Trend czy rewolucja – czego nauczyły nas biznesowe wdrożenia AI?

Trudno dziś nie słyszeć o sztucznej inteligencji, coraz śmielej wkracza do codziennego biznesu. Po kolejnych doniesieniach o firmach zwiększających inwestycje w AI widać wyraźnie, że sztuczna inteligencja stała się realnym czynnikiem zmieniającym zasady gry w biznesie. W naszej firmie staramy się podążać za możliwościami, jakie daje AI, dlatego też za pomocą różnych technologii, od rozwiązań low-code po zaawansowane modele w Pythonie, tworzymy agentów, aplikacje wspierane przez AI oraz optymalizujemy procesy w przedsiębiorstwach, aby odciążyć ludzi w powtarzalnych procesach oraz zmniejszyć ryzyko popełnianych przez nich błędów.

W tym artykule przyjrzymy się praktycznym aspektom wdrażania AI w biznesie oraz omówimy towarzyszące temu procesowi ryzyka, aby pomóc Twojej firmie zrozumieć potencjał AI i efektywnie go wykorzystać.

Jak wykorzystać AI w Twoim biznesie?

Wielu naszych klientów rozumie potencjał drzemiący w AI, natomiast nie wiedzą, jak wdrożyć je w swoim przedsiębiorstwie. Przed firmami stoją zasadniczo dwie drogi: sięgnięcie po rozwiązania low-code / no-code lub budowa bardziej zaawansowanych, szytych na miarę systemów (np. w Pythonie). Każde podejście ma swoje zalety i zastosowania – często zresztą się uzupełniają.

Rozwiązania low-code to gotowe systemy, które pozwalają szybko i łatwo budować automatyzacje, wykorzystując graficzny interfejs i gotowe bloki integracji z usługami AI. Minusem jest ograniczona elastyczność i wydajność. Dla naszych klientów układamy procesy biznesowe oraz je nadzorujemy. Często są to zadania związane z automatyzacją social mediów, obiegiem dokumentów, np. użytkownik wysyła wiadomość poprzez formularz na stronie, na jego podstawie są przygotowywane dla niego umowy do podpisania. System automatycznie odczytuje dane z dokumentu (np. PDF lub skan), weryfikuje ich poprawność i uzupełnia szablon umowy, którą następnie wysyła do podpisu online. Wszystko dzieje się bez udziału człowieka.

Z kolei zaawansowane rozwiązania programistyczne oferują pełną kontrolę i nieograniczone możliwości. To rozwiązanie wybieramy wtedy, gdy gotowe narzędzia low-code nie wystarczają, a projekt wymaga np. wysokiej wydajności, głębokiej analizy danych czy predykcyjnych algorytmów dopasowanych do konkretnego biznesu.

Często zaawansowane rozwiązania są też preferowane przez klientów również ze względu na dane, które nie mogą opuszczać infrastruktury firmy. W takich przypadkach kluczowa staje się możliwość wdrożenia systemu on-premise, czyli na własnych serwerach klienta, bez wysyłania danych do chmury publicznej. To podejście pozwala zachować pełną kontrolę nad danymi, spełnić wymogi RODO oraz wewnętrznych polityk bezpieczeństwa.

Firmy często stosują oba podejścia równolegle – zaczynając od low-code, a następnie przechodząc do dedykowanego kodu, gdy projekt się rozwinie. Zaawansowane projekty AI są uzasadnione tam, gdzie standardowe narzędzia nie wystarczą – np. zyskać przewagę poprzez coś unikalnego.

