Pomagamy klientom przekształcić inwestycje w AI w silnik biznesowy ich organizacji

O tym, jakie są kluczowe składniki i czego powinniśmy się nauczyć z pierwszych wdrożeń AI w naszym codziennym życiu rozmawiamy z dr Igą Sikorską, Consult Partner, Data&AI Expert oraz Michałem Zajączkowskim, Dyrektorem Zarządzającym w Kyndryl Poland.

Sztuczna inteligencja (AI) stała się jednym z kluczowych elementów transformacji biznesowej. W dyskusjach o wdrażaniu rozwiązań opartych na AI najczęściej koncentrujemy się na modelach AI, ale to tylko jeden z elementów niezbędnego środowiska IT.

Iga Sikorska (I.S.): To bardzo trafne pytanie, ponieważ rozmowa często zatrzymuje się na modelu, a to zaledwie wierzchołek góry lodowej. Modele AI są ważne, ale nie mogą działać w oderwaniu od reszty. Skuteczne wdrażanie AI wymaga pełnego ekosystemu, który wspiera te modele i zapewnia, że dostarczają one realnej wartości biznesowej.

Pierwszym elementem projektu AI są dane. Dane wysokiej jakości, dostępne i zgodne z przepisami, stanowią fundament każdej inicjatywy AI. Rozwiązanie AI jest tak dobre, jak dane, które je zasilają. Bez odpowiedniego zarządzania danymi nawet najbardziej zaawansowane modele zawiodą i szybko stracą na dokładności. Obecnie wyzwania w obszarze danych przesuwają się z kwestii integracji źródeł i spójności danych w kierunku zarządzania źródłami i treścią. Ostatecznie determinuje to rezultat oraz jego odbiór i postrzeganą użyteczność.

W kontekście operacjonalizacji AI kluczowa jest kontrola treści zasilających modele, ich pochodzenia i jakości merytorycznej. To kolejny poziom złożoności, wykraczający poza obszar IT. W Polsce, gdzie branże, takie jak bankowość, ubezpieczenia czy ochrona zdrowia, są silnie regulowane, zarządzanie danymi oznacza nie tylko wymóg techniczny, lecz także prawny i etyczny. Organizacje muszą zapewnić, że dane są dokładne, bezpieczne i przetwarzane zgodnie z RODO oraz lokalnymi regulacjami.

Drugim elementem wdrożenia narzędzi AI jest infrastruktura. Zadania AI są wymagające. Potrzebują unowocześnionych, skalowalnych, cyfrowych fundamentów, które potrafią orkiestrować i monitorować złożone środowiska. Oznacza to architektury hybrydowe, łączące systemy on-premises z możliwościami chmury publicznej. Daje to firmom elastyczność i odporność.

W Kyndryl obserwujemy, że polskie przedsiębiorstwa coraz częściej wdrażają strategie chmury hybrydowej. Chcą zyskać zwinność chmury bez utraty kontroli i zgodności z przepisami.

Wspominałaś też o zgodności z regulacjami, a więc i bezpieczeństwie danych.

I.S.: Stanowią one trzeci filar udanego projektu wykorzystania sztucznej inteligencji. AI niesie nowe zagrożenia, od obaw o prywatność danych po stronniczość algorytmiczną. W sektorach regulowanych w Polsce te ryzyka mogą mieć poważne konsekwencje. Dlatego bezpieczeństwo musi być wbudowane na każdym poziomie stosu AI – od przepływów danych po wdrożenie modeli. Aby wdrożenie było udane, a sztuczna inteligencja użyteczna, kluczowe znaczenie mają bezpieczeństwo oraz możliwość zarządzania całościowymi procesami wykorzystania rozwiązania w aplikacjach biznesowych.

Kolejny ważny czynnik to integracja. Sztucznej inteligencji nie można doczepić do istniejących procesów pracy na zasadzie dodatku, i oczekiwać, że przyniesie ona zakładane korzyści biznesowe. To wymaga przemyślenia przebiegu pracy i zapewnienia, że narzędzia AI płynnie współdziałają z istniejącymi systemami.

Na końcu kluczowe jest zaufanie. Doświadczenia z pierwszych wdrożeń pokazują, że przejrzystość i wyjaśnialność przyspieszają adaptację. Ludzie muszą rozumieć, jak AI podejmuje decyzje. W Polsce sukcesy notuje się m.in. w predykcyjnym utrzymaniu ruchu w produkcji czy wykrywaniu nadużyć w bankowości, ale najważniejsza lekcja brzmi: stopniowe skalowanie i podnoszenie kompetencji pracowników są kluczowe dla trwałego postępu.

