Model AI First w praktyce. Jak przekształcić firmę i zbudować przewagę?

Jeszcze niedawno sztuczna inteligencja była tematem dyskusji o przyszłości biznesu. Dziś coraz częściej wpływa na to, jak firmy zarządzają procesami, podejmują decyzje i budują przewagę. Wraz z rozwojem AI zmienia się również sposób myślenia o transformacji cyfrowej. Model AI First zakłada, że możliwości sztucznej inteligencji warto uwzględniać już na etapie projektowania procesów i rozwiązań biznesowych. Jak przełożyć tę koncepcję na praktykę i świadomie przygotować organizację na zmiany?

Czym jest model AI First? 

AI First to podejście do rozwoju organizacji, w którym sztuczna inteligencja jest uwzględniana już podczas projektowania procesów, decyzji i usług biznesowych. Nie oznacza zastępowania ludzi technologią, lecz świadome wskazanie tych obszarów, w których AI może zwiększyć efektywność, skrócić czas analizy danych i wesprzeć podejmowanie decyzji.

Model AI First można opisać jako podejście do projektowania i rozwoju organizacji, w którym możliwości sztucznej inteligencji są uwzględniane już na etapie definiowania procesów biznesowych, usług i sposobów podejmowania decyzji. Jego istotą nie jest jednak zastąpienie dotychczasowych systemów czy pełna automatyzacja pracy. AI First nie oznacza „AI everywhere”. Chodzi o świadome wykorzystanie sztucznej inteligencji w obszarach, w których może ona zwiększyć efektywność operacyjną organizacji, poprawić trafność i szybkość decyzji oraz otworzyć nowe możliwości tworzenia wartości biznesowej. W takim ujęciu sztuczna inteligencja staje się jednym z elementów modelu operacyjnego firmy — tuż obok ludzi, procesów, danych i technologii, a nie zamiast nich. 

Wyobraźmy sobie, że firma projektuje nowy proces obsługi klienta. W tradycyjnym podejściu organizacja najpierw definiuje przebieg procesu, zakres odpowiedzialności poszczególnych osób oraz zasady akceptacji i eskalacji spraw. Dopiero później analizuje, które elementy można zautomatyzować. W podejściu AI First kolejność myślenia jest inna. Już na etapie projektowania procesu zespół analizuje, które obszary można powierzyć sztucznej inteligencji, gdzie niezbędna pozostaje decyzja człowieka, a które mechanizmy powinny opierać się na jasno zdefiniowanych regułach biznesowych. Technologia nie jest więc jedynie dodatkiem do gotowego rozwiązania. Jest jednym z punktów wyjścia do jego zaprojektowania.

AI w zarządzaniu firmą — zmiana modelu decyzyjnego 

Podejmowanie mniej lub bardziej strategicznych decyzji jest wpisane w codzienne funkcjonowanie każdej organizacji. Ich jakość zależy nie tylko od doświadczenia kadry zarządzającej, ale również od dostępu do informacji, czasu potrzebnego na ich analizę i możliwości szybkiego reagowania na zmieniające się warunki biznesowe.

W klasycznym podejściu do zarządzania dane służą przede wszystkim do opisywania sytuacji w organizacji. AI pozwala wykorzystać je także do wspierania decyzji i planowania działań, które odpowiadają na aktualne potrzeby biznesowe. Sztuczna inteligencja może analizować duże zbiory informacji, identyfikować wzorce, wskazywać anomalie i przygotowywać rekomendacje. Dzięki temu menedżerowie mogą szybciej dotrzeć do informacji istotnych z punktu widzenia podejmowanej decyzji, zamiast poświęcać znaczną część czasu na ich gromadzenie i porządkowanie.

Jak zbudować strategię AI krok po kroku 

Skuteczna strategia AI nie zaczyna się od wyboru narzędzia. Powinna wynikać z realnych potrzeb biznesowych i jasno określać, gdzie sztuczna inteligencja może przynieść organizacji największą wartość. W praktyce warto przejść przez kilka etapów:

1. Określenie celów biznesowych - wskazanie problemów, które organizacja chce rozwiązać, celów, które chce osiągnąć, oraz obszarów, w których wykorzystanie AI może przynieść wymierne rezultaty.
2. Analiza procesów i identyfikacja możliwości zastosowania AI - szczegółowa analiza wcześniej wybranych procesów. Należy określić, które zadania można usprawnić dzięki AI, jakie dane będą potrzebne i gdzie nadal niezbędny pozostaje udział człowieka.
3. Ocena gotowości organizacji do wdrożenia AI - sprawdzenie czy firma ma odpowiednie dane, infrastrukturę, kompetencje i zasady bezpieczeństwa, aby skutecznie wykorzystać sztuczną inteligencję.
4. Wybór priorytetowych projektów - nie wszystkie pomysły na wykorzystanie AI powinny być realizowane jednocześnie. Najlepiej rozpocząć od zastosowań, które łączą istotną wartość biznesową z możliwością stosunkowo szybkiego wdrożenia i zmierzenia efektów.
5. Wdrożenie, pomiar efektów i dalszy rozwój - po uruchomieniu rozwiązania należy sprawdzić, czy przynosi ono zakładane rezultaty. Wyniki pilotażu powinny pomóc w podejmowaniu decyzji o dalszym rozwoju, skalowaniu rozwiązania i wykorzystaniu AI w kolejnych obszarach organizacji.

AI w biznesie — przykłady zastosowań 

AI w biznesie nie musi oznaczać rewolucji obejmującej całą organizację. Jej wartość często ujawnia się w konkretnych procesach, w których pracownicy każdego dnia analizują informacje, obsługują powtarzalne sprawy lub podejmują decyzje na podstawie dużej ilości danych. Przykłady zastosowań pokazują, jak sztuczna inteligencja może wspierać te działania w praktyce.

