Czy Twoje systemy są gotowe na wdrożenie AI?

About
Latest Posts

Executive MBA, Head of Sales at eVolpe Consulting Group

Ukończyłem Zarządzanie na WSB oraz dwa kierunki podyplomowe na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu: Zarządzanie projektami IT, oraz Zarządzanie relacjami z klientem CRM. Jestem certyfikowanym specjalistą do spraw produktów: SugarCRM oraz Creatio.

W eVolpe doradzam na temat oprogramowania dla korporacyjnego biznesu. Prawdziwą wartość systemów CRM/CX dostrzegam w funkcjach pozwalających na analitykę danych. W rozmowach z moimi klientami często podkreślam, jak istotna jest skrupulatność wprowadzania informacji do systemu. Szczególnie, jeśli zakładacie zastosowanie mechanizmów sztucznej inteligencji. Z tym także z przyjemnością pomogę.

W razie pytań zapraszam do kontaktu. Jestem też na LinkedInie!

Latest posts by Sławomir Wnuk (see all)

Technologiczna ruletka: Czy to dobry moment na inwestycję w IT? - 29 kwietnia 2025
No-Code Day powraca do Warszawy! Zapraszamy na konferencję Creatio - 28 kwietnia 2025
Czy Twoje systemy są gotowe na wdrożenie AI? - 24 kwietnia 2025

Sztuczna inteligencja (AI) znajduje zastosowanie w różnych dziedzinach, od analizy danych po automatyzację procesów biznesowych.

Wykorzystanie AI pozwala na automatyzację złożonych procesów, analizę danych oraz podejmowanie decyzji na podstawie wzorców, które trudno dostrzec tradycyjnymi metodami. Wdrożenie takich rozwiązań może przynieść znaczące korzyści, takie jak:

zwiększenie efektywności operacyjnej
poprawa jakości usług
optymalizacja kosztów.

Jednak skuteczne zastosowanie AI wymaga nie tylko wyboru odpowiednich narzędzi, ale także odpowiedniego przygotowania systemów informatycznych oraz całej organizacji.

Niewłaściwie dostosowane środowisko może prowadzić do problemów z integracją, niskiej jakości wyników lub zagrożeń związanych z bezpieczeństwem danych.

W związku z tym przed podjęciem decyzji o wdrożeniu AI konieczne jest przeprowadzenie rzetelnej analizy systemów.

Czy można przygotować systemy na wdrożenie AI?

Aby wdrożyć sztuczną inteligencję, musisz najpierw przygotować środowisko, które będzie wystarczająco mocne, aby obsługiwać tę technologię. Chęci, aby podjąć wdrożenie są ważne, jednak warto podejść do tego racjonalnie.

Gotowość systemów na wdrożenie AI oznacza posiadanie infrastruktury, danych, procesów oraz kompetencji niezbędnych do efektywnego i bezpiecznego wykorzystania sztucznej inteligencji.

Oto, jak to powinno wyglądać w szczegółach:

Gotowość infrastruktury

Podstawą udanej implementacji sztucznej inteligencji jest infrastruktura sprzętowa i programowa, która musi być skalowalna i elastyczna.

Twoje systemy powinny dysponować odpowiednią mocą obliczeniową oraz pamięcią, aby obsłużyć modele AI, które często wymagają dużych zasobów.

Coraz częściej w tym celu wykorzystuje się chmurę obliczeniową oraz integrację poprzez API, co umożliwia łatwiejsze wdrożenie i skalowanie rozwiązań. Wyklucza to konieczność posiadania fizycznych serwerów, dzięki czemu nie potrzebujesz dodatkowej przestrzeni, aby je postawić.

Pamiętaj jednak o tym, że przechowywanie wszystkiego w chmurze może też być nie najlepszym rozwiązaniem dla każdego.

W przypadku modelu On-Premise system można osadzić w infrastrukturze własnościowej, którą utrzymujecie jako firma na własny rachunek, jak i w ramach hostingu zapewnianego np. przez partnera wdrożeniowego, który implementuje oprogramowanie we własnym środowisku.