Organizacje, które zaczynają małymi krokami, uczą się i dopiero potem rozwijają skalę, odnoszą większy sukces niż te, które próbują wdrożyć AI wszędzie, jednocześnie. Ważnym czynnikiem pozwalającym przełamać barierę między inwestycją w AI a osiągnięciem pozytywnego zwrotu z niej jest zmiana kultury biznesowej i adaptacja AI na poziomie firmy.

Jak wspomniała Iga, dla firm, szczególnie tych z sektorów regulowanych, kluczowe jest przestrzeganie obowiązujących przepisów i zarządzanie ryzykiem, zwłaszcza w kontekście przetwarzania danych, czyli AI Governance. Czym ono jest?

Michał Zajączkowski (M.Z.): Powiedziałbym, że zarządzanie sztuczną inteligencją stanowi fundament użyteczności i wdrażania rozwiązań AI, wspierając ich odpowiedzialne i bezpieczne wykorzystanie. Od minimalizowania uprzedzeń, przez zwiększanie zaufania do wyników, aż po zapewnienie udziału człowieka w procesie decyzyjnym. Wszystkie te elementy są niezbędnymi składnikami zarządzania, które przyczyniają się do efektywności rozwiązań AI.

AI Governance to nie tylko zabezpieczenie, to także strategiczny motor odpowiedzialnej innowacji na dużą skalę. W Kyndryl ten proces obowiązuje na każdym etapie. Nasi klienci działają bowiem w środowiskach o krytycznym znaczeniu, gdzie zaufanie i zgodność są kluczowe. Podchodzimy do AI Governance przez pryzmat kompleksowego Systemu Zarządzania AI. Definiuje on polityki, procesy i odpowiedzialność na każdym etapie cyklu życia – od pomysłu po wdrożenie. Każdy przypadek użycia AI przechodzi opartą na ryzyku ocenę i proces zatwierdzania. Ma to zapewnić zgodność z zasadami Odpowiedzialnego AI – Responsible AI, w tym rzetelnością, niezawodnością, prywatnością, bezpieczeństwem, inkluzywnością, przejrzystością i odpowiedzialnością.

Ta struktura zapewnia nadzór przez komitety AI Governance monitorujące standardy etyczne i wydajność operacyjną. Umożliwia dostosowanie do globalnych i lokalnych regulacji, jak RODO czy branżowe wymogi finansowe i zdrowotne. Każda inicjatywa jest dokumentowana w naszym AI System Inventory, co czyni ją audytowalną i stale monitorowaną pod kątem stronniczości, bezpieczeństwa i zgodności. Ryzykami zarządzamy proaktywnie, rozwiązując kwestie algorytmicznej stronniczości, prywatności czy odporności operacyjnej, zanim pojawią się problemy.

Dla sektorów regulowanych governance nie jest opcją, to biznesowa konieczność. Bez niego AI szybko może stać się obciążeniem, nie atutem. Z Kyndryl organizacje zyskują ramy i nadzór niezbędne do odpowiedzialnego wprowadzania innowacji, osiągania efektu skali i budowania zaufania do każdego rezultatu.

Jak ważna jest zmiana procesowa przy wdrażaniu narzędzi AI, zwłaszcza Agentic AI? Kamil Konikiewicz, dyrektor obszaru Data & AI w Allegro w rozmowie ze mną zauważył, że większość organizacji – z procesami sięgającymi 15–20 lat wstecz – nie jest na nie gotowa…

M.Z.: Agentowe AI to ogromna zmiana, ale nie można jej po prostu nałożyć na procesy powstałe dekady temu. Te systemy planują, decydują i działają autonomicznie. Sztywne, manualne procesy ograniczą ich potencjał.

Organizacje muszą kompleksowo przemyśleć swoje procesy, nie tylko je zautomatyzować, lecz także przeprojektować sposób wykonywania pracy i zaangażować w te działania pracowników i klientów. Przykładowo, wdrożenie AI do zarządzania zapasami w polskim handlu detalicznym może wymagać zmian w zakupach, logistyce czy relacjach z dostawcami. Zarządzanie zmianą jest kluczowe. Pracownicy potrzebują szkoleń, a interesariusze jasności co do wartości i mierzalnych korzyści transformacji.

