Wdrażanie AI i nowa fala transformacji cyfrowej

Dynamiczny postęp technologiczny, szczególnie w dziedzinie sztucznej inteligencji, skłania do zastanowienia się nad sposobami prowadzenia firm i świadczenia usług. Zastosowanie nowoczesnych technologii było i tym bardziej będzie ważnym czynnikiem konkurencyjności, umożliwiając optymalizację procesów, wzrost przychodów, obniżenie kosztów oraz tworzenie spersonalizowanych rozwiązań.

Transformacja cyfrowa to nie tylko informatyzacja procesów, ale nierzadko fundamentalna zmiana w podejściu do zarządzania organizacją. Można powiedzieć, że mamy do czynienia z kolejną falą transformacji, w której centrum tym razem jest AI.

W tym artykule przyjrzymy się procesowi efektywnej transformacji cyfrowej z wykorzystaniem AI w firmach i instytucjach. Postaram się odpowiedzieć na kluczowe pytania dotyczące korzyści płynących z AI, przygotowania organizacji do transformacji, głównych etapów tego procesu oraz związanych z nim wyzwań i ryzyk.

Na opracowanie tego tekstu poświęciłem bardzo dużo czasu. Nie mam możliwości poprosić o łapkę w górę jak robią to youtuberzy, ale będę wdzięczny za udostępnienie tego tekstu w social mediach lub podesłanie znajomym. Z góry dziękuję!

AI jako narzędzie, a nie cel

Wdrożenie AI w organizacjach może przynieść wymierne korzyści i wpłynąć na efektywność operacyjną, jakość podejmowanych decyzji i konkurencyjność. Badania PwC („AI Jobs Barometer 2024”) wykazały, że 84% prezesów (w raporcie określonych jako „CEO”) zauważyło wzrost wydajności pracowników po wdrożeniu AI. 70% z nich wierzy, że na przestrzeni 3 lat AI znacząco zmieni to, jak ich firmy „tworzą, dostarczają i przechwytują wartość”.

Mimo licznych korzyści, AI powinno być traktowane jako narzędzie wspierające cele biznesowe, a nie cel sam w sobie. Kluczem do sukcesu jest precyzyjne określenie obszarów, w których AI może przynieść realną wartość. Czasem świadoma decyzja o niewdrażaniu AI może być… lepsza. W niektórych przypadkach nadmierna automatyzacja może prowadzić do zazwyczaj przejściowego spadku jakości lub wzrostu kosztów utrzymania systemów. Dlatego kluczowa jest dogłębna analiza potencjalnych korzyści i ryzyk.

Jestem zwolennikiem, by podejmowane działania dawały wartość w długim terminie. Takie myślenie jest mi bliskie także w odniesieniu do AI.

Z moich obserwacji wynika, że część organizacji rezygnuje z pełnego wdrożenia AI po fazie pilotażowej, uznając, że technologia ta nie przynosi oczekiwanych korzyści. W takich przypadkach firmy powinny zweryfikować, czy pilotaż był prawidłowo przeprowadzony (np. czy towarzyszyły mu szkolenia i pracownicy realnie korzystali z potencjału AI). Jeśli tak, zasoby należy skupić na tych obszarach, gdzie AI ma rzeczywisty potencjał poprawy efektywności lub jakości procesów. Czytaj: zawęzić zakres transformacji.

Proces transformacji cyfrowej z wykorzystaniem AI

Transformacja cyfrowa z wykorzystaniem AI to złożony proces wymagający starannego planowania i realizacji. Najważniejsze etapy to:

1. Diagnoza stanu obecnego

Szczegółowa analiza istniejących procesów, technologii i zasobów ludzkich. Identyfikacja obszarów, gdzie AI może przynieść największe korzyści.

Brak pełnej diagnozy procesów i istniejących systemów przed wdrożeniem AI może prowadzić do nieoptymalnych wyników. Chociażby z tego powodu do umiarkowanych sukcesów innych firm warto podejść z dystansem.

2. Stworzenie strategii wykorzystania AI

Opracowanie kompleksowej strategii obejmującej jasno zdefiniowane, mierzalne cele biznesowe.

