Wprowadzenie
Sztuczna inteligencja (AI) przestała być futurystyczną ciekawostką. Dziś to realne narzędzie transformujące modele biznesowe, sposoby podejmowania decyzji, obsługę klienta i operacje wewnętrzne. Gartner, McKinsey, Deloitte – wszyscy jednogłośnie pokazują, że AI nie jest technologią jutra. To rzeczywistość dzisiejszego rynku.
Według raportu McKinsey "State of AI 2024", ponad 55% firm na świecie wykorzystuje już przynajmniej jedno narzędzie oparte na AI. Co istotne, wzrost adopcji AI dotyczy nie tylko korporacji. Rośnie on dynamicznie również w sektorze MŚP, szczególnie w obszarach takich jak: automatyzacja obsługi klienta, personalizacja oferty, predykcja popytu czy analiza dokumentów.
Jednocześnie, wiele firm nadal zadaje sobie pytanie: czy rzeczywiście potrzebujemy AI? A jeśli tak, to jak podejść do tego tematu strategicznie, a nie modnie?
Poniżej przedstawiam trzy pytania, które powinien zadać sobie każdy zarząd firmy planującej rozwój w kolejnych latach.
I jedno ostrzeżenie: brak decyzji to też decyzja – często kosztowna.
1. W jakim procesie AI przyniesie realną wartość – a nie tylko narrację marketingową?
Zamiast zaczynać od narzędzi ("czy potrzebujemy ChatGPT?"), należy zacząć od problemów:
- Gdzie tracimy najwięcej czasu?
- Gdzie decyzyjność jest uzależniona od ludzi i powtarzalna?
- Gdzie występują błędy i nieefektywności?
Przykłady obszarów z wysokim potencjałem AI:
- Obsługa klienta (automatyczne odpowiedzi, klasyfikacja zgłoszeń)
- Back office (odczyt dokumentów, generowanie raportów, analiza umów)
- Dział handlowy (predykcja sprzedaży, scoring leadów)
- HR (analiza CV, chatboty rekrutacyjne)
- Marketing (generowanie treści, personalizacja ofert)
Zgodnie z raportem PwC z 2024 roku, sektory o wysokiej ekspozycji na AI doświadczają niemal pięciokrotnie (4,8x) wyższego wzrostu produktywności pracy w porównaniu z sektorami o niskiej ekspozycji na AI.
Wskazówka dla zarządu:
Nie wdrażaj AI tam, gdzie nie masz mierzalnego problemu. Zacznij od jednego procesu, w którym jesteś w stanie policzyć oszczędności lub wzrost!
Strategiczne pytania pomocnicze:
- Jakie KPI chcemy poprawić dzięki AI?
- Czy mamy dane do mierzenia skuteczności?
- Czy ten proces ma wpływ na klienta końcowego lub marżę?
2. Czy nasze dane są gotowe na AI – i czy wiemy, gdzie one są?
AI działa tylko tak dobrze, jak dane, którymi dysponuje. Modele uczą się na danych historycznych, przewidują na podstawie wzorców i rekomendują działania tam, gdzie dane są kompletne i wiarygodne.
Najpierw pytanie fundamentalne, które należy sobie zadać:
- Czy nasze dane są uporządkowane, dostępne i zgodne z regulacjami (np. RODO)?
- Czy nasze zespoły wiedzą, gdzie znajdują się kluczowe zasoby danych?
- Czy dane są aktualne i regularnie oczyszczane?
Według raportu RAND Corporation z 2024 roku, ponad 80% projektów AI kończy się niepowodzeniem, co często wynika z braku odpowiednio przygotowanych, uporządkowanych i dostępnych danych.
Co może zrobić zarząd?
- Zainicjować wewnętrzny audyt danych: kto ma do nich dostęp, jak są przechowywane?
- Czy są aktualizowane na bieżąco?
- Wyznaczyć osobę odpowiedzialną za ład danych (data manager).
3. Czy mamy wewnątrz organizacji kompetencje, które połączą potrzeby biznesowe z technologią?
AI to nie jest temat czysto IT. To projekt transformacyjny, dotykający kultury organizacyjnej, modelu pracy i procesów decyzyjnych.
Wymaga:
- ludzi, którzy rozumieją potrzeby biznesowe,
- partnerów technologicznych, którzy potrafią dobrać odpowiednie narzędzia,
- i lidera, który potrafi tłumaczyć świat biznesu na język danych i algorytmów.
To właśnie tę rolę pełnię na co dzień. Nie jako programista, ale jako doradca strategiczny, który rozumie realia MŚP, wyzwania operacyjne, a jednocześnie zna możliwości i ograniczenia współczesnych narzędzi AI.
