"Sztuczna inteligencja" - temat jak najogólniejszy, by zmieścić wszystko!

IMG_20250915_130907.jpg
 

Nie założyłem tego tematu bo jestem ekspertem, tak jak nie trzeba być ekspertem by założyć jakikolwiek temat na tym forum. Zluzujcie rajtuzy, dzieciaczki, bo żyłki pękną i na co to komu :tysoncoffe:
 
Chuj, podzielę się z Wami, co mi tam -

Nagranie od ludzi z Product Heroes, a tu wkleję Wam opis paru sztuczek sztucznej z filmu, w designie i prototypowaniu:

Zwłaszcza ostatnia sztuczka jest konkretna, bo możliwość kopiowania działającego rozwiązania ze strony www jest konkretem na maksa.

- Traktuj AI jako akcelerator inspiracji, a nie generator finałów – narzędzia takie jak Figma Make czy v0 generują projekty o niskiej jakości. Stanowią jednak doskonałe źródło inspiracji, gotowych tekstów i struktury do dalszej, już manualnej pracy projektowej. To narzędzia, które wymagają kontekstu, iteracji i ludzkiego "smaku".

Zacznij research od rozmowy z ChatGPT – jeśli wchodzisz w zupełnie nowy temat, tak jak Tomek w edukację finansową dzieci, poproś AI o przygotowanie wstępnego raportu i założeń do walidacji. To potężnie skraca czas potrzebny na wstępne rozpoznanie i daje solidny punkt wyjścia do dalszej pracy.

Używaj FigJam AI do przygotowania warsztatów – zamiast wymyślać agendę od zera, wklej tam swój "problem statement". AI wygeneruje gotowy szablon warsztatu z pomysłami na ćwiczenia, co pomaga szybko i skutecznie wyrównać wiedzę w zespole.

Prototypuj złożone interakcje w Cursorze, a nie w Figmie – nawet jeśli nie jesteś programistą, możesz w kilkanaście minut stworzyć w pełni interaktywny prototyp, który uwzględnia różne stany i pozwala znaleźć błędy, o których nie pomyślałbyś w statycznym projekcie.

Możesz inspirować się i adaptować rozwiązania konkurencji – w nagraniu zobaczysz, jak za pomocą wtyczki HTML to Design i Cursora można skopiować komponent ze strony konkurencji (np. kalkulator PKO), ostylować go zgodnie z design systemem własnej firmy (ING) i stworzyć w pełni interaktywny prototyp w kilkanaście minut, bez dostępu do oryginalnych plików projektowych.
 
1000041672.jpg

Widzę że chłopaki ze szkolenia Google'a się dopiero rozkręcają, bo Stanucha, Tkaczyka i Majewskiego czytam od lat, Stanuch od dawna tworzy boty i takie tam.
 


Notebook LM od Google'a to bardzo mocne narzędzie do pracy naukowej - bazę wiedzy tworzymy najpierw, dodając źródła, a później za pomocą promptów odpytujemy silnik na interesujące nas tematy z wybranych źródeł, dzięki czemu znika lub jest minimalizowane ryzyko halucynacji.

 
Ok, w poprzednim odcinku robiliśmy własną bazę wiedzy i odpytywaliśmy silnik na różne tematy.

W tym odcinku będzie już twórczość - silnik będzie tworzył nam podcasty i podsumowania wideo.

 


Mapy myśli, ogarnianie danych projektowych czy własnych źródeł informacji i tworzenie podsumowań - ten odcinek jest właśnie o tym. Sprawdź to.
 
Finał tematu Notebook LM, czyli przegląd use case'ów Na wdrożenie biznesowe tego silnika AI.

 
Użycie Notebook LM na jebitnym dokumencie, jakim jest BABOK 3.0 i możliwość błyskawicznego przeanalizowania tak dużego dokumentu i wygenerowanie dowolnej treści z czegoś takiego jest genialne.

Ten soft zrewolucjonizuje prace badawcze i prace z jakimikolwiek dokumentami.

"
Jako analityk biznesowo-systemowy pracujący w software house i zajmujący się organizacją chaosu powstałego po fuzji trzech firm (tzw. "merge"), muszę zastosować usystematyzowane podejście, aby dopasować istniejące wymagania i stworzyć nowe. Złożoność projektu, wynikająca z integracji systemów i procesów (czego przykładem są potrójne wynagrodzenia), wymaga połączenia perspektyw IT, zarządzania procesami biznesowymi oraz silnego nacisku na analizę strategiczną.

