Doradztwo AI – na czym polega usługa?

Doradztwo AI jako proces porządkowania środowiska IT

Doradztwo AI to proces, który zaczyna się od uporządkowania architektury IT i danych, a nie od wyboru modelu czy narzędzia. Jego celem jest zrozumienie, jak funkcjonuje środowisko IT i gdzie wykorzystanie sztucznej inteligencji może mieć sens zarówno technologiczny, jak i biznesowy.

W wielu organizacjach systemy rozwijały się w odpowiedzi na bieżące potrzeby - dział HR wdrażał własne rozwiązanie kadrowe, finanse budowały system raportowania, produkcja używała dedykowanych aplikacji. Efektem są dziś środowiska, w których te same dane klienta istnieją w trzech różnych formatach, a przepływ informacji między działami wymaga ręcznego przenoszenia plików Excel.

Dokumentacja, jeśli istnieje, nie odzwierciedla rzeczywistych modyfikacji wprowadzanych na przestrzeni lat. Działy IT często odkrywają integracje dopiero wtedy, gdy coś przestaje działać. Próba wdrożenia AI bez wcześniejszej analizy prowadzi do powielania chaosu - algorytmy uczą się na niespójnych danych, a wyniki są nieprzewidywalne.

Zatem zanim zaczniemy mówić o wykorzystaniu AI, analizujemy dane, procesy i integracje w ramach środowiska IT. Wiele z tych analiz pokrywa się z zakresem audytu IT, który stanowi podstawę każdej rekomendacji technologicznej. 

Od analizy środowiska do planu wdrożenia

Doradztwo AI to wieloetapowy proces, który rozpoczyna się od mapowania rzeczywistego stanu środowiska IT. Analizujemy nie tylko to, jak systemy są skonfigurowane, ale jak faktycznie działają - które integracje są stabilne, gdzie dane gubią spójność podczas przepływu między aplikacjami, i które procesy biznesowe mogą być zakłócone przez automatyzację. Przykładowo, system CRM może być połączony z platformą e-commerce, ale synchronizacja działa tylko w jedną stronę, co uniemożliwia wykorzystanie pełnego obrazu klienta przez modele AI.

Czasem rekomendujemy wdrożenie, a czasem – wstrzymanie się z nim do momentu uporządkowania środowiska. Naszą rolą nie jest promowanie narzędzi, ale wskazanie, które obszary organizacji są gotowe na wykorzystanie AI, a które wymagają przygotowania.

Doradztwo AI pomaga też przygotować organizacje do zgodności z regulacjami, takimi jak AI Act, które wymagają pełnej przejrzystości danych i kontroli nad modelami. Dzięki temu decyzje o wdrożeniach są oparte na faktach, a nie trendach.

Architektura IT jako fundament wdrożenia AI

Architektura IT w kontekście AI oznacza coś więcej niż sprawne działanie systemów. Model uczenia maszynowego potrzebuje danych w określonym formacie, dostarczanych w regularnych interwałach, z możliwością śledzenia ich pochodzenia. Jeśli dane klientów pochodzą z CRM, ale są wzbogacane informacjami z systemu finansowego co 24 godziny, a dane behawioralne ze strony internetowej aktualizują się w czasie rzeczywistym, model będzie trenowany na niezsynchronizowanych informacjach. Wyniki będą nieprzewidywalne, a błędy trudne do zdiagnozowania.

Dlatego doradztwo AI koncentruje się na przygotowaniu infrastruktury zanim pojawią się modele. Analizujemy, gdzie dane są tworzone, jak przepływają między systemami, i gdzie mogą być zniekształcane lub opóźniane. Identyfikujemy bottlenecki w architekturze, które uniemożliwiłyby działanie algorytmów w czasie rzeczywistym, oraz miejsca, gdzie brak kontroli wersji danych może prowadzić do trenowania modeli na przestarzałych informacjach.

W projektach, takich jak stworzenie architektury korporacyjnej dla uczelni, punktem wyjścia było właśnie uporządkowanie środowiska IT i analiza przepływu danych przed wdrożeniem nowych rozwiązań. Taka praca pozwala przełożyć architektoniczną przejrzystość na rzeczywiste decyzje technologiczne.

Kiedy doradztwo AI ma największą wartość

• Dopiero planujesz pierwsze wdrożenia AI - możesz uniknąć kosztownych błędów i zbudować właściwe fundamenty od początku

• Masz jasno zdefiniowane procesy biznesowe - łatwiej jest wtedy ocenić, gdzie AI faktycznie rozwiąże konkretny problem

• Dysponujesz budżetem na przygotowanie środowiska - bez tego rekomendacje pozostaną na papierze

Doradztwo AI przynosi największą wartość organizacjom, które stoją przed pierwszymi wdrożeniami sztucznej inteligencji i chcą uniknąć kosztownych błędów. Gdy firma ma jasno zdefiniowane procesy biznesowe, uporządkowane dane i stabilną infrastrukturę, ale nie wie, które obszary mogą skorzystać z automatyzacji - tam analiza potencjału AI jest najbardziej wartościowa. W takiej sytuacji można racjonalnie ocenić, czy np. automatyzacja obsługi reklamacji rzeczywiście skróci czas odpowiedzi, czy może tylko przerzuci problem na inne działy. Znacznie łatwiej jest zbudować właściwe fundamenty od początku niż naprawiać źle zaprojektowane rozwiązania.

Sprawdza się również w organizacjach, które rozpoczęły eksperymenty z AI, ale potrzebują strategicznego podejścia do skalowania. Pilotażowy chatbot może działać w ograniczonym zakresie, ale rozszerzenie go na całą obsługę klienta wymaga analizy, czy architektura danych i procesy są gotowe na większy ruch i bardziej złożone scenariusze. Często okazuje się, że potrzebne są dodatkowe integracje lub wzmocnienie infrastruktury zanim AI może działać niezawodnie w skali całej organizacji.

Wynik doradztwa AI – uporządkowana mapa decyzji

Efektem doradztwa jest raport łączący analizę techniczną z oceną biznesową. Pokazuje, które systemy mają wystarczającą jakość danych do działania modeli, gdzie procesy są na tyle stabilne, że można je wzbogacić o automatyzację, i które obszary wymagają wzmocnienia infrastruktury. Każda rekomendacja zawiera uzasadnienie techniczne oraz szacowany czas realizacji.

Doradztwo AI jako narzędzie strategiczne

Doradztwo AI nie kończy się wdrożeniem technologii. Kończy się zrozumieniem, jak architektura, dane i procesy współpracują ze sobą, jakie ryzyka wynikają z ich obecnego układu i gdzie można bezpiecznie wprowadzić elementy automatyzacji czy analizy opartej na sztucznej inteligencji.

To sposób na racjonalne decyzje w obszarze, w którym zbyt często dominuje presja nowości. Doradztwo AI porządkuje wiedzę, łączy technologię z procesami i pozwala budować przewidywalne, bezpieczne środowisko dla rozwiązań opartych na AI.