Warsztaty Discovery przed Wdrożeniem AI w Firmie

Quick answer (TL;DR)

Warsztaty produktowy to uporządkowane sesje, które odbywają się zanim przygotowany pomysł na produkt oparty na AI przejdzie do etapu wdrożenia.

Od 80 do 85% projektów AI kończy się niepowodzeniem, a 30% zostaje porzuconych zaraz po etapie proof of concept. Przyczyny źródłowe niemal zawsze są takie same:

• niska jakość danych
• brak jasno określonej strategii
• rozbieżność między celami biznesowymi a tym, co technologia jest w stanie realnie dostarczyć.

Co tak naprawdę daje taki warsztat?

• Pozwala przeprowadzić audyt danych i sprawdzić, czy są gotowe do wykorzystania w projektach AI.
• Umożliwia zweryfikowanie ROI jeszcze przed podjęciem decyzji o zaangażowaniu budżetu.
• uwzględnia zgodność z unijnym AI Act.
• Pomaga dopasować cele biznesowe do tego, co technologia może w praktyce osiągnąć.

Kto go potrzebuje?

Odpowiedź jest krótka - Wszyscy. Startupy korzystają z niego, by nie budować niewłaściwego rozwiązania. Firmy średniej wielkości wykorzystują go do identyfikacji realnych możliwości automatyzacji, a duże organizacje do lepszego zgrania zespołów i stworzenia skalowalnej strategii AI.

Pomijanie etapu discovery to w praktyce najdroższy skrót, na jaki można się zdecydować. Dobre przygotowanie danych już na starcie sprawia, że projekt ma trzykrotnie większe szanse na sukces.

Wprowadzenie do dedykowanych rozwiązań AI

Niestandardowe rozwiązania AI polegają na tworzeniu narzędzia dopasowanego do Twoich potrzeb, rozwiązującego konkretne problemy i, co najważniejsze, spójnego z charakterem firmy oraz jej zasobami. Podstawowe narzędzia są przeznaczone dla szerokiego grona użytkowników, natomiast rozwiązanie dedykowane odpowiada na wyspecjalizowane potrzeby, konkretną wizję produktu i cele biznesowe.

Dzięki temu możesz lepiej wykorzystywać dane i szybciej reagować na zmiany na rynku. Jest to szczególnie ważne w konkurencyjnych branżach, gdzie standardowe funkcje dostępne we wszystkich narzędziach nie wystarczą, by się wyróżnić. Tworzenie spersonalizowanych rozwiązań pozwala budować unikalne możliwości i własność intelektualną, których konkurenci nie są w stanie łatwo skopiować. Tego rodzaju system realnie zwiększa satysfakcję użytkowników, ponieważ rozwiązuje najważniejsze problemy Twoich klientów. Krótko mówiąc, inwestujesz w rozwiązanie, które zapewnia długofalową wartość i rozwija się razem z biznesem.

Strategiczna luka: dlaczego tradycyjne podejście deweloperskie nie pozwala skalować AI

Faza discovery to absolutna konieczność. Najnowsze raporty pokazują, że około 30% projektów AI jest porzucanych zaraz po etapie PoC. W większości przypadków dzieje się tak z powodu źle opracowanej strategii.

Oto najczęstsze powody, dla których projekty kończą się niepowodzeniem:

• Większość projektów upada dlatego, że dane nie są odpowiednio przygotowane i zoptymalizowane. Jeśli nie zostały uporządkowane i oczyszczone, AI nie ma z czego się uczyć wartościowych informacji.
• Wysokie koszty: całkowity koszt stworzenia dedykowanego rozwiązania AI może sięgnąć nawet kilku milionów. Trudno uzasadnić taki wydatek, jeśli nie widać jego długoterminowej wartości.
• Pułapka „vibe codingu”: to sytuacja, w której programiści po prostu zmieniają kod tak długo, aż zacznie sprawiać wrażenie działającego. Takie rozwiązanie może przejść szybki test, ale na dłuższą metę zwykle nie daje się skalować i wymaga wielu popraw.

Warsztat discovery pomaga uniknąć tych błędów i daje pewność, że projekt rzeczywiście odpowie na Twoje wymagania.

Tabela przedstawia wyjściowy poziom ryzyka projektów AI, zanim zostaną przeprowadzone warsztaty discovery, walidacja danych oraz wdrożony uporządkowany proces realizacji.

Opracowanie dedykowanego rozwiązania AI wymaga precyzyjnego zdefiniowania problemu, zgromadzenia wysokiej jakości danych oraz wytrenowania wyspecjalizowanego modelu. Odpowiednie zaplanowanie każdego kluczowego etapu ma zasadnicze znaczenie dla powodzenia projektu, a także pomaga zadbać o jego zgodność z celami biznesowymi i uniknąć typowych przyczyn niepowodzeń.

Dlaczego same SDLC i PDLC nie wystarczą?

Aby zrozumieć, dlaczego etap discovery jest tak ważny, trzeba najpierw dostrzec różnicę między tworzeniem oprogramowania a budowaniem kompletnego produktu.

• SDLC (Software Development Life Cycle) koncentruje się wyłącznie na warstwie technicznej, czyli na tym, jak pisać i testować kod.
• PDLC (Product Development Life Cycle) umożliwiania dostrzeżenie szerszej perspektywy: pomaga odpowiedzieć na pytanie, co właściwie powinniśmy zbudować i dlaczego ludzie będą tego potrzebować.

Jednak ani PDLC, ani SDLC nie sprawdzają się w pełni w projektach AI. Tworzenie systemów opartych na sztucznej inteligencji zasadniczo różni się od budowy tradycyjnego oprogramowania. Wymaga dużo czasu poświęconego na oczyszczanie danych, trenowanie modelu i jego ciągłą kontrolę, a standardowe metodyki są na to zbyt sztywne. W projektach AI trzeba działać elastycznie i wielokrotnie powtarzać poszczególne kroki, aż rozwiązanie zacznie działać właściwie.

SDLC koncentruje się przede wszystkim na programowaniu i testowaniu, ale nie obejmuje procesów potrzebnych do radzenia sobie z wyzwaniami typowymi dla AI, takimi jak jakość danych, dryf modelu czy optymalizacja algorytmów. Z kolei PDLC uwzględnia wizję produktu i dopasowanie do rynku, jednak często pomija kwestie charakterystyczne dla sztucznej inteligencji, takie jak regulacje, etyka oraz potrzeba stałego zasilania modeli nowymi danymi, by mogły zachować trafność i użyteczność.

Dedykowane rozwiązania AI wymagają także ścisłej współpracy między interesariuszami biznesowymi a zespołem AI już na etapie projektowania. Dzięki temu można mieć pewność, że rozwiązanie odpowiada na właściwe problemy i realnie wspiera biznes. Bez takiej współpracy projekty często kończą się niepowodzeniem i prowadzą do marnowania zasobów. W efekcie może powstać produkt, którego nikt nie chce, albo taki, który przestaje działać, gdy zmieniają się warunki.

Dlatego rozszerzenie PDLC i SDLC o dedykowaną fazę discovery oraz iteracyjne pętle informacji zwrotnej jest niezbędne, aby skutecznie tworzyć i wdrażać niestandardowe rozwiązania AI, które zapewniają ciągłe doskonalenie, trwałą wartość i możliwość skalowania.

https://profil-software.com/blog/saas-build-and-grow/6-steps-on-how-to-do-product-discovery-workshop/

Zobacz, jak działa warsztat odkrywania potencjału AI.

Warsztaty jako rozwiązanie

Jeśli chcesz zniwelować rozbieżność między planem a efektem końcowym, warto zacząć od warsztatu To etap, który eliminuje problemy charakterystyczne dla tradycyjnego podejścia do tworzenia oprogramowania i zamienia proste testowanie w przemyślaną strategię. Dzięki temu cele biznesowe są realnie dopasowane do tego, co technologia faktycznie potrafi osiągnąć.

Jak działa to w praktyce?

Krok 1: Dogłębna analiza i zrozumienie problemu

Na początku analizuje się, dlaczego firma w ogóle potrzebuje AI. Celem jest upewnienie się, że będzie to realne narzędzie odpowiadające na potrzeby klientów i rozwiązujące konkretne problemy biznesowe. Wszyscy decydenci muszą uzgodnić jasne cele. Gdy wszyscy mają wspólne zrozumienie kierunku, przechodzi się do analizy tego, do kogo rozwiązanie jest skierowane, na czym dokładnie ma polegać i jak użytkownicy będą z niego korzystać w praktyce.

Krok 2: Kompleksowy audyt danych

To jeden z kluczowych elementów warsztatów discovery, który pozwala ocenić, czy dane są gotowe do wdrożenia AI. Dlatego w pierwszej kolejności sprawdza się ich ilość i jakość. Oznacza to weryfikację, czy dostępna jest wystarczająca liczba danych dobrej jakości, zazwyczaj co najmniej 10 000 przy wysokim poziomie dokładności, aby w ogóle rozpocząć proces. Następnie bada się, czy dane nie są obciążone stronniczością, tak aby były rzetelne, zgodne ze standardami etycznymi i nie prowadziły do sytuacji, w której AI podejmuje niesprawiedliwe decyzje na podstawie nieaktualnych lub błędnych informacji albo zaczyna generować nieprawdziwe treści.

Krok 3: Ocena dostępnych rozwiązań i wybór modelu

Na tym etapie chodzi o znalezienie narzędzia najlepiej dopasowanego do konkretnych zadań i potrzeb danego projektu, zamiast ślepo podążać za najnowszymi modelami. Testowanie i optymalizacja są kluczowymi fazami rozwoju niestandardowych rozwiązań AI, ponieważ to one odpowiadają za ich dokładność i wydajność. Sprawdza się też, czy AI jest w stanie samodzielnie rozwiązywać problemy, czy nadal wymaga wsparcia człowieka. Jeśli udział człowieka jest konieczny, nacisk kładzie się na optymalizację oraz przekazywanie trudniejszych zadań bardziej zaawansowanym modelom, co pozwala obniżyć koszty i zwiększyć samodzielność narzędzia.

Krok 4: ROI i uzasadnienie biznesowe

Ten etap służy pokazaniu przewidywanej wartości projektu i sprawdzeniu, czy spełnia on finansowe oczekiwania inwestorów, zanim zostaną wydane jakiekolwiek środki. Wykorzystuje się tu proste wyliczenia, które zestawiają potencjalne korzyści z kosztami, aby stworzyć mocne uzasadnienie biznesowe. Obejmuje to zarówno bezpośrednie oszczędności, takie jak mniejsza liczba godzin pracy, jak i inne korzyści, na przykład większe utrzymanie klientów czy większą elastyczność firmy.

Krok 5: Zgodność i regulacje

Działanie zgodnie z prawem jest dziś obowiązkowe w każdym projekcie, dlatego ten etap ma zagwarantować, że AI od samego początku będzie zgodna z unijnym AI Act i bezpieczna w użyciu. Obejmuje to prowadzenie przejrzystej dokumentacji pokazującej, w jaki sposób model został zbudowany i jakie dane wykorzystano. Sprawdza się także poziom ryzyka danego systemu, aby określić, jakie konkretne wymogi prawne dotyczące monitorowania i bezpieczeństwa trzeba spełnić.

Pominięcie etapu discovery może sprawiać wrażenie oszczędności czasu i budżetu, ale w świecie AI jest to zazwyczaj najdroższa „opcja, jaką można sobie zafundować.

https://profil-software.com/ai-discovery-workshops/

Kliknij, aby dowiedzieć się, jak faza discovery pomaga wyznaczać cele, określać potrzeby i planować kolejne kroki.

Prawo AI: ignorancja kosztuje

W 2026 roku faza discovery stała się wymogiem regulacyjnym. Akt o sztucznej inteligencji UE, który wszedł w życie w sierpniu 2024 roku, nakłada obowiązek, aby aplikacje AI zaklasyfikowane jako „wysokiego ryzyka” już od etapu koncepcji spełniały wymogi dotyczące przejrzystości, nadzoru człowieka i ścisłego zarządzania ryzykiem. W tym kontekście wysokie ryzyko oznacza każdą sztuczną inteligencję, która podejmuje decyzje na podstawie danych wrażliwych, w tym takich jak tajemnice przedsiębiorstwa czy dane osobowe pracowników. Oznacza to, że firmy mogą od podstaw tworzyć modele AI zgodne z wymogami prawnymi, takimi jak HIPAA czy RODO, dzięki czemu ich dedykowane rozwiązania AI pozostają w pełni zgodne z przepisami na każdym rynku, na którym działają.

Pomijanie kwestii zgodności z przepisami już na starcie może negatywnie wpłynąć na zwrot z inwestycji w Twojej firmie. Właśnie dlatego faza discovery jest tak ważna. Pomaga upewnić się, że Twoje dedykowane rozwiązanie AI jest zgodne z prawem i łatwe do audytu, zanim zainwestujesz jakiekolwiek środki w rozwój. Jeśli korzystasz z zakazanych narzędzi AI albo nie zadbasz o wymaganą dokumentację, kary mogą sięgnąć nawet 35 mln euro lub 7% globalnych przychodów.

Startupy wykorzystują go po to, żeby nie tracić pieniędzy na niewłaściwe rozwiązanie, zanim powstanie choćby jedna linijka kodu. Firmy średniej wielkości sięgają po niego, aby ustalić, które procesy można zautomatyzować, gdzie naprawdę kryje się zwrot z inwestycji i czy lepszym wyborem będzie rozwiązanie tworzone na zamówienie, czy raczej dostosowanie istniejących narzędzi. Duże organizacje korzystają z niego, by wszyscy mieli wspólne zrozumienie celu i żeby mieć pewność, że ich strategię AI da się rzeczywiście skalować.

To nie tylko teoria. Gartner ustalił, że 60% projektów AI zostaje porzuconych nie dlatego, że sam pomysł był zły, ale dlatego, że dane nie były odpowiednio przygotowane. McKinsey przeanalizował firmy mocno inwestujące w AI i odkrył, że 92% z nich zwiększa nakłady, a mimo to tylko 1% twierdzi, że ich rozwiązania AI działają faktycznie na pełną skalę. Powód niemal zawsze jest ten sam: pominięto fundamenty i od razu przystąpiono do budowy. Badania pokazują, że właściwe przygotowanie danych od samego początku sprawia, że szanse powodzenia projektu rosną trzykrotnie. Warsztat nie tylko więc pomaga uniknąć porażki, ale realnie zwiększa zwrot z każdej inwestycji.

Warsztat discovery nie ma żadnych progów wejścia, dlatego nie trzeba mieć minimalnego budżetu, zespołu data science ani technicznego przygotowania. Jedynym prawdziwym kosztem jest jego pominięcie, a ten rachunek zwykle przychodzi znacznie później, kiedy dużo trudniej nad nim zapanować.

Jak Profil Software rozwiązuje problem wdrażania rozwiązań AI

Nasz proces ma formę uporządkowanego, wieloetapowego warsztatu, podczas którego nasi inżynierowie AI, projektanci UX i analitycy biznesowi pracują bezpośrednio z Tobą, przekształcając wstępną koncepcję w jasny, wyceniony i realistyczny plan.

Każde tworzone przez nas dedykowane rozwiązanie AI zaczynało się tak samo, od pytań. Na konkurencyjnym rynku sam dobry pomysł nie wystarczy, ponieważ musi iść w parze z wiedzą techniczną, właściwie dobraną technologią oraz procesem, który łączy jedno i drugie z realnymi potrzebami Twojego biznesu.

Etap 1: Dogłębna analiza procesów i dopasowanie celów

Pierwsza sesja obejmuje wszystko, co od pierwszego dnia wpływa na cykl rozwoju produktu. To również moment rozpoczęcia rozwoju koncepcji podczas skoncentrowanej sesji roboczej z udziałem wszystkich decydentów.

Pracujemy według stałego programu:

• Cele biznesowe - Jaki jest nasz główny cel i po czym poznamy, że odnieśliśmy sukces?
• Globalna wizja produktu - Co dokładnie chcemy zbudować i co może nam w tym przeszkodzić?
• Użytkownicy i podmioty związane z projektem - Kto korzysta z produktu, w jakiej roli i czego od niego potrzebuje?
• Ograniczenia - Jakich ryzyk prawnych, organizacyjnych i technicznych powinniśmy się spodziewać?
• Konkurencja i możliwości - Badanie rynku, analiza konkurencji i określenie naszej przewagi.

Na koniec dostarczamy trzy dokumenty: tablicę wizji produktu, architekturę informacji oraz uporządkowaną według priorytetów listę wymagań funkcjonalnych. To one stanowią fundament wszystkich decyzji podejmowanych w całym procesie rozwoju produktu.

Etap 2: Identyfikacja szans AI

Podczas drugiej sesji bierzemy wymagania z etapu 1 i dobieramy rozwiązanie AI, które najlepiej odpowiadają Twoim potrzebom. Oznacza to ustalenie, jaka technologia rzeczywiście sprawdzi się w konkretnym przypadku, niezależnie od tego, czy chodzi o rozumienie języka naturalnego, przewidywanie trendów, rozpoznawanie obrazów czy tworzenie inteligentnych, zautomatyzowanych workflow.

Celem jest rozwiązanie specyficznych dla branży wyzwań, z którymi Twoja konkurencja wciąż sobie nie poradziła.

Analizujemy:

• Czy lepiej korzystać z istniejących narzędzi, a może zainwestować w dedykowane rozwiązania stworzone specjalnie pod Twoje procesy.
• Które podejście zapewni najlepsze efekty, nie wprowadzając przy tym zbędnych komplikacji.
• Czy systemy AI mogą samodzielnie obsługiwać zapytania klientów i podejmować codzienne decyzje, czy jednak człowiek nadal powinien nad nimi czuwać.

Na przykład w rolnictwie dedykowane modele AI mogą na bieżąco oceniać kondycję upraw, dzięki czemu łatwiej podejmować trafne decyzje dotyczące wykorzystania zasobów. Podobne korzyści widać już dziś w przemyśle i ochronie zdrowia, gdzie AI wspiera między innymi zautomatyzowaną kontrolę wizualną oraz monitorowanie zgodności. Żeby jednak takie rozwiązanie naprawdę działało, trzeba je dobrze zaplanować i od początku jasno określić jego zakres.

Etap 3: Strategia techniczna i planowanie architektury

To moment, w którym zaczyna się faza projektowa, a planowanie przechodzi w realne działania. Zespół techniczny decyduje, z jakich narzędzi i technologii skorzystać, jak dane będą przepływać przez system oraz jak zapewnić bezpieczeństwo całego rozwiązania. Wdrożenie dedykowanego rozwiązania AI obejmuje jego integrację z istniejącymi systemami przy możliwie najmniejszym wpływie na bieżące operacje. Od strony projektowania produktu skupiamy się na stworzeniu interfejsu, który angażuje użytkowników i ułatwia zbieranie ich opinii na każdym etapie rozwoju produktu.

Już na wczesnym etapie zajmujemy się również kwestiami prawnymi. Jeśli Twój produkt wykorzystuje dane wrażliwe, takie jak dane osobowe, informacje finansowe czy dane medyczne, sprawdzamy, jakie wymogi wynikają z unijnego AI Act. Dzięki temu jeszcze przed rozpoczęciem prac dokładnie wiesz, jakie przepisy będą miały zastosowanie.

Etap 4: Ocena i estymacja

Podczas naszej ostatniej sesji przekazujemy kompleksowy raport obejmujący:

• Jasne podsumowanie rozwiązania, oparte na rzeczywistym badaniu rynku i zweryfikowane na podstawie realnych wyników satysfakcji klientów.
• Rzetelne szacunki kosztów i czasu realizacji
• Mapę rozwoju produktu, która prowadzi od wczesnego prototypu aż do skutecznego wprowadzenia produktu na rynek.
• Potencjalne wyzwania, sygnały ostrzegawcze dotyczące ryzyka oraz strategie ich ograniczania.
• Plan testów i onboardingu zawiera jasno określone KPI, opracowane na podstawie opinii klientów, które zbieramy podczas warsztatów.

Wartość naszego podejścia

Nasze warsztaty zostały stworzone po to, by pomóc Ci lepiej wykorzystać budżet przeznaczony na rozwój produktu i dostarczyć zespołowi bieżących informacji potrzebnych do podejmowania trafnych decyzji.

• Oszczędność - ceny naszych warsztatów zaczynają się od 2 500 dolarów, a ich celem jest wychwycenie problemów, które mogą doprowadzić do niepowodzenia projektu, zanim naprawdę się pojawią.
• Szybsze wprowadzenie produktu na rynek - dobrze poprowadzony warsztat discovery to mniej spotkań, mniej nieporozumień i mniej czasu straconego na niekończące się ustalenia.
• Wartość długoterminowa - ponieważ na etapie discovery wszystko dokładnie dokumentujemy, Twój zespół zawsze wie, na jakim jest etapie i jakie kolejne kroki należy podjąć.