Zapraszam na warsztat, ktory bedzie trwał między 4-6h (zależy od Waszej dostępności).
Sam warsztat jest dla mnie (i mojego zespołu), po to aby przygotować dla Was dokument.
Ten dokument to jest to za co finalnie płacicie. Znajdziecie w nim analizę budowy aplikacji AI, z skupieniem się na tej części AI (którą w aplikacjach jest tą największą nieznaną).
Kwota 5000zł, w tym przypadku jest bardziej symboliczna. W przypadku podjęcia się wdrożenia przeze mnie/mój zespół, jego kwota jest pomniejszona o wartość tego warsztatu.
W dokumencie dla Was:
zdefiniujemy co jest akceptowane jako działający prototyp, czyli co ma system robić. Wspomnimy jakie widzimy problemy i tzw. "rabbit holes", które mogą pochłonąć budżet i czas a także potencjalne problemy z wydajnością (np. zrobienie X spowoduje, ze na odpowiedź czekasz 3 minuty)
określimy sugerowane metryki na sukces tego prototypu, w tym ryzyka kiedy aplikacja działa a kiedy nie działa i nie dowodzi założonego kryterium
przedstawimy Wam zgrubną analize kosztu utrzymania takiego systemu (np. 1 zapytanie to X, 30 zapytan dzienie od 1 uzytkownika, 1000 uzytkownikow miesiecznie, 10 uzytkonikow na raz...) a co za tym idzie sugestie strategii monetyzacji (np. $10 wiecej co miesiac per pracownik za funkcję XYZ)
zbierzemy w jednym miejscu jakie źródła danych mamy dostępne, jakie źródła danych są potrzebne. Wstepnie możemy też określić jakość tych dostępnych danych - np. główne źródło danych ma sporo literówek, które są problemem dla wektoryzacji, szczególnie w j.polskim
impact to cost analysis, gdzie jako koszt rozumiemy zarówno finanse oraz ryzyka
Wycenę finalnego wdrożenia opiszem w formie zbieżnej z podejściem Value Planning od Toma Gilba:
tolerancja (minimum likable product)
satysfakcja (production-ready)
ambicja (marzenie, które będzie najbardziej interesować inwestorów)
Jednak pamiętajcie, że to wycena za ile my to możemy zrobić, bez narzutów jakie maja software houses czy firmy outsourcingowe.