Jakość i dostępność danych

AI nie będzie działać poprawnie bez dobrych danych w systemie. Ich jakość, kompletność oraz aktualność mają bezpośredni wpływ na efektywność modeli LLM.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w biznesie skutecznie uniemożliwiają problemy takie jak:

brak standaryzacji – niezgodne formaty (np. różne zapisy dat) utrudniają ich scalanie i analizę, prowadząc do błędów w modelach AI
silosy danych – odseparowane repozytoria informacji (np. dane sprzedażowe i marketingowe w osobnych systemach) blokują całościowy wgląd, co ogranicza skuteczność algorytmów
niewystarczające zabezpieczenia – brak szyfrowania wrażliwych danych lub kontroli dostępu naraża firmy na wycieki i ataki, kompromitując wiarygodność systemów AI

Żeby się przed nimi uchronić, zadbaj o:

oczyszczenie bazy – usuwanie duplikatów, błędów i nieaktualnych rekordów (np. naprawa nieprawidłowych adresów e-mail w newsletterze) poprawia precyzję modeli
uporządkowanie bazy – stosowanie jednolitych standardów zapisu i integracja źródeł ułatwia przetwarzanie
odpowiednie mechanizmy dostępu i ochrony danych – implementacja szyfrowania end-to-end, uwierzytelniania wieloetapowego oraz regularnych audytów ogranicza ryzyko utraty lub nadużyć danych.

Czy wiesz, że…

Niemal połowa polskich firm MŚP (46%) nie wdrożyła jeszcze żadnych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, a tylko 22% deklaruje pełną integrację swoich narzędzi biznesowych. Dodatkowo 32,6% firm korzysta wyłącznie z narzędzi generatywnej AI (jak ChatGPT czy Perplexity).

Źródło: Badanie SW Research na zlecenie Mizzox

Kompetencje zespołu i kultura organizacyjna

Wdrożenie AI wymaga specjalistów, którzy posiadają kompetencje techniczne, analityczne oraz rozumieją biznes, który prowadzisz. Najlepiej kiedy to dedykowany zespół ds. AI, który ściśle współpracuje z analitykami danych i IT.

Jeśli chcesz wzmocnić swoje systemy technologią AI, warto inwestować w szkolenia i rozwój pracowników, aby zapewnić właściwe wsparcie dla nowych technologii. Istotna jest także kultura organizacyjna, która sprzyja otwartości na innowacje i świadomemu wykorzystaniu AI.

Jak sprawnie przygotować zespół do wdrożenia i pracy z systemami AI? Kilka wskazówek:

Przeprowadź audyt kompetencji w zespole, aby zidentyfikować braki oraz obszary wymagające rozwoju. Na tej podstawie opracuj plan szkoleniowy obejmujący kursy online, warsztaty praktyczne oraz certyfikacje związane z AI i analizą danych.
Organizuj szkolenia dla kierownictwa i pracowników. Regularnie przeprowadzaj szkolenia oraz prezentacje, które przybliżą korzyści i praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji w firmie. Warto zapraszać zarówno ekspertów zewnętrznych, jak i specjalistów wewnętrznych, aby dzielili się wiedzą oraz najlepszymi praktykami w obszarze AI.
Buduj kulturę otwartości na zmiany. Promuj otwarte dyskusje dotyczące nowych technologii i innowacji. Doceniaj i nagradzaj inicjatywy pracowników, którzy aktywnie uczestniczą w procesie zdobywania wiedzy i rozwijania swoich kompetencji.
Zaangażuj pracowników w proces wdrażania AI. Stwórz interdyscyplinarny zespół zadaniowy odpowiedzialny za implementację rozwiązań AI, zapewniając reprezentację różnych działów oraz poziomów kompetencji. Organizuj regularne spotkania i warsztaty, które umożliwią wymianę doświadczeń oraz wspólną pracę nad projektami związanymi z AI.
Nawiąż współpracę z partnerem wspierającym wdrożenie AI. Wybierz firmę lub konsultanta, który wesprze Cię w implementacji rozwiązań oraz pomoże zespołowi zdobyć praktyczne umiejętności niezbędne do efektywnej pracy z technologiami AI.

Bezpieczeństwo i etyka wdrożenia AI

Bezpieczeństwo danych i systemów stanowi kluczowy aspekt wdrożeń AI. Konieczne jest przestrzeganie przepisów dotyczących ochrony danych osobowych (w szczególności RODO i AI Act) oraz wdrażanie mechanizmów zabezpieczających przed nieautoryzowanym dostępem.