Co powinien zrobić zarząd?
- Zidentyfikować osoby z potencjałem do roli "AI Koordynatora" wewnątrz organizacji.
- Zapewnić wsparcie zewnętrzne (np. konsultanta, partnera technologicznego) do pierwszych wdrożeń.
- Zainwestować w edukację zespołu zarządzającego w zakresie zastosowań AI.
Nie chodzi o to, by zarząd umiał programować lub promptować. Chodzi o to, by potrafił zadawać właściwe pytania, rozumiał potencjał i znał ograniczenia. AI nie zastąpi zdrowego rozsądku, ale może go wzmocnić.
Trend: Coraz więcej firm tworzy funkcję Chief AI Officer – osoby, która łączy strategię, operacje i technologię. Nie trzeba być korporacją, by mieć taką rolę – wystarczy wizja i odwaga działania.
Przestroga: źle wdrożone AI
Nie każda implementacja AI kończy się sukcesem – i nie zawsze winna jest technologia. W 2018 roku Amazon musiał wycofać wewnętrzne narzędzie rekrutacyjne oparte na AI, które automatycznie faworyzowało kandydatów płci męskiej. Algorytm, uczący się na danych historycznych, uznał, że mężczyźni są lepszym wyborem – bo w przeszłości to oni byli częściej zatrudniani. W efekcie AI nie tylko nie poprawiła procesu rekrutacji, ale zaczęła go zniekształcać w oparciu o uprzedzenia.
Ten przypadek pokazuje, że dane są nie tylko paliwem dla AI, ale też źródłem potencjalnych wypaczeń. Modele uczą się tego, co im pokażemy – dlatego tak ważne jest, by dane były nie tylko poprawne, ale i reprezentatywne oraz etyczne.
Mocne wdrożenie: AI przejmuje w Zalando 70%
W odpowiedzi na zmieniające się oczekiwania młodych pokoleń Zalando zwiększyło wykorzystanie narzędzi wspomaganych przez AI w pracy nad treścią. W samym czwartym kwartale 2024 roku około 70% zasobów kampanii redakcyjnych zostało wygenerowanych przez sztuczną inteligencję.
W ramach tej ewolucji Zalando testuje wykorzystanie cyfrowych bliźniaków – wysokiej jakości trójwymiarowych replik rzeczywistych modeli. Cyfrowe bliźniaki to realistyczna prezentacja 3D, odzwierciedlająca wygląd, kształt i ruch oryginalnego modelu, co pozwala tworzyć wysokiej jakości wizualizacje wydajniej niż dotychczas. W ten sposób spadają również koszty promocji bez uszczerbku na wypracowanym dotychczas przez Zalando standardzie.
Łącząc cyfrowe modele z wysokiej jakości sesjami zdjęciowymi produktów, tworzone są precyzyjne reprezentacje każdego elementu garderoby, od sylwetki po fakturę materiału i umiejscowienie logo.
Dodatkowe refleksje dla zarządu
AI to nie projekt IT – to zmiana modelu operacyjnego
Wdrażanie AI często trafia do działu IT – i tam zostaje. Tymczasem prawdziwy potencjał tej technologii ujawnia się dopiero wtedy, gdy wpływa na sposób zarządzania firmą, strukturę kosztów, modele przychodowe i relacje z klientami. Zarząd powinien postrzegać AI nie jako narzędzie, ale jako impuls do przemyślenia całego modelu działania.
Nie każda firma potrzebuje własnych modeli AI
W dobie usług SaaS, API i rozwiązań open source, wiele firm nie musi inwestować w kosztowne zespoły data science. Czasem lepszym rozwiązaniem jest integracja gotowego rozwiązania od zaufanego dostawcy. Kluczowa kompetencja to dziś nie „budowanie AI", ale „rozumienie, jak ją mądrze wykorzystać".
AI to przewaga, ale tylko wtedy, gdy działa w tandemie z ludźmi
Modele językowe, generatory obrazów, systemy rekomendacyjne – wszystko to może działać skutecznie, jeśli pracownicy wiedzą, jak z tego korzystać. Firmy, które wdrażają AI bez zaangażowania zespołu, często widzą tylko krótkoterminowe zyski. Prawdziwa przewaga powstaje wtedy, gdy AI wspiera ludzi – a nie ich zastępuje.
Zarządzanie ryzykiem związanym z AI
Wdrożenie AI to nie tylko szansa – to również nowe ryzyka. Modele mogą podejmować decyzje, których nie rozumiemy, a źle przygotowane dane mogą prowadzić do błędnych wniosków. Dlatego warto już teraz stworzyć wewnętrzne ramy zarządzania ryzykiem technologicznym, uwzględniające AI: odpowiedzialność, zgodność z prawem, kontrolę wyników i transparentność algorytmów.