Poniżej przedstawiam wdrożenie na projekt (onboarding) bazujące na wytycznych BABOK® Guide v3 [1]:

---

## 1. Definicja Roli i Cele Projektu

Moja rola jako analityka biznesowo-systemowego polega na byciu kluczowym łącznikiem między potrzebami biznesowymi (interesariuszy) a zespołem dostarczającym rozwiązanie techniczne [2].

**Głównym celem** jest **umożliwienie zmiany** (post-merger integration) poprzez zdefiniowanie potrzeb i rekomendowanie rozwiązań, które **dostarczają wartość** interesariuszom [3]. W obecnym kontekście, wartość ta jest realizowana głównie poprzez **organizację chaosu, eliminację niespójności** i redukcję ryzyka operacyjnego i finansowego (np. eliminacja potrójnych wypłat) [3, 4].

Musimy dążyć do zrozumienia **stanu obecnego (Current State)**, zdefiniowania **stanu przyszłego (Future State)** oraz określenia działań niezbędnych do przejścia między nimi (Change Strategy) [3].

## 2. Perspektywa Analityczna i Podejście

Biorąc pod uwagę złożoność *merge’u* w regulowanej branży finansowej oraz problemy z chaosem procesowym i danymi (potrójne wypłaty), należy zidentyfikować kluczowe perspektywy i metody pracy:

1. **Perspektywa Zarządzania Procesami Biznesowymi (BPM Perspective 11.5):** Jest to kluczowa perspektywa w przypadku racjonalizacji organizacji po fuzjach (post merger and acquisition rationalization) [5]. Skupia się na identyfikacji, priorytetyzacji i optymalizacji procesów biznesowych w celu dostarczenia wartości [5].
2. **Perspektywa Technologii Informacyjnych (IT Perspective 11.3):** Konieczna do zarządzania systemami i aplikacjami, szczególnie gdy celem jest **integracja systemów** [6, 7]. W tym kontekście, IT BA pełni rolę tłumacza, pomagając biznesowi i zespołowi technicznemu zrozumieć wzajemne potrzeby i ograniczenia [2].
3. **Podejście do Projektu (Approach):** Biorąc pod uwagę, że firma jest **środowiskiem silnie regulowanym** [8, 9] i problemem jest wysokie ryzyko (błędy finansowe), zalecane jest przyjęcie **Podejścia Predykcyjnego (Predictive Approach)**, które preferuje formalną dokumentację i zdefiniowanie wymagań w celu maksymalizacji kontroli i minimalizacji ryzyka [10, 11]. Można zastosować **metodykę hybrydową** [12], łącząc ogólną predykcyjną strategię (dla dużych zmian architektonicznych) z adaptacyjnymi technikami na poziomie detali.

## 3. Kluczowe Obszary Wiedzy BABOK (Knowledge Areas)

W obliczu chaosu wynikającego z fuzji i konieczności weryfikacji dokumentów innego analityka, kluczowe będą zadania z obszarów *Strategy Analysis* oraz *Requirements Analysis and Design Definition*:

| Obszar Wiedzy | Kluczowe Zadania i Zastosowanie w Projekcie Fuzji |
| :--- | :--- |
| **Strategy Analysis** (Analiza Strategii) [13] | **Zarządzanie Chaosem i Ryzykiem** |
| **Analyze Current State** (6.1) [14] | **Natychmiastowa analiza procesów i systemów płatności** w celu zidentyfikowania **pierwotnej przyczyny (Root Cause Analysis 10.40)** problemu [15, 16]. Zrozumienie, jak funkcjonują trzy zintegrowane (lub niezintegrowane) organizacje, ich zdolności (capabilities), technologie i infrastruktura [17, 18]. |
| **Define Future State** (6.2) [18] | Określenie warunków niezbędnych do osiągnięcia celów biznesowych po fuzji, w tym jednolitych procesów (to-be process models) i zintegrowanej architektury systemowej [19]. |
| **Assess Risks** (6.3) [20] | Identyfikacja, ocena i priorytetyzacja ryzyk związanych z integracją (np. dalsze problemy finansowe, ryzyko niezgodności regulacyjnej [8, 21]). |
| **Requirements Analysis and Design Definition** (7) [22] | **Weryfikacja Wymagań (dostarczonych przez innego analityka)** |
| **Verify Requirements** (7.2) [23] | Zapewnienie, że istniejące wymagania i projekty są **kompletne, spójne wewnętrznie i wysokiej jakości** [23, 24]. Błędy w wymaganiach są źródłem większości poważnych problemów z jakością w projektach [25]. |
| **Validate Requirements** (7.3) [23] | Upewnienie się, że wymagania te **dostarczają wartość biznesową** i wspierają cele organizacji po fuzji [23, 26]. |
| **Define Requirements Architecture** (7.4) [27] | Strukturyzowanie wszystkich wymagań (pochodzących z trzech różnych źródeł) w spójną całość [27]. Jest to niezbędne, aby nowe systemy działały w harmonii i wspierały wspólne cele biznesowe [28]. |
| **Requirements Life Cycle Management** (5) [29] | **Trace Requirements** (5.1): Ustanowienie śledzenia, aby powiązać wymagania z celami biznesowymi i komponentami rozwiązania, co jest kluczowe w zarządzaniu zakresem i ocenianiu wpływu zmian (impact analysis) [30, 31]. |

