Wymyślony cytat, przepis prawny, nieistniejąca sygnatura w pracy eksperckiej - sam zakup ChatGPT to nie wdrożenie AI w firmie

• Pierwsze zachwyty i przekonanie, że firma „wdraża AI
• Ryzykowne korzystanie z AI
• Miejsce, w którym firma traci czas
• Kluczem jest porządek w firmie
• Posługiwanie się AI w branżach eksperckich
• Odpowiedzialność spoczywa na człowieku
• Efekt wdrożenia AI w firmie
• Pierwszy krok do wdrożenia AI w firmie

Pierwsze zachwyty i przekonanie, że firma „wdraża AI

Firmy coraz częściej testują narzędzia oparte na sztucznej inteligencji. W wielu organizacjach pierwszy krok wygląda podobnie: zakup licencji, kilka prób z popularnym modelem, pierwsze zachwyty i przekonanie, że firma „wdraża AI”. Zdaniem Przemysława Włodarczyka doradcy podatkowego, eksperta prawa podatkowego, współzałożyciela i prezesa zarządu QuickMap, to jeden z podstawowych błędów. Model kupiony „z półki” może być bardzo sprawnym narzędziem do wiedzy ogólnej, ale nie zna kontekstu firmy: jej dokumentów, wzorów pism, historii spraw czy sposobu pracy. Jak podkreśla ekspert, w branżach opartych na wiedzy, dokumentach i odpowiedzialności wartością nie jest samo „wygenerowanie tekstu”, lecz dostarczenie odpowiedzi, pod którą profesjonalista może się podpisać.

Ryzykowne korzystanie z AI

Samo korzystanie z ChatGPT, Copilota czy innego modelu może być początkiem eksperymentów, ale nie oznacza jeszcze realnego wdrożenia AI w organizacji. Wdrożenie zaczyna się dopiero wtedy, gdy firma wie, w którym miejscu procesu sztuczna inteligencja może pomóc, na jakich danych ma pracować, kto weryfikuje wynik i kto ponosi odpowiedzialność za jego wykorzystanie. – Kiedy zadaje się modelowi pytanie o konkretną sprawę, odpowiada bez znajomości kontekstu firmy, dokumentów, historii sprawy czy aktualnych źródeł, na których powinien się oprzeć. W prawie czy podatkach jest to szczególnie ryzykowne, bo te dziedziny zmieniają się cały czas. Bez osadzenia modelu w aktualnych danych i kontekście organizacji można otrzymać odpowiedź, która brzmi wiarygodnie, ale w rzeczywistości jest błędna – wyjaśnia Przemysław Włodarczyk.

Ekspert porównuje samą licencję do silnika w samochodzie wyścigowym. Może być bardzo mocny, ale dopiero zbudowanie wokół niego całego pojazdu, z hamulcami, podwoziem, deską rozdzielczą i odpowiednim kierowcą, sprawia, że można bezpiecznie ruszyć w drogę.

Miejsce, w którym firma traci czas

Zdaniem Przemysława Włodarczyka firmy powinny zaczynać nie od wyboru narzędzia, ale od analizy własnej pracy. Najlepszym kandydatem do wykorzystania AI jest zadanie powtarzalne, czasochłonne, oparte na dokumentach, tekście lub danych, którego wynik można następnie zweryfikować. – Samo narzędzie wybiera się jako ostatnie. Najpierw trzeba zobaczyć, na czym firma traci godziny, co powtarza się najczęściej, gdzie powstają opóźnienia i jaki efekt chcemy osiągnąć. AI bez zakotwiczenia w konkretnym wyzwaniu biznesowym jest rozwiązaniem generującym potencjalny problem – zaznacza ekspert.

W kancelarii, dziale podatkowym, księgowości czy firmie doradczej takim procesem może być np. pierwsze przejście przez dokumenty, wyszukiwanie konkretnych klauzul, przygotowywanie standardowych podsumowań, ekstrakcja danych z faktur, umów i deklaracji, streszczanie korespondencji albo wyszukiwanie właściwego przepisu, interpretacji czy orzeczenia.

Nie każdy proces nadaje się jednak do automatyzacji w takim samym stopniu. Najbezpieczniej zaczynać od zadań powtarzalnych, w których AI może przygotować pierwszy materiał do sprawdzenia: zebrać informacje, wskazać źródła, wyłapać nietypowe elementy albo stworzyć wstępny projekt dokumentu. Ostrożność jest potrzebna zwłaszcza tam, gdzie zadanie jest jednorazowe, nieszablonowe i wymaga samodzielnego osądu. – AI najlepiej sprawdza się w zadaniach, które można potraktować jako pierwszy etap pracy eksperta. Może przejrzeć dokumenty, przygotować roboczy projekt odpowiedzi albo wskazać elementy wymagające uwagi. Warunek jest jeden: wynik nie może trafiać dalej bez kontroli człowieka. Jeśli zadanie jest takie, że i tak wymagałoby sprawdzenia po mniej doświadczonym pracowniku, wynik działania AI powinien być traktowany podobnie – mówi Przemysław Włodarczyk.

Kluczem jest porządek w firmie

Jednym z najczęstszych błędów jest przekonanie, że AI sama uporządkuje problemy organizacyjne. Tymczasem model działa na tym, co otrzyma. Jeśli dane, dokumenty i procedury są nieuporządkowane, AI nie rozwiąże tego problemu sama z siebie. – Jeśli proces, dane albo wiedza „pod spodem” są w nieładzie, AI ten nieład skaluje i dodatkowo ubiera w autorytatywny ton, co czyni go groźniejszym – ostrzega ekspert.

