Dojrzałość AI: co oznacza dla Twojej organizacji

Co oznacza dojrzałość sztucznej inteligencji

Dojrzałość AI mierzy, jak zaawansowane i przemyślane jest wykorzystanie sztucznej inteligencji w organizacji, wykraczając poza samo posiadanie narzędzi AI. Większość frameworków opisuje to jako model dojrzałości AI, przechodząc od wczesnych, nieustrukturyzowanych eksperymentów do pełnej integracji sztucznej inteligencji.

Na wczesnym etapie garść pracowników korzysta z AI z własnej inicjatywy. Nikt tego nie zatwierdził ani nikogo nie przeszkolił. Wyniki są niespójne, a praca rzadko jest wykorzystywana ponownie przez kogokolwiek innego.

Na kolejnym etapie zespoły przeprowadzają ustrukturyzowane projekty pilotażowe. Dział wybiera konkretne zadanie, wykonuje je przy użyciu AI i mierzy, czy przyniosło to dobre rezultaty. Inteleos, organizacja non-profit przeprowadzająca egzaminy certyfikacyjne w dziedzinie medycyny, wdrożyła Perplexity Enterprise, aby pomóc w tworzeniu pytań testowych o niskim stopniu skomplikowania. Gdy projekt pilotażowy się sprawdził, Perplexity wdrożono dla 88% zespołu Inteleos.

W miarę jak firmy osiągają większą dojrzałość AI, zaczynają wbudowywać narzędzia AI w standardowe przepływy pracy oraz łączyć je z danymi i systemami firmowymi. Na przykład w firmie Paypal zespoły zajmujące się ryzykiem przedsiębiorstwa wykorzystują Perplexity jako część standardowego przepływu pracy związanego z bezpieczeństwem, weryfikując identyfikatory poprzez krzyżowe sprawdzanie szczegółów własności i oznaczając podejrzane konta.

Z kolei na najbardziej dojrzałym etapie firma dostosowała swoje produkty, model biznesowy lub operacje tak, aby w pełni włączyć AI. Mogą również korzystać z autonomicznych systemów AI i modeli, które przekazują sobie nawzajem zadania do wykonania. Przykładowo w Rox sztuczna inteligencja jest wbudowana w sam produkt: agenci automatyzują części badań handlowych i utrzymania CRM, podczas gdy interfejsy API Perplexity zapewniają zewnętrzną inteligencję wspierającą te przepływy pracy.

Dlaczego dojrzałość AI ma znaczenie

Wzrost produktywności osobistej dzięki AI jest stosunkowo powszechny – zgłosiło go 80% respondentów w badaniu McKinsey z 2026 roku. Jednak zaledwie 37% stwierdziło, że przyczyniło się to do EBIT ich organizacji.

Różnica w wynikach wydaje się wiązać z dojrzałością wykorzystania sztucznej inteligencji w firmie. Liderzy AI według McKinsey, stanowiący około 6% respondentów, przypisują sztucznej inteligencji co najmniej 5% EBIT i określają tę wartość jako znaczącą.

Firmy z dojrzałym programem AI dzielą kilka kluczowych zachowań:

• Przebudowali przepływy pracy wokół rozwiązań AI. Blisko trzy czwarte liderów McKinsey przeprojektowało przepływy pracy z powodu AI, w porównaniu do jednej czwartej pozostałych respondentów.
• Kadra zarządzająca wyższego szczebla jest zaangażowana w wykorzystanie AI. W badaniu BCG z 2025 roku obejmującym 1250 kadry zarządzającej, niemal wszystkie spośród 5% firm z najwyższymi wynikami dojrzałości AI zgłaszają głęboko zaangażowany zarząd, w porównaniu do 8% z 60% firm z najniższymi wynikami.
• Priorytetowo traktują rozwój umiejętności AI dla pracowników. Te same firmy z najwyższymi wynikami spodziewały się przeszkolić ponad 50% swojej siły roboczej w zakresie AI w danym roku, w porównaniu do 20% w firmach z najniższymi wynikami.
• Wdrożyli rozwiązania AI oparte na agentach. Liderzy McKinsey ponad 3-krotnie częściej skalowali agentów w większości funkcji biznesowych.

Dojrzałość AI: popularne frameworki

Model dojrzałości AI Gartnera opiera ocenę dojrzałości organizacji na tym, jak dobrze sztuczna inteligencja jest zintegrowana z jej procesami. Ocenia organizację niezależnie w siedmiu obszarach: strategia, dane, ład korporacyjny (governance), inżynieria, model operacyjny, kultura i wartość AI. Organizacje są następnie dzielone na jeden z pięciu etapów:

• Podstawowy (Foundational): Eksperymentalne użycie, niewielka koordynacja
• Wschodzący (Emerging): Przeprowadzone wczesne piloty, pewne zainteresowanie ze strony kadry zarządzającej
• Operacyjny (Operational): AI używana w procesach biznesowych
• Skalowany (Scaled): AI używana w wielu funkcjach, przynosząca mierzalny zwrot z inwestycji (ROI)
• Transformacyjny (Transformational): AI wpływające na podejmowanie decyzji i modele operacyjne, przynoszące znaczącą przewagę konkurencyjną

Model dojrzałości automatyzacji AI firmy Deloitte mierzy dojrzałość konkretnie pod kątem tego, jak głęboko agenci są wbudowani w procesy firmy.

