WPISY

Wszystkie wpisy

Treści opublikowane w serwisie.

Human in the loop: gdzie człowiek musi zostać w procesie AI

Human in the loop nie jest checklistą. To projekt decyzji: co AI przygotowuje, co człowiek zatwierdza i kiedy proces ma się zatrzymać.

Automatyzacja nie musi oznaczać chatbotu do wszystkiego. Pokazujemy, które sprawy można oddać AI, a które lepiej przekazać człowiekowi.

Nie każdy problem potrzebuje modelu. Czasem wystarczy formularz, reguła albo uporządkowanie procesu. Oto sześć sygnałów, że AI to zły pierwszy krok.

Open source daje kontrolę, zamknięte modele — wygodę i jakość. Decyzja zależy od danych, budżetu i tego, kto ma utrzymywać infrastrukturę.

Agent, który ma dostęp do wszystkiego, jest szybki tylko do pierwszego incydentu. Jak zaprojektować autonomię, którą da się kontrolować.

Nie mierz liczby wiadomości. Mierz, czy klient szybciej znajduje odpowiedź, czy sprawa jest rozwiązana i ile kosztuje obsługa.

RAG dodaje wiedzę, fine-tuning zmienia zachowanie. Mylenie tych dwóch rzeczy prowadzi do drogich wdrożeń, które nie rozwiązują problemu.

LLM rozumie język, ale nie powinien sam decydować o akcji. Pokazujemy, gdzie kończy się generowanie tekstu, a zaczyna warstwa decyzyjna.

Transkrypcja spotkań i rozmów sprzedażowych może uporządkować pracę, ale wymaga zgód, retencji i kontroli dostępu.

Nie każdy task potrzebuje największego modelu. Jak dzielić zadania, liczyć koszty i chronić dane, wybierając między modelami lokalnymi a frontier.

Wyszukiwanie produktów i wiedzy to dopiero początek. Zobacz, jak połączyć je z asystentem, rekomendacjami i akcjami we frontendzie.

Chunking, embeddingi, wyszukiwanie hybrydowe i reranking. Praktyczny przewodnik po RAG, który odpowiada na podstawie źródeł.

Prompt injection, wycieki danych i zbyt duża autonomia agentów. Jak wdrożyć AI w firmie bez oddawania kontroli.