Chief Executive Officer at eVolpe Consulting Group
Od 2009 roku prowadzę eVolpe Consulting Group, firmę wdrażającą systemy CRM/CX i HCM w średnich i dużych organizacjach. Od trzech lat przestawiam ją na sztuczną inteligencję i publicznie pokazuję, jak to wygląda w praktyce: z liczbami, nieudanymi podejściami i wnioskami, które kosztowały nas realne pieniądze. Odpowiadam za strategię, kontrakty i rozwój produktów: MintHCM oraz eVolpe AI Context Platform. Piszę o agentic AI w realnej firmie wdrożeniowej, o kontraktach IT okiem Wykonawcy i o open source jako modelu biznesowym. Jeśli zastanawiasz się, ile w AI jest realnej dźwigni, a ile teatru, znajdziesz mnie na LinkedIn i w newsletterze eVolpe.
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.
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).
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.
Jak ocenić stopień przygotowania do wdrożenia AI w systemie? Checklista
Ocena gotowości powinna obejmować:
analizę infrastruktury pod kątem mocy obliczeniowej i skalowalności
weryfikację jakości i dostępności danych
przegląd procesów biznesowych i ich zdolności do integracji z AI
ocenę kompetencji zespołu i potrzeb szkoleniowych
sprawdzenie mechanizmów bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami
uwzględnienie aspektów bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami.
W przypadku wątpliwości warto skorzystać z usług specjalistów zajmujących się audytem i wdrożenia AI.
Jesteś gotowy na prowadzenie dużego projektu wdrożeniowego w Twojej firmie?
Wiesz, o co zapytać dostawcę? Jak przygotować własny zespół? Jak stworzyć skuteczne zapytanie ofertowe? Jaką metodykę wybrać? Na co zwrócić uwagę negocjując umowę wdrożeniową i serwisową?
Specjalnie dla Ciebie stworzyliśmy darmowy kurs mailowy przygotowujący do prowadzenia wdrożeń.
Codziennie przez dwa tygodnie otrzymasz od nas na swoją skrzynkę kolejną dawkę wiedzy, która pozwoli odnaleźć Ci się w tym skomplikowanym procesie.
Chief Executive Officer at eVolpe Consulting Group
Od 2009 roku prowadzę eVolpe Consulting Group, firmę wdrażającą systemy CRM/CX i HCM w średnich i dużych organizacjach. Od trzech lat przestawiam ją na sztuczną inteligencję i publicznie pokazuję, jak to wygląda w praktyce: z liczbami, nieudanymi podejściami i wnioskami, które kosztowały nas realne pieniądze. Odpowiadam za strategię, kontrakty i rozwój produktów: MintHCM oraz eVolpe AI Context Platform. Piszę o agentic AI w realnej firmie wdrożeniowej, o kontraktach IT okiem Wykonawcy i o open source jako modelu biznesowym. Jeśli zastanawiasz się, ile w AI jest realnej dźwigni, a ile teatru, znajdziesz mnie na LinkedIn i w newsletterze eVolpe.
