Kiedy to ma sens

Automatyzacja AI ma sens wtedy, gdy da się wskazać jeden, konkretny proces operacyjny, którego koszt lub czas realizacji rośnie szybciej niż budżet czy zdolność zatrudnienia. Pracujemy nad jednym, zdefiniowanym procesem naraz, na przykład przetwarzaniem dokumentów przychodzących, kwalifikacją leadów, obsługą klienta na pierwszej linii albo raportowaniem wewnętrznym.

Adopcja automatyzacji procesów w polskich firmach jest wciąż niska. W 2025 roku technologie automatyzujące procesy wykorzystywało 2,9% przedsiębiorstw w Polsce, wobec 2,6% rok wcześniej. Sam ten fakt jest sygnałem okazji. Badanie PARP i BKL objęło pracodawców z 12 branż o największym potencjale wdrażania AI, a nie przekrój całej gospodarki.

Wśród firm, które już wdrożyły AI, automatyzację procesów jako wdrożoną technologię wskazało 23%. Osobno, wśród firm, które AI jeszcze nie wdrożyły, ale planują takie wdrożenie, automatyzację procesów jako element tego planu wskazało 18%; podstawą obu odsetków jest n=802, czyli firmy wdrażające AI oraz planujące wdrożenie lub widzące jego potencjał. To dwie różne populacje firm.

Prace mogą obejmować pojedynczy dział albo pojedynczy proces rozciągnięty na kilka działów, jeśli dokumenty i decyzje przechodzą przez wspólny punkt przekazania.

Budujemy sami, opierając się na doświadczeniu z własnych systemów AI działających produkcyjnie.

Jak przebiega

Praca zaczyna się od wskazania kandydata. To proces, którego koszt lub czas realizacji jest mierzalny i rośnie. Tam, gdzie klient nie ma jeszcze zmapowanych procesów kandydujących, audyt gotowości AI jest krokiem zerowym, bo pokazuje, gdzie w organizacji jest największa rozbieżność między obciążeniem ludzi a możliwością automatyzacji.

Projektujemy rozwiązanie z nadzorem ludzkim i progiem eskalacji wbudowanym od początku projektu. Zanim automatyzacja trafi do produkcji, przechodzi przez bramkę governance, czyli klasyfikację ryzyka, ustalenie, kto ma prawo zakwestionować wynik systemu, i plan reakcji na wypadek błędu. Zarząd najczęściej chce wiedzieć, kto odpowiada za wynik, zanim system ruszy produkcyjnie, dlatego bramka governance jest częścią tego wdrożenia.

Wdrożenie kończy się w środowisku produkcyjnym klienta, z dokumentacją techniczną i krótkim planem adopcji, który określa, kto z tego korzysta, jak mierzymy efekt, i co dokładnie dzieje się, gdy system się myli. Po wdrożeniu monitorujemy wyniki w pierwszych tygodniach pracy systemu, żeby wychwycić przypadki, w których automatyzacja nie radzi sobie z nietypowym wariantem procesu, zanim stanie się to widoczne dla klientów końcowych.

Co Państwo otrzymują

Otrzymują Państwo działającą automatyzację w środowisku produkcyjnym klienta. Do tego dokumentację techniczną wystarczającą do dalszego utrzymania oraz plan adopcji, bo sama technologia rzadko decyduje o sukcesie takiego projektu. Dokumentacja obejmuje architekturę rozwiązania, zależności od istniejących systemów oraz instrukcję postępowania w przypadku awarii, tak by zespół klienta mógł przejąć utrzymanie bez udziału zewnętrznego dostawcy.

Badania z rynków anglojęzycznych pokazują skalę możliwego efektu, choć te liczby dotyczą populacji spoza Polski i nie ekstrapolujemy ich wprost na polskie MŚP. W eksperymencie na 5 179 agentach obsługi klienta dostęp do asystenta AI zwiększył produktywność średnio o 14%, a wśród nowicjuszy o 34%, przy minimalnym wpływie na pracowników najbardziej doświadczonych. W innym badaniu, na próbie 444 profesjonalistów wykonujących zadania pisarskie, dostęp do generatywnej AI skrócił czas realizacji zadania o 37%.

Wśród małych i średnich firm w siedmiu krajach OECD, dla jednej trzeciej przedsiębiorstw korzystających z generatywnej AI zaobserwowano zmniejszone obciążenie pracą personelu. Traktujemy te liczby jako przykładowy, orientacyjny zakres skali efektu. Nie traktujemy ich jako obietnicy wyniku dla konkretnej organizacji.

Dane i bezpieczeństwo

Przed rozpoczęciem prac ustalamy pisemnie, gdzie dane są przetwarzane i jacy podprocesorzy biorą udział w rozwiązaniu. Umowę powierzenia przetwarzania danych ustalamy na starcie, jako standardowy element wdrożenia. Dane klienta nie są wykorzystywane do trenowania modeli.

Warstwę modelową dostarczają nazwani dostawcy zewnętrzni, a warstwa aplikacyjna, integracja z systemami klienta i nadzór nad wynikiem są naszą własną pracą. Planujemy z góry, co się dzieje, gdy dostawca wycofuje albo zmienia wersję modelu bazowego, żeby taka zmiana nie zaskoczyła środowiska produkcyjnego. Termin od 6 do 12 tygodni obejmuje pracę po naszej stronie; przegląd bezpieczeństwa i zarządzanie zmianą po stronie klienta planujemy razem już na spotkaniu startowym.

Czego nie robimy

Nie sprzedajemy godzin programistów jako osobnego produktu ani cudzego gotowego narzędzia przemianowanego pod naszą marką bez żadnej pracy własnej. Nie wdrażamy automatyzacji z pominięciem bramki governance. Klasyfikacja ryzyka i nadzór ludzki są obowiązkowym elementem każdego projektu. Nie obiecujemy konkretnej kwoty oszczędności. Każdy efekt kosztowy zależy od skali i specyfiki procesu, więc podajemy go w formie zakresu orientacyjnego.

Następny krok

Jeśli mają Państwo już zmapowany proces kandydujący do automatyzacji, właściwym krokiem jest rozmowa 30-minutowa przez formularz kontaktowy, prowadzona przez Google Meet. Jeśli nie, audyt gotowości AI jest krokiem zerowym, który pokaże, który proces w organizacji jest najlepszym kandydatem. Wycena następuje po rozmowie i zależy od złożoności integracji.