Podstawowe wymogi prawne:

RODO – wymaga m.in. świadomej zgody na przetwarzanie danych, prawa do bycia zapomnianym oraz minimalizacji danych (zbieraj tylko niezbędne informacje). W kontekście AI kluczowa jest przejrzystość algorytmów – użytkownicy muszą rozumieć, jak ich dane są wykorzystywane.
AI Act – zakazuje praktyk związanych z manipulacją behawioralną czy biometryczną kategoryzacją (np. rozpoznawanie emocji w miejscu pracy). Wymaga oceny skutków systemów wysokiego ryzyka dla praw podstawowych (w tym prywatności), która uzupełnia RODO-wską DPIA (analizę wpływu na ochronę danych).

Mechanizmy zabezpieczeń:

szyfrowanie end-to-end i uwierzytelnianie wieloetapowe – minimalizują ryzyko
anonimizacja danych – zgodnie z wytycznymi Europejskiej Rady Ochrony Danych (EROD), modele AI muszą uniemożliwiać identyfikację osób, nawet pośrednią
nadzór człowieka – dal systemów wysokiego ryzyka AI Act wymaga stałego monitoringu przez wykwalifikowany personel
regularne audyty – weryfikujące zgodność z RODO (np. pod kątem zasadności przechowywania danych) i AI Act (np. eliminacja zakazanych funkcji jak społeczne scoringi).

Skąd wiadomo, czy Twoje systemy są gotowe na AI?

Twoje systemy są gotowe na wdrożenie AI, jeśli:

Dysponujesz hurtownią danych lub platformą CDP, która umożliwia integrację informacji pochodzących z różnych źródłem takich jak systemy CRM, ERP, aplikacje mobilne oraz narzędzia do analizy ruchu na stronach internetowych.
Dane są uporządkowane, spójne, wolne od błędów oraz łatwo dostępne dla algorytmów sztucznej inteligencji.
Organizacja wdrożyła procedury zapewniające stałą kontrolę jakości danych, ich dostępność oraz aktualizację w czasie rzeczywistym.
Zostały wdrożone mechanizmy gwarantujące bezpieczeństwo danych oraz ich zgodność z obowiązującymi przepisami prawnymi.

Twoje systemy są prawie gotowe na wdrożenie AI, jeśli:

Prowadzisz analizę danych pochodzących z różnych źródeł, lecz brakuje scentralizowanego rozwiązania do ich efektywnej integracji.
Posiadasz zbiory danych, które wymagają oczyszczenia, uporządkowania lub są niekompletne, co utrudnia ich wykorzystanie.
Organizacja nie posiada jeszcze sprecyzowanych procesów zapewniających stałą jakość i dostępność danych.
Dysponujesz planami dotyczącymi przyszłego zbierania i aktualizacji danych, które wymagają jednak wdrożenia.
Rozumiesz wymagania dotyczące bezpieczeństwa i zgodności danych, lecz musisz jeszcze wdrożyć odpowiednie procedury, aby zapewnić ich realizację.

Twoje systemy nie są gotowe na wdrożenie AI, jeśli:

Dane nie są analizowane lub analiza obejmuje jedynie jedno lub dwa źródła informacji.
Brak uporządkowanych i kompletnych zbiorów danych, które spełniałyby wymagania systemów AI.
Organizacja nie posiada procesów zapewniających jakość oraz dostępność danych.
Nie istnieją plany dotyczące zbierania i aktualizacji danych.
Brak świadomości wymagań związanych z bezpieczeństwem oraz zgodnością danych z obowiązującymi przepisami.

Podsumowanie

Wdrożenie AI wymaga kompleksowego przygotowania systemów informatycznych oraz organizacji. Kluczowe jest zapewnienie odpowiedniej infrastruktury, wysokiej jakości danych, zoptymalizowanych procesów oraz kompetentnego zespołu.

Niezbędne jest także uwzględnienie aspektów bezpieczeństwa i etyki. Ocena gotowości powinna być przeprowadzana systematycznie, aby zapewnić efektywne i bezpieczne wykorzystanie technologii AI.