapie korzystania z AI. Metoda replikacji funkcjonalno\u015bci, kt\u00f3r\u0105 opisa\u0142em powy\u017cej, opiera si\u0119 w du\u017cej mierze na danych, kt\u00f3re mo\u017cna podda\u0107 analizie sk\u0142adniowej (in\u017cynierii wstecznej<\/em>) w celu uzyskania funkcjonalno\u015bci. Je\u015bli pr\u00f3bka danych jest ma\u0142a, najprawdopodobniej Twoja funkcjonalno\u015b\u0107 nie b\u0119dzie dzia\u0142a\u0107 w niekt\u00f3rych przypadkach w taki sam spos\u00f3b, jak AI.<\/p>\n Ale dzia\u0142a to w obie strony. Losowo\u015b\u0107, kt\u00f3r\u0105 opisa\u0142em powy\u017cej, kt\u00f3ra jest w\u0142a\u015bciwo\u015bci\u0105 zachowania AI, mo\u017ce by\u0107 w rzeczywisto\u015bci po\u017c\u0105dana przez u\u017cytkownik\u00f3w<\/strong>. Tak wi\u0119c, je\u015bli masz du\u017co danych i zoptymalizujesz je w celu uzyskania funkcjonalno\u015bci, kt\u00f3ra zawsze b\u0119dzie generowa\u0107 ten sam wynik przy tym samym wej\u015bciu, mo\u017cesz usun\u0105\u0107 rzeczywist\u0105 warto\u015b\u0107 z ca\u0142ego systemu. Najprostszym przyk\u0142adem takiego przypadku by\u0142by system czatu oparty na AI, kt\u00f3ry symuluje wsparcie.<\/p>\n Oczywi\u015bcie, innym aspektem, o kt\u00f3rym mo\u017cesz pomy\u015ble\u0107, jest finansowanie. Je\u015bli b\u0119dziesz demonizowa\u0107 AI lub jakiekolwiek pojawiaj\u0105ce si\u0119 s\u0142owa-klucze i zaczniesz udowadnia\u0107, \u017ce wszyscy inni si\u0119 myl\u0105, mo\u017cesz zosta\u0107 \u017ale zrozumiany w swoim punkcie. Mo\u017cesz by\u0107 postrzegany jako antyinnowacyjny i antyulepszeniowy facet<\/strong>, kt\u00f3ry tak naprawd\u0119 nie chce tworzy\u0107 niczego nowego i jest zamkni\u0119ty w sobie. Inn\u0105 rzecz\u0105 jest to, \u017ce w takim przypadku powiniene\u015b rozwa\u017cy\u0107, czy taki VC jest dla ciebie odpowiedni.<\/p>\n I oczywi\u015bcie bardzo konkretnym przypadkiem b\u0119dzie marketing. Je\u015bli usuniesz funkcjonalno\u015b\u0107 AI, zesp\u00f3\u0142 marketingowy nie powinien ju\u017c u\u017cywa\u0107 fraz kluczowych zwi\u0105zanych z AI, co mo\u017ce by\u0107 troch\u0119 k\u0142opotliwe i mo\u017ce zmniejszy\u0107 informacje dla u\u017cytkownika. Takie du\u017ce zmiany nale\u017cy zawsze omawia\u0107 z zespo\u0142em marketingowym lub osob\u0105 odpowiedzialn\u0105 za marketing. Mo\u017ce si\u0119 zdarzy\u0107, \u017ce warto zachowa\u0107 nawet niewielk\u0105 cz\u0119\u015b\u0107 funkcjonalno\u015bci AI, aby m\u00f3c jej u\u017cywa\u0107 w marketingu bez ok\u0142amywania u\u017cytkownik\u00f3w.<\/p>\n Weryfikacja wynik\u00f3w b\u0119dzie w rzeczywisto\u015bci zale\u017ce\u0107 od tego, co chcia\u0142e\u015b osi\u0105gn\u0105\u0107 na pocz\u0105tku, ale nie powinna by\u0107 analizowana bez obserwowania innych aspekt\u00f3w. Na przyk\u0142ad mo\u017cesz poprawi\u0107 zadowolenie u\u017cytkownik\u00f3w, ale zmniejszy\u0107 nap\u0142yw u\u017cytkownik\u00f3w do marketingu, i mo\u017ce to (lub nie<\/em>) by\u0107 akceptowalnym kompromisem. Oczywi\u015bcie takie KPI powinny zosta\u0107 przez Ciebie zdefiniowane, ale aby da\u0107 Ci poj\u0119cie, co mo\u017cna zaobserwowa\u0107, oto pomocna lista:<\/p>\n Powinno to pom\u00f3c Ci zdecydowa\u0107, czy zmiana mia\u0142a pozytywny czy negatywny wp\u0142yw na biznes.