Wdrożenie AI wymaga strategii – inaczej pozostanie tylko eksperymentem
Sebastian Kamiński
CEO BitPeak
Osiągnięcie tego celu wymaga opracowania spójnej strategii AI, obejmującej zarządzanie danymi (zarówno wykorzystywanymi przez modele, jak i generowanymi przez nie), proces wdrażania, monitorowanie ryzyka oraz określenie zasad stosowania technologii. Niestety, choć świadomość potencjału sztucznej inteligencji w biznesie rośnie, w wielu organizacjach wciąż brakuje spójnego podejścia do jej wdrażania i zarządzania nią w sposób strategiczny.
Czas na świadome działania
Wielu klientów, z którymi rozmawiam, deklaruje zainteresowanie wykorzystaniem sztucznej inteligencji, jednak jej efektywne powiązanie z procesami i celami biznesowymi pozostaje ograniczone. Wdrożenia często mają charakter eksperymentalny, realizowane są w ramach niezależnych inicjatyw poszczególnych departamentów, co utrudnia ich skalowanie i ocenę wpływu. Brakuje długofalowej wizji, która traktowałyby AI jako trwały komponent operacyjny i zarządczy.
Organizacje muszą przejść od pojedynczych eksperymentów do świadomego, strategicznego wykorzystania sztucznej inteligencji. Potrzebują jasno zdefiniowanych ram działania – obejmujących zasady, struktury, mechanizmy kontroli i rozwój kompetencji.
Regulacje – nie tylko zewnętrzne
Pierwszym krokiem jest opracowanie wewnętrznych regulacji dotyczących wykorzystania sztucznej inteligencji – nie tylko w odpowiedzi na AI Act, lecz także dla zapewnienia przejrzystości i bezpieczeństwa jej użycia. Kluczowe jest kategoryzowanie aplikacji pod względem rodzaju wykorzystywanych danych oraz wpływu generowanych wyników, a także prowadzenie ewidencji obejmującej cel użycia, zakres odpowiedzialności i właścicielstwo każdego rozwiązania.
Aby te regulacje działały w praktyce, dobrze jest powołać komitet ds. inicjatyw AI. Powinien on łączyć kompetencje zespołów IT, prawnych, kontrolingowych i operacyjnych, a jego rolą będzie ocena projektów, podejmowanie decyzji o ich rozwoju, koordynacja wykorzystania danych oraz identyfikowanie potencjalnych synergii między inicjatywami.
Odpowiedzialne wdrożenia
Efektywne wdrażanie AI wymaga systematycznego testowania i walidacji modeli przed uruchomieniem. Na to oczywiście potrzeba czasu, ale różne typy testów, szersze spektrum danych i przestrzeń na naukę modelu zwiększają jego odporność na zakłócenia. Rosnące znaczenie ma także transparentność – możliwość zrozumienia i wyjaśnienia decyzji podejmowanych przez algorytmy. W niektórych przypadkach warto wybrać prostsze, łatwiejsze do audytu modele, nawet kosztem precyzji.
Strategia oparta na danych
Odpowiednie zarządzanie inicjatywami AI jest niezbędne do zapewnienia spójności działań i rozwoju technologii w organizacji. Jednym z kluczowych ograniczeń, które mogą ten rozwój hamować, jest brak dojrzałości w zakresie zarządzania danymi. Mam tu na myśli ich jakość (czyli warunek poprawnego działania modeli), dostępność, aktualność oraz zgodność ze standardami obowiązującymi w firmie. Jeśli dane są rozproszone między departamentami, trudno mówić o kontrolowanym, skalowalnym wdrożeniu AI.
Właśnie dlatego strategia AI powinna być projektowana równolegle ze strategią danych lub w oparciu o nią, jeśli taka już istnieje. Standaryzacja źródeł, procesów i formatów buduje fundament pod tworzenie odpowiednich polityk oraz reguł, umożliwiając efektywne przetwarzanie informacji i ułatwiając dostosowanie się do zmian regulacyjnych.
Sztuczna inteligencja nie może być wdrażana wyłącznie jako technologiczne narzędzie. Powinna być zakorzeniona w wartościach instytucji i wspierać jej strategię biznesową. Strategia AI to nie tylko sposób zarządzania technologią – to mechanizm budowania zaufania, przejrzystości i legitymacji organizacji wobec klientów, pracowników i regulatorów.
