{"id":21136,"date":"2025-12-11T10:37:21","date_gmt":"2025-12-11T09:37:21","guid":{"rendered":"https:\/\/office-samurai.com\/16-epizodas-10-auksiniu-patarimu-dirbtinio-intelekto-vadybininkui-kaip-valdyti-dirbtinio-intelekto-projektus-interviu\/"},"modified":"2025-12-19T14:15:01","modified_gmt":"2025-12-19T13:15:01","slug":"16-epizodas-10-auksiniu-patarimu-dirbtinio-intelekto-vadybininkui-kaip-valdyti-dirbtinio-intelekto-projektus-interviu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/office-samurai.com\/lt\/16-epizodas-10-auksiniu-patarimu-dirbtinio-intelekto-vadybininkui-kaip-valdyti-dirbtinio-intelekto-projektus-interviu\/","title":{"rendered":"16 serija | 10 auksini\u0173 patarim\u0173 dirbtinio intelekto vadybininkui &#8211; kaip valdyti dirbtinio intelekto projektus (interviu)"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-a89b3969 wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--1\"><a class=\"wp-block-button__link has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size has-custom-font-size wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=seqU8RHYBGk\" style=\"border-radius:0px\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">&#8222;YouTube&#8221;<\/a><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--2\"><a class=\"wp-block-button__link has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size has-custom-font-size wp-element-button\" href=\"https:\/\/open.spotify.com\/episode\/3QUTLqCx6m6bAi6Z43S13O?si=64597c7a099d461f&amp;nd=1&amp;dlsi=7be34bbc6f27456b\" style=\"border-radius:0px\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">&#8222;Spotify&#8221;<\/a><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--3\"><a class=\"wp-block-button__link has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size has-custom-font-size wp-element-button\" href=\"https:\/\/podcasts.apple.com\/us\/podcast\/10-golden-tips-for-an-ai-manager-how-to-manage-ai-projects\/id1814320637?i=1000740708468\" style=\"border-radius:0px\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">&#8222;Apple Podcasts<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ivadas\"><\/span><strong>\u012evadas<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: Konnichiwa. Sveiki atvyk\u0119 \u012f <a href=\"https:\/\/office-samurai.com\/lt\/verslo-procesu-automatizavimo-imone\/\">AI Automation Dojo<\/a>. Laidoje, kurioje \u017evelgiame \u012f \u0161iuolaikin\u012f projekt\u0173 valdym\u0105 ir svarstome, ar ginkl\u0173 diagram\u0105 nereik\u0117t\u0173 pakeisti Ouija lenta. \u0160iandien sparnuotai neriame \u012f klastingus dirbtinio intelekto projekt\u0173 \u012fgyvendinimo vandenis. \u017dinote, kai projekto planas yra daugiau stiprus pasi\u016blymas, o rezultatai kartais \u012fgyja savo pa\u010di\u0173 prot\u0105.    <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe class=\"cky-consent-iframe\" data-consent=\"marketing\" data-cky-src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/seqU8RHYBGk?feature=oembed\" data-cky-placeholder=\"1\" class=\"cky-consent-iframe\" data-consent=\"marketing\" data-cky- data-cky-placeholder=\"1\" title=\"10 golden tips for an AI Manager - how to manage AI projects.\" width=\"800\" height=\"450\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n<p>\u012e pagalb\u0105 pasikviet\u0117me ypating\u0105 sve\u010di\u0105 &#8211; tikr\u0105 pristatymo vadybinink\u0105, kuris \u017evelg\u0117 \u012f dirbtinio intelekto bedugn\u0119 ir liko gyvas. Kalb\u0117sime apie projektus, kuri\u0173 reikalavimai yra judantis taikinys. Pagrindinis komponentas &#8211; dirbtinio intelekto modelis &#8211; i\u0161 esm\u0117s yra juoda d\u0117\u017e\u0117 su u\u017era\u0161u &#8222;\u010dia b\u016bk drakonas&#8221;, o s\u0117km\u0117 da\u017enai apibr\u0117\u017eiama kaip &#8222;gerai, kad \u0161\u012f kart\u0105 jis neu\u017edeg\u0117 serverio&#8221;.  <\/p>\n\n<p>Esu j\u016bs\u0173 laidos ved\u0117jas Andrzejus Kinastowskis, vienas i\u0161 &#8221; <a href=\"https:\/\/office-samurai.com\/lt\/verslo-procesu-automatizavimo-imone\/\">Office Samurai<\/a> &#8221; \u012fk\u016br\u0117j\u0173, kuris tiki, kad svarbiausia projekto plano dalis yra ai\u0161kiai pa\u017eym\u0117tas avarinis i\u0161\u0117jimas. Jei kada nors band\u0117te paai\u0161kinti pasitik\u0117jimo bal\u0105 kambariui, pilnam vadov\u0173, kurie tiesiog nori paprasto atsakymo &#8222;taip&#8221; arba &#8222;ne&#8221;, \u0161is epizodas gali b\u016bti j\u016bs\u0173 terapijos seansas. O dabar griebkite savo m\u0117gstam\u0105 katan\u0105 arba labai i\u0161sam\u0173 rizikos registr\u0105 ir imkim\u0117s darbo.  <\/p>\n\n<p>\u0160iandien prie m\u016bs\u0173 prisijung\u0117 &#8222;Office Samurai&#8221; pristatymo vadybinink\u0117 Dagmara Sysu\u0142a. Ji prisijung\u0117 prie m\u016bs\u0173 prie\u0161 ketverius metus ir tapo \u017emogumi, kuris i\u0161 esm\u0117s r\u016bpinasi visu m\u016bs\u0173 pristatymu, o man lieka laiko u\u017esiimti tokiais dalykais kaip podcast&#8217;ai. Dagmara, sveiki atvyk\u0119 \u012f podkast\u0105.  <\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Sveiki, And\u017eej. A\u010di\u016b, kad mane \u010dia pakviet\u0117te. <\/p>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: Kalb\u0117sime apie dirbtinio intelekto projektus. Sakykite, kod\u0117l b\u016btent su jumis kalbam\u0117s apie dirbtinio intelekto projektus? <\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Kadangi bandome \u012fgyvendinti dirbtinio intelekto projektus, manau, kad dabar labai svarbu \u017einoti, kaip tai daryti arba tiesiog bandyti tai daryti tam tikru b\u016bdu, ir \u017einoti, kod\u0117l tai gali b\u016bti sud\u0117tinga arba kod\u0117l tai gali baigtis s\u0117kmingai arba ne, ir koks b\u016bdas yra geriausias dirbtinio intelekto projektams \u012fgyvendinti. Manau, kad dirbtinis intelektas, i\u0161 tikr\u0173j\u0173 podkastas yra to \u012frodymas. \u0160iuo metu tai labai aktuali tema ir visi nori prisiliesti prie \u0161ios technologijos.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Projektu_metodika_misraus_poziurio_butinybe\"><\/span><strong>Projekt\u0173 metodika: mi\u0161raus po\u017ei\u016brio b\u016btinyb\u0117<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Ka\u017ekaip, bet kartais dar ne\u017einome, kaip tai tinkamai padaryti. Bandome tai daryti taip, kaip jau \u017einome, su mums \u017einomais metodais, su mums \u017einoma metodika. Ta\u010diau tai n\u0117ra taip paprasta, kaip man\u0117me anks\u010diau.  <\/p>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: Kuo tai skiriasi, nes man taip pat atrodo, kad \u0161ie projektai bent jau \u0161iuo metu gerokai skiriasi nuo to, k\u0105 mes jau darome? Kuo arba kod\u0117l jie labai skiriasi nuo, tarkime, klasikinio RPA projekto? <\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Sakykime, kad apskritai IT srityje da\u017eniausiai turime du projekt\u0173 teikimo ir valdymo b\u016bdus. Tai yra krioklio b\u016bdas, kai viskas yra susisteminta, kai yra numatyti etapai, kai galima numatyti, koks bus kitas \u017eingsnis, o RPA neabejotinai yra viena i\u0161 krioklio dali\u0173. Kod\u0117l? Tod\u0117l, kad tai paprastai yra trumpas projektas, ne ilgesnis kaip 300 valand\u0173, o kartais daug kart\u0173 jis b\u016bna trumpesnis. Ir j\u016bs turite labai grie\u017etus etapus: analiz\u0117, k\u016brimas, testavimas, diegimas ir prie\u017ei\u016bra.    <\/p>\n\n<p>Agile sistemoje viskas kitaip, nes dirbate sprintuose, ka\u017ek\u0105 atrandate, tikrinate, tobulinate ir einate tokiais ciklais. Ta\u010diau tai taip pat yra ka\u017ekiek nusp\u0117jama, nes j\u016bs teikiate tam tikr\u0105 projekt\u0105. Dirbtinio intelekto srityje jums reikia \u0161iek tiek daugiau d\u0117mesio skirti eksperimentams, tod\u0117l &#8222;agile&#8221; tikrai yra geriausias b\u016bdas.  <\/p>\n\n<p>Ta\u010diau vis tiek turite ka\u017ekaip tvarkytis su biud\u017eetu, pavyzd\u017eiui, su suinteresuotosiomis \u0161alimis, r\u0117m\u0117jais. Tod\u0117l taip pat turite atsi\u017evelgti \u012f kriokl\u012f. Tod\u0117l reikia \u0161iek tiek mai\u0161yti ir tiesiog rasti nauj\u0105 metodik\u0105. Tikriausiai kol kas j\u0105 vadiname hibridine, nes, pavyzd\u017eiui, eksperimentuojame. Eksperimentus naudojame vikriai, ir i\u0161 tikr\u0173j\u0173 \u010dia visi\u0161kai puikiai tinka vikraus Kanban dalis, nes Kanban da\u017eniausiai naudojamas technin\u0117s prie\u017ei\u016bros projektuose. Vertinimas atliekamas prie\u0161 diegim\u0105, o dirbtiniam intelektui, manau, tai labai svarbus momentas, kad \u012fsitikintume, jog tai, k\u0105 pareng\u0117me, yra paruo\u0161ta \u012fgyvendinti.     <\/p>\n\n<p>\u017dinoma, j\u016bs taip pat \u017einote, kad tai yra did\u017eiulis krioklio projektas, tik ma\u017eais gabal\u0117liais. I\u0161 &#8222;Office Samurai&#8221; perspektyvos nor\u0117\u010diau pasakyti, kad prie\u0161 kelerius metus visuose savo projektuose, kuriuos teikiame klientams, \u012fdieg\u0117me retrospektyv\u0105. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Lemiamas_retrospektyvos_vaidmuo_dirbtinio_intelekto_projektuose\"><\/span><strong>Lemiamas retrospektyvos vaidmuo dirbtinio intelekto projektuose<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: J\u016bs\u0173 projektas bus baigtas retrospektyva, o retrospektyvoje labai, labai svarbu, ir man labai patinka \u0161i judrios metodologijos dalis &#8211; mes s\u0117dime kartu, pristatymo komanda (nes turime analiz\u0117s analitikus, k\u016br\u0117jus, vadovus, architektus, visus, kurie prisiliet\u0117 prie \u0161io projekto). Turime erdv\u0119, kurioje galime labai s\u0105\u017einingai pasikalb\u0117ti apie visk\u0105, kas nutiko, apie gerus dalykus, blogus dalykus, k\u0105 jau i\u0161mokome, k\u0105 padar\u0117me ne taip \u0161io projekto metu ir k\u0105, ir labai, labai svarbu, k\u0105 a\u0161 labai m\u0117gstu, yra veiksmai. K\u0105 galime padaryti geriau ar kitaip kito projekto metu arba ko jau i\u0161mokome ir k\u0105 galime \u012fgyvendinti ateityje. Manau, kad dirbtinio intelekto projektuose labai svarbu, kad pasibaigus projektui b\u016bt\u0173 atlikta tam tikra retrospektyva ir tiesiog su\u017einota, ko i\u0161mokome, nes da\u017eniausiai visi dirbtinio intelekto projektai gali b\u016bti eksperimentiniai arba tiesiog atrandantys ka\u017ek\u0105 naujo.   <\/p>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: Manau, kad retrospektyva &#8211; tai dalykas, kur\u012f \u012fvedus \u012f m\u016bs\u0173 organizacij\u0105, kai kuriems \u017emon\u0117ms i\u0161 prad\u017ei\u0173 buvo \u0161iek tiek sunku. Projektuose, kuriuose viskas vyko gal kiek kar\u0161tligi\u0161kiau, kai kas nors nepavyko, labai svarbu tai daryti, nes kitaip nepasimokysime i\u0161 t\u0173 klaid\u0173 ar galb\u016bt kilusi\u0173 problem\u0173. Kalbant apie dirbtinio intelekto projektus, kadangi jie yra kur kas labiau nauji ir ma\u017eiau nusp\u0117jami, d\u0117l to tos santraukos, apibendrinimai yra labai svarb\u016bs.  <\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Taip pat svarbu padalyti projekt\u0105 \u012f ma\u017eesnes dalis ir po \u0161io nedidelio pirmojo ar antrojo rato padaryti \u0161\u012f retro. Tai kartais sunku padaryti dirbtinio intelekto projektuose, nes tie, kaip min\u0117jote, n\u0117ra nusp\u0117jami. Kartais galvojame, kad turime tam tikr\u0105 plan\u0105, bet jis neveikia arba jis kei\u010diasi, arba kei\u010diasi technologijos, ir mums reikia keisti projekto teikimo b\u016bd\u0105. \u0160tai kod\u0117l taip pat svarbu tur\u0117ti \u0161i\u0105 &#8222;pit stop&#8221; stotel\u0119 ir suteikti r\u0117m\u0117jui tam tikr\u0105 gr\u012f\u017etam\u0105j\u012f ry\u0161\u012f. Kontrolinis ta\u0161kas, retrospektyva, puikiai tinka dirbtinio intelekto projektams.    <\/p>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: Ypa\u010d tada, kai viskas vyksta ne taip, kaip tik\u0117jom\u0117s. Turime kelet\u0105 nesen\u0173 projekt\u0173, kuriuos prad\u0117jome gana seniai, pavyzd\u017ei\u0173. Kad ir kaip b\u016bt\u0173 skaudu, kartais turime sustoti ir paklausti sav\u0119s: gerai, gal tuo metu, kai prad\u0117jome, buvo teisingas pasirinkimas naudoti \u0161i\u0105 technologij\u0105. Bet kol kas turime kit\u0105. Galb\u016bt mums i\u0161 ties\u0173 reikia \u0161iek tiek persitvarkyti. Galb\u016bt mums reikia \u017eengti \u017eingsn\u012f atgal. Nes dirbtinio intelekto technologijos, ir ne tik &#8222;Gen AI&#8221;, tos dirbtinio intelekto technologijos, kurias taip da\u017enai naudojame, pavyzd\u017eiui, &#8222;UiPath&#8221; dokument\u0173 supratimas arba komunikacijos gavyba, taip pat vystosi labai spar\u010diai. Manau, kad visi\u0161kai teisinga, jog reikia ne tik pabaigoje atlikti retrospektyv\u0105, bet ir projekto metu daryti tuos sustojimus ir pagalvoti, gerai, ar teisingai elgiam\u0117s.       <\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Manau, kad tai labai svarbu. Poreikis tur\u0117ti retro pirmiausia kyla i\u0161 m\u016bs\u0173 k\u016br\u0117j\u0173. Man tai yra tarsi kult\u016bros dalis, kuriai stengiausi vadovauti, tai yra visi\u0161kai fantasti\u0161ka, nes jie tiesiog supranta, ko reikia projektui, ir jie supranta projekto eig\u0105. Tikrai nuostabu, kad tai ateina i\u0161 komandos.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Metodiku_derinimas_krioklio_butinybe_remejams\"><\/span><strong>Metodik\u0173 derinimas: krioklio b\u016btinyb\u0117 r\u0117m\u0117jams<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: Min\u0117jote Kanban, kuris yra labai paprastas \u012frankis. Pamin\u0117jote retrospektyvas. K\u0105 dar? Ar yra kit\u0173 \u012franki\u0173 ar metodikos dali\u0173, kurios, j\u016bs\u0173 nuomone, labai padeda dirbtinio intelekto projektams?   <\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Anks\u010diau min\u0117jau apie kriokl\u012f ir manau, kad j\u012f b\u016btinai turime \u012ftraukti, nes turime ka\u017ekaip bendrauti su r\u0117m\u0117jais. \u017dmon\u0117mis, kurie nesupranta dirbtinio intelekto projekto arba tiesiog technologijos, nes ji sud\u0117tinga. Reikia tur\u0117ti labai didel\u012f technin\u012f supratim\u0105, kad \u017einotum\u0117te, kod\u0117l tai vyksta.  <\/p>\n\n<p>Ta\u010diau r\u0117m\u0117jas turi poreik\u012f organizacijoje vykdyti dirbtinio intelekto projektus. Tai tikrai yra tiksluose. Beveik visur jie turi biud\u017eet\u0105 ir tam tikrus orientyrus. Jie taip pat turi prane\u0161ti apie tai kokiam nors valdymo komitetui savo vadovams, direktoriams, kaip vyksta projektas. \u0160tai kod\u0117l mums \u010dia taip pat reikia krioklio, kad b\u016btume tikri, jog nepanaudojome viso biud\u017eeto.    <\/p>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: Gali b\u016bti manoma, kad tai trukdo, bet paprastai klientai neturi neriboto biud\u017eeto ir neriboto laiko. Mums reikia \u0161io krioklio kelio, kad gal\u0117tume bendrauti su suinteresuotosiomis \u0161alimis ir atlikti savidiagnostik\u0105. Kur mes esame? Ar einame tokiu grei\u010diu, kokiu nor\u0117jome? Ar norime pakeisti krypt\u012f? Ar norime pakeisti technologij\u0105? Ar esame pakeliui, kad k\u0105 nors pasiektume?      <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"dirbtinio_intelekto_projektai_yra_ilgalaike_prieziura_o_ne_trumpalaikiai_produktai\"><\/span><strong>dirbtinio intelekto projektai yra ilgalaik\u0117 prie\u017ei\u016bra, o ne trumpalaikiai produktai<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Kalbant apie biud\u017eeto sudarym\u0105, taip pat svarbu, kad tai galb\u016bt labai svarbu r\u0117m\u0117jams. I\u0161 to, k\u0105 mes matome, dirbtinio intelekto projektai n\u0117ra ka\u017ekas, kas yra tiesioginis produktas, kur\u012f tur\u0117site. Tai ilgas prie\u017ei\u016bros procesas. Nusprend\u0119 vykdyti dirbtinio intelekto projekt\u0105 arba tiesiog dirbtinio intelekto priemon\u0119 ar sprendim\u0105, turite \u017einoti, kad galb\u016bt po pusme\u010dio technologijos taip pasikeis, kad reik\u0117s k\u0105 nors keisti \u0161iame projekte.   <\/p>\n\n<p>Modeliai nuolat mokosi. Reikia ka\u017ekaip tai palaikyti. Tai n\u0117ra ka\u017ekas tokio, kad padedate pinigus ant stalo ir po trij\u0173, \u0161e\u0161i\u0173, septyni\u0173 m\u0117nesi\u0173 turite produkt\u0105. \u0160iuo metu pripa\u017e\u012fstame tris ar keturis pagrindinius dirbtinio intelekto projektus, kuriuos turime rinkoje. Pirmasis paprastai yra POC arba tiesiog eksperimentiniai projektai. Norime k\u0105 nors i\u0161bandyti.     <\/p>\n\n<p>V\u0117liau tur\u0117sime did\u017eiausius projektus, tai yra diegimo projektas. Tre\u010diasis, kur\u012f \u0161iandien matau, yra jau \u012fsigytas dirbtinio intelekto \u012frankis, pavyzd\u017eiui, &#8222;Copilot&#8221;, ir \u012fdiegtas m\u016bs\u0173 komandose. Ta\u010diau visada yra kaip ir su bet kuria kita priemone ar programa &#8211; j\u016bs j\u0105 perkate, bet turite \u017einoti, kaip ja naudotis. Kai galvojame apie &#8222;Copilot&#8221; arba tiesiog apie rinkoje esan\u010dius \u012frankius, turime \u017einoti, kad reikia \u012fsigyti ir \u017eini\u0173 arba tiesiog mokym\u0173, kurie \u017emon\u0117ms parodyt\u0173, kaip tais \u012frankiais naudotis.   <\/p>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: \u012ediegimas &#8211; tai ne tik licencij\u0173 pirkimas ir \u012fdiegimas \u012f \u017emoni\u0173 kompiuterius, tiesa? Jie turi \u017einoti, kaip ja naudotis. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ketvirtasis_projekto_tipas_dirbtinio_intelekto_strategija\"><\/span><strong>Ketvirtasis projekto tipas: dirbtinio intelekto strategija<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: Kalb\u0117jote apie trij\u0173 r\u016b\u0161i\u0173 projektus. Koks yra ketvirtasis? <\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Galvoju apie strategij\u0105. Daug \u012fmoni\u0173 dabar galvoja apie dirbtinio intelekto strategij\u0105. Saky\u010diau, tai ketvirtoji, kuri\u0105 \u0161iuo metu matau. Labai svarbu \u017einoti, k\u0105 norime \u012fgyvendinti, kokias priemones ir su kokiais i\u0161tekliais ketiname dirbti. Nepaprastai svarbu nevykdyti projekto neturint visos strategijos ir nekei\u010diant kult\u016bros, nekei\u010diant m\u0105stymo ir organizacijos.    <\/p>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: Bet tai yra ka\u017ekas, ko mes v\u0117lgi mokom\u0117s i\u0161 klaid\u0173, kurias daug \u012fmoni\u0173 padar\u0117 su RPA. Visus \u0161iuos dalykus reikia daryti lygiagre\u010diai. Tur\u0117t\u0173 veikti lygiagre\u010diai, nes suk\u016brus strategij\u0105 reikia tur\u0117ti ir tam tikr\u0173 \u017eini\u0173, kas \u012fmanoma m\u016bs\u0173 organizacijoje. Be galo svarbu tur\u0117ti strategij\u0105, bet ne pirmiausia prad\u0117ti kurti strategij\u0105.   <\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Taip. B\u016btent. <\/p>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: Arba tur\u0117site sumok\u0117ti daug pinig\u0173 kokiai nors konsultacinei \u012fmonei, kad ji jums j\u0105 parengt\u0173. Ir, beje, pus\u0119 jos jie tikriausiai sukurs naudodami dirbtin\u012f intelekt\u0105. Dagmara, \u017einau, kad esate sugalvojusi projekto valdymo ties\u0173 ar taisykli\u0173 rinkin\u012f. Papasakokite, labai noriu i\u0161girsti, kokios, j\u016bs\u0173 manymu, jos gal\u0117t\u0173 b\u016bti.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_auksiniu_dirbtinio_intelekto_projektu_valdymo_taisykliu\"><\/span><strong>10 auksini\u0173 dirbtinio intelekto projekt\u0173 valdymo taisykli\u0173<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Pirmiausia reikia valdyti talentus. Reikia \u017einoti, kokius geb\u0117jimus ir i\u0161teklius turite. Pirmiausia reikia suburti komand\u0105. Antra, taip pat apmokyti tuos \u017emones.   <\/p>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: Bet tai taip pat susij\u0119 su \u0161iomis technologijomis. Tai itin sud\u0117tingos technologijos, ta\u010diau priemon\u0117s, leid\u017eian\u010dios jomis naudotis, n\u0117ra tokios sud\u0117tingos, tiesa? <\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Teisingai. Daug kart\u0173 reikia labai gero analitiko. \u012e\u0117jimo \u012f rink\u0105 barjeras neb\u0117ra toks, kad reikia b\u016bti labai geru matematiku, statistiku ir pan. J\u016bs galite b\u016bti tikrai geru galios naudotoju ir be toki\u0173 \u017eini\u0173. \u0160tai kod\u0117l verslo analitikai puikiai tinka prad\u0117ti dirbti su dirbtiniu intelektu.    <\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Jei nor\u0117\u010diau pereiti prie antrosios taisykl\u0117s, tai bandyti surasti koki\u0173 nors dirbtinio intelekto \u010dempion\u0173 ir parodyti juos m\u016bs\u0173 aplinkoje.<\/p>\n\n<p>Kita taisykl\u0117, manau, ypa\u010d svarbi vadovams, &#8211; valdyti r\u0117m\u0117j\u0173 l\u016bkes\u010dius. Parodyti jiems, kad tai n\u0117ra labai tiesus, paprastas kelias. Jei norime tur\u0117ti dirbtinio intelekto sprendim\u0105, turime rizikuoti.  <\/p>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: \u0160ie projektai yra savoti\u0161ki moksliniai tyrimai ir taikomoji veikla, d\u0117l kuri\u0173 nesate tikri, ar jie bus vykdomi, nes \u0161ios technologijos yra labai \u0161vie\u017eios. Mes tikrai ne\u017einome. Galime manyti, kad ka\u017ekas veiks, bet gali b\u016bti netik\u0117tum\u0173.  <\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Ketvirtoji &#8211; mokymasis. Turime d\u0117ti daug pastang\u0173, kad mokytum\u0117m\u0117s patys ir mokytume savo komandas. Manau, kad tai labai svarbi dalis, kurios \u0161iuo metu m\u016bs\u0173 organizacijoje tikrai reikia &#8211; tiesiog mokytis.  <\/p>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: Mokytis, dalytis \u017einiomis ir steb\u0117ti, kas vyksta. Dabar, kai technologijos taip spar\u010diai kei\u010diasi, tai, k\u0105 \u017einai \u0161iandien, rytoj gali b\u016bti pasen\u0119. <\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Turime b\u016bti s\u0105moningi ir tur\u0117ti \u0161i\u0173 \u017eini\u0173.<\/p>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: Turime priimti pagr\u012fst\u0105 sprendim\u0105.