APG Systems

Umów spotkanie

Audyt gotowości do wdrożenia AI

Ocena danych, procesów, technologii i przygotowania organizacji

Sztuczna inteligencja może pomóc firmie automatyzować powtarzalne działania, szybciej analizować informacje, usprawniać obsługę klientów, wspierać pracowników i podejmować trafniejsze decyzje. Sam zakup narzędzia AI lub dostęp do nowoczesnego modelu językowego nie gwarantuje jednak sukcesu.

Skuteczne wdrożenie wymaga odpowiedniego przygotowania organizacji. Firma powinna posiadać dane właściwej jakości, uporządkowane procesy, odpowiednie systemy informatyczne, jasno określone cele biznesowe oraz osoby odpowiedzialne za wdrożenie i późniejsze utrzymanie rozwiązania.

Audyt gotowości do wdrożenia AI pozwala sprawdzić, czy takie warunki są już spełnione.

W APG Systems analizujemy organizację z perspektywy biznesowej, procesowej, technologicznej i organizacyjnej. Oceniamy nie tylko, czy firma posiada potrzebne dane i systemy, lecz także czy potrafi bezpiecznie, odpowiedzialnie i opłacalnie wykorzystać sztuczną inteligencję.

Tego rodzaju ocenę określa się często terminem AI Readiness, czyli gotowością organizacji do wdrożenia i rozwijania rozwiązań AI. Jednym z jej kluczowych elementów jest właściwe zarządzanie danymi, określane branżowo jako Data Governance.

Rezultatem audytu jest nie tylko diagnoza obecnej sytuacji. Firma otrzymuje również praktyczne rekomendacje oraz plan działań wskazujący, co należy uporządkować, od czego rozpocząć i jak ograniczyć ryzyko nieudanej inwestycji.

Czy Twoja firma jest gotowa na wdrożenie AI?

Wiele firm rozpoczyna rozmowę o sztucznej inteligencji od wyboru narzędzia, dostawcy lub platformy. Tymczasem najważniejsze pytania powinny pojawić się wcześniej.

Czy firma wie, jaki konkretny problem chce rozwiązać? Czy posiada dane potrzebne do działania systemu AI? Czy te dane są kompletne i aktualne? Czy proces, który ma zostać usprawniony, jest dobrze zrozumiany? Czy wiadomo, kto będzie odpowiadał za jakość rezultatów?

Problemy z wdrożeniami AI rzadko wynikają wyłącznie z ograniczeń technologii. Częściej ich przyczyną są:

  • niejasne cele biznesowe,
  • niewystarczająca jakość danych,
  • rozproszone źródła informacji,
  • brak odpowiedzialności za dane,
  • nieuporządkowane procesy,
  • trudności z integracją systemów,
  • brak zasad bezpiecznego korzystania z AI,
  • niewystarczające kompetencje pracowników,
  • brak mierników pozwalających ocenić efekty wdrożenia.

W takich warunkach nawet dobrze zapowiadający się projekt może zakończyć się na etapie testów lub nie przynieść oczekiwanej wartości.

Audyt gotowości do wdrożenia AI pomaga odpowiedzieć między innymi na następujące pytania:

  • Czy posiadamy dane potrzebne do planowanego zastosowania AI?
  • Czy dane są kompletne, aktualne i wiarygodne?
  • Czy wiadomo, kto odpowiada za ich jakość?
  • Czy nasze systemy mogą zostać połączone z rozwiązaniami AI?
  • Czy procesy biznesowe są wystarczająco uporządkowane?
  • Czy pracownicy mają kompetencje potrzebne do korzystania z nowych narzędzi?
  • Czy potrafimy bezpiecznie przetwarzać informacje poufne?
  • Czy umiemy kontrolować jakość odpowiedzi i decyzji systemu AI?
  • Które bariery należy usunąć przed rozpoczęciem wdrożenia?
  • Od jakiego projektu najlepiej rozpocząć?

Dzięki temu firma może podejmować decyzje na podstawie rzeczywistego poziomu przygotowania, a nie wyłącznie na podstawie obietnic technologicznych.

Czym jest gotowość do wdrożenia AI?

