PERSPEKTYWA
Od wczesnego wpływu do długotrwałych korzyści.
Inteligentna infrastruktura, której potrzebujesz, aby uwolnić korzyści, które zapewnia AI
5-minut
27 marca 2026
W skrócie
- Organizacje czerpią większe korzyści z inwestycji w AI, gdy udaje im się zamienić wczesne sukcesy w coś trwałego i powtarzalnego.
- AI rozwija się, gdy czyste, zarządzane dane i wspólne przepływy pracy pozwalają inteligencji kierować się tam, gdzie jest potrzebna.
- Modele operacyjne, które uwzględniają zarządzanie AI, role i prawa decyzyjne, przekładają się na stabilne dobre wyniki w całej firmie.
Budowa fundamentów potrzebnych do skalowania AI w całym przedsiębiorstwie
Powszechne pilotażowe rozwiązania AI stawiają przed liderami trudne pytanie: jak zmienić mniejsze obszary wpływu na wartość dla całego przedsiębiorstwa. Odpowiedzią nie jest kolejny model. Jest nią stworzenie inteligentnej infrastruktury — zarządzanych danych, jasno określonej logiki decyzyjnej i skodyfikowanych przepływów pracy, chmurowej architektury modularnej i kadry pracowniczej gotowej na przyszłe wyzwania — która pozwoli w pełni wykorzystać potencjał AI.
Przeszkodą nie okazała się ambicja, a gotowość systemowa
Jak wynika z badania Accenture Pulse of Change, prawie 90% organizacji planuje zwiększyć inwestycję w AI w 2026 r., a większość z nich uważa ten obszar za czynnik napędzający wzrost przychodów. Mimo to tylko 21% przyznaje, że przekształca swoje kompleksowe procesy, umieszczając w ich centrum AI.
Bazując na naszym doświadczeniu, na które składa się około 6000 interakcji z AI, zidentyfikowaliśmy obszary tworzące rosnącą wartość.
Pięć czynników kształtujących to, w jaki sposób AI zapewnia wartość dla przedsiębiorstwa
01
Finansowy wpływ AI w czasie: dlaczego wartość przychodzi później
Dlaczego to ważne
Wiele firm notowało szybkie sukcesy, po których następowała stagnacja. Wczesne etapy charakteryzują się kolejnymi działaniami mającymi na celu wyczyszczenie danych oraz naprawienie procesów, więc upływają pod znakiem umacniania, a nie konfliktu.
Po trwającym ponad rok programie pilotażowym, które przynosił minimalne efekty, duży regionalny bank wdrożył praktyczny plan działań łączący jedenaście priorytetowych przepływów pracy w ujednoliconą warstwę inteligencji, która znajduje się na szczycie ich stosu technologii w 18–36-miesięcznym horyzoncie czasowym. Rezultaty tych działań są coraz lepsze, a prognozy jasno wskazują na namacalne zyski.
Podjęcie działań
Traktuj AI jak wieloletni projekt całej firmy, a nie jak eksperyment, który ma przynieść efekty po jednym kwartale.
- Koordynuj programy tak, aby wzajemnie się wspierały, i łącz ich wyniki, zamiast traktować je jak osobne byty. Skoncentruj działania liderów wyższego szczebla wokół wspólnych ambicji z jasno określonymi oczekiwaniami dotyczącymi wyników i prawami decyzyjnymi.
- Kontynuuj inwestycje dotyczące określonych inicjatyw na tyle długo, aby móc czerpać z nich korzyści. Stwórz strukturalny mechanizm zamieniający początkowe korzyści w kapitał przeznaczany na wzmacnianie fundamentów w obszarze danych, technologii i procesów.
- Wyznacz pragmatyczne cele dotyczące wartości, aby zbudować dynamikę. Wczesne sukcesy mają znaczenie, jako że zwiększają pewność siebie, wzmacniają ambicje i budują dynamikę.
02
Gotowość operacyjna: bariera hamująca rozwój AI
Dlaczego to ważne
Około 70% budżetów technologicznych nadal obsługuje stare systemy, które spowalniają przepływ informacji. Decyzje często zapadają w mailach i na podstawie intuicyjnych osądów, a więc w obszarach wymykających się skalowaniu przez AI.
Firma Ecolab, globalny lider w zakresie usług związanych z oczyszczaniem wody i higieną, przekształca swoje procesy „Lead to Cash” za sprawą agentów użytkowych i zarządzających oraz superagentów łączących sprzedaż, realizację i rozliczenia.
Podjęcie działań
Gotowość operacyjna determinuje to, czy AI przynosi coraz większą wartość, czy wyhamowuje po kilku obiecujących rozwiązaniach pilotażowych.