<\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Dar vienas dalykas &#8211; prie\u0161 prad\u0117dami vykdyti dirbtinio intelekto projekt\u0105, turime tur\u0117ti ai\u0161kius duomenis. Jei j\u016bs\u0173 duomenyse yra netvarkos, nestrukt\u016brizuot\u0173 duomen\u0173, daug sunkiau tinkamai apmokyti model\u012f ir v\u0117liau gauti tinkamus atsakymus. <\/p>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: Gen AI geriau tvarkosi su ne\u0161variais duomenimis nei, tarkime, ma\u0161ininis mokymasis, ta\u010diau tai vis tiek yra didel\u0117 problema ir turime sugeb\u0117ti j\u0105 valdyti. Niekada netur\u0117sime 100 proc. \u0161vari\u0173 duomen\u0173, bet turime to siekti. <\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Labai svarbu tinkamai pri\u017ei\u016br\u0117ti modelius. Tai kitas punktas &#8211; prie\u017ei\u016bra. Galiausiai dirbtinio intelekto projektas nebaigiamas kaip vienas paprastas produktas. Jis visada bus palaikomas.   <\/p>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: Ypa\u010d su Gen AI technologijomis atlikti bandymus yra gana sunku, nes gaunami nedeterministiniai rezultatai. Reikia tur\u0117ti b\u016bd\u0105, kaip j\u0105 nuodugniai i\u0161bandyti, kad \u012fsitikintum\u0117te, jog laikui b\u0117gant ji nepablog\u0117ja. <\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Tikrai testavimas yra tai, kas skiria dirbtinio intelekto projektus nuo kit\u0173 rinkoje esan\u010di\u0173 projekt\u0173, pavyzd\u017eiui, IT projekt\u0173, RPA projekt\u0173 ar kit\u0173. Manau, kad visuose \u0161iuose dirbtinio intelekto projektuose turime b\u016bti tikri, kad tai yra eti\u0161ka, kad m\u016bs\u0173 organizacijoje komunikacija yra skaidri. Turime b\u016bti tikri, kad informuojame, k\u0105 \u012frankis mums duos, kaip tur\u0117tume su juo dirbti, ir turime labai ai\u0161kiai apie tai prane\u0161ti organizacijai, kad \u017emon\u0117s jaust\u0173si saug\u016bs.  <\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Gr\u012f\u017etant prie \u0161i\u0173 klausim\u0173, galvojau apie tam tikrus matavimus ir KPI. Visada turime b\u016bti tikri, kaip \u012frodyti, kad ka\u017ekas vyksta gerai ar blogai, taip pat turime \u017einoti, kaip i\u0161matuoti dirbtinio intelekto poveik\u012f m\u016bs\u0173 aplinkai. <\/p>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: Turite galvoti apie rodiklius, kurie leist\u0173 tai padaryti.<\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Manau, kad bendravimas ir m\u0105stymas apie kult\u016bros keitim\u0105 bei atvirum\u0105 m\u016bs\u0173 organizacijoje taip pat yra labai svarb\u016bs. Taip pat l\u016bkes\u010di\u0173 valdymas, nes kartais jie b\u016bna labai dideli. <\/p>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: L\u016bkes\u010diai gali b\u016bti labai dideli. \u017dmon\u0117s eina \u012f konferencijas ir klausosi konsultant\u0173, kurie i\u0161 esm\u0117s jiems parduoda nerealius reikalavimus. Reikia laikytis saiko, ne\u017ead\u0117ti to, ko negal\u0117site \u012fvykdyti, nes tai gali reik\u0161ti j\u016bs\u0173 dirbtinio intelekto programos ir dirbtinio intelekto strategijos pabaig\u0105.  <\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: B\u016btent. Paskutinis punktas &#8211; b\u016bti atviram poky\u010diams. Technologijos kei\u010diasi labai, labai, labai greitai. Po pusme\u010dio jie gali i\u0161mesti j\u0105 \u012f \u0161iuk\u0161li\u0173 d\u0117\u017e\u0119, nes technologij\u0105 jau atrado kokia nors kita bendrov\u0117 ir j\u0105 galima nusipirkti tiesiog rinkoje, nereikia jos kurti patiems.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Isvada\"><\/span><strong>I\u0161vada<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: Tai buvo Dagmaros 10 auksini\u0173 dirbtinio intelekto projekt\u0173 valdymo taisykli\u0173. Manau, kad tai b\u016bt\u0173 puikus straipsnis m\u016bs\u0173 tinklalapio \u017eini\u0173 skil\u010diai. <\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Galime j\u012f sekti.