AI i Data strategija
Strateški oblikujemo primenu AI i podataka kroz jasno definisane use case-ove koji menjaju način na koji poslujete
1
Zašto je važno
Većina AI inicijativa ne propada zato što tehnologija ne funkcioniše, već zato što strategija nije postavljena kako treba.
AI i Data strategija pomaže vam da definišete šta je zaista važno, šta je izvodljivo i šta donosi merljivu vrednost.
Ona povezuje ambiciju i realnost, čineći vašu organizaciju spremnom da bude lider, a ne sledbenik.
2
Šta dobijate
-
Jasan strateški pravac za primenu AI i podataka
-
Prioritizacija use case-ova sa najvećim poslovnim uticajem
-
Procena podatkovne i organizacione spremnosti
-
Fazni roadmap sa merljivim ciljevima i KPI-jevima
-
Usklađenost sa regulatornim okvirima poput EU AI Act i GDPR
-
Povezanost poslovne i IT strane kroz zajednički jezik i ciljeve
3
Naš pristup
-
Vizija i strateško usmerenje.
Zajedno definišemo gde i kako AI i podaci mogu doprineti poslovnim ciljevima.
-
Mapiranje i selekcija use case-ova.
Fokusiramo se na one inicijative koje donose brzu i merljivu vrednost.
-
Analiza spremnosti.
Procena trenutnog stanja — kvaliteta podataka, organizacione strukture i tehnološke infrastrukture.
-
Izrada roadmap-a.
Struktuiran plan razvoja u fazama, uključujući quick wins i dugoročne ciljeve.
-
Regulatorna i etička procena.
Usklađujemo strategiju sa važećim zakonima i principima odgovorne upotrebe AI.
4
Kada je AI i Data strategija pravi korak
-
Kada razmatrate primenu AI ili analitike, ali nemate jasan plan
-
Kada su vam potrebne smernice za razvoj konkretnih use case-ova
-
Morate se uskladiti sa EU AI Act-om ili nadolazećim regulatornim okvirima - obezbeđujući odgovornu upotrebu veštačke inteligencije, adekvatno upravljanje rizicima i dokumentaciju spremnu za reviziju.
-
Kada imate više inicijativa, ali vam nedostaje koordinacija i strateški okvir
-
Kada želite da povežete poslovnu i tehničku stranu u jedinstvenu viziju
Od vizije do rezultata
Situacije koje smo pretvorili u uspešne promene
Veštačka inteligencija nije samo trend - ona je prekretnica.
Hajde da osiguramo da vaša strategija to zaista odražava.
Optimizacija tražnje i rasporeda proizvoda
Sektor: Građevinska industrija / Proizvodnja behatona
Izazov:
Klijent je proizvodio preko 400 modela behatona u različitim bojama i oblicima, ali nije imao prediktivne uvide u sezonsku tražnju.
Skladište je bilo preopterećeno sporopokretnom robom, dok su popularni proizvodi često kasnili u isporuci.
Naš pristup:
Kroz AI & Data Strategy analizirali smo istorijske podatke o narudžbinama, sezonalnosti, vremenskim uslovima i regionalnoj tražnji.
Razvijen je prediktivni model koji klasifikuje proizvode u tri grupe: brzorotirajući, sezonski i statični.
Optimizovali smo logiku skladištenja i predložili AI raspored za proizvodnju u serijama, u skladu sa predviđenom tražnjom.
Rezultat:
-
18% smanjenje zaliha u skladištu
-
25% brža isporuka najtraženijih modela
-
Uvođenje automatizovane proizvodne smene na osnovu predikcije tražnje
Unapređenje prodaje kroz AI analitiku
Sektor: Maloprodaja / Moda i aksesoari
Izazov:
Kompanija sa više prodajnih lokacija nije imala uvid u to šta utiče na uspešnost prodajnih timova.
Postojale su velike razlike u učinku, a marketinške kampanje su se sprovodile „na slepo“, bez konkretnih uvida iz podataka.
Naš pristup:
Kroz seriju AI radionica identifikovali smo koje podatke je moguće koristiti za analizu ponašanja kupaca i uspešnosti kampanja.
Integrisali smo podatke iz POS sistema, CRM baze i online ponašanja korisnika.
Razvijen je model za predikciju kupovne namere, kao i KPI dashboard za praćenje aktivnosti po lokaciji.
Rezultat:
-
30% povećanje konverzije marketinških kampanja
-
Dva najlošije performirajuća prodajna tima prešla su u top 3 nakon personalizovanih intervencija
-
Automatizovani predlozi za cross-sell i upsell prilagođeni svakom klijentu
AI za kontrolu kvaliteta u proizvodnji
Sektor: Proizvodnja metalnih komponenti za automobilsku industriju
Izazov:
Kvalitativne greške su se uočavale tek na kraju proizvodnog procesa, što je izazivalo skupe povrate i kašnjenja u isporuci.
Inspekcija je bila ručna i oslanjala se na subjektivnu procenu radnika.
Naš pristup:
U okviru AI & Data strategije, definisali smo ključne parametre kvaliteta koji se mogu pratiti putem senzora.
Predložena je implementacija vizuelne inspekcije zasnovane na AI modelima za prepoznavanje defekata.
Radili smo na pripremi podataka, strategiji treniranja modela i upravljanju podacima u skladu sa zahtevima za audit i usklađenošću sa EU AI Act regulativom.
Rezultat:
-
70% manje grešaka koje stižu do završne kontrole
-
50% brže otkrivanje ponavljajućih problema
-
Infrastruktura spremna za dalju automatizaciju kontrole kvaliteta