Gotowość do wdrożenia AI, określana często technicznym pojęciem AI Readiness, oznacza zdolność firmy do skutecznego rozpoczęcia, przeprowadzenia i rozwijania projektów wykorzystujących sztuczną inteligencję.

Nie chodzi wyłącznie o posiadanie nowoczesnej infrastruktury informatycznej. Firma powinna również wiedzieć, jaki problem chce rozwiązać, posiadać odpowiednie dane, uporządkowane procesy, potrzebne kompetencje i zasady bezpiecznego korzystania z AI.

Organizacja gotowa do wdrożenia AI:

  • potrafi wskazać konkretne problemy biznesowe do rozwiązania,
  • rozumie oczekiwane korzyści z wdrożenia,
  • posiada dane potrzebne do działania rozwiązania,
  • wie, kto odpowiada za jakość i dostępność danych,
  • zna procesy, które można usprawnić lub zautomatyzować,
  • dysponuje systemami umożliwiającymi integrację,
  • posiada odpowiednie kompetencje wewnętrzne lub dostęp do partnerów zewnętrznych,
  • rozumie ryzyka związane z bezpieczeństwem i jakością wyników,
  • potrafi określić, w jaki sposób będzie mierzyć efekty.

Gotowość do wdrożenia AI nie jest więc pojedynczym stanem typu „gotowi” albo „niegotowi”. Poszczególne obszary organizacji mogą znajdować się na różnym poziomie przygotowania.

Firma może mieć dobrze rozwiniętą infrastrukturę IT, ale niewystarczająco uporządkowane dane. Może również posiadać wartościowe dane, lecz nie mieć jasno określonego właściciela projektu lub mierników sukcesu.

Audyt pozwala zidentyfikować te różnice i określić, które elementy wymagają poprawy przed uruchomieniem projektu.

Dlaczego dobre zarządzanie danymi jest fundamentem skutecznego AI?

Dane są podstawą większości rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję. Na ich podstawie systemy AI analizują sytuację, wykrywają zależności, przewidują zdarzenia, wyszukują informacje, tworzą rekomendacje i generują odpowiedzi.

Jeżeli dane są niekompletne, nieaktualne, rozproszone lub błędnie opisane, nawet zaawansowany system AI może dostarczać niewiarygodne wyniki.

Problemy pojawiają się również wtedy, gdy pracownicy nie wiedzą:

  • gdzie znajdują się potrzebne informacje,
  • które dane są aktualne,
  • kto odpowiada za ich jakość,
  • kto może z nich korzystać,
  • jakie informacje mogą zostać przekazane do zewnętrznego narzędzia AI,
  • które dane są poufne lub objęte dodatkowymi ograniczeniami.

Uporządkowane zarządzanie danymi jest często określane branżowym pojęciem Data Governance. Oznacza ono zbiór zasad, odpowiedzialności i procesów określających, w jaki sposób firma gromadzi, opisuje, zabezpiecza, udostępnia i wykorzystuje dane.

W praktyce dobre zarządzanie danymi pozwala odpowiedzieć na podstawowe pytania:

  • Jakie dane posiada organizacja?
  • W których systemach i dokumentach są przechowywane?
  • Kto odpowiada za ich jakość i aktualność?
  • Kto może uzyskać do nich dostęp?
  • Czy informacje z różnych systemów są ze sobą spójne?
  • Czy wiadomo, skąd pochodzą dane?
  • Czy można bezpiecznie wykorzystać je w rozwiązaniach AI?
  • Jak długo powinny być przechowywane?
  • W jaki sposób należy je archiwizować lub usuwać?

Dobre zarządzanie danymi nie musi oznaczać tworzenia rozbudowanej biurokracji. Zakres zasad i procedur powinien być dopasowany do wielkości firmy, liczby systemów, rodzaju informacji oraz skali planowanego wdrożenia. W mniejszej firmie wystarczające może być wskazanie osób odpowiedzialnych za najważniejsze zbiory danych, uporządkowanie dostępów i ustalenie prostych zasad ich wykorzystania.

