# Dobór zastosowań

EN: **Use-case selection** · id `usecases`

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Produkt i wdrażanie AI](https://aiatlasgraph.com/t/product.md) › Dobór zastosowań

## Description

- PL: Sprawdzenie, czy AI rozwiązuje właściwy problem.
- EN: Checking whether AI solves the right problem.

## In one sentence

- PL: To wybieranie zadań, w których model może dać ludziom przydatny i wykonalny sposób rozwiązania problemu.
- EN: This selects tasks where a model can offer people a useful and feasible way to solve a problem.

## Problem it solves

- PL: Łatwo zbudować efektowną funkcję, której nikt nie potrzebuje albo która nie działa wystarczająco dobrze w praktyce.
- EN: It is easy to build an impressive feature that nobody needs or that does not work well enough in practice.

## What it does

- PL: Porównuje potrzeby, wartość i wykonalność, sprawdza pomysły w małych próbach oraz ustala zakres samodzielności modelu i sposób dostarczenia funkcji.
- EN: It compares needs, value and feasibility, tests ideas in small trials and decides model autonomy and how to provide the feature.

## Everyday example

- PL: Przed budową asystenta spotkań sprawdzasz, czy zespołowi bardziej przeszkadza robienie notatek, wyszukiwanie ustaleń czy pilnowanie zadań.
- EN: Before building a meeting assistant, you examine whether the team struggles more with notes, finding decisions or tracking tasks.

## This concerns you if you…

- PL: masz kilka pomysłów i musisz wybrać jeden
- PL: chcesz zacząć od problemu ludzi i sprawdzić wykonalność
- EN: have several ideas and need to choose one
- EN: want to start from people's problem and assess feasibility

## Keywords

problem framing · value-feasibility matrix · task decomposition · cost-sensitive decisions · workflow baselines · proof of concept · build-or-buy analysis · Human Agency Scale

## How it works

- PL: Proces rozbija się na zadania z określonym wejściem, rezultatem i kosztem błędu. Porównanie z dotychczasową metodą oraz próby na reprezentatywnych danych wskazują, które fragmenty nadają się do modelu i ludzkiej kontroli.
- EN: A workflow is decomposed into tasks with specified inputs, outcomes and error costs. Baseline comparisons and trials on representative data identify parts suitable for models and human review.

## Limits

- PL: Atrakcyjna demonstracja może pomijać rzadkie przypadki i koszty obsługi. Brak dostępnych danych lub sprawdzalnego wyniku utrudnia ocenę; automatyzacja pojedynczego kroku może przesunąć pracę na następny.
- EN: Attractive demos can omit rare cases and handling costs. Missing data or verifiable outcomes hinder evaluation; automating one step can shift work to another.

## Key terms

- PL: **baseline procesu**: Dotychczasowy sposób wykonania zadania używany jako punkt porównania.
- PL: **koszt błędu**: Skutki niepoprawnego wyniku, obejmujące naprawę i utracone korzyści.
- EN: **workflow baseline**: The existing task-execution method used as a comparison reference.
- EN: **error cost**: Consequences of incorrect outcomes, including repair effort and lost benefits.

## Know first

- [Zbiory testowe i regresje (Evaluation datasets and regression tests)](https://aiatlasgraph.com/t/evalsets.md)
- [Walidacja i testy danych (Data validation and testing)](https://aiatlasgraph.com/t/datavalidation.md)

## Examples

- PL: Problem framing · feasibility

## Subtopics (4 direct, 4 in total)

- [Automatyzacja czy wspomaganie człowieka (Automation vs augmentation)](https://aiatlasgraph.com/t/automationvsaugmentation.md): Deciding which tasks AI should do on its own and where it should only assist a person — weighing the cost of errors and what workers themselves want.
- [Budować czy kupić: API, model otwarty czy gotowe narzędzie (Build vs buy for AI capabilities)](https://aiatlasgraph.com/t/buildvsbuy.md): Choosing between an off-the-shelf product, a model via API, self-hosting an open-weights model and fine-tuning — by cost, control, data and the advantage it gives.
- [Ocena wartości i wykonalności zastosowania AI (AI use-case value and feasibility assessment)](https://aiatlasgraph.com/t/aiopportunity.md): Checking whether AI solves a real problem better than a simpler alternative, what it is worth, and whether the data and model quality exist to make it work.
- [Prototypowanie funkcji AI (proof of concept) (AI feature prototyping)](https://aiatlasgraph.com/t/aiprototyping.md): Quickly testing an idea with the strongest available model and a small set of examples before investing in optimisation, cheaper models or fine-tuning.

## Sources

- [Full Stack Deep Learning (2022, archiwum)](<https://fullstackdeeplearning.com/course/2022/>) `fsdl` · reference: Pełny cykl systemu ML: dane, testy, wdrażanie, monitoring, zespoły i etyka.
- [FSDL · LLM Bootcamp (2023, archiwum)](<https://fullstackdeeplearning.com/llm-bootcamp/spring-2023/>) `bootcamp` · reference: Aplikacje LLM, prompting, retrieval, UX i LLMOps.

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/usecases · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30