Wiedza Celor
Lepsze decyzje o AI
i projektach IT.
Jak sprawdzić pomysł, policzyć opłacalność i ocenić ofertę wykonawcy. Praktyczne kryteria, przykłady i pytania, które warto zadać przed inwestycją.
AI i procesy
Wybierz problem, sprawdź dane i oceń warunki opłacalności.
Audyt AI dla firm: jaki zakres pomaga podjąć decyzję?
Co powinien obejmować audyt AI przed inwestycją: procesy, dane, koszty, wykonalność i decyzja o PoC. Lista materiałów i kryteriów odbioru.
Jak wybrać pierwszy use case AI w firmie?
Porównaj zastosowania AI przez wartość, dostępność danych, wykonalność i ryzyko. Prosta karta oceny oraz pytania przed wyborem pierwszego testu.
Jak policzyć ROI projektu AI bez zawyżania korzyści?
Model ROI AI z kosztami wdrożenia i utrzymania, adopcją oraz kontrolą człowieka. Przykład rozróżniający uwolniony czas od oszczędności gotówkowych.
Gotowość danych do AI: co sprawdzić przed projektem?
Jak ocenić dostępność, jakość i reprezentatywność danych do AI. Praktyczna karta źródła, próbka testowa i kryteria rozpoczęcia PoC.
Jak zaplanować PoC AI, który pozwoli podjąć decyzję?
Zakres PoC AI, hipoteza, dane, kryteria sukcesu i reguły zakończenia testu. Jak odróżnić wiarygodny eksperyment od efektownej demonstracji.
Projekty IT
Doprecyzuj rezultat, porównaj zakresy i zrozum koszt.
PoC a MVP: co zamówić na danym etapie projektu?
Różnice między PoC i MVP w celu, zakresie, jakości oraz sposobie odbioru. Pytania do wykonawcy przed zamówieniem testu lub pierwszej wersji produktu.
Jak ocenić ofertę software house’u przed podpisaniem umowy?
Lista pytań o zakres, integracje, odbiór, koszt i odpowiedzialność. Jak porównać oferty wykonawców i wykryć luki przed rozpoczęciem projektu IT.
Jak zweryfikować wycenę projektu IT?
Jak sprawdzić pracochłonność, stawki, zakres i rezerwę w wycenie IT. Przykład przedziału kosztów oraz lista pytań do dostawcy projektu.