W większej organizacji potrzebne mogą być dodatkowo: właściciele danych, osoby odpowiedzialne za ich jakość, wspólne definicje pojęć biznesowych, katalog źródeł danych, procedury kontroli jakości, klasyfikacja informacji, mechanizmy monitorowania dostępu i wykorzystania.

W ramach audytu sprawdzamy nie tylko, czy firma posiada dane potrzebne do wdrożenia AI. Oceniamy również, czy są one wystarczająco wiarygodne, dostępne, uporządkowane i bezpieczne.

Co obejmuje audyt gotowości do wdrożenia AI?

Zakres audytu dopasowujemy do wielkości organizacji, branży, planowanych zastosowań sztucznej inteligencji oraz obecnego poziomu dojrzałości cyfrowej.

Analiza może obejmować całą firmę, wybrany dział, konkretny proces biznesowy albo przygotowanie do określonego projektu AI.

1. Cele biznesowe i kierunek wdrożenia

Pierwszym obszarem analizy jest cel, jaki firma chce osiągnąć dzięki sztucznej inteligencji.

Sprawdzamy, czy planowane wdrożenie wynika z rzeczywistej potrzeby biznesowej i czy oczekiwane rezultaty zostały jasno określone.

Analizujemy między innymi:

  • problemy, które firma chce rozwiązać,
  • oczekiwane korzyści,
  • wpływ wdrożenia na przychody, koszty lub jakość obsługi,
  • sposób mierzenia rezultatów,
  • znaczenie projektu dla strategii firmy,
  • zaangażowanie kadry zarządzającej,
  • dostępny budżet,
  • możliwość utrzymania rozwiązania po zakończeniu pilotażu,
  • potencjał rozszerzenia rozwiązania na kolejne obszary.

Celem jest uniknięcie sytuacji, w której firma wdraża technologię bez jasno określonego zastosowania.

Dobrze przygotowany projekt AI powinien rozpoczynać się od problemu biznesowego, a nie od wyboru narzędzia.

2. Dostępność i jakość danych

Sprawdzamy, czy firma posiada dane potrzebne do realizacji planowanego zastosowania AI. Oceniamy między innymi:

  • dostępność danych,
  • kompletność informacji,
  • aktualność danych,
  • możliwość łączenia informacji z różnych źródeł,
  • możliwość wykorzystania danych przez rozwiązanie AI.

W przypadku generatywnej sztucznej inteligencji analizujemy również źródła wiedzy organizacyjnej, takie jak: dokumenty, instrukcje, procedury, bazy wiedzy, oferty, regulaminy, korespondencja, repozytoria plików, dane z systemów ERP, CRM i DMS.

Sprawdzamy, czy informacje są wystarczająco uporządkowane, aby mogły zostać wykorzystane przez firmowego asystenta AI, wyszukiwarkę wiedzy, system RAG lub agenta AI.

3. Sposób zarządzania danymi

Oceniamy, czy firma posiada jasne zasady dotyczące odpowiedzialności za dane oraz ich wykorzystania.

Sprawdzamy między innymi:

  • kto odpowiada za poszczególne zbiory danych,
  • kto kontroluje ich jakość,
  • jak przyznawane są uprawnienia,
  • czy dane są odpowiednio klasyfikowane,
  • czy pojęcia biznesowe są rozumiane w ten sam sposób w różnych działach,
  • czy wiadomo, skąd pochodzą dane,
  • jak dokumentowane są zmiany,
  • jak długo przechowywane są informacje,
  • w jaki sposób dane są archiwizowane i usuwane,
  • czy wykorzystanie danych przez rozwiązania AI jest kontrolowane.

Wskazujemy również, które zasady należy wdrożyć przed uruchomieniem projektu, a które mogą być rozwijane równolegle z rozwiązaniem pilotażowym.

4. Uporządkowanie procesów biznesowych

Sztuczna inteligencja najlepiej sprawdza się w procesach, które są zrozumiałe, powtarzalne i możliwe do opisania.

Nieuporządkowany proces nie staje się automatycznie lepszy po wdrożeniu AI. Technologia może wręcz przyspieszyć istniejące błędy lub zwiększyć skalę problemu.

