AI w produkcie nie zaczyna się od modelu. Zaczyna się od decyzji: jaki problem biznesowy ma zostać rozwiązany, jak zmierzymy efekt i co jest minimalnym zakresem, który da się bezpiecznie wdrożyć do realnego procesu. Najdroższe porażki AI biorą się z budowania „90% technologii”, zanim ktoś sprawdzi, czy 10% wartości faktycznie działa w praktyce.
W tym artykule pokazuję podejście „od MVP do 1.0”: konkretne kroki, checklisty i przykłady. Zakładamy, że chcesz zbudować funkcję AI w istniejącym produkcie (SaaS, panel, aplikacja) albo zaplanować AI-first moduł — ale bez ryzyka, że projekt zamieni się w wieczny R&D.
1) Zacznij od prawdziwego problemu (nie od pomysłu na model)
Najlepsze funkcje AI to takie, które:
- oszczędzają czas (np. automatyzacja opisu produktu, podsumowania rozmów, ekstrakcja danych z dokumentów),
- zwiększają jakość (np. wykrywanie braków w danych, QA treści, klasyfikacja zgłoszeń),
- zwiększają przychód (np. lepsze dopasowanie leadów, rekomendacje, upsell),
- zmniejszają ryzyko (np. wykrywanie fraudu, zgodność, monitoring).
Unikaj celów typu „Wdróżmy AI, bo konkurencja ma”. Zamiast tego zrób krótką diagnozę:
- Jaki proces jest dziś wąskim gardłem?
- Kto cierpi: użytkownik końcowy, support, sprzedaż, ops?
- Co jest „jednym kliknięciem”, które może zostać zastąpione sugestią / automatem?
- Co będzie niepodważalnym dowodem sukcesu (metryka)?
Mini-brief do MVP (15 minut)
- Job to be done: Użytkownik chce X, żeby osiągnąć Y.
- Wejście: jakie dane ma AI (tekst, pliki, formularz, logi)?
- Wyjście: co AI ma zwrócić (tekst, etykieta, liczba, decyzja)?
- Tryb: autopilot czy copilot (rekomendacja + akceptacja)?
- Ryzyko: co się stanie, jeśli AI się pomyli?
- Metryka: np. czas obsługi, accuracy, konwersja, NPS, % zaakceptowanych sugestii.
2) Wybierz właściwy typ rozwiązania: LLM, klasyfikacja, RAG, reguły
AI to parasol. W MVP często wygrywa prostota:
- Copilot na LLM (generowanie treści, podsumowania, odpowiedzi) — szybkie do zrobienia, ale wymaga kontroli jakości.
- Klasyfikacja / routing (tagi, kategorie, priorytety) — tańsze w utrzymaniu, łatwo mierzyć.
- Ekstrakcja danych (faktury, umowy, maile) — super ROI, ale wymaga testów na brudnych danych.
- RAG (wyszukiwanie wiedzy + odpowiedź) — działa, gdy masz wartościową bazę wiedzy, ale musisz dopilnować uprawnień.
- Reguły + heurystyki — często najlepszy punkt startu; dopiero potem upgrade do modelu.
Heurystyka: jeśli błąd jest kosztowny (finanse, prawo, zdrowie), zaczynaj od copilot (człowiek zatwierdza). Jeśli błąd jest tani i rzadki, możesz szybciej myśleć o automacie.
3) Dane: najmniej sexy, najbardziej krytyczne
Budżet pali się na danych, bo to one determinują jakość. W MVP nie potrzebujesz „idącej w petabajty” hurtowni — potrzebujesz sensownego, reprezentatywnego wycinka.
Checklista danych do MVP
- Źródła: skąd pobieramy dane (DB, CRM, pliki, helpdesk)?
- Jakość: braki, duplikaty, języki, formaty, długości, PII.
- Etykiety / prawda: czy mamy ground truth? jeśli nie — jak ją zbierzemy?
- Prawo i zgody: czy wolno wysyłać te dane do zewnętrznego dostawcy?
- Uprawnienia: kto może zobaczyć które dokumenty / odpowiedzi?
- Feedback loop: gdzie użytkownik kliknie OK / nie, żeby uczyć system?
Jeśli na tym etapie wychodzi, że dane są „nie do użycia”, to… świetnie. Właśnie oszczędziłeś tygodnie developmentu. Wtedy MVP polega na zbudowaniu minimalnej infrastruktury do zbierania danych (np. etykietowanie w panelu) zamiast na „wdrożeniu AI”.
4) MVP: minimalny zakres, maksymalna walidacja
MVP AI powinno odpowiadać na jedno pytanie: czy ten system daje wartość w realnym workflow? Nie: czy działa na demo.
Przykład 1: „AI opis produktu” (e-commerce / katalog)
- Wejście: nazwa, parametry, 2–3 cechy, zdjęcie (opcjonalnie).
- Wyjście: 3 propozycje opisu + ton marki + długość.
- Tryb: copilot (użytkownik wybiera i edytuje).
- Metryki: czas do publikacji, % użycia, % akceptacji bez edycji.
Przykład 2: „Routing zgłoszeń” (support)
- Wejście: temat + treść + historia klienta.
- Wyjście: kategoria + priorytet + suggested owner.
- Tryb: semiauto (człowiek potwierdza).
