19 lutego 2026
Dyskusja pokazała zmianę tonu w rozmowie o AI. Jeszcze niedawno w centrum uwagi były możliwości technologii. Dziś coraz częściej mówi się o tym, jak ją włączyć w istniejące procesy i jak uniknąć kosztownych błędów.
Uczestnicy zgodzili się, że przejście od testów do trwałej integracji AI to dziś problem strategiczny, a nie (wyłącznie) techniczny. Implementacje, które nie są wpisane w mapę procesów i nie mają mechanizmów ciągłego utrzymania, szybko tracą użyteczność. W debacie przebijała się myśl, że AI wymaga cyklicznego zarządzania cyklem życia produktu – od danych, przez model, aż po nadzór człowieka.
Na spotkaniu podkreślono wagę oczekiwań wobec systemów wspierających pracę zespołów. Należą do nich przed wszystkim:
Uczestnicy zwracali uwagę na rosnący problem „Shadow AI” – samodzielnego korzystania z narzędzi poza oficjalnymi procedurami. Zjawisko to wynika m.in. z ludzkiej skłonności do upraszczania i szukania szybkich rozwiązań, co prowadzi do omijania formalnych ścieżek i do potencjalnych wycieków danych. W praktyce przywołano przykłady, gdzie modele uczone na niekontrolowanych wejściach uczyniły dane firmowe podatnymi na odkrycie przez konkurencję. Wskazywano, że same blokady techniczne nie wystarczą – konieczne są szkolenia i dostarczenie pracownikom bezpiecznych, wygodnych narzędzi.
W dyskusji zaproponowano czterostopniowy schemat dojrzałości adopcji AI w organizacji:
Największym wyzwaniem nie jest samo przejście do kolejnego etapu, lecz utrzymanie kontroli nad ryzykiem i odpowiedzialnością. Autonomia bez precyzyjnych ram szybko prowadzi do chaosu organizacyjnego.
Coraz wyraźniej wybrzmiewa potrzeba twardych rozliczeń. Wskazywano przykłady procesów, w których wieloetapowa weryfikacja odpowiedzi generowanych przez AI – połączona z kosztami mocy obliczeniowej – podnosi całkowity koszt operacji. W niektórych przypadkach oszczędność czasu nie przekłada się wprost na oszczędność finansową.
Dlatego rekomendowane podejście to mierzenie konkretnych efektów: skrócenia czasu realizacji, redukcji błędów, poprawy konwersji czy wzrostu produktywności. Bez jasno określonych KPI AI pozostaje projektem innowacyjnym, ale niekoniecznie biznesowym.
Choć technologia staje się coraz bardziej autonomiczna, odpowiedzialność za decyzje pozostaje po stronie ludzi. Firmy muszą określić, gdzie kończy się automatyzacja, a zaczyna nadzór. W wielu branżach możliwość kontaktu z człowiekiem może nawet zyskać na wartości jako element jakości obsługi.
Spotkanie „FOCUS ON AI” pokazało, że 2026 r. może być momentem przejścia od fazy testów do fazy operacyjnej dyscypliny. AI nie jest już eksperymentem. Staje się elementem infrastruktury biznesowej – i jak każda infrastruktura wymaga zarządzania, kontroli kosztów oraz stałej aktualizacji.
Cykl spotkań „FOCUS ON” nastawiony jest na wymianę wiedzy, inspirację oraz wspólne poszukiwanie rozwiązań dla wyzwań branżowych. W planach Pro Progressio są kolejne spotkania, które będą koncentrować się na najbardziej kluczowych dla sektora nowoczesnych usług dla biznesu obszarach.
Powrót do listy aktualności