- Skodyfikuj kompleksowe procesy, aby AI mogła działać niezawodnie na dużą skalę. Zasady dotyczące podejmowania decyzji, ścieżki dotyczące wyjątków i instrukcje procesowe, które istnieją poza formalnymi systemami, należy zidentyfikować i zdigitalizować. Agenci AI nie są w stanie zautomatyzować czegoś, czego nie rozumieją.
- Zastosuj odpowiednią formę AI do pracy, która uwalnia kluczową wartość. Unikaj stosowania agentowej AI do zadań, w których lepiej sprawdzi się automatyzacja. Korzystaj z inteligentnych agentów tylko tam, gdzie ich rozumowanie jest naprawdę niezbędne.
- Patrz poza własne ściany. W wiele krytycznych procesów zaangażowani są dostawcy upstream i partnerzy downstream. Dopóki te interakcje nie zostaną kompleksowo ustrukturyzowane i zdigitalizowane, AI nie będzie w stanie analizować pracy poza Twoimi czterema ścianami.
03
Mocne fundamenty: klucz do przyspieszenia wyników
Dlaczego to ważne
Organizacje osiągające najlepsze wyniki inwestują mniej w „kolejny model”, a więcej w warunki, których potrzebuje dowolny model: zarządzane, semantycznie spójne dane, nowoczesną chmurę wspieraną przez AI, odpowiedzialnie wykorzystywane zabezpieczenia i zmodyfikowane przepływy pracy.
Bank NatWest Group zastąpił fragmentaryczne systemy jedną platformą danych dla całego banku. Bank tworzy zaufany rynek danych, który zapewnia każdej części organizacji zarządzane dane w czasie rzeczywistym, które mają kluczowe znaczenie dla lepszego funkcjonowania codziennego procesu podejmowania decyzji i bardziej spersonalizowanych usług dla ponad 20 milionów klientów.
Podjęcie działań
Jakość kontekstu przekłada się na jakość wyników. W pierwszej kolejności zadbaj o unifikację i semantyczną spójność danych, aby agenci i analitycy mogli bazować na tym samym źródle prawdy.
- Stwórz środowiska chmurowe gotowe do pracy z AI, aby osiągać jak największe korzyści. Najszybciej rozwijające się firmy migrują w kierunku modularnych architektur opartych na chmurze, które obsługują uczucie maszynowe, generatywną AI i agentową koordynację na tych samych fundamentach.
- Dostarczaj zrozumiałe dane, aby zapewniać spójny kontekst wymagany dla pewnego skalowania AI. Organizacje, które generują duże korzyści dzięki AI, są znacznie bardziej skłonne, aby utrzymywać spójną strategię danych oraz inwestować w zastrzeżone zestawy danych wysokiej jakości.
- Traktuj zarządzanie oraz bezpieczeństwo jak absolutne priorytety. Tworzenie odpornych systemów AI wymaga, aby bezpieczeństwo było ich integralnym elementem. Chodzi o automatyczne zarządzanie, wiele ścieżek walidacji przypadków użycia, ciągłe obserwowanie modeli i rygorystyczne testy bezpieczeństwa, które odzwierciedlają rzeczywiste okoliczności ataku.
04
Imperatyw umiejętności: ludzie i technologia dokonują transformacji ramię w ramię
Dlaczego to ważne
Ludzie, a nie technologia, odgrywają kluczową rolę w transformacji firm. Mimo to tylko jedna trzecia kadry kierowniczej twierdzi, że strategia dotycząca talentów w ich firmie jest w pełni zintegrowana ze strategią dotyczącą AI. Choć ponad 40% organizacji dba o podnoszenie kwalifikacji swoich pracowników, mniej niż 10% przekształca ich role.
Czołowa firma świadcząca usługi finansowe zmapowała pracę do poziomu zadań i odkryła, że przesunięcie powtarzalnego przetwarzania danych do agentów AI może uwolnić nawet 30% czasu, który pracownicy mogą poświęcać na zadania wymagające kreatywności i ludzkiego osądu.
Podjęcie działań
Potrzebny jest system umiejętności, który priorytetowo traktuje trzy kluczowe aktywności: nabywanie umiejętności, ewolucję ról i odejście od uwzględniania ludzi „w pętli” na rzecz zdecydowanego przekazywania im dowodzenia.
- Inwestuj w szkolenia i przekwalifikowanie. Czołowe organizacje traktują rozwijanie umiejętności jako część codziennych aktywności — zamiast polegać na epizodycznych programach szkoleniowych, włączają nieustanną naukę bezpośrednio do zadań wykonywanych w ramach pracy.
- Dopasuj nowe role oraz opisy stanowisk do nowych celów i potrzeb biznesowych. Transformatorzy talentów integrują swoje strategie talentów z planami dotyczącymi AI i technologii, identyfikując nowe role i przenosząc pracowników tam, gdzie są najbardziej potrzebni i mogą rozwijać swoje umiejętności.