Dlatego analizujemy:

  • przebieg procesu,
  • jego główne etapy,
  • osoby odpowiedzialne,
  • miejsca podejmowania decyzji,
  • liczbę wyjątków,
  • działania wykonywane ręcznie,
  • źródła danych,
  • zależności pomiędzy działami,
  • sposób przekazywania informacji,
  • dostępność dokumentacji procesowej,
  • możliwość automatyzacji lub wsparcia decyzji.

Na tej podstawie oceniamy, czy proces jest gotowy do wykorzystania AI, czy najpierw powinien zostać uproszczony lub ustandaryzowany.

5. Systemy informatyczne i możliwości integracji

Rozwiązanie AI rzadko działa całkowicie niezależnie. Zwykle musi pobierać informacje z istniejących systemów, przetwarzać je, a następnie przekazywać wyniki użytkownikom lub innym aplikacjom.

Sprawdzamy, czy obecne środowisko informatyczne umożliwia takie połączenie. Analizujemy między innymi:

  • systemy wykorzystywane przez firmę,
  • źródła danych,
  • sposób wymiany informacji,
  • dostępność interfejsów API,
  • możliwości integracji,
  • wykorzystanie usług chmurowych,
  • infrastrukturę lokalną,
  • hurtownie danych i inne centralne repozytoria,
  • sposób zarządzania użytkownikami i dostępem,
  • możliwości monitorowania działania systemów,
  • wydajność i skalowalność środowiska.

Oceniamy również, jaki sposób wdrożenia może być najbardziej odpowiedni oraz jaki model finansowy jest najbardziej korzystny w konkretnych narzędziach. Rekomendacja powinna wynikać z potrzeb biznesowych, rodzaju danych, wymagań bezpieczeństwa i możliwości finansowych organizacji.

6. Bezpieczeństwo, prywatność i zgodność

Rozwiązania AI mogą przetwarzać informacje poufne, dane klientów, dane pracowników, dokumenty wewnętrzne oraz wiedzę stanowiącą wartość firmy.

Dlatego bezpieczeństwo powinno być uwzględnione już na etapie planowania wdrożenia. W ramach audytu sprawdzamy:

  • jakie dane będą przekazywane do rozwiązania AI,
  • czy pracownicy korzystają z publicznych narzędzi generatywnej AI,
  • jakie informacje mogą być wprowadzane do takich narzędzi,
  • gdzie fizycznie przetwarzane są dane,
  • czy wyniki mogą zostać odtworzone i przeanalizowane,
  • czy istnieją procedury postępowania w przypadku błędu lub incydentu.

Wskazujemy również, jakie polityki, zasady i zabezpieczenia warto wprowadzić przed udostępnieniem rozwiązania pracownikom.

7. Kompetencje pracowników i organizacja zespołu

Skuteczne wdrożenie AI wymaga współpracy osób posiadających wiedzę biznesową, procesową, technologiczną i organizacyjną.

Firma nie zawsze musi budować rozbudowany wewnętrzny zespół AI. Powinna jednak wiedzieć, kto odpowiada za cele biznesowe, dane, technologię, bezpieczeństwo i odbiór rozwiązania.

Oceniamy:

  • poziom wiedzy pracowników na temat AI,
  • dostępność kompetencji analitycznych i technologicznych,
  • gotowość pracowników do zmiany sposobu pracy,
  • sposób podejmowania decyzji w projekcie,
  • potrzebę szkoleń,
  • konieczność pozyskania zewnętrznego wsparcia.

Zakres potrzebnych kompetencji zależy od wielkości firmy i skali projektu. W mniejszej organizacji część ról może być łączona, a większy zakres prac może zostać powierzony zewnętrznemu partnerowi.

W dużej firmie zasadne może być utworzenie zespołu obejmującego przedstawicieli biznesu, IT, bezpieczeństwa, danych, działu prawnego oraz użytkowników końcowych.

