Co dzieje się z dobrym pomysłem na AI, gdy pierwszy zespół już go zrealizuje?

Firmy chcą, aby zespoły pracujące blisko biznesu mogły samodzielnie tworzyć rozwiązania AI odpowiadające na dobrze im znane problemy. Nie każda nowa inicjatywa powinna wymagać zaangażowania centralnego zespołu AI. Jednak im więcej zespołów tworzy własne rozwiązania, tym ważniejsze staje się kolejne pytanie: jak sprawić, by udane projekty przynosiły korzyści również poza zespołem, który je zrealizował?

Zdarza się, że rozwiązanie sprawdza się już w jednym dziale, podczas gdy inny zespół mierzy się z podobnym wyzwaniem. Samo znalezienie istniejącego rozwiązania bywa trudne. Jeszcze trudniej ocenić, czy będzie ono działać w innym środowisku.

Ponowne wykorzystanie rozwiązania to nie tylko kwestia dostępu. To, co działa w jednym zespole, może zależeć od używanych systemów, dostępu do danych, integracji i mechanizmów kontroli. Dlatego znalezienie gotowego rozwiązania jest dopiero początkiem. Kolejny zespół potrzebuje też informacji, które pozwolą ocenić, czy rzeczywiście może z niego skorzystać.

Właśnie tutaj pomaga Wynxx. Platforma łączy rozproszone tworzenie rozwiązań AI z ich ponownym wykorzystaniem zgodnie z zasadami nadzoru. Dzięki temu udane projekty mogą przynosić korzyści nie tylko zespołom, które je stworzyły.

Gdy rozwiązań AI jest niewiele, często wystarczy zapytać współpracowników, czy ktoś nie pracował już nad podobnym problemem. Jednak wraz ze wzrostem liczby agentów takie podejście staje się coraz mniej skuteczne.

Gartner przewiduje, że do 2028 roku przeciętna firma z listy Global Fortune 500 będzie korzystać z ponad 150 000 agentów, podczas gdy w 2025 roku było ich mniej niż 15. Przy takiej skali nie da się już polegać na nieformalnej wymianie informacji, aby wiedzieć, jakie rozwiązania istnieją w całej organizacji.

Jeśli zespół nie może znaleźć istniejącego rozwiązania lub ocenić jego przydatności, może zdecydować się na stworzenie własnego. Koszt opracowania nowego agenta jest najbardziej widoczny, ale na tym wydatki się nie kończą. Każdy agent potrzebuje integracji, uprawnień dostępu i monitorowania. Ktoś musi odpowiadać za jego działanie, a z czasem również za jego wycofanie. Nawet dwa pozornie identyczne agenty mogą korzystać z różnych modeli i uprawnień, co oznacza konieczność osobnego zabezpieczania i audytowania każdego z nich.

Ponowne wykorzystanie istniejącego rozwiązania nie zawsze będzie najlepszym wyborem. Czasem zadziała ono w nowym środowisku bez zmian, czasem będzie wymagało dostosowania, a niekiedy w ogóle nie spełni potrzeb. Najważniejsze, by mieć wystarczająco dużo informacji do podjęcia tej decyzji, zanim kolejny zespół zacznie budować wszystko od podstaw.

Znalezienie gotowego rozwiązania pokazuje, że ktoś opracował już coś podobnego. Nie oznacza jednak, że będzie ono odpowiednie również w innym środowisku.

Aby ponownie wykorzystać rozwiązanie AI, zespół potrzebuje czegoś więcej niż samego dostępu. Musi znać odpowiedzi na cztery pytania: co robi dane rozwiązanie? Kto za nie odpowiada? Od jakich systemów i zasobów zależy? I na jakich zasadach można z niego korzystać? Zebranie tych informacji już na etapie tworzenia rozwiązania ułatwia późniejszą ocenę jego przydatności. Dzięki temu możliwość odnalezienia gotowego rozwiązania może przełożyć się na jego bezpieczne, kontrolowane ponowne wykorzystanie.

Wynxx łączy oba elementy tego procesu. Umożliwia zespołom tworzenie rozwiązań AI w uporządkowany sposób, zgodnie z określonymi zasadami nadzoru. Jednocześnie pozwala udostępniać, wyszukiwać i ponownie wykorzystywać zatwierdzone rozwiązania w całej firmie. Zespoły nadal koncentrują się na problemach, które najlepiej znają, ale efekty ich pracy mogą służyć także innym.

Prawdziwym miernikiem sukcesu nie jest sama liczba rozwiązań AI, które organizacja potrafi stworzyć. Liczy się to, czy udane projekty mogą przynosić wartość również poza zespołami, które je zrealizowały.

W miarę jak coraz więcej zespołów samodzielnie rozwija rozwiązania AI, firmy potrzebują sposobu na to, by sprawdzone rozwiązania były łatwe do znalezienia, zrozumienia i ponownego wykorzystania. I to bez ograniczania samodzielności zespołów, które najlepiej znają wyzwania biznesowe.

W perspektywie 2027 roku możliwość ponownego wykorzystywania sprawdzonych rozwiązań AI w całej organizacji może wydawać się jedynie życzeniem. Być może jednak jego spełnienie jest bliżej, niż się wydaje. I być może nie jest to jedyne takie życzenie.

Co jeszcze może być bliżej realizacji, niż myślisz? Poznaj listę życzeń Wynxx na 2027 rok.