Dátová vrstva
Najprv definujeme, s akými zdrojmi má AI pracovať, ktoré polia sú vstupné, ktoré výstupné, aké pravidlá musia byť rešpektované a kde má byť hranica pre automatické spracovanie, výnimky a zápisy do systému.
AI automatizácia má najväčší zmysel vtedy, keď nie je postavená ako samostatný nástroj, ale ako vrstva napojená na existujúci e-shop, jeho dáta, pravidlá, API a interné procesy.
Navrhujeme riešenia, ktoré pracujú na pozadí: prijímajú vstupy, vyhodnocujú kontext, aplikujú pravidlá, pripravujú štruktúrované výstupy a bezpečne ich zapájajú do existujúcich dátových tokov.
napojenie na zdroje, štruktúry a existujúce pravidlá
spracovanie vstupov, rozhodovanie a validácia výstupov
workflow, logovanie, kontrola a bezpečné nasadenie
Cieľom nie je pridať ďalší izolovaný AI nástroj. Cieľom je vytvoriť riadenú automatizačnú vrstvu, ktorá sa správa predvídateľne, dá sa testovať, merať, logovať a postupne rozširovať podľa potrieb e-shopu.
Najprv definujeme, s akými zdrojmi má AI pracovať, ktoré polia sú vstupné, ktoré výstupné, aké pravidlá musia byť rešpektované a kde má byť hranica pre automatické spracovanie, výnimky a zápisy do systému.
Navrhneme postup spracovania: trigger, vstupné dáta, kontext, pravidlá, AI krok, validáciu, fallback scenáre a finálny výstup. Riešenie môže fungovať manuálne, dávkovo alebo automaticky podľa nastavených podmienok.
Pripravíme architektúru, API napojenia, prompt šablóny, validačné pravidlá, logovanie, testovacie scenáre a spôsob nasadenia. Výsledkom je AI riešenie, ktoré sa dá bezpečne prevádzkovať a ďalej rozvíjať.
Pozrieme sa na existujúci systém, dátové toky a prevádzkové pravidlá. Navrhneme riešenie tak, aby nevznikla len ukážka AI, ale použiteľný modul napojený na reálnu e-commerce prevádzku.