• Poziom 1: Standardowa automatyzacja bez udziału agentów.
• Poziom 2: Podstawowa automatyzacja, agenci wprowadzeni do istniejących procesów.
• Poziom 3: Procesy aktywnie przeprojektowane pod kątem tego, co mogą zrobić agenci.
• Poziom 4: Sama organizacja jest przekształcona wokół możliwości sztucznej inteligencji.

Framework adopcji AI Google Cloud śledzi dojrzałość w trzech fazach.

• Taktyczny (Tactical): Proste, wąskie przypadki użycia AI, często bez spójnego planu na to, co będzie dalej.
• Strategiczny (Strategic): AI dostarcza zrównoważoną wartość biznesową, a kilka systemów jest wdrożonych i utrzymywanych produkcyjnie.
• Transformacyjny (Transformational): AI ma kluczowe znaczenie dla organizacji, napędza innowacje i jest wspierane przez strukturę umożliwiającą dalsze skalowanie.

Dzieli również dojrzałość na sześć motywów, z których każdy powstaje na przecięciu dwóch głównych obszarów: ludzie, procesy, technologia i dane.

• Nauka (Learn): jakość i skala programów budujących umiejętności w zakresie AI.
• Przewodzenie (Lead): czy prace nad AI mają poparcie kierownictwa i koordynację między zespołami.
• Dostęp (Access): jak łatwo dane i zasoby AI mogą być udostępniane i ponownie wykorzystywane w całej organizacji.
• Skalowanie (Scale): czy usługi natywne dla chmury radzą sobie z obciążeniami roboczymi AI na prawdziwą skalę.
• Bezpieczeństwo (Secure): jak dobrze dane i systemy AI są chronione i odpowiedzialnie zarządzane.
• Automatyzacja (Automate): jak niezawodnie systemy AI działają w środowisku produkcyjnym.

Choć frameworki różnią się pod względem fokusu i pomiaru, przedstawiają tę samą podróż ku dojrzałości: nieustrukturyzowane eksperymenty, następnie piloty przy wsparciu kierownictwa, potem AI wbudowane w codzienną pracę, a na koniec AI zmieniające oblicze samej organizacji.

Dojrzałość AI: powszechne przeszkody

Cztery przeszkody zazwyczaj stoją na drodze do dojrzałości AI w organizacjach. Oto jak sobie z nimi poradzić:

1. Jakość danych

Wprowadzając międzydziałowe piloty AI, wybierz pierwszy przypadek użycia AI, a następnie zidentyfikuj jedno lub dwa źródła danych, na których się opiera. Upewnij się, że te źródła są:

• Uporządkowane: zachowaj tylko te rekordy, których wymaga przypadek użycia, w jednym miejscu.
• Dokładne: usuń duplikaty, napraw przestarzałe rekordy i sprawdź pod kątem błędów.
• Własne (Posiadające właściciela): wyznacz osobę, która dba o dokładność danych i decyduje, kto może je zmieniać.

Dodawaj kolejne źródła danych dopiero wtedy, gdy pierwsze z nich zaczną generować wiarygodne odpowiedzi. Zdefiniuj wspólne terminy, takie jak definicja aktywnego klienta, w jednym miejscu, z którego czyta narzędzie AI.

2. Umiejętności

Zablokuj cykliczny czas w kalendarzu – codziennie lub co tydzień – aby pracownicy mogli ćwiczyć AI na własnej pracy, samodzielnie lub w grupie. Naucz pracowników, jak sprawdzać źródła AI i oceniać jej wyniki.

Przed wdrożeniem nowego przepływu pracy opartego na AI poproś osoby wykonujące to zadanie o spisanie kroków, wypróbowanie wersji z AI i wskazanie jej słabych stron. Połącz AI z narzędziami już używanymi i przetestuj z kilkoma użytkownikami przed szerszym wdrożeniem.

3. Ład korporacyjny (Governance)

Jasne zasady dotyczące narzędzi, danych i recenzji pozwalają na szybki rozwój i skalowanie wykorzystania AI bez zwiększania ryzyka. Opublikuj krótką listę zatwierdzonych narzędzi i wymagaj logowania firmowego. Ustanów poziomy danych określające, jakie rodzaje danych mogą trafiać do poszczególnych narzędzi.

Zdecyduj, jak dużej weryfikacji przez człowieka wymaga każdy rodzaj pracy, klasyfikując każdy przepływ pracy wspomagany przez AI do jednej z trzech kategorii: zarządzany przez AI, weryfikowany przez człowieka lub zarządzany przez człowieka. Prowadź rejestr tego, jakie narzędzia AI były używane do jakich prac i kto weryfikował wyniki, aby błąd można było prześledzić do jego źródła i skorygować.

4. Wartość biznesowa

Ponad 60% firm z najwyższymi wynikami dojrzałości rygorystycznie śledzi wartość AI, w porównaniu do 17% firm stagnujących – wynika z badania BCG. Wybierz jeden mierzalny przepