Podczas webinaru „5 najczęstszych pułapek, w które (nie) wpadniesz, wdrażając AI w firmie” potwierdziliśmy naszą teorię. Temat sztucznej inteligencji w biznesie nie jest już futurystyczną ciekawostką, a codziennym bólem głowy decydentów wielu organizacji.
Uczestnicy spotkania „zasypali” nas merytorycznymi i bardzo konkretnymi pytaniami – i słusznie. Bo AI to nie tylko licencjonowanie, modele LLM czy kolejne nowe narzędzia, wtyczki, nakładki... To przede wszystkim odpowiedzialność, zmiana procesów oraz idące za nimi konsekwencje, które można odczuwać miesiącami na każdym szczeblu przedsiębiorstwa.
Nie ukrywaliśmy, że nie starczyło nam czasu, żeby wszystkie pytania z Q&A dotyczące szeroko rozumianego Microsoft 365 Copilot dokładnie omówić na żywo. Dlatego wracamy z obiecaną kontynuacją: w tym artykule znajdziesz odpowiedzi na pytania z webinaru, które domagały się konkretów. A jeśli nie było Cię z nami na żywo i chcesz obejrzeć nagranie webinaru, mamy dla Ciebie taką możliwość.
Aktualizacje agentów Copilot Studio, wdrażanych w Microsoft Teams, są zarządzane centralnie przez administratorów platformy Microsoft 365 oraz właścicieli aplikacji Teams.
Aktualizacje zazwyczaj udostępniają twórcy agenta AI (np. dział IT lub zespół wdrożeniowy) poprzez ponowną publikację zaktualizowanej wersji w Copilot Studio, a następnie upublicznienie jej w Teams.
Microsoft Teams automatycznie wykrywa i udostępnia nową wersję aplikacji/rozszerzenia użytkownikom, gdy tylko zostanie ona zaktualizowana w środowisku administracyjnym.
Aby zapewnić, że użytkownicy korzystają zawsze z najnowszej wersji agenta, rekomendujemy stosowanie najlepszych praktyk zarządzania aplikacjami Teams, takich jak:
Istotna jest tu zarówno strona techniczna (czy taka integracja jest możliwa), jak i polityka Microsoft wobec takich scenariuszy.
Microsoft nie blokuje takich scenariuszy integracji. Idzie o krok dalej – platforma Copilot Studio i Microsoft Teams są projektowane z myślą o integracjach ze środowiskami zewnętrznymi. Microsoft aktywnie wspiera rozbudowę agentów o funkcje biznesowe, które polegają na komunikacji z innymi systemami, w tym TMS.
Integracja agenta AI w Copilot Studio z zewnętrznym systemem Transport Management System jest technicznie wykonalne, pod warunkiem że TMS udostępnia interfejs API (najczęściej REST API lub SOAP) umożliwiający pobieranie danych o statusie przesyłek.
W praktyce integracja polega na tym, że w logice agenta AI implementuje się odpowiednie akcje wywołujące zapytania do API TMS i przetwarzające uzyskane odpowiedzi. Następnie są one prezentowane użytkownikowi w czacie Teams lub (jak w zakładamy w przypadku tego pytania) na stronie www.
Warto pamiętać, że cały proces wymaga współpracy zespołu wdrożeniowego po stronie organizacji, administratorów TMS oraz osób odpowiedzialnych za bezpieczeństwo danych.
Temat wydaje się ciekawy i biznesowo użyteczny – może warto byłoby się spotkać i zgłębić go nieco bardziej? 😉
Tak, stworzenie własnego agenta AI w ciągu 60 minut jest możliwe w określonych warunkach, które wymagają doprecyzowania.
W przypadku zaawansowanego agenta AI, który wymaga pełnej personalizacji oraz obsługuje skomplikowane scenariusze biznesowe czy integracje z wieloma systemami, rekomendujemy poświęcić na jego budowę znacznie więcej czasu. Taki projekt wymaga analizy, testów, a także wdrożenia i zapewnienia bezpieczeństwa czy zgodności z polityką firmy.
Możliwość całkowitego zablokowania agenta AI przed udzielaniem odpowiedzi na pytanie, jeśli nie znajduje jej w określonym dokumencie, jest technicznie wykonalna. Zależy ona od zastosowanej platformy oraz sposobu konfiguracji agenta.
Narzędzia do budowy agentów AI, typu Copilot Studio – zarówno te bazujące na modelach językowych, jak i rozwiązania low-code/no-code – udostępniają różne mechanizmy kontrolowania źródeł wiedzy oraz logiki udzielania odpowiedzi.
W praktyce skuteczność takiej blokady zależy od:
Warto zaznaczyć, że nawet najlepiej skonfigurowany agent AI może czasem wygenerować odpowiedź „na podstawie ogólnej wiedzy modelu”, jeśli nie zostanie odpowiednio ograniczony. Dlatego kluczowe jest przetestowanie rozwiązania i regularny monitoring odpowiedzi agenta.
W razie potrzeby można dodatkowo wdrożyć mechanizmy audytu oraz logowania, które pozwolą zweryfikować, czy odpowiedzi rzeczywiście pochodzą wyłącznie z dozwolonych dokumentów.
Skuteczna weryfikacja bazuje na połączeniu dobrze skonfigurowanych źródeł wiedzy, mechanizmów technicznych oraz czynnika ludzkiego.
Dzięki temu możliwe jest ograniczenie ryzyka udzielenia błędnej lub niezweryfikowanej odpowiedzi przez AI oraz zapewnienie wysokiej jakości usług opartych na sztucznej inteligencji.
Zweryfikowanie prawdziwości odpowiedzi generowanych przez AI jest kluczowe – zwłaszcza w środowiskach wymagających wysokiego poziomu bezpieczeństwa, zgodności z politykami organizacyjnymi czy też przy podejmowaniu decyzji biznesowych.
Możliwe jest nauczenie agenta AI obsługi kompletnie zewnętrznego programu. Wymaga to jednak odpowiedniej infrastruktury technicznej, dostępności interfejsów integracyjnych, a także zachowania wysokich standardów bezpieczeństwa i jakości.
Agenci i asystenci AI coraz częściej stosowani są do automatyzacji procesów oraz interakcji z różnorodnymi systemami IT.
Najczęstszą metodą nauczania agenta obsługi zewnętrznego programu jest integracja poprzez interfejs programowania aplikacji (API). Jeśli zewnętrzne oprogramowanie udostępnia API (np. REST, SOAP), agent może komunikować się z nim, wykonując określone operacje (np. pobieranie danych, wykonywanie poleceń, przesyłanie informacji).
W sytuacji, gdy program nie posiada API, możliwe jest zastosowanie narzędzi typu RPA (Robotic Process Automation), które pozwalają agentowi na interakcję z interfejsem użytkownika programu, symulując działania człowieka (np. klikanie, wpisywanie danych).
W praktyce często stosuje się połączenie powyższych metod, np. agent korzysta z API tam, gdzie jest to możliwe, a działania manualne automatyzuje przez RPA.
Wdrożenie rozwiązań AI w zgodzie z normami ISO wymaga uporządkowania zasobów organizacji, standaryzacji danych, zdefiniowania jasnych polityk oraz ciągłego monitorowania procesów.
Kluczowe jest rozpoczęcie od audytu i uporządkowania danych, a następnie budowa odpowiedniej infrastruktury organizacyjnej oraz technicznej.
Takie podejście nie tylko zwiększa skuteczność wdrożenia AI, ale również minimalizuje ryzyka związane z bezpieczeństwem i jakością działania systemu.
Rozpocznij od przeprowadzenia audytu zasobów.
Warto skorzystać z wytycznych ISO 9001 (zarządzanie jakością) oraz ISO/IEC 27001 (bezpieczeństwo informacji), które podkreślają znaczenie dokumentowania procesów, zarządzania ryzykiem oraz ochrony danych.
Przygotowanie do wdrożenia AI powinno obejmować uporządkowanie i standaryzację danych.
To podstawowy warunek skutecznego działania algorytmów AI oraz spełnienia wymogów ISO dotyczących spójności i rzetelności informacji.
Normy ISO wymagają jasnych zasad i systematycznego monitorowania procesów.
Zespół powinien odpowiadać za wdrożenie, nadzór nad jakością oraz zgodność rozwiązań z normami ISO.
Jasna komunikacja i budowanie świadomości są kluczowe dla skutecznego wdrożenia oraz minimalizacji ryzyka błędów.
Mechanizmy monitorowania oraz audytu pozwalają na bieżąco kontrolować poprawność pracy AI i zapewnić bezpieczeństwo operacji.
Dlatego przed pełnym wdrożeniem:
Skuteczne wsparcie pracowników w obsłudze AI na produkcji wymaga nie tylko wdrożenia nowoczesnych technologii.
Przede wszystkim chodzi o inwestycje – w kompetencje, budowanie kultury otwartości na nowe rozwiązania oraz systematyczne doskonalenia procesów.
Kluczowe jest, by AI było narzędziem wspierającym człowieka, a nie go zastępującym – tylko wtedy sztuczna inteligencja przyniesie realne korzyści zarówno dla organizacji, jak i jej pracowników.
…właśnie zrobiłaś/-eś pierwszy krok! 😉
To już komplet pytań, które czekały na swoje odpowiedzi po webinarze. Jak widać, samo „posiadanie AI” nie jest wyzwaniem. Prawdziwa jazda bez trzymanki zaczyna się wtedy, gdy sztuczną inteligencję trzeba mądrze wdrożyć. A przy tym uniknąć kosztownych wpadek i nieporozumień, które potrafią wykoleić nawet najlepiej zapowiadający się projekt.
Jeśli chcesz przejść tę drogę nie po omacku, odezwij się do nas. Jako Rekomendowany Partner Microsoft, który ma za sobą realne wdrożenia i nie boi się mówić, co działa, a co jest jedynie prezentacyjną bajką, pomożemy poukładać cały proces. Od diagnozy gotowości organizacji, przez dobór narzędzi, aż po codzienne działania z AI, które faktycznie wspiera biznes, a nie staje się kolejnym narzędziem-zabawką.
Zajrzyj do formularza kontaktowego, a następnie przekonasz się, jak wygląda wdrażanie sztucznej inteligencji wtedy, gdy robi się je z głową, procedurami i celem – a nie „bo inni już mają”!
Z branżą IT związany od ponad 20 lat. Zaczynał od sprzedaży sprzętu oraz usług IT, a obecnie koncentruje się na digitalizacji procesów biznesowych w firmach. Praktyk zorientowany na klienta i jego wymagania, również pozabiznesowe. Sprawnie odnajduje się zarówno w obszarze wdrożeń gotowych rozwiązań (platformy BPM, DMS, aplikacje dziedzinowe), jak i w wytwarzaniu narzędzi IT, budowanych według indywidualnych oczekiwań. W Supremo zajmuje się wsparciem sprzedażowo-projektowym automatyzacji procesów z użyciem Microsoft Power Platform. Po pracy – żeglarstwo, wędrówki z psem, teatr i dobre wino.
Z branżą IT związany od ponad 20 lat. Zaczynał od sprzedaży sprzętu oraz usług IT, a obecnie koncentruje się na digitalizacji procesów biznesowych w firmach. Praktyk zorientowany na klienta i jego wymagania, również pozabiznesowe. Sprawnie odnajduje się zarówno w obszarze wdrożeń gotowych rozwiązań (platformy BPM, DMS, aplikacje dziedzinowe), jak i w wytwarzaniu narzędzi IT, budowanych według indywidualnych oczekiwań. W Supremo zajmuje się wsparciem sprzedażowo-projektowym automatyzacji procesów z użyciem Microsoft Power Platform. Po pracy – żeglarstwo, wędrówki z psem, teatr i dobre wino.
Z branżą IT związany od ponad 20 lat. Zaczynał od sprzedaży sprzętu oraz usług IT, a obecnie koncentruje się na digitalizacji procesów biznesowych w firmach. Praktyk zorientowany na klienta i jego wymagania, również pozabiznesowe. Sprawnie odnajduje się zarówno w obszarze wdrożeń gotowych rozwiązań (platformy BPM, DMS, aplikacje dziedzinowe), jak i w wytwarzaniu narzędzi IT, budowanych według indywidualnych oczekiwań. W Supremo zajmuje się wsparciem sprzedażowo-projektowym automatyzacji procesów z użyciem Microsoft Power Platform. Po pracy – żeglarstwo, wędrówki z psem, teatr i dobre wino.
Z branżą IT związany od ponad 20 lat. Zaczynał od sprzedaży sprzętu oraz usług IT, a obecnie koncentruje się na digitalizacji procesów biznesowych w firmach. Praktyk zorientowany na klienta i jego wymagania, również pozabiznesowe. Sprawnie odnajduje się zarówno w obszarze wdrożeń gotowych rozwiązań (platformy BPM, DMS, aplikacje dziedzinowe), jak i w wytwarzaniu narzędzi IT, budowanych według indywidualnych oczekiwań. W Supremo zajmuje się wsparciem sprzedażowo-projektowym automatyzacji procesów z użyciem Microsoft Power Platform. Po pracy – żeglarstwo, wędrówki z psem, teatr i dobre wino.
.png)
.avif)
.avif)
.avif)