8. Zasady nadzoru nad rozwiązaniami AI

Firma powinna kontrolować nie tylko dane, lecz także sposób działania samego rozwiązania AI. Takie zasady są określane branżowo jako AI Governance, czyli zarządzanie i nadzór nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

W praktyce oznacza to ustalenie:

  • kto może zatwierdzić nowe zastosowanie AI,
  • kto odpowiada za jakość rozwiązania,
  • jak testowane są odpowiedzi i rekomendacje,
  • jak wykrywane są błędy,
  • kiedy wymagany jest udział człowieka,
  • jak dokumentowane są zmiany w modelu lub konfiguracji,
  • jak monitorowana jest skuteczność systemu,
  • jak zgłaszane są problemy,
  • co dzieje się w przypadku niewłaściwego działania,
  • kiedy rozwiązanie powinno zostać ponownie ocenione.

Nie każda firma potrzebuje rozbudowanego komitetu do spraw AI. Zakres nadzoru powinien być proporcjonalny do ryzyka i znaczenia danego zastosowania.

Inne zasady będą potrzebne dla narzędzia pomagającego redagować wiadomości, a inne dla systemu wspierającego decyzje finansowe, kadrowe lub dotyczące klientów.

Jak przebiega audyt gotowości do wdrożenia AI?

Audyt realizujemy w kilku uporządkowanych etapach. Ich dokładny zakres zależy od wielkości firmy, liczby analizowanych procesów oraz planowanych zastosowań AI.

Etap 1. Ustalenie celu i zakresu

Na początku określamy, czego ma dotyczyć audyt i jakie decyzje firma chce podjąć na podstawie jego wyników. Zakres może obejmować: całą organizację, wybrany dział, konkretny proces, określone źródła danych, projekt automatyzacji.

Dzięki temu analiza koncentruje się na obszarach istotnych z punktu widzenia organizacji i nie obejmuje elementów, które nie mają znaczenia dla planowanego wdrożenia.

Etap 2. Rozmowy i warsztaty z pracownikami

Prowadzimy rozmowy z przedstawicielami biznesu, IT, bezpieczeństwa, osobami odpowiedzialnymi za dane, kadrą zarządzającą oraz przyszłymi użytkownikami rozwiązania. Pozwala to poznać: cele i oczekiwania, najważniejsze problemy, sposób działania procesów, dostępne dane, ograniczenia techniczne oraz, co bardzo ważne, rzeczywisty sposób korzystania z systemów i informacji.

Warsztaty pomagają również wykryć różnice pomiędzy formalnie opisanym procesem a jego rzeczywistym przebiegiem.

Etap 3. Analiza danych, procesów i systemów

Przeglądamy wskazane źródła danych, dokumentację, procesy, architekturę systemów, zasady bezpieczeństwa i sposób nadawania uprawnień. W zależności od zakresu analizujemy również: przykładowe zbiory danych, możliwość importu/integracji, czy zakres wykorzystania systemów np. ERP, CRM czy DMS.

Celem nie jest wyłącznie stworzenie opisu obecnego środowiska. Chodzi przede wszystkim o ocenę, czy dostępne zasoby pozwalają zrealizować planowany projekt.

Etap 4. Ocena poziomu przygotowania

Każdy analizowany obszar oceniamy według uzgodnionych kryteriów. Pozwala to wskazać: mocne strony organizacji, obszary wymagające poprawy, bariery utrudniające wdrożenie, najważniejsze ryzyka, działania możliwe do wykonania szybko.

Ocena może pokazać, czy firma znajduje się na etapie wstępnego przygotowania, czy jest gotowa do uruchomienia pilotażu, czy posiada już podstawy do skalowania AI w większej części organizacji.

Etap 5. Rekomendacje i plan działań

Na podstawie wyników opracowujemy rekomendacje oraz plan dalszych działań.

Plan może wskazywać: co należy zrobić przed rozpoczęciem projektu, jakie dane należy uporządkować, jakie systemy wymagają integracji, jakie kompetencje trzeba rozwinąć, od jakiego projektu pilotażowego warto rozpocząć

Co otrzymasz w wyniku audytu?

Zakres rezultatów dopasowujemy do skali analizy. Standardowo firma może otrzymać następujące materiały.

Raport z oceny gotowości do wdrożenia AI

Raport przedstawia aktualny poziom przygotowania organizacji w obszarach:

  • celów biznesowych,
  • danych,
  • procesów,
  • technologii,
  • bezpieczeństwa,
  • kompetencji,
  • odpowiedzialności,
  • nadzoru nad rozwiązaniami AI.

