Kiedy wystarczą reguły?
Jeżeli dane są uporządkowane, a kroki procesu dają się opisać jednoznacznie, proste reguły lub skrypt zwykle są tańsze, szybsze i łatwiejsze do kontroli.
Kiedy AI naprawdę pomaga?
Modele AI mogą wspierać pracę z niejednorodnym językiem, klasyfikacją treści, ekstrakcją informacji i wyszukiwaniem odpowiedzi w dokumentach.
Co z błędami modeli?
Wyniki AI należy oceniać na reprezentatywnych przykładach, ustalić progi pewności oraz zadania wymagające sprawdzenia przez człowieka.
Czy można łączyć oba podejścia?
Tak. Często najlepsza architektura to deterministyczny proces, w którym AI wykonuje tylko fragment wymagający interpretacji.
Jak zacząć?
Wybierz jedną mierzalną sytuację, przygotuj dane testowe i porównaj wyniki zwykłych reguł z rozwiązaniem AI — razem z kosztem utrzymania.