Biuro konstrukcyjne tonie w żmudnej pracy z tekstem: opisy, specyfikacje, tłumaczenia, szukanie w dokumentacji. Konstruktorzy sięgają więc po publiczne AI, wyprowadzając na zewnątrz kontekst i dane klienta. Ten use case pokazuje jeden workflow, który rozwiązuje oba problemy naraz: kontrolowany asystent AI oparty na własnej dokumentacji firmy, który przygotowuje i porządkuje, a decyzję zostawia konstruktorowi. AI zawęża, człowiek rozstrzyga, a treść nie opuszcza firmy.
Producent maszyn z serwisem posprzedażowym ma pełną dokumentację serwisową i lata protokołów z napraw, ale przy nowym zgłoszeniu serwisant i tak zaczyna od zera, bo nikt nie przeszukuje archiwum. RAG nad tą dokumentacją dla konkretnej maszyny i usterki wyławia podobne, zamknięte zgłoszenia i właściwe fragmenty instrukcji serwisowej, a serwisant rozstrzyga. Efekt: krótsza droga do trafnej diagnozy i mniej zależności od jednej doświadczonej osoby.
Dostawca motoryzacyjny prowadzi reklamacje i niezgodności w rygorze 8D, ale wiedza z zamkniętych raportów zostaje w kilku głowach i w archiwum, którego nikt nie przeszukuje. AI oparte na tej historii grupuje nowe zgłoszenia, podpowiada prawdopodobne przyczyny źródłowe i akcje z podobnych spraw, a inżynier jakości rozstrzyga. Efekt: krótszy czas do D4 i mniej powtórek tego samego problemu.