Strategia powinna uwzględniać kryteria wyboru odpowiednich narzędzi AI, odniesienie się do ryzyk (technologicznych, operacyjnych, finansowych) oraz aspekty prawne i etyczne. Niezbędnym elementem są także szkolenia, którym więcej miejsca poświęcę w dalszej części artykułu.

3. Zdefiniowanie narzędzi

Dobór technologii, aplikacji, modeli i metod (organizacyjnych, operacyjnych, proceduralnych itp.), które wykorzystamy do wdrożenia AI w organizacji, w tym w zakresie organizacji i przetwarzania danych.

Odnośnie do samych narzędzi i modeli AI, firmy i instytucje mogą wykorzystać jedno lub oba podejścia:

• Wykorzystanie istniejących modeli i narzędzi – wybór gotowych rozwiązań może być szybszy i tańszy, ale wymaga większego dostosowania organizacji (bo narzędzia nie dopasują się do nas :)). Warto pamiętać, że komponenty AI są także obecne w aplikacjach niekojarzonych bezpośrednio ze sztuczną inteligencją (programy księgowe, pakiety biurowe, aplikacje graficzne itp.). To krok, od którego rekomenduję zacząć i tak też firmy zazwyczaj robią. Istotne jest także odpowiednie szkolenie pracowników w zakresie obsługi nowych narzę
• Tworzenie własnych rozwiązań – alternatywnie, organizacje mogą rozwijać dedykowane systemy AI, lepiej dostosowane do ich potrzeb. Jest to bardziej czasochłonne i kosztowne, ale zapewnia większą elastyczność. W sektorze publicznym, tworzenie własnych systemów AI może być jedyną opcją dla zachowania poufności danych i dostosowania rozwiązań do specyficznych regulacji​.

4. Pilotażowe wdrożenie i testowanie

Przeprowadzenie pilotażowych wdrożeń na małą skalę w celu przetestowania nowych technologii w kontrolowanych warunkach, zidentyfikowania problemów i oceny wpływ AI na procesy.

Na bazie uzyskanych wyników łatwiej będzie przekonywać do dalszych zmian. Możliwe będzie także zweryfikowanie wcześniejszych założeń i przygotowanie bardziej racjonalnego planu wdrożenia.

Ale uwaga – plan wdrożenia AI nie powinien być dokumentem stworzonym raz na zawsze; warto zastosować zwinne podejście i wracać do wcześniejszych kroków w razie potrzeby.

Dobrą strategią jest wykorzystanie w ramach pilotażu kilku narzędzi z danej kategorii i w ten sposób wybranie najlepszego.

5. Szersza integracja z istniejącymi systemami i procesami

Implementacja finalnie wybranych narzędzi i reorganizacja procesów z zamiarem wykorzystania potencjału AI.

Po fazie pilotażu zaczyna się największe wyzwanie – realizacja finalnego planu wdrożenia. Dlaczego to największe wyzwanie? Wynika to z co najmniej trzech przyczyn:

• często systemy są zamknięte i/lub mają swoje lata – czasem trzeba je zmienić lub zmodyfikować, co może być kosztowne;
• czasem pojawiają się problemy natury licencyjnej i prawnej związane ze zmianami i przekazywaniem danych, na których AI miałoby operować;
• bieżące zatrudnienie dopasowane jest do aktualnych potrzeb, co może nieść potrzebę zmiany zakresów obowiązków, a w ostateczności zwolnień;
• pracownicy mają swoje przyzwyczajenia i określony zakres wiedzy, zatem transformacja może wiązać się dla nich z koniecznością zdobycia i wykorzystania nowych umiejętności;
• jest to proces, który może być rozłożony na lata, niosący za sobą zmiany idące znacznie dalej niż w obszarze IT.

Wiele organizacji doświadcza trudności w integracji AI z istniejącymi systemami, co często prowadzi do opóźnień lub zmiany strategii. Warto być na to przygotowanym.

6. Ewaluacja i optymalizacja

Monitorowanie efektów transformacji, najlepiej systematycznie i z możliwością porównywania wyników, a następnie dalsze dopracowywanie planu transformacji.

Na zrealizowaniu wstępnego planu praca się nie kończy. Potrzebne jest ciągłe monitorowanie wyników i optymalizacja wdrożonych rozwiązań. Ewaluacja powinna obejmować zarówno mierzenie wskaźników efektywności operacyjnej, jak i ocenę wpływu na jakość produktów lub usług. Warto też pytać pracowników o wpływ AI na ich pracę, a także o ich potrzeby.