Polska daje ogromne szanse na modernizację i innowacje. Wiele firm jest w punkcie, w którym przemyślenie procesów może odblokować nowy poziom efektywności, odporności i konkurencyjności. Mogą skorzystać z naszej Struktury Agentów AI – Agentic AI Framework – oraz usług zarządzania zmianą i projektowania doświadczeń.

Kyndryl wspiera klientów we wdrażaniu agentowego AI na szeroką skalę, aby osiągać korzyści biznesowe, takie jak mapowanie procesów, identyfikowanie punktów krytycznych, przekwalifikowywanie zespołów oraz wdrażanie agentów AI poprzez inżynierię platform i zarządzanie – wszystko to opiera się na zasadach Odpowiedzialnej Sztucznej Inteligencji. Ma też na celu wspieranie współpracy ludzi z AI.

Każdy przypadek użycia jest oceniany pod kątem rzetelności, przejrzystości i bezpieczeństwa, umożliwiając dostosowanie do regulacji jak RODO. To proces rozłożony w czasie, ale taki, który pozwala organizacjom stać się liderami w dynamicznie rozwijającej się gospodarce cyfrowej.

Jak należy podejść do procesu zarządzania i wdrażania narzędzi AI w firmie? Na co zwrócić uwagę, realizując takie projekty?

I.S.: Wdrożenie narzędzi AI to nie jest zadanie typu plug-and-play – to strategiczna transformacja, rozpoczynająca się od inżynierii platform. Organizacje potrzebują zunifikowanych platform integrujących dane, aplikacje i mechanizmy bezpieczeństwa, by stworzyć fundament pod AI na dużą skalę. Bez tego projekty AI mogą pozostać odizolowanymi eksperymentami, a nie gotowymi na wdrożenie rozwiązaniami biznesowymi.

Inżynieria platform zapewnia spójność, odporność i skalowalność. Umożliwia automatyzację i obserwowalność – dwa filary trwałego AI. Systemy AI są dynamiczne i złożone; wymagają ciągłego monitorowania wydajności, zgodności i bezpieczeństwa. Dlatego coraz większą popularność zyskuje AIOps, czyli wykorzystanie AI w operacjach IT. AIOps przewiduje problemy, zanim się pojawią, i rozwiązuje je proaktywnie, ograniczając przestoje i poprawiając niezawodność.

Aby sztuczna inteligencja stała się zrównoważona, firmy powinny ujednolicić wzorce wielokrotnego użytku i egzekwować zasady zarządzania przy wszystkich wdrożeniach. W Kyndryl dostarczamy te możliwości przez rozwiązania takie jak Kyndryl Bridge. Zapewnia on jednolity widok operacji oraz zgodność i skalowalność w środowiskach multi-cloud. To podejście zamienia to narzędzie w siłę napędową transformacji, zwiększającą efektywność, odporność i innowacyjność w skali.

Czym jest wspomniany przez Michała Agentic AI Framework i jak wspiera klientów we wdrażaniu agentów AI?

I.S.: Kyndryl Agentic AI Framework to nasze holistycznepodejście, dzięki któremu możemy pomóc klientom przekształcić inwestycje w sztuczną inteligencję z odosobnionych projektów pilotażowych i automatyzacji pojedynczych zadań w podstawowe komponenty ich silnika biznesowego.

Łączy doświadczenie i specjalistyczną wiedzę w zarządzaniu infrastrukturą krytyczną, unikalne możliwości – stanowiące rdzeń Kyndryl Agentic AI Framework, narzędzie do zasilania agentów danymi i kreator agentów – oraz odrębną metodologię konsultacji AI, aby pomóc naszym klientom wielokrotnie skalować i wdrażać agentową sztuczną inteligencję, która wpłynie na działalność biznesową.

To, co wyróżnia tę strukturę, to uwzględnienie zarówno technologii, jak i transformacji organizacyjnej. Właśnie wprowadziliśmy usługi zarządzania zmianą i projektowania doświadczeń, które uzupełniają strukturę. Pomagają klientom przeprojektowywać procesy, szkolić zespoły i wdrażać modele human-in-the-loop (z udziałem człowieka w procesie decyzyjnym – przyp. red.). Dzięki temu Agentowe AI staje się trwałą kompetencją, a nie jednorazowym eksperymentem.