## 4. Analiza Wymagań Funkcjonalnych i Niefunkcjonalnych

Skoro dokumenty zostały już wstępnie utworzone, kluczowe jest ich dogłębne zweryfikowanie [23]:

### A. Wymagania Funkcjonalne (Functional Requirements)

Wymagania funkcjonalne opisują, co rozwiązanie musi robić w zakresie zachowania i informacji [32, 33].
* **Weryfikacja spójności:** Należy sprawdzić, czy listy wymagań z każdej z trzech pierwotnych firm nie są sprzeczne. W tym celu można posłużyć się technikami modelowania:
* **Process Modelling (10.35):** Utworzenie modeli *as-is* dla kluczowych procesów (np. proces obsługi płatności ) z każdej z trzech firm i porównanie ich. Użycie notacji BPMN [34] pomoże w szybkim zidentyfikowaniu różnic (nielogiczności i zbędnych czynności [35]) oraz w zaprojektowaniu ujednoliconego procesu *to-be* [36].
* **Use Cases and Scenarios (10.47):** Scenariusze (dialogi Aktor <—> System [37]) są doskonałym narzędziem do testowania logiki wymagań funkcjonalnych [38].

### B. Wymagania Niefunkcjonalne (Non-Functional Requirements – NFR)

NFR opisują atrybuty jakościowe (performance, security, usability) i są kluczowe [39, 40].
* **Compliance/Regulatory Requirements:** W branży finansowej przepisy i regulacje (Regulatorzy [41, 42]) narzucają formalne ograniczenia [8, 9, 43, 44]. NFR muszą odzwierciedlać wymogi prawne (Legal/Regulatory Information [43, 45]) oraz korporacyjne (corporate governance standards [41]).
* **Skalowalność (Scalability) i Wydajność (Performance Efficiency):** Nowe zintegrowane rozwiązanie musi być w stanie obsłużyć połączoną bazę klientów i wolumen transakcji [39, 46]. NFR powinny być mierzalne (Measurable) [39, 47].
* **Analiza NFR (10.30):** Musi być wykorzystana do dogłębnej definicji tych atrybutów, zwłaszcza że problem potrójnych wypłat może być związany z błędami integracji danych (Data Quality) [48].

## 5. Kluczowe Kompetencje i Techniki Wymagane na Projekcie

Sukces w zarządzaniu tak chaotycznym projektem będzie wymagał wykorzystania określonych kompetencji podstawowych (Underlying Competencies) [49, 50]:

| Kompetencja (BABOK) | Znaczenie w Projekcie Fuzji/Chaosu |
| :--- | :--- |
| **Systems Thinking** (Myślenie Systemowe 9.1.5) [51] | Niezbędne do zrozumienia, jak zmiana w jednym systemie/procesie (np. potrójna wypłata) wpływa na cały system (ludzie, procesy, technologia) [51-53]. |
| **Analytical Thinking and Problem Solving** (Myślenie Analityczne i Rozwiązywanie Problemów 9.1) [50] | Umożliwia asymilację różnorodnych informacji i identyfikację, które zmiany dostarczą największą wartość [54]. Niezbędne do **Root Cause Analysis** [15, 16]. |
| **Negotiation and Conflict Resolution** (Negocjacje i Rozwiązywanie Konfliktów 9.5.4) [55] | Konieczne do rozwiązywania sporów między pracownikami i działami (Stakeholder groups frequently have varying points of view and conflicting priorities [56]), zwłaszcza przy wyborze ujednoliconych procesów i systemów. Analityk działa jako neutralny facylitator [57]. |
| **Organization Knowledge** (Wiedza Organizacyjna 9.3.3) [58] | Zrozumienie, jak zintegrowane przedsiębiorstwo generuje zyski, jego struktura (formalna i nieformalna) i kanały komunikacji. Krytyczne do *organizacji chaosu* [58]. |

### Techniki Zarządzania Stakeholderami:
* **Stakeholder List, Map, or Personas (10.43):** Konieczne do zidentyfikowania kluczowych uczestników ze wszystkich trzech firm, ich oczekiwań i poziomu wpływu [59].
* **RACI Analysis:** Użycie macierzy RACI [60, 61] jest zalecane do jasnego określenia ról i odpowiedzialności w zarządzaniu wymaganiami i procesami, co zapobiega powielaniu pracy i konfliktom (jedna osoba akceptująca zakres, jedna odpowiedzialna za realizację) [61, 62].