- Metryki: czas do pierwszej odpowiedzi, liczba błędnych przekierowań.
Zakres MVP, który polecam
- 1 ekran / 1 miejsce w produkcie (a nie „wszędzie”).
- 1–2 przypadki użycia + jawne out of scope.
- Obsługa błędów: timeout, brak danych, brak uprawnień, limit.
- Logi + analityka: co weszło, co wyszło, ile trwało, czy użytkownik zaakceptował.
- Bezpiecznik: możliwość wyłączenia funkcji (feature flag) i szybki rollback.
5) Metryki i ewaluacja: jak nie oszukiwać się wynikami
W AI łatwo wpaść w pułapkę „ładnych przykładów”. MVP potrzebuje metryk na dwóch poziomach:
- Produkt: czy rośnie konwersja / spada czas / rośnie satysfakcja?
- Model/komponent: czy jakość odpowiedzi/klasyfikacji jest wystarczająca?
Minimum metryk w MVP
- Adoption: % użytkowników, którzy użyli funkcji.
- Assist rate: % interakcji, w których AI pomogło (np. kliknięto Zastosuj).
- Correction cost: ile czasu zajmuje poprawa błędu AI (to kluczowe!).
- Latency & cost: średni czas odpowiedzi i koszt per request.
- Safety: % odpowiedzi odrzuconych, incydenty, zgłoszenia.
Jeśli to LLM — rozważ prostą ewaluację jakości na próbkach: 50–200 realnych przypadków, ocenianych według jasnych kryteriów (np. poprawność, kompletność, ton, brak halucynacji). Najpierw ręcznie, potem automatycznie.
6) Architektura MVP: prosta, ale produkcyjna
Najczęstszy błąd: prototyp, którego nie da się dowieźć do 1.0. Prosty wzorzec architektoniczny, który działa w większości produktów:
- AI gateway (backend): jeden endpoint, który robi autoryzację, limity, routing do dostawcy, logowanie i cache.
- Prompt / policy: wersjonowane prompty, zasady bezpieczeństwa, ograniczenia wyjścia.
- Observability: trace ID, logi wejścia/wyjścia (z maskowaniem PII), metryki kosztów.
- Feature flags: włącz/wyłącz per środowisko i per użytkownik.
Minimalne zabezpieczenia (must-have)
- Redakcja PII (maskowanie maili, telefonów, PESEL, adresów) jeśli wychodzi poza system.
- Rate limiting (żeby budżet nie wyparował w 2 dni).
- Timeout + retry (i sensowny fallback dla UI).
- Audit log kto wygenerował co i kiedy.
7) Od MVP do 1.0: co dokładamy i w jakiej kolejności
Wersja 1.0 to moment, gdy funkcja AI ma stabilne metryki jakości, jest wpięta w proces (a nie „gadżet”), ma przewidywalny koszt i ma plan utrzymania.
Roadmapa rozwoju (praktyczna)
- Feedback w UI (kciuk w górę/dół + powód): buduje dane do poprawy.
- Lepsze konteksty: np. RAG, pamięć rozmów, kontekst klienta.
- Guardrails: blokady tematów, wymagane źródła, format odpowiedzi (JSON), walidacja.
- Testy regresji: zestaw przypadków, które muszą przechodzić po każdej zmianie promptu/modelu.
- Optymalizacja kosztu: cache, mniejsze modele, batching, skracanie kontekstu.
- Personalizacja: per segment użytkownika, ton marki, słowniki.
8) Typowe pułapki, które palą budżet
- „Zróbmy wszystko”: brak scope, brak metryk, brak decyzji co jest najpierw.
- Brak właściciela biznesowego: AI bez procesu szybko zostaje porzucone.
- Brak danych zwrotnych: nie masz jak poprawiać jakości, więc „jakoś” zostaje na zawsze.
- Brak kontroli kosztów: brak limitów i cache = rachunki rosną wykładniczo.
- Bezpieczeństwo na końcu: potem wychodzi, że nie wolno wysyłać danych do zewnętrznego API i trzeba przerabiać architekturę.
Podsumowanie: MVP AI to projekt produktowy, nie modelowy
Jeśli chcesz dowieźć AI do wersji 1.0, skup się na: problemie, danych, metrykach i integracji z workflow. Model jest narzędziem. Najlepsze MVP to takie, które ma mały zakres, ale działa w realnym procesie i daje mierzalną wartość — wtedy inwestycja w dalszy rozwój ma sens.
FAQ
Czy muszę trenować własny model?
W większości MVP — nie. Zacznij od gotowych rozwiązań (LLM/API) i dopiero gdy masz metryki, które pokazują ograniczenia, rozważ fine-tuning lub własny model.
Jak uniknąć halucynacji w LLM?
Stosuj: ograniczony kontekst (RAG), wymagaj cytowania źródeł, waliduj format (np. JSON), dodaj guardrails i zawsze projektuj funkcję jako copilot, jeśli błąd jest kosztowny.
Ile powinno trwać MVP?
Typowo 2–6 tygodni. Jeśli po 6 tygodniach wciąż nie masz metryk i użytkowników w realnym workflow, to znak, że scope jest zbyt szeroki albo dane/proces są niegotowe.
Zobacz też: Jak zautomatyzować publikację artykułów w WordPress (AI + API) bez psucia jakości
