Błąd w opisie t-shirtu w sklepie internetowym to najwyżej wizerunkowa wpadka, którą da się naprawić jedną poprawką. W przemyśle, budownictwie czy medycynie sytuacja wygląda zupełnie inaczej.
Pomyłka o jedno zero w parametrze udźwigu albo błędny moment dokręcania śruby to już nie „problem z opisem”. To ryzyko awarii, utraty certyfikatów i strat liczonych w milionach.
Nic dziwnego, że inżynierowie i dyrektorzy techniczni podchodzą do szumu wokół AI z dużym dystansem. Kiedy słyszą o „halucynacjach” modeli językowych, reakcja jest najczęściej jedna: my pracujemy na faktach, a nie na domysłach.
I mają rację. Modele takie jak GPT-4 czy GPT-5 nie wiedzą — one przewidują najbardziej prawdopodobną sekwencję słów. Jeśli w danym kontekście „brzmi wiarygodnie”, algorytm potrafi wymyślić nieistniejący produkt albo podać fikcyjny parametr.
W branżach, gdzie specyfikacje techniczne są podstawą bezpieczeństwa, taka „kreatywność” jest nie do przyjęcia.
To jednak nie oznacza, że firmy techniczne muszą zostać na etapie statycznych PDF-ów i ręcznego wertowania dokumentacji. Rozwiązanie leży w tym, jak korzysta się z AI.
RAG: AI na krótkiej smyczy
Sposobem na bezpieczne wprowadzenie AI do środowiska inżynierskiego jest RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Mówiąc prościej: zamiast pozwalać AI „zgadywać”, model dostaje do dyspozycji wyłącznie zweryfikowane dane — i nie może użyć niczego spoza tego zbioru.
W takim systemie PIM (Product Information Management) pełni rolę jedynego źródła prawdy.
To PIM decyduje, jakie dane AI może zobaczyć, a nie odwrotnie.
PIM jako fundament bezpieczeństwa
W tym podejściu nie ma miejsca na interpretację. Proces wygląda następująco:
- Pytanie
Serwisant lub klient pyta:
„Jaki moment dokręcania ma śruba w modelu X?” - Wyszukanie (Retrieval)
Zamiast zgadywać, system najpierw przeszukuje bazę PIM i pobiera konkretny dokument techniczny — taki, który został zatwierdzony przez dział inżynieryjny. - Odpowiedź (Generation)
AI dostaje jasną instrukcję:
„Odpowiadaj tylko na podstawie załączonego dokumentu. Jeśli informacji brakuje — napisz: ‘Nie wiem’.”
AI przestaje być „autorem”. Staje się wygodnym interfejsem, który tłumaczy techniczne dane na zrozumiały komunikat — bez ryzyka tworzenia własnych wersji świata.
Co zyskuje firma?
Takie połączenie PIM + RAG niemal eliminuje ryzyko halucynacji, a przy okazji daje kilka bardzo praktycznych korzyści
1. Pełna identyfikowalność odpowiedzi
System może wskazać dokładne źródło:
„Dane na podstawie karty technicznej v2.4 z dnia 12.10.2024”.
To ważne dla inżynierów — zawsze wiadomo, skąd pochodzi informacja.
2. Wychwytywanie braków w dokumentacji
Jeśli AI odpowiada: „Nie wiem”, to sygnał, że w PIM brakuje danych.
Product Manager widzi czarno na białym, gdzie dokumenty wymagają uzupełnienia.
3. Łatwiejsze wdrażanie nowych pracowników
Nowa osoba nie musi znać na pamięć setek stron instrukcji, norm i schematów.
Może po prostu zapytać — a system odpowie precyzyjnie, na podstawie oficjalnych danych.
Wnioski
Wdrażanie AI w firmach produkcyjnych czy technicznych nie polega na „podążaniu za modą”. Tu gra toczy się o bezpieczeństwo ludzi, zgodność z normami i o realne pieniądze.
Algorytmy świetnie radzą sobie z analizą tysięcy dokumentów, ale tylko wtedy, gdy mają stabilne, uporządkowane źródło informacji. Tym źródłem jest PIM. Dlatego kolejność jest prosta i — miejmy odwagę to powiedzieć — nienegocjowalna:
Najpierw porządek w danych.
Potem sztuczna inteligencja.
Wtedy AI nie będzie ryzykowną ciekawostką, tylko rzetelnym asystentem technicznym, który realnie odciąża zespół i pomaga uniknąć kosztownych błędów.
Chcesz przełożyć AI i uporządkowane dane na realne usprawnienia w firmie?
Sprawdź, jak LemonMind pomaga organizacjom B2B wdrażać PIM i AI w praktyce: LemonMind AI Hub.
Autor artykułu:
Tomasz Wiech – Specjalista ds. Marketingu w LemonMind: Zwolennik prostej i przejrzystej komunikacji w świecie B2B. Unika branżowego żargonu na rzecz konkretów. Pomaga firmom zrozumieć, jak systemy PIM i e-commerce mogą realnie ułatwić ich codzienną pracę, wierząc, że technologia jest dla ludzi, a nie odwrotnie.
Przeczytaj również: Ukryty podatek od chaosu. Jak AI sprząta bałagan w firmowych plikach