Dokument wskazuje zarówno mocne strony, jak i najważniejsze braki.

Ocena poziomu przygotowania poszczególnych obszarów

Firma otrzymuje czytelne zestawienie pokazujące, które obszary są już dobrze przygotowane, a które wymagają dalszej pracy.

Taka ocena ułatwia ustalenie priorytetów i zaplanowanie budżetu.

Ocena sposobu zarządzania danymi

Analizujemy między innymi: jakość danych, dostępność, odpowiedzialność, sposób nadawania uprawnień, bezpieczeństwo, spójność informacji, możliwość wykorzystania danych przez rozwiązania AI.

Lista barier i ryzyk

Firma otrzymuje zestawienie problemów, które mogą utrudnić lub uniemożliwić wdrożenie. Dla każdego istotnego ryzyka wskazujemy jego znaczenie oraz możliwy sposób ograniczenia.

Rekomendacje organizacyjne i technologiczne

Rekomendacje mogą dotyczyć: danych, procesów, systemów, integracji, bezpieczeństwa, kompetencji, zasad odpowiedzialności, sposobu organizacji projektu.

Nie ograniczamy się do wskazania konkretnego narzędzia. Pokazujemy warunki, które muszą zostać spełnione, aby wdrożenie było użyteczne i możliwe do utrzymania.

Plan działań i kolejnych etapów

Plan działań, określany często jako roadmapa, przedstawia rekomendowaną kolejność prac.

Może obejmować:

  • działania krótkoterminowe,
  • szybkie usprawnienia,
  • projekty przygotowawcze,
  • wdrożenie pilotażowe,
  • działania długoterminowe,
  • przygotowanie do skalowania AI.

Rekomendację projektu pilotażowego

Na podstawie wyników audytu możemy wskazać zastosowanie, od którego warto rozpocząć.

Rekomendacja uwzględnia: potencjalną wartość biznesową, dostępność danych, stopień trudności, wymagane integracje, poziom ryzyka, możliwość uzyskania mierzalnych rezultatów, szansę na dalsze rozwijanie rozwiązania.

Dla kogo przeznaczony jest audyt?

Audyt gotowości do wdrożenia AI jest przeznaczony dla firm i organizacji, które:

  • planują pierwszy projekt wykorzystujący sztuczną inteligencję,
  • chcą uporządkować dane przed wdrożeniem AI,
  • posiadają wiele pomysłów, ale nie wiedzą, od którego rozpocząć,
  • przeprowadziły już testy, ale nie potrafią przejść do pełnego wdrożenia,
  • korzystają z generatywnej AI bez wspólnych zasad,
  • planują wdrożenie firmowego asystenta wiedzy,
  • chcą stworzyć system RAG lub agenta AI,
  • potrzebują ocenić jakość i dostępność danych,
  • chcą ograniczyć ryzyko związane z bezpieczeństwem,
  • przygotowują strategię wykorzystania sztucznej inteligencji,
  • chcą racjonalnie zaplanować budżet i zakres inwestycji.

Usługa może być realizowana zarówno dla średnich i dużych przedsiębiorstw, jak również dla mniejszych firm planujących pierwsze, dobrze ukierunkowane wdrożenie.

W przypadku mniejszych organizacji koncentrujemy się na najważniejszych procesach, danych i zastosowaniach. Nie proponujemy rozbudowanych struktur, które byłyby nieadekwatne do skali firmy.

W większych przedsiębiorstwach audyt może obejmować wiele działów, systemów, źródeł danych i grup użytkowników.

Jakie korzyści daje audyt gotowości do wdrożenia AI?

Audyt pozwala podejmować decyzje dotyczące sztucznej inteligencji na podstawie rzeczywistej sytuacji firmy.