<\/p>\n AI to kolejna technologia, kt\u00f3ra jest absolutnie zadziwiaj\u0105ca, ale po AI b\u0119dziemy mie\u0107 inne technologie, a niekt\u00f3re mieli\u015bmy wcze\u015bniej – jak blockchain – kt\u00f3re mia\u0142y te same problemy, co te opisane powy\u017cej<\/strong>. Powy\u017csze punkty s\u0105 w rzeczywisto\u015bci uniwersalne dla wszystkiego, co nowe w aspekcie technologicznym, co pojawia si\u0119 na rynku. Pami\u0119taj o tym, gdy s\u0142yszysz nowe s\u0142owa kluczowe, kt\u00f3re nie zosta\u0142y jeszcze przetestowane na rzeczywistych przyk\u0142adach i zawsze zadaj sobie pytanie, czy to, co robimy, jest rzeczywi\u015bcie przydatne dla Twoich u\u017cytkownik\u00f3w, czy nie – a najlepiej by\u0142oby, gdyby\u015b mia\u0142 na to jakie\u015b dowody. Dlatego badanie rynku przed faktycznym opracowaniem produktu jest kluczowe.<\/p>\n Oczywi\u015bcie, mo\u017cesz u\u017cywa\u0107 s\u0142\u00f3w kluczowych w celach marketingowych, aby pozyska\u0107 nowych u\u017cytkownik\u00f3w, i jest to bardzo powszechna taktyka – i moim zdaniem jest to w porz\u0105dku, o ile faktycznie dostarczasz warto\u015b\u0107 swoim u\u017cytkownikom. Wi\u0119c u\u017cywaj EBM, u\u017cywaj KPI, ale pami\u0119taj, \u017ce zadowolenie u\u017cytkownika jest zawsze najwa\u017cniejszym aspektem, poniewa\u017c to one umo\u017cliwiaj\u0105 prowadzenie Twojej dzia\u0142alno\u015bci.<\/p>\n Je\u015bli po przeczytaniu tego artyku\u0142u my\u015blisz sobie, \u017ce m\u00f3g\u0142by\u015b pozby\u0107 si\u0119 niekt\u00f3rych funkcji AI, aby zoptymalizowa\u0107 sw\u00f3j biznes online, lub masz wewn\u0119trzne narz\u0119dzia biznesowe, kt\u00f3re mog\u0105 wymaga\u0107 pewnej optymalizacji, to mo\u017ce to dobry moment, aby porozmawia\u0107 z Sailing Byte o De-AI-Fying. Po prostu skontaktuj si\u0119 z nami poni\u017cej, opisz sw\u00f3j problem lub system, a my spotkamy si\u0119 na spotkaniu online, aby om\u00f3wi\u0107 Twoje potrzeby.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Istnieje wiele artyku\u0142\u00f3w na temat dodawania sztucznej inteligencji do firmy. Czasami jednak dodanie sztucznej inteligencji do biznesu SaaS mija si\u0119 z celem. Dzieje si\u0119 tak w kilku przypadkach, ale szczeg\u00f3lnie wa\u017cne jest, aby zrozumie\u0107, kiedy bezcelowo doda\u0142e\u015b sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 i jak si\u0119 jej pozby\u0107.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":6545,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"pgc_sgb_lightbox_settings":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-6551","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-bez-kategorii"],"acf":{"related_case_study":false},"yoast_head":"\nAI do u\u017cytku marketingowego<\/h3>\n
AI w rundach finansowania<\/h3>\n
![\"pieni\u0105dze](\"https:\/\/websailing-new.stagetest.it\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/AI-and-money-Deep-Mind-scaled.jpg\")
<\/p>\nKoszty operacyjne AI<\/h3>\n
Nieu\u017cywane funkcjonalno\u015bci AI<\/h3>\n
Zast\u0105pienie AI funkcj\u0105 matematyczn\u0105<\/h3>\n
![\"Change](\"https:\/\/websailing-new.stagetest.it\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/AI-transition-into-math-function.png\")
<\/p>\nAI i przetwarzanie poufnych danych<\/h3>\n
AI, kt\u00f3ra zosta\u0142a Ci sprzedana<\/h3>\n
AI, kt\u00f3ra nie jest wystarczaj\u0105co precyzyjna<\/h3>\n
De-AI-Fying: Jak pozby\u0107 si\u0119 funkcjonalno\u015bci AI?<\/h2>\n
\n
Jak nie przesadzi\u0107 z De-AI-Fy?<\/h2>\n
Weryfikacja wynik\u00f3w De-AI-Fying<\/h2>\n
\n
Co z innymi dzia\u0142aniami marketingowymi? S\u0142owa kluczowe?<\/h2>\n
Znajd\u017a pomoc w usuwaniu funkcji AI<\/h2>\n