Chwila, chwila – strona poświęcona zarządzaniu projektami – dlaczego więc zaczynamy wchodzić w tematykę AI? Trafne pytanie i już służę wyjaśnianiami:
- Działania projektowe są coraz bardziej dynamiczne i złożone, coraz większą część zakresu pokrywają wdrożenia AI, wymagają coraz szybszej analizy chociażby samych założeń.
- Praca PMa to nie tylko codzienna strategia i kontrola – to zadania operacyjne, od których właśnie AI może Cię uwolnić. Mowa tu o generowaniu raportów, aktualizacji harmonogramów czy analizie ryzyka.
- Skuteczny PM opiera swoje decyzje, nie tylko na antycypacjach, ale przede wszystkim danych – to AI okazuje się super wsparciem w analizie danych, prognozach czy podpowiedziach alokacji zasobów.
- Bo asystenta warto mieć – czy to do streszczeń calli Zoom / Teams (zapomnij o pisaniu minutek), czy to głosowych notatek, kiedy jesteś w drodze i nie masz czasu na pisanie, a myśli i pomysły tak szybko uciekają, czy ogromnym wsparciu z zarządzaniem Slackiem lub dużą ilością wiadomości na Twojej skrzynce mailowej. Oszczędź sobie czasu!
Do zwinności i adaptacji w niemal rzeczywistym czasie jeszcze wrócimy. Dziś całkowite podstawy, bo od czegoś zacząć musimy. Wyjaśnię czym są Automatyzacja, AI Automatyzacja i Agencji AI, korzystając z przykładów zobrazowanych w open-source’owym narzędziu do automatyzacji procesów n8n (do zapoznania się z narzędziem link tutaj).
Czym jest Automatyzacja?
To nic innego, jak użycie technologii do wykonania zadań automatycznie, bez ludzkiej ingerencji. Co za tym idzie, zawsze musi być wywołanie (trigger) działania i akcja. Czasami mamy do czynienia z kaskadowymi wydarzeniami / większą ilością triggerów i wykonanych akcji.
Np. użytkownik wypełnia swoimi danymi formularz i po kliknięciu przycisku Wyślij, w bazie dane zostaną zapisane do rejestru.
Czym jest AI Automatyzacja?
Skorzystajmy z powyższego wyjaśnienia, ale dodajmy do tego połączenie z LLM jako mózg działania, który konwertuje dane, tworzy podsumowania itd. Ale hola, hola – czym jest LLM (Large Language Model)? To rodzaj sztucznej inteligencji, który trenował na znacznej ilości contentu, książkach, publikacjach online, wpisach blogowych czy treści stron www i to dzięki zebranej wiedzy jest w stanie rozumieć i generować język pisany (stosowany przez ludzi).
Np. Użytkownik dodaje opinię do produktu w sklepie internetowych, recenzja zostaje przekazana do modelu OpenAI w celu interpretacji, a następnie dane są łączone w eksportowane do pliku Google Sheet z komentarzem i odpowiednią etykietą pozytywna/negatywna (odnośnie opinii).
Czym są Agenci AI?
Topowy temat ostatnich miesięcy, zawierający się w większości nowo pojawiających się na rynku kursów dotyczących AI – czyli jak budować Agentów AI. Do tego etapu też w kolejnych wpisach dojdziemy. Jednak warto na początek zrozumieć czym Ci Agenci do zadań specjalnych są.
Wiemy już, jak interpretować AI Automatyzację, ale tym razem poza samym mózgiem działania (LLM) mamy do czynienia również z jego narzędziami (Tools) / umiejętnościami porozumiewania się z innymi modelami językowymi.
Np. Korzystając z narzędzia Telegram możemy skontaktować się z Agentem AI (pisząc do niego lub nagrywając mu głosówkę) i dzięki narzędziom jakie LLM posiada, możemy prosić o podsumowanie ostatnich 5 wiadomości e-mail, kazań mu wysłać wiadomość e-mail, dodać wydarzenie do kalendarza lub sprawdzić, jakie wydarzenie znajduje się już w kalendarzu.