Do oceny efektów wdrożenia warto dobrać odpowiednie KPI, systematycznie przyglądać się wynikom i próbować je poprawiać.

Szkolenia i rozwój kompetencji

Transformacja cyfrowa wymaga od pracowników adaptacji do nowych realiów. Szkolenia i rozwój ich kompetencji przekładają się na większą efektywność wdrożeń AI.

Przygotowując program szkoleniowy warto mieć na uwadze szereg kompetencji, które pomogą w procesie transformacji i efektywnym wykorzystaniu AI. Moim zdaniem przydatne są:

• Szkolenia z wykorzystania AI w pracy i biznesie – te szkolenia są wręcz niezbędne i obejmują np. obsługę narzędzi, inżynierię promptowania czy sposoby na optymalizację i automatyzację pracy. Tego typu szkolenia prowadzę na co dzień i znacznie zwiększają one skuteczność wykorzystania narzędzi AI. Powinni brać w nich udział wszyscy pracownicy, którzy będą objęci zmianą i będą pracować z AI.
• Szkolenia stricte techniczne, dotyczące integracji narzędzi czy budowania własnych modeli AI – te propozycje przeznaczone są dla osób, które będą wdrażały sztuczną inteligencję i integrowały ją z wykorzystywanymi dotąd systemami.
• Szkolenia z zarządzania zmianą – pomagają menedżerom efektywnie wprowadzać zmiany, minimalizując obawy pracowników.
• Rozwój kompetencji miękkich – umiejętności takie jak współpraca, kreatywność i rozwiązywanie problemów są wciąż ważne. Szkolenia przygotowują pracowników do efektywnego wykorzystania AI i adaptacji do zmieniającego się środowiska biznesowego.

Szkolenia nie mogą być traktowane jako jednorazowe działanie. Transformacja cyfrowa to proces ciągły, a technologie AI będą się dalej rozwijać i to dynamicznie, co oznacza, że pracownicy muszą być gotowi na stałe doskonalenie swoich umiejętności. Organizacje powinny wdrożyć programy rozwoju kompetencji jako integralną część strategii biznesowej, regularnie je aktualizując i dostosowując do zmieniających się potrzeb. To szczególnie ważne w dobie szerokiego wykorzystania AI.

Ciekawostka: Kilku uczestników zapytało mnie, czy z uwagi na skalę zmian powinni brać udział w moim szkoleniu co rok. Zasadniczo… byłoby super. Ale pracuję nad innym rozwiązaniem, a zainteresowanych zapraszam do subskrypcji newslettera lub kontaktu.

Wyzwania i ryzyka

Integracja AI z istniejącymi systemami IT stanowi jedno z głównych wyzwań. Często są to rozwiązania zamknięte, a nierzadko stare. Ponadto zdarza się, że wdrożenie AI niesie za sobą potrzebę modernizacji infrastruktury (sprzęt komputerowy, sieć itp.). W efekcie może być konieczne zwiększenie budżetu przeznaczonego na transformację i mogą pojawić się opóźnienia.

Zarządzanie danymi w kontekście AI również stanowi nie lada wyzwanie. Często dane są trudno dostępne lub nieuporządkowane (np. informacje z podobnej kategorii przechowywane są w różnych formatach, nie zawsze w odpowiednich polach, czasem w różnych zbiorach/bazach). By poradzić sobie z tym problem, czasem AI wykorzystuje się niejako obok właściwej transformacji do uporządkowania zgromadzonych danych, w tym do strukturyzacji danych dotąd nieustrukturyzowanych. Nierzadko efektem transformacji są procedury czy wytyczne, jak dbać o jakość danych na przyszłość.

Uporządkowanie strumieni danych jest niezwykle ważne w odniesieniu do wdrożenia AI i automatyzacji procesów.

I bez wyżej wymienionych problemów wdrożenie AI wiąże się z istotnymi nakładami finansowymi. Chodzi nie tylko o zakup samych narzędzi czy prace programistyczne i związane z utrzymaniem. Dodatkowe koszty wynikają z modernizacji infrastruktury, szkoleń pracowników i zarządzania zmianą. W rezultacie taka transformacja może wiązać się z kosztami od kilkudziesięciu tysięcy złotych w przypadku małych firm do milionów złotych w odniesieniu do dużych organizacji.