Jak zacząć? Proces wdrażania AI krok po kroku

Każdy projekt AI jest nieco inny, jednak na podstawie naszych doświadczeń w Dokodu wyróżniliśmy typowe etapy. Oto krok po kroku, jak wygląda proces wdrażania sztucznej inteligencji w firmie:

1. Identyfikacja potrzeb i celów biznesowych. Kluczowe jest zdefiniowanie, po co to robimy. Czy chodzi o automatyzację powtarzalnych zadań, poprawę szybkości obsługi? Ważne jest, aby priorytety wynikały ze strategii firmy.
2. Analiza danych i możliwości technicznych. Sztuczna inteligencja żywi się danymi. Na tym etapie sprawdzamy, jakie dane posiadamy w kontekście wybranego przypadku użycia i jaka jest ich jakość. Równolegle oceniamy dostępne zasoby techniczne – istniejące systemy, infrastrukturę IT, kompetencje zespołu. Tworzymy również plan architektury rozwiązania – szkic, jak AI wpasuje się w obecne procesy i systemy.
3. Prototypowanie (Proof of Concept). Zamiast od razu budować pełne rozwiązanie, zalecane jest wykonanie prototypu lub projektu pilotażowego. Ten Proof of Concept (PoC) ma na celu zweryfikować w małej skali przyjęte założenia i pokazać, czy dany pomysł rzeczywiście działa.
4. Pełne wdrożenie i integracja. Gdy prototyp okaże się sukcesem, czas przejść do właściwego wdrożenia produkcyjnego.
5. Testy, walidacja i szkolenia. Równolegle z implementacją przeprowadza się gruntowne testy rozwiązania. Sprawdzamy, czy model osiąga założoną dokładność, czy wyniki są stabilne i sensowne biznesowo.
6. Monitoring, utrzymanie i doskonalenie. Wdrożenie AI to nie jednorazowe wydarzenie, lecz początek nowego etapu. Po uruchomieniu konieczny jest stały monitoring działania: zarówno od strony technicznej, jak i biznesowej. Kluczem jest traktowanie AI jako żywego elementu ekosystemu firmy, który wymaga opieki i dostrajania.
   
   

Przestrzeganie tego procesu krok po kroku sprawia, że wdrożenie AI jest kontrolowanym projektem z jasno wytyczonym celem, punktami kontrolnymi i sposobem pomiaru wyników. Z naszego doświadczenia wynika, że taka metodyka znacząco zwiększa szanse powodzenia – minimalizuje ryzyko niepowodzenia i pozwala osiągnąć zakładany zwrot z inwestycji w AI.

Ryzyka i aspekty prawne związane z AI

Każda innowacja niesie ze sobą nie tylko potencjał korzyści, ale i pewne ryzyka. Wdrożenia AI wymagają świadomego podejścia do kwestii odpowiedzialności, etyki oraz zgodności z przepisami. Oto najważniejsze aspekty prawne i ryzyka, które należy brać pod uwagę:

• Ochrona danych i RODO: Sztuczna inteligencja często operuje na ogromnych zbiorach danych, w tym danych osobowych klientów czy pracowników. Należy bezwzględnie zapewnić zgodność z RODO (GDPR) oraz innymi regulacjami dotyczącymi prywatności. Oznacza to m.in. zbieranie i przetwarzanie tylko tych danych, które są niezbędne do celu biznesowego.
  
  
• Błędy AI i odpowiedzialność za decyzje algorytmu: Choć marzymy o nieomylnej sztucznej inteligencji, w praktyce modele AI mogą popełniać błędy. Pojawia się pytanie: kto za to odpowiada? Z prawnego punktu widzenia odpowiedzialność spoczywa na firmie wdrażającej AI – algorytm jest narzędziem, za którego efekty działania firma bierze odpowiedzialność tak jak za działania pracownika czy wadliwego systemu IT. Dlatego ważne jest, by wszędzie tam, gdzie konsekwencje błędu AI mogą być poważne, nadzór nad systemem prowadził człowiek.
  
  
• Stronniczość algorytmów i etyka AI: Modele uczą się z danych historycznych, które mogą zawierać uprzedzenia lub dyskryminujące wzorce. Klasyczny przykład: system rekrutacyjny AI trenowany na danych z firmy, gdzie w przeszłości zatrudniano głównie mężczyzn, może nieświadomie faworyzować mężczyzn w procesie selekcji, pogłębiając nierówności. Etyczne ryzyko polega na tym, że AI utrwali lub wręcz wzmocni niepożądane uprzedzenia, a firma może narazić się na zarzut dyskryminacji lub naruszenia praw konsumenta.
  