AI w ESG i zrównoważonym rozwoju
Coraz więcej firm wykorzystuje AI, aby raportować ślad węglowy, monitorować dostawców czy identyfikować nieetyczne praktyki w łańcuchach dostaw. Sztuczna inteligencja może stać się potężnym narzędziem wspierającym zrównoważony rozwój, ale tylko wtedy, gdy firmy potraktują ją jako wsparcie strategii, a nie tylko element PR.
Kultura organizacyjna jako bariera lub dźwignia
Wiele firm wdraża AI jako "nowy system", ale nie zmienia przy tym kultury pracy. Tymczasem sukces zależy od gotowości ludzi do współpracy z technologią, dzielenia się wiedzą i testowania nowych rozwiązań. AI nie zastępuje ludzi – but wymaga, by ci ludzie byli gotowi zmienić sposób działania. Inwestycja w rozwój kompetencji cyfrowych i miękkich staje się fundamentem nowoczesnej kultury organizacyjnej.
Sześć kroków do skutecznego wdrożenia AI
Wiele organizacji zaczyna przygodę z AI od pojedynczego narzędzia – najczęściej bez planu, bez miar sukcesu, bez przygotowania zespołu. Tymczasem skuteczne wdrożenie AI to proces wymagający zrównoważonego podejścia. Oto sześć sprawdzonych kroków:
- Zidentyfikuj realne wyzwania biznesowe. Zamiast pytać „jaką AI wdrożyć?", zapytaj „który problem najbardziej boli nasz zespół lub klientów?".
- Zadbaj o jakość danych. To dane są podstawą każdego modelu. Złe dane = złe decyzje, niezależnie od technologii.
- Dobierz odpowiednie narzędzie. Nie musisz tworzyć własnego modelu – korzystaj z gotowych narzędzi SaaS, API lub platform chmurowych.
- Zaplanuj mały pilotaż. Najlepiej w jednym procesie, który da szybkie i mierzalne rezultaty.
- Zadbaj o kompetencje i zaangażowanie ludzi. Technologia bez zrozumienia i zaufania ludzi nie zadziała.
- Zaplanuj skalowanie i mierzenie efektów. Zadbaj o ewaluację, poprawki i realne KPI – nie tylko „AI dla AI".
Podsumowanie: AI nie zapuka. Ona już jest!
AI nie czeka na decyzję zarządu. Ona już teraz zmienia rynki, produkty, sposoby podejmowania decyzji.
Zamiast zadawać pytanie "czy warto?", należy zapytać: "Jak chcemy na tym skorzystać, zanim zrobi to nasza konkurencja?"
Działaj mądrze. Zacznij od danych. Wybierz konkretny proces. Dobierz odpowiednich ludzi. Nie czekaj, aż AI zawita do Twojej branży – bądź tym, kto ją tam wprowadzi.
Wartościowy lider: nowa rola zarządu w erze AI
W erze szybkiej cyfryzacji i dynamicznych zmian technologicznych zarząd firmy nie może być wyłącznie obserwatorem wdrożeń technologii. Musi stać się liderem zmiany. AI wymaga od liderów odwagi, umiejętności podejmowania decyzji przy niepełnych danych, a także kompetencji miękkich – jak budowanie zaufania w zespole wobec narzędzi, które mogą wywoływać niepewność.
Firmy, które odnoszą sukcesy, tworzą międzyfunkcyjne zespoły z udziałem przedstawicieli zarządu, operacji, IT, sprzedaży i HR. Zdolność do przełamywania silosów staje się dziś jednym z kluczowych czynników powodzenia w projektach AI. Odpowiedzialne wdrożenie AI wymaga także wrażliwości etycznej – co automatyzujemy? Kto ponosi odpowiedzialność za błędną decyzję AI? Jak chronimy dane klientów?
Zarząd nie musi znać się na programowaniu, ale musi rozumieć: jakie pytania zadawać, jak ocenić ryzyka i jak budować kulturę uczenia się wokół nowych technologii. Współpraca z partnerami zewnętrznymi – dostawcami AI, konsultantami, prawnikami od ochrony danych – staje się dziś nie luksusem, a warunkiem odpowiedzialnego wdrożenia.
AI to transformacja nie tylko technologiczna, ale i przywódcza. Dlatego tak ważne jest, by liderzy – niezależnie od branży – nie bali się pytać, testować i inwestować. Przewaga rynkowa nie wynika już tylko z lepszego produktu, ale z mądrzejszego wykorzystania danych i technologii.
AI to nie koszt. To inwestycja w przewagę.
W świecie złożonych decyzji technologicznych, pomagam układać właściwe puzzle.