W praktyce problemem mogą być dokumenty rozproszone po mailach i lokalnych folderach, kilka wersji tego samego wzoru umowy, brak jednego źródła prawdy, niespójne nazewnictwo plików albo wiedza istniejąca wyłącznie w głowach pracowników. Dlatego etapem poprzedzającym wdrożenie powinno być uporządkowanie danych, dokumentów i zasad pracy. Dopiero wtedy można sensownie podłączać do nich narzędzia AI.

Posługiwanie się AI w branżach eksperckich

Szczególne znaczenie ma to w branżach, w których błąd może oznaczać odpowiedzialność zawodową, finansową lub prawną. Mowa o prawie, podatkach, księgowości, doradztwie, finansach czy obszarach zgodności regulacyjnej. – W prawie i podatkach różnica między AI, która cytuje źródło, a AI, która tylko brzmi przekonująco, to różnica między narzędziem a zagrożeniem. Niezweryfikowany cytat, wymyślony przepis albo nieistniejąca sygnatura w pracy eksperckiej to mina – mówi prezes QuickMap. Z tego powodu AI w pracy eksperckiej nie powinna działać wyłącznie „z pamięci” modelu. Odpowiedź musi być oparta na źródle, które ekspert może sprawdzić: przepisie, interpretacji, orzeczeniu, dokumencie albo wewnętrznej bazie wiedzy.

Odpowiedzialność spoczywa na człowieku

Wdrożenie sztucznej inteligencji nie może oznaczać przeniesienia odpowiedzialności na narzędzie. Im większa waga decyzji, tym wyraźniej trzeba określić, kto akceptuje efekt pracy modelu. – AI może być asystentem, ale nie sygnatariuszem. W pracy eksperckiej odpowiedzialny pozostaje profesjonalista. Model może przygotować materiał, skrócić drogę do decyzji, wskazać źródła, ale ostatnie słowo musi pozostać po stronie człowieka – podkreśla Przemysław Włodarczyk.

Dotyczy to nie tylko prawa i podatków, ale także szerszych procesów firmowych: obsługi klienta, sprzedaży, raportowania, korespondencji czy pracy back-office. Dlatego z góry powinno zostać ustalone, które działania mogą być automatyzowane, które wymagają zatwierdzenia przez pracownika, a których nie należy automatyzować bez dodatkowej kontroli.

Efekt wdrożenia AI w firmie

O wartości wdrożenia nie może decydować wrażenie z prezentacji narzędzia, ale mierzalny efekt. Firma powinna wiedzieć, ile czasu dany proces zajmował wcześniej, ile zajmuje po wdrożeniu, jaki jest koszt obsługi narzędzia i ile czasu trzeba doliczyć na weryfikację wyniku. – Jeśli nie potrafimy wyrazić efektu w godzinach i złotówkach, to znak, że po prostu go nie zmierzyliśmy. Skuteczne wdrożenie da się łatwo udowodnić: dany proces zajmował wcześniej X godzin miesięcznie, obecnie zajmuje Y. Różnica, po uwzględnieniu kosztów narzędzia i czasu weryfikacji, to realny zwrot osiągany przez firmę – mówi ekspert.

Dobrymi metrykami mogą być: czas obsługi sprawy, koszt procesu, liczba błędów, przepustowość zespołu, jakość odpowiedzi, trafność cytowanych źródeł czy liczba dodatkowych spraw, które mogą być obsłużone przez ten sam zespół. Przemysław Włodarczyk zwraca uwagę, że wiele firm popełnia tu podstawowy błąd. Nie mierzy sytuacji „przed”, przez co następnie trudno im sprawdzić, czy wdrożenie faktycznie przyniosło korzyść.

Pierwszy krok do wdrożenia AI w firmie

Rozsądny pierwszy krok to nie wielka transformacja całej firmy, ale wąski, mierzalny pilotaż. Zamiast hasła „wdrażamy AI w organizacji” lepiej wybrać konkretny proces, np. pierwszy przegląd umów, analizę korespondencji, ekstrakcję danych z dokumentów albo przygotowywanie podsumowań.

Plan minimum powinien obejmować kilka etapów, takich jak wybór procesu, zmierzenie stanu wyjściowego, uporządkowanie danych, określenie zasad bezpieczeństwa i odpowiedzialności, test rozwiązania, w którym każdy wynik jest sprawdzany przez człowieka, oraz ponowne zmierzenie efektu. Dopiero na tej podstawie można zdecydować, czy rozwiązanie jest warte skalowania, wymaga poprawy, czy lepiej z niego zrezygnować. – Wdrożenie AI to seria małych, zmierzonych zwycięstw, a nie jeden wielki skok. Pierwszy sprawdzian powinien trwać raczej tygodnie niż miesiące. Jeśli projekt „transformacji AI” potrzebuje roku, zanim przyniesie pierwszy mierzalny efekt, to zwykle znak, że zaczęto od zbyt szerokiego i źle zdefiniowanego celu – podsumowuje Przemysław Włodarczyk.

Najważniejszy wniosek jest prosty – AI nie powinna być projektem oderwanym od biznesu. Ma sens wtedy, gdy odpowiada na konkretny problem, działa na uporządkowanych danych, ma jasne zasady odpowiedzialności i daje się zmierzyć.

Autor: Przemysław Włodarczyk