Kyndryl to firma o szerokiej sieci partnerskiej. Jak, z Waszej perspektywy, rozwiązania biznesowe takich firm jak SAP, VMware i wielu innych ewoluują pod kątem adaptacji AI, AIOps lub pokrewnych obszarów?

M.Z.: SAP i VMware dynamicznie dążą do integracji AI. SAP wdraża AI do systemów ERP, oferując predykcyjną analitykę i autonomiczne możliwości. Dzięki temu firmy mogą prognozować popyt, optymalizować łańcuchy dostaw i zarządzać finansami z większą precyzją. VMware wykorzystuje AI do inteligentnego rozmieszczania obciążeń, zwiększania bezpieczeństwa i orkiestracji środowisk multi-cloud. Te możliwości są kluczowe, gdy polskie firmy wdrażają strategie chmury hybrydowej i multi-cloud.

Nasi globalni partnerzy odgrywają kluczową rolę w realizacji potrzeb klientów na różnych etapach ich rozwoju technologicznego. Współpracujemy z nimi, aby tworzyć wspólne rozwiązania w całym ekosystemie, które umożliwiają klientom wdrożenie Kyndryl Agentic AI Framework oraz efektywne integrowanie sztucznej inteligencji z podstawowymi procesami biznesowymi.

Kyndryl Agentic AI Framework – wraz z holistycznym podejściem, które mu towarzyszy – pozwala nam działać elastycznie i sprawnie, dzięki czemu możemy odpowiadać na potrzeby klientów dziś, jutro i w przyszłości, wykorzystując najnowocześniejsze technologie, zarówno pochodzące od naszych partnerów, jak i rozwiązania indywidualne czy współtworzone z klientami.

Ściśle współpracujemy z partnerami, aby zapewnić, że wdrożenie sztucznej inteligencji to nie tylko modernizacja technologiczna, lecz także strategiczna transformacja. Dla polskich przedsiębiorstw modernizujących starsze systemy, takie partnerstwo jest niezbędne. Zapewnia ono dostęp do najlepszych w swojej klasie narzędzi i wiedzy specjalistycznej, gwarantując zgodność i odporność.

Czym jeszcze zajmuje się Kyndryl i jaka jest obecna pozycja firmy na rynku usług IT i technologicznych?

M.Z.: Kyndryl projektuje, buduje, zarządza i modernizuje kluczowe dla funkcjonowania organizacji środowiska hybrydowe IT. Są to systemy, od których nasz świat zależy każdego dnia.

Działając w ponad 60 krajach, jesteśmy w sercu złożonych środowisk IT – chmury hybrydowej, danych i AI, bezpieczeństwa i odporności oraz cyfrowego miejsca pracy. Wnosimy dogłębną wiedzę inżynieryjną i dyscyplinę operacyjną, by utrzymywać kluczowe systemy dostępne, bezpieczne i gotowe na zmiany.

Nasza pozycja na rynku usług technologicznych jest wyjątkowa. Jesteśmy wiodącym na świecie dostawcą usług IT o krytycznym znaczeniu, któremu zaufało tysiące organizacji z różnych branż. W przeciwieństwie do tradycyjnych outsourcerów czy dostawców czystych rozwiązań chmurowych, Kyndryl łączy dogłębną wiedzę na temat infrastruktury z otwartym modelem integracji.

Dzięki Kyndryl Bridge, naszej platformie wspieranej AI, łączymy dane operacyjne w czasie rzeczywistym, automatyzację i wiedzę ekspercką, by pomagać klientom przewidywać, zapobiegać i rozwiązywać problemy oraz przyspieszać transformację.

Współpracujemy z czołowymi hyperscalerami chmurowymi i innowatorami technologicznymi, zachowując jednocześnie niezależność od dostawców. Dzięki temu klienci mogą integrować najlepsze w swojej klasie rozwiązania, przy zachowaniu spójnego zarządzania i jakości usług.

Nasze podejście opiera się na zasadach odpowiedzialnej sztucznej inteligencji oraz formalnych ramach zarządzania. Zapewnia to, że każda inicjatywa w zakresie sztucznej inteligencji jest bezpieczna, zgodna z zasadami i dostosowana do wyników biznesowych.

W skrócie, Kyndryl to zaufany operator i partner transformacyjny dla firm, dla których awaria nie wchodzi w grę. Pomagamy klientom modernizować się przy ograniczeniu zakłóceń, odpowiedzialnie wprowadzać innowacje i osiągać efekty na dużą skalę.