Warto pamiętać, że najważniejszym adresatem niemal każdej zmiany są ludzie. W organizacjach często występuje znaczna rozbieżność w zakresie umiejętności technicznych, co może prowadzić do trudności w adaptacji do nowych technologii. Chociażby na szkoleniach czy rozmawiając o projektach transformacyjnych obserwuję, że wielu pracowników odczuwa niepewność związaną z wprowadzaniem AI, a to może wpływać na ich motywację i efektywność procesu​.

Ponadto przyzwyczajenia pracowników do wcześniejszych metod pracy mogą stanowić istotną barierę w procesie transformacji. Opór przed zmianą, obawa przed utratą pracy oraz brak zrozumienia dla korzyści płynących z AI mogą prowadzić do poważnych trudności w skutecznym wdrożeniu AI. Dlatego niezbędne jest przeprowadzenie szeroko zakrojonych działań informacyjnych oraz szkoleń, które pomogą pracownikom zrozumieć i zaakceptować zmiany.

Obawy i pewien opór pracowników są zrozumiałe. Warto zadbać, by proces wdrażania AI był transparentny i towarzyszły mu szkolenia.

Wprowadzenie AI może prowadzić do tymczasowych zakłóceń operacyjnych, co z kolei może skutkować tymczasowym spadkiem produktywności​. Rezultat? Chwilowo mamy zwiększone wydatki, a problemy i opóźnienia w działalności operacyjnej mogą wpłynąć na przychody.

Wdrożenie AI niesie wyzwania związane z regulacjami prawnymi (tu jest wciąż dużo niepewności natury regulacyjnej) i etyką. Organizacje muszą zapewnić zgodność z przepisami (np. RODO, AI Act) i uwzględnić etyczne aspekty wykorzystania AI, takie jak transparentność algorytmów i unikanie dyskryminacji.

Sporo tego, prawda? Nie można się jednak zniechęcać – świadomość tych problemów i wybór firmy pomagającej rozsądnie przeprowadzić transformację pozwoli zapobiec wielu problemom i szybko poradzić sobie z tymi, które niechybnie wystąpią.

Przyszłość AI w biznesie i instytucjach

Eksperci IDC przewidują, że globalne wydatki na AI osiągną do 2026 roku 300 miliardów dolarów rocznie (w odniesieniu do roku 2023 estymowali 154 miliardy dolarów). Zapowiada się dużo pracy! Organizacje muszą inwestować w IT i rozwój kompetencji pracowników oraz budować kulturę opartą na danych. Jestem przekonany, że firmy stale inwestujące w swoje talenty osiągają wyższy zwrot z inwestycji w AI.

Transformacja cyfrowa z wykorzystaniem AI to szansa na znaczący rozwój i wzmocnienie pozycji rynkowej; to okazja do usprawnienia procesów. Wymaga starannego planowania, jasno zdefiniowanych celów i inwestycji w narzędzia i rozwój kompetencji pracowników. W przypadku (nowych?) firm, które będą budowane w podejściu AI First, korzyści mogą być liczone w setkach procent względem tradycyjnych modeli działania.

Dzięki AI i kolej(nej – hehe) fali transformacji cyfrowej Twoja firma może przyspieszyć i wyprzedzić konkurencję.

Kluczowe jest, aby nie tylko dostrzegać potencjał AI, ale także świadomie i odpowiedzialnie go wykorzystywać, dbając o ciągły rozwój kompetencji, zarządzanie ryzykiem oraz etyczne podejście do wdrożenia nowych technologii. Mimo wielu wyzwań i szans w przebraniu, myślę, że warto podjąć to ryzyko. Jeśli pierwszy krok jest dopiero przed Tobą, warto go zrobić jeszcze dziś!

Zachęcam do zapoznania się z propozycją szkoleń oraz do subskrypcji newslettera, który pozwoli Ci otrzymywać powiadomienia o kolejnych artykułach. Chętnie też porozmawiamy o transformacji Twojej firmy – zapraszam do kontaktu z Oxido. Na koniec, polecam tekst o tym, jak rozmawiać z pracownikami o AI.