AI jako trend, nie zawsze jako rozwiązanie

W ostatnim czasie obserwuję, jak wiele firm i zespołów projektowych dosłownie goni za dodawaniem sztucznej inteligencji do swoich systemów, procesów i produktów. To oczywiście zrozumiałe — AI to obecnie jeden z najgorętszych trendów w branży technologicznej, a klienci często pytają o możliwości wykorzystania AI w ich projektach.

Jednak czy rzeczywiście wszędzie potrzebne są skomplikowane algorytmy uczenia maszynowego? Czy każde rozwiązanie biznesowe wymaga modeli AI, które przetwarzają dane, uczą się i podejmują autonomiczne decyzje?

Problem z overengineeringiem

Odpowiedź brzmi: nie. Nie wszystkie problemy wymagają zaawansowanych rozwiązań AI. Często mamy do czynienia z klasycznym przypadkiem overengineeringu — czyli sytuacją, w której używamy zbyt skomplikowanych narzędzi do rozwiązania problemu, który można rozwiązać w prostszy, bardziej efektywny i tańszy sposób.

Przykłady, gdzie AI może być zbędne:

• Proste automatyzacje — jeśli chcesz automatycznie sortować pliki według daty, nie potrzebujesz modelu AI. Wystarczy prosty skrypt.
• Podstawowe filtrowanie danych — klasyczne reguły biznesowe i zapytania SQL często wystarczą.
• Proste klasyfikacje — jeśli masz ograniczoną liczbę kategorii i jasne kryteria, drzewo decyzyjne może być wystarczające.
• Procesy z przewidywalnymi wzorcami — nie wszystkie procesy wymagają uczenia się.

Kiedy AI ma sens?

AI jest potężnym narzędziem, ale warto je stosować tam, gdzie rzeczywiście przynosi wartość:

• Złożone problemy, gdzie trudno jest zapisać reguły — rozpoznawanie obrazów, analiza sentymentu, tłumaczenie języków.
• Dane, które zmieniają się dynamicznie — gdy wzorce w danych ewoluują i potrzebujesz modelu, który się adaptuje.
• Problemy z dużą skalą — gdzie klasyczne podejścia nie są wystarczająco wydajne.
• Personalizacja na poziomie, którego nie da się osiągnąć regułami — rekomendacje, optymalizacja doświadczeń użytkownika.

Nie idźmy tą drogą

Nie chodzi o to, żeby unikać AI za wszelką cenę. Chodzi o to, żeby wybierać właściwe narzędzie do właściwego problemu. Czasem prostsze rozwiązanie będzie:

• Szybsze w implementacji
• Tańsze w utrzymaniu
• Łatwiejsze do zrozumienia i debugowania
• Wystarczające dla potrzeb biznesowych

Nie warto dodawać AI tylko po to, żeby powiedzieć klientowi "mamy AI". To podejście często prowadzi do niepotrzebnych kosztów, skomplikowania systemu i frustracji, gdy rozwiązanie nie spełnia oczekiwań.

Nie idźmy też w kierunku, gdzie mówimy o AI, a za tym stoi tak naprawdę "if-ologia" — same warunki if/else. Jeśli rozwiązanie opiera się tylko na prostych regułach warunkowych, to nie jest to sztuczna inteligencja, tylko klasyczna logika biznesowa. Nie ma sensu pakować tego w marketingowe opakowanie "AI-powered", gdy w rzeczywistości mamy do czynienia z prostymi warunkami.

Potrzebujesz pomocy w ocenie?

Jeśli zastanawiasz się, czy AI ma u Ciebie jakieś zastosowanie i czy jest w ogóle taka potrzeba, zapraszam na konsultacje. Spróbujemy wspólnie ocenić:

• Czy Twój problem rzeczywiście wymaga AI, czy może rozwiązanie jest prostsze?
• Jakie są alternatywy i koszty każdego podejścia?
• Gdzie AI faktycznie przyniesie wartość, a gdzie może być zbędnym skomplikowaniem?

Czasem najlepsze rozwiązanie to to, które rozwiązuje problem efektywnie, a nie to, które brzmi najbardziej "nowocześnie".

Jeśli zdecydujesz się na wykorzystanie AI w swoim projekcie, warto również przeczytać: Wartość promptów: dlaczego jakość ma ogromne znaczenie — o tym, jak ważna jest umiejętność tworzenia skutecznych promptów.