Biznes Myli

Dzisiaj skupimy się na wdrażaniu AI na produkcję. Omówię trzy kluczowe kwestie:1️⃣ Paradoks danych, zwykle zgadzamy się, że dane są ważne, ale często nie poświęcamy im tyle uwagi, ile potrzebują.2️⃣ Przesadna koncentracja na narzędziach, owszem narzędzia są ważne, ale nie najważniejsze.3️⃣ Cechy dobrego projektu na produkcję. Powinien być wiarygodny, kontrolowany, audytowalny i łatwy w naprawie błędów.Partnerem podcastu jest DataWorkshop - gdzie zajmują się praktycznym ML/AI.Na koniec odcinka też odpowiadam na pytania:Jakie są najczęstsze błędy firm, które próbują wdrożyć AI (główny mit)?Jakie są największe wyzwania związane z modelami LLM przy wdrażaniu je na produkcję?Jakie praktyczne wskazówki mam dla Ciebie, aby wdrożyć AI w swojej firmie? Najważniejszym elementem udanego wdrożenia AI jest odpowiednie przygotowanie danych. To właśnie na poziomie danych wykonuje się 50-80% całej pracy. Kluczowe jest zadbanie o:Jakość danychOdpowiednią strukturyzację (np. w bazie danych lub systemie plików)Łatwość wyszukiwa