- Przekazuj dowodzenie ludziom. Gdy ludzie mają zaufanie do technologii i czują się pewnie, używając jej do realizowania celów biznesowych i rozwijania swoich karier zawodowych, mogą identyfikować i wykorzystywać nowe sposoby tworzenia wartości przy użyciu systemów AI.
05
Model operacyjny AI: architektura gotowa na przyszłe wyzwania ma kluczowe znaczenie
Dlaczego to ważne
AI nie jest w stanie skalować wewnątrz modelu operacyjnego istniejącego przed wdrożeniem AI. Dopóki te systemy nie zostaną zmodyfikowane, AI będzie niczym samochód sportowy na drodze, która nie pozwala mu się rozpędzić.
Po ujednoliceniu danych, zmodyfikowaniu przepływów pracy, wzmocnieniu zarządzania i restrukturyzacji ról czas potrzebny na zatwierdzanie pożyczek w BBVA skrócił się z dni do godzin, poprawiła się też personalizacja usług, a predykcyjne kanały cyfrowe zaczęły przyciągać miliony nowych klientów. Ten przełom nie dokonał się jednak za sprawą lepszych algorytmów, a modelu operacyjnego zdolnego do absorbowania inteligencji na dużą skalę.
Podjęcie działań
Organizacje muszę ulepszyć zarządzanie, prawa decyzyjne, architekturę i finansowanie, aby dotrzymać kroku inteligentnym systemom.
- Twórz modele operacyjne z myślą o świecie AI. Model operacyjny AI gotowy na przyszłe wyzwania wymaga, aby organizacja pozwalała liderom biznesowym, działom korporacyjnym i zespołom ds. technologii traktować go jak kompetencję obejmującą całe przedsiębiorstwo, a nie eksperyment jednego departamentu.
- Kupuj, buduj i wzmacniaj partnerów ekosystemu. Aby przyspieszyć modernizację architektury, której wymaga AI, organizacje technologiczne muszą działać wspólnie z partnerami ekosystemu, aby mieć dostęp do talentów, wykorzystywać specjalistyczne narzędzia i razem z nimi tworzyć innowacje.
Trzy fazy wytyczające ścieżkę do wartości
Droga od eksperymentów do wartości dla całej organizacji ma trzy odsłony: silosową AI sprawdzającą i diagnozującą sytuację, strukturalną AI budującą system z myślą o skalowaniu oraz systemową AI wdrażającą inteligencję w centrum przedsiębiorstwa.
- Silosowa AI: Wzrosty produktywności są widoczne w wielu obszarach (często są to działy wspierające), ale postęp jest hamowany przez fragmentaryczne dane, doraźne zarządzanie oraz słabe połączenia pomiędzy poszczególnymi elementami. Wykorzystaj tę fazę, aby szybko zdobyć wiarygodność i zdiagnozować blokujące elementy, modernizując priorytetowe domeny danych, ustanawiając wspólne zarządzanie biznesowo-technologiczne i rozpoczynając transformację talentów.
- Strukturalna AI: W miarę jak firmy budują architekturę korporacyjną oraz modele operacyjne z myślą od skalowaniu, AI przestaje być eksperymentem, a staje się instytucjonalną funkcjonalnością. Organizacje, które uwzględniają takie kluczowe czynniki, jak przywództwo zorientowane na wartość, umiejętności, rdzeń cyfrowy, odpowiedzialną AI czy nieustanny rozwój, mają o wiele większe szanse na skalowanie przypadków użycia o wysokiej wartości.
- Systemowa AI: W tej fazie firmy łączą technologiczną biegłość z głębokimi zmianami dotyczącymi strategii talentów, kształtu ról i zachowania liderów. Inteligencja zostaje wdrożona w centrum przedsiębiorstwa. Traktują transformację jak stałą funkcjonalność, a nie jednorazową zmianę.
Wartość AI ma charakter kumulatywny
Wczesne sukcesy budują pewność siebie, ale to strukturalna i systemowa AI determinują tempo, trwałość i wielkość wartości dla przedsiębiorstwa. Organizacje modernizujące dane, przepływy pracy, platformy, zarządzanie i talenty w ramach jednej spójnej wizji odchodzą od rozproszonego progresu na rzecz powtarzalnego modelu umożliwiającego skalowanie AI. Firmy, które się nie rozwijają, cały czas wdrażają wyrafinowane modele do środowisk, które nie są w stanie ich obsługiwać, co nie przynosi efektów w postaci zysków.
Firmy, które już teraz łączą ze sobą te fundamenty i ruszają do działania, będą liderami w zakresie operacji opartych na AI w kolejnej dekadzie.