Najważniejsze korzyści to:

  • ograniczenie ryzyka nieudanego wdrożenia,
  • identyfikacja najważniejszych braków,
  • lepsze dopasowanie technologii do potrzeb biznesowych,
  • uporządkowanie odpowiedzialności za dane,
  • zwiększenie bezpieczeństwa,
  • wybór właściwego projektu pilotażowego,
  • racjonalne planowanie kosztów,
  • lepsze przygotowanie pracowników,
  • uniknięcie przypadkowych inwestycji,
  • stworzenie podstaw do skalowania rozwiązań AI.

Audyt pomaga również odróżnić problemy, które można rozwiązać szybko, od tych wymagających długofalowych zmian w systemach, danych lub sposobie organizacji pracy.

Audyt AI to nie tylko analiza technologii

Gotowość do wdrożenia sztucznej inteligencji nie powinna być oceniana wyłącznie przez pryzmat modeli, infrastruktury i narzędzi.

Nawet najbardziej zaawansowana technologia nie przyniesie oczekiwanych rezultatów, jeżeli firma:

  • nie posiada jasno określonego celu,
  • nie zna rzeczywistego przebiegu procesu,
  • nie dysponuje wiarygodnymi danymi,
  • nie określiła odpowiedzialności,
  • nie przygotowała pracowników,
  • nie potrafi mierzyć efektów.

Dlatego w APG Systems analizujemy gotowość do wdrożenia AI w sposób całościowy. Łączymy perspektywę: biznesową, procesową, technologiczną, organizacyjną, związaną z danymi, związaną z bezpieczeństwem.

Dzięki temu rekomendacje nie sprowadzają się do wyboru dostawcy lub platformy. Pokazują również, co należy zmienić w organizacji, aby wdrożenie było użyteczne, bezpieczne, opłacalne i możliwe do rozwijania.

Dlaczego APG Systems?

W APG Systems wspieramy firmy w przygotowaniu i realizacji transformacji cyfrowej oraz wdrożeń wykorzystujących sztuczną inteligencję. Nasze podejście rozpoczyna się od zrozumienia rzeczywistych procesów, danych, systemów i potrzeb organizacji.

Nie zaczynamy od wyboru technologii. Najpierw ustalamy:

  • jaki problem ma zostać rozwiązany,
  • jakie korzyści ma przynieść wdrożenie,
  • jakie dane są dostępne,
  • czy proces jest odpowiednio przygotowany,
  • jakie ograniczenia posiada organizacja,
  • jakie ryzyka należy uwzględnić.

Rekomendacje dopasowujemy do wielkości firmy, dostępnego budżetu, posiadanych kompetencji oraz znaczenia sztucznej inteligencji dla strategii organizacji.

Inaczej powinno wyglądać przygotowanie niewielkiego projektu wspierającego pracowników, a inaczej wdrożenie rozwiązania wykorzystywanego w wielu działach i przetwarzającego poufne dane.

Przygotuj firmę do wdrożenia AI

Skuteczne wdrożenie sztucznej inteligencji zaczyna się od właściwego przygotowania fundamentów. Audyt gotowości do wdrożenia AI pozwala sprawdzić, czy firma posiada odpowiednie: dane, procesy, systemy, kompetencje, zasady bezpieczeństwa, sposób zarządzania projektem.

Pomaga również ustalić, jakie działania należy wykonać przed rozpoczęciem wdrożenia oraz od którego zastosowania najlepiej zacząć.

Zamiast inwestować w przypadkowe narzędzia i nieskoordynowane testy, firma może przygotować spójną ścieżkę działania dopasowaną do swoich potrzeb, możliwości finansowych i poziomu dojrzałości.

Chcesz sprawdzić, czy Twoja firma jest gotowa na wdrożenie AI?

Porozmawiajmy o danych, procesach, systemach i planowanych zastosowaniach sztucznej inteligencji w Twojej organizacji.

Pomożemy Ci ocenić aktualny poziom przygotowania, zidentyfikować najważniejsze bariery i opracować praktyczny plan dalszych działań.

Umów spotkanie

Najczęściej zadawane pytania

Na czym polega audyt gotowości do wdrożenia AI?

Audyt polega na ocenie, czy firma posiada odpowiednie dane, procesy, systemy, kompetencje i zasady bezpieczeństwa potrzebne do skutecznego wykorzystania sztucznej inteligencji.