  
• Inne ryzyka techniczne i organizacyjne: Wdrożenie AI, jak każdej technologii, wiąże się też z typowymi ryzykami projektu IT, takimi jak bezpieczeństwo, zapewnienie niezawodności i stabilności czy zdobycie akceptacji przez pracowników. Ten ostatni element jest szczególnie istotny. Automatyzacja czasem budzi opór załogi, która obawia się o swoje role. Kluczowa jest komunikacja wewnętrzna, szkolenia i pokazywanie, że AI ma wspierać, a nie zastępować.
  
  
• Na koniec ryzyko inwestycyjne: Projekty AI mogą nie przynieść oczekiwanego zwrotu, jeśli źle wybierzemy obszar lub natrafimy na nieprzewidziane trudności techniczne. Dlatego tak ważne jest, aby już na etapie planowania określić ROI oraz zaczynać od mniejszych kroków i skalować rozwiązanie stopniowo.

Podsumowując, wdrażając AI, trzeba mieć oczy otwarte na możliwe zagrożenia. Dobra wiadomość jest taka, że większość ryzyk można znacząco zredukować poprzez odpowiednie działania: przemyślane projektowanie systemu, testy i nadzór, konsultacje prawne i etyczne, a także szkolenie ludzi. W Dokodu przy każdym projekcie analizujemy te kwestie wspólnie z klientem – dzięki temu rozwiązania, które dostarczamy, są nie tylko skuteczne, ale też bezpieczne i zgodne z regulacjami.

Wnioski i rekomendacje – jak mądrze wdrożyć AI w swojej firmie

Sztuczna inteligencja w biznesie z etapu eksperymentów przechodzi do mainstreamu. Co więcej, narzędzia AI stają się coraz bardziej dostępne (dzięki platformom low-code i usługom w chmurze), więc nawet firmy bez ogromnych budżetów mogą z nich skorzystać. Jednak kluczem do sukcesu jest świadome podejście do jej wdrożenia.

Pamiętaj, wdrożenie AI to proces, nie jednorazowy projekt. Świat AI rozwija się błyskawicznie – pojawiają się nowe algorytmy, nowe możliwości. Dlatego buduj w swojej organizacji kulturę innowacji i uczenia się. Testuj nowe pomysły, dziel się wiedzą, śledź trendy. Firmy, które potrafią szybko adaptować się do zmian technologicznych, zyskują przewagę. Sztuczna inteligencja jest jednym z tych obszarów, gdzie ta przewaga może być szczególnie odczuwalna – czy to w postaci większego udziału rynkowego, czy znacznie lepszych marż dzięki automatyzacji.

Jeżeli zastanawiasz się nad wdrożeniem AI w swojej organizacji i chcesz zrobić to skutecznie oraz bezpiecznie – umów się na konsultację w dokodu.it. Chętnie pomożemy Ci zidentyfikować najlepsze obszary do automatyzacji, dobrać odpowiednie technologie i przeprowadzić Twoją firmę przez całą drogę wdrożenia AI. Nie czekaj – sztuczna inteligencja dzieje się tu i teraz. Dołącz do grona firm, które już dziś czerpią z niej przewagę!

Kacper Sieradziński

Senior Software Engineer, trener IT i twórca materiałów edukacyjnych. Specjalizuje się w Pythonie, PHP, automatyzacji, integracji API i wdrażaniu AI. Od 20 lat realizuje projekty dla klientów z Europy, oferując praktyczne rozwiązania technologiczne. Prowadzi szkolenia dla firm i instytucji, ceniony za jasny przekaz i indywidualne podejście. Założyciel firmy Dokodu sp. z o.o., oferującej kursy online z programowania i AI. Twórca popularnego kanału „Kacper Sieradziński” na YouTube (20 000+ subskrybentów), gdzie publikuje przystępne, praktyczne treści dla programistów na każdym poziomie zaawansowania.

Grafiki:Illustration generated using artificial intelligence (MidJourney)

Zdjęcie autora: archiwum prywatne