<\/p>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: Dagmara Sysu\u0142a, labai a\u010di\u016b, kad prisijung\u0117te prie \u0161io podkasto epizodo ir pasidalijote mintimis bei patirtimi apie dirbtinio intelekto projektus.<\/p>\n\n<p><strong>DS<\/strong>: Man neramu, kad po keli\u0173 m\u0117nesi\u0173 visas \u0161ias taisykles taip pat gal\u0117sime i\u0161mesti \u012f \u0161iuk\u0161li\u0173 d\u0117\u017e\u0119, nes ka\u017ekas pasikeis. Bet mes esame tam atviri ir laukiame geros ateities. <\/p>\n\n<p><strong>AK<\/strong>: Tai yra \u0161io epizodo pristatymas. Tik\u0117kim\u0117s, kad jis atvyko laiku, nevir\u0161ijo biud\u017eeto ir pakeliui nesuk\u0117l\u0117 joki\u0173 keist\u0173 nauj\u0173 haliucinacij\u0173. D\u0117kojame, kad \u0161\u012f kibir\u0105 informacijos atsisiunt\u0117te \u012f savo smegenis. Didelis a\u010di\u016b m\u016bs\u0173 sve\u010diui Dagmarai Sysulai, kov\u0173 u\u017egr\u016bdintai pristatymo vadybininkei, kuri mus ved\u0117 per chaos\u0105, nepametusi n\u0117 vieno &#8222;Jira&#8221; bilieto. Ir, \u017einoma, Annai Cubal, m\u016bs\u0173 pa\u010di\u0173 pristatymo meistrei, kuri rengia \u0161i\u0105 laid\u0105 i\u0161 legendin\u0117s &#8222;Wodzu Beats Studio&#8221;, m\u016bs\u0173 pa\u010di\u0173 k\u016brimo aplinkos. Iki kito karto, tegul j\u016bs\u0173 duomenys b\u016bna \u0161var\u016bs, o suinteresuotosios \u0161alys &#8211; protingos. Matau, kad ne.      <\/p>\n\n<style>a.wp-block-button__link,\n  a.wp-block-button__link * {\n    text-decoration: none !important;\n    -webkit-text-decoration: none !important;\n  }\n<\/style>\n\n<p><\/p>\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u012evadas AK: Konnichiwa. Sveiki atvyk\u0119 \u012f AI Automation Dojo. Laidoje, kurioje \u017evelgiame \u012f \u0161iuolaikin\u012f projekt\u0173 valdym\u0105 ir svarstome, ar ginkl\u0173 diagram\u0105 nereik\u0117t\u0173 pakeisti Ouija lenta. \u0160iandien sparnuotai neriame \u012f klastingus dirbtinio intelekto projekt\u0173 \u012fgyvendinimo vandenis. \u017dinote, kai projekto planas yra daugiau stiprus pasi\u016blymas, o rezultatai kartais \u012fgyja savo pa\u010di\u0173 prot\u0105. \u012e pagalb\u0105 pasikviet\u0117me ypating\u0105 sve\u010di\u0105 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":21026,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[130],"tags":[177],"class_list":["post-21136","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-dirbtinio-intelekto-irankiai","tag-podcastas"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/office-samurai.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21136","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/office-samurai.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/office-samurai.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/office-samurai.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/office-samurai.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=21136"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/office-samurai.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21136\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/office-samurai.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/21026"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/office-samurai.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=21136"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/office-samurai.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=21136"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/office-samurai.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=21136"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}