Rezultatem jest diagnoza obecnego poziomu przygotowania oraz plan działań wskazujący, co należy poprawić przed rozpoczęciem projektu.

Co oznacza pojęcie AI Readiness?

AI Readiness to branżowe określenie gotowości organizacji do wdrażania i rozwijania rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję.

Obejmuje ono nie tylko technologię, lecz także cele biznesowe, dane, procesy, kompetencje, bezpieczeństwo i sposób zarządzania.

Co oznacza pojęcie Data Governance?

Data Governance oznacza uporządkowany sposób zarządzania danymi w organizacji.

Obejmuje zasady określające, kto odpowiada za dane, kto może z nich korzystać, jak kontrolowana jest ich jakość oraz w jaki sposób są zabezpieczane, przechowywane i udostępniane.

Czy audyt jest potrzebny przed każdym wdrożeniem AI?

Zakres oceny powinien być dopasowany do skali i ryzyka projektu.

Przy niewielkim zastosowaniu wystarczająca może być skrócona analiza danych, procesu i bezpieczeństwa. W przypadku rozwiązania integrującego wiele systemów, wykorzystującego dane poufne lub wpływającego na istotne decyzje wskazana jest szersza ocena.

Czy audyt obejmuje generatywną sztuczną inteligencję?

Tak. Audyt może dotyczyć między innymi:

  • firmowych asystentów AI,
  • chatbotów,
  • wyszukiwarek wiedzy,
  • systemów RAG,
  • analizy dokumentów,
  • automatycznego tworzenia treści,
  • agentów AI,
  • integracji z komercyjnymi modelami językowymi.

Czy trzeba posiadać hurtownię danych przed wdrożeniem AI?

Nie w każdym przypadku.

Niektóre rozwiązania mogą korzystać bezpośrednio z dokumentów, systemów źródłowych lub dostępnych interfejsów API. Audyt pozwala określić, czy obecna architektura jest wystarczająca, czy potrzebne są dodatkowe mechanizmy integracji i porządkowania danych.

Czy audyt może objąć tylko jeden proces lub dział?

Tak. Audyt może zostać ograniczony do konkretnego procesu, działu, systemu lub zastosowania biznesowego.

Takie podejście często sprawdza się jako pierwszy etap przygotowania rozwiązania pilotażowego.

Jakie firmy powinny przeprowadzić audyt?

Audyt jest szczególnie przydatny dla firm, które:

  • planują pierwsze wdrożenie AI,
  • posiadają wiele rozproszonych źródeł danych,
  • chcą wdrożyć generatywną AI,
  • mają trudności ze skalowaniem pilotażu,
  • nie posiadają wspólnych zasad korzystania z AI,
  • chcą ograniczyć ryzyko inwestycji.

Czy wynikiem audytu jest rekomendacja konkretnych narzędzi?

Audyt może zawierać rekomendacje dotyczące rodzaju rozwiązania, architektury, sposobu integracji i kryteriów wyboru narzędzi.

Dobór konkretnej platformy powinien wynikać z potrzeb biznesowych, rodzaju danych, wymagań bezpieczeństwa, budżetu i możliwości utrzymania systemu.

Czy audyt pomaga wybrać pierwszy projekt AI?

Tak. Jednym z rezultatów może być wskazanie projektu pilotażowego, który łączy wartość biznesową z odpowiednim poziomem wykonalności.

Uwzględniamy dostępność danych, trudność integracji, ryzyko, koszt oraz możliwość uzyskania mierzalnych rezultatów.

Co dzieje się po zakończeniu audytu?

Kolejnym krokiem może być:

  • uporządkowanie danych,
  • poprawa wybranego procesu,
  • opracowanie zasad korzystania z AI,
  • przygotowanie architektury,
  • realizacja rozwiązania pilotażowego,
  • wdrożenie produkcyjne,
  • rozwijanie rozwiązania na kolejne obszary firmy.

Zakres dalszych działań zależy od wyników audytu oraz priorytetów organizacji.

Kolejnym logicznym krokiem będzie skrócenie tej wersji do finalnego układu sekcji zgodnego z projektem graficznym strony APG Systems.