## 6. Wnioski Końcowe i Przygotowanie

Moje wdrożenie na projekt koncentruje się na metodycznym przejściu od chaosu do spójności:

1. **Audyt Wymagań:** Nie ufamy automatycznie istniejącym dokumentom. Musimy **zweryfikować i zatwierdzić** (Verify and Validate) wymagania funkcjonalne i niefunkcjonalne pod kątem ich spójności, kompletności i zgodności ze wspólnymi celami biznesowymi po fuzji [23].
2. **Modelowanie Dziedziny (Domain Model):** W kontekście problemu (potrójne wypłaty), kluczowe jest **modelowanie danych** i **reguł biznesowych** [63, 64] w dziedzinie finansów/płatności, aby upewnić się, że dane (Dane reprezentują Fakty [65]) są magazynowane i przetwarzane w sposób jednoznaczny i strukturalny [66, 67].
3. **Analiza Korzenia Problemów (Root Cause Analysis):** Zamiast po prostu poprawiać wymaganie, które pozwala na potrójne wypłaty, musimy zrozumieć, co jest **przyczyną** tego błędu (fakt a przyczyna [68]). Jest to prawdopodobnie wynik niespójności systemowej, procesowej lub nieprawidłowo zintegrowanych danych.

**Dobra analiza to nie setki stron, ale zaawansowane metody analizy, takie jak formalna analiza systemowa oparta na modelach i ich testowaniu** [69]."

I jak wrazenia?

To tylko jedno niedopracowane pytanie... I jedna książka w PDFie.

Książek, filmów, stron czy baz danych może być 50. Głowa rozjebana.
 
Last edited:
Notebook LM to narzędzie mistrzów.

Wrzuciłem wymaganie do sprawdzenia warunków brzegowych i ogólnej analizy czego brak - po minucie mam gotowy brudnopis do pracy i zweryfikowania poszczególnych problemów, które są ładnie i sensownie wypisane.

Zaraz podeślę do starszych stażem analityków, żeby sprawdzili początkującego "kota" i dostarczą mi cennego feedbacku, który potem zostanie użyty do kolejnej sesji notebooka...

I tak to się ciężko pracuje w IT :tysoncoffe:
 
PS. Notebook LM to również ciekawe narzędzie do transferu dokumentów, bo dokumenty podpięte pod konkretny projekt są widoczne na innych urządzeniach, które się do tego projektu zalogują.

Wrzucałem Dokumenty z poziomu apki na telefonie, w firmie zalogowałem się na projekt z poziomu www i wszystkie docsy są dostępne, możliwe do pobrania. Niby nic, a cieszy.
 


I rozwinięcie tematu z poprzedniego filmiku, budujemy łańcuchy agentów i lecimy z pracą w kulki :juanlaugh:
 


A tu lekkie schody - już wyższy etap AI. Multimodalność, RAG i świadomy dobór modeli do zadania.
 


Ja pierdolę... Miałem wrzucić dla śmiechu, bo gość ma mimikę jakby koks ciężarówkami wciągał, ale mi przeszło, po czym zacząłem go znów oglądać i mi wróciło.

Musicie to zobaczyć :pociesznymirek:
 


Nowacką mówiącą po angielsku, hiszpańsku i francusku widzieliście?

Trochę wstyd, że ElevenLabs pozwala na rozpowszechnianie treści od debili w innych językach :fjedzia:
 
Efekt użycia notebook LM - "oj, naczytałeś się dokumentacji", "miałeś obszerny temat, mnóstwo pracy, dobra robota"...

Także teraz siedzę i przyjmuję dowody uznania :penn:
 
1000042550.jpg


Oj, Frano... Trochę szkoda, że częściej jesteś moim wykładowcą niż rozmówcą tu, na cohones, ale dobre i to. A może nawet lepsze :jon:
 
Tak sobie gadamy, ale jakie są zarobki w Polsce w AI?

Warto się uczyć?

Króciutko:

AI engineer: 21-29 tys. zł netto,
ML engineer: 21-28 tys. zł netto,
MLOps engineer: 24,5-28,5 tys. zł netto,
data scientist: 18,5-25 tys. zł netto.

 


Prototypowanie w Miro.

Doświadczony zespół czy UI designer robi spokojnie kilka/naście prototypów w godzinę podczas warsztatu z zespołem klienta.
 
Back
Top