W praktyce przewagę zyskają nie te firmy, które wykorzystają AI w największej liczbie obszarów, lecz te, które najlepiej dopasują jej zastosowanie do własnego modelu biznesowego. O wartości wdrożenia nie decyduje bowiem sama obecność AI, ale to, czy pomaga organizacji działać sprawniej, podejmować lepsze decyzje i skuteczniej realizować cele biznesowe.

 Jak platforma low-code nAxiom wspiera model AI First?

Sama dostępność AI nie wystarczy, aby skutecznie wykorzystać jej potencjał w biznesie. Kluczowe jest to, gdzie i w jaki sposób zostanie ona włączona w działanie organizacji. Platforma low-code nAxiom może pełnić rolę warstwy łączącej AI z procesami biznesowymi. Pozwala integrować narzędzia AI z tworzonymi procesami i aplikacjami, dzięki czemu wyniki ich działania mogą stać się częścią konkretnego procesu, a nie funkcjonować jako odrębne rozwiązanie.

• Automatyzacja procesów — fundament pod AI

AI może wspierać proces biznesowy wtedy, gdy wiadomo, w którym miejscu procesu i w jakim celu ma zostać wykorzystana. nAxiom pozwala modelować procesy w standardzie BPMN (Business Process Model and Notation), czyli za pomocą graficznego opisu pokazującego kolejne etapy procesu, odpowiedzialności i sposób realizacji zadań. Dzięki temu decyzja wspierana przez AI może zostać umieszczona w konkretnym miejscu procesu i powiązana z jego dalszym przebiegiem. Nie wymaga to tworzenia osobnego rozwiązania poza procesem — AI staje się jego elementem. 

• Reguły decyzyjne — pierwszy krok do decyzji wspieranych AI

Nie każda decyzja w procesie musi być wspierana przez AI. W wielu przypadkach wystarczą jasno określone reguły biznesowe. nAxiom pozwala odwzorować je za pomocą DMN (Decision Model and Notation), czyli tabel decyzyjnych, które określają, jaka decyzja powinna zostać podjęta w zależności od określonych warunków. Takie podejście porządkuje sposób podejmowania decyzji i może stanowić punkt wyjścia do wykorzystania w przyszłości bardziej zaawansowanych mechanizmów opartych na danych i AI.

• Otwarta integracja bez uzależnienia od jednego dostawcy AI

W przypadku AI równie istotna jak sama możliwość jej wykorzystania jest swoboda wyboru technologii. Otwarta architektura integracyjna nAxiom, oparta m.in. na skryptach i konektorach REST/API, pozwala łączyć procesy i aplikacje z zewnętrznymi usługami. Dotyczy to również rozwiązań AI, dzięki czemu organizacja może korzystać z wybranego dostawcy, np. Azure OpenAI, lub własnego modelu. Nie musi więc budować całego środowiska wokół jednego rozwiązania AI, a sposób wykorzystania sztucznej inteligencji może zmieniać się wraz z potrzebami organizacji i rozwojem technologii.

Podsumowanie 

AI First nie polega na wdrażaniu sztucznej inteligencji wszędzie tam, gdzie jest to technologicznie możliwe. Chodzi o świadome projektowanie procesów i sposobu działania organizacji z uwzględnieniem tego, gdzie AI może realnie wesprzeć firmę, pracowników i podejmowanie decyzji. Przewagę zyskają nie te firmy, które wykorzystają AI w największej liczbie obszarów, lecz te, które najlepiej dopasują jej zastosowanie do własnego modelu biznesowego. O wartości AI decyduje więc nie skala samego wdrożenia, ale jego dopasowanie do rzeczywistych potrzeb firmy.

Sprawdź możliwości AI w nAxiom oraz dowiedz się, czy Twoja organizacja jest gotowa na jej wdrożenie? 

Skontaktuj się z nami

FAQ

1. Czym różni się podejście AI First od tradycyjnego wdrażania AI?

AI First zakłada uwzględnienie możliwości sztucznej inteligencji już na etapie projektowania procesów i rozwiązań biznesowych. Nie chodzi więc o dodanie AI do gotowego rozwiązania, ale o rozważenie jej zastosowania jako jednego z punktów wyjścia do projektowania sposobu działania organizacji.

2. Czy AI First oznacza, że AI będzie podejmować decyzje za pracowników?

Nie. AI może wspierać analizę informacji, przygotowywać rekomendacje i usprawniać realizację zadań, ale odpowiedzialność za decyzje biznesowe pozostaje po stronie człowieka.

3. Od czego zacząć budowanie strategii AI w organizacji?

Punktem wyjścia powinny być cele i potrzeby biznesowe. Następnie warto przeanalizować wybrane procesy, ocenić gotowość organizacji i wskazać te zastosowania AI, które mogą przynieść największą wartość.

4. Jak nAxiom wspiera wykorzystanie AI w biznesie?

nAxiom pozwala budować i automatyzować procesy biznesowe oraz integrować z nimi zewnętrzne modele AI. Dzięki temu AI może zostać wykorzystana jako element konkretnego procesu, a nie funkcjonować jako niezależne narzędzie.

5. Czy nAxiom pozwala korzystać z różnych modeli AI?

Tak. Otwarta architektura integracyjna nAxiom pozwala łączyć procesy i aplikacje z zewnętrznymi rozwiązaniami AI. Organizacja może dzięki temu korzystać zarówno z usług takich jak Azure OpenAI, jak i z własnego modelu, bez konieczności zamykania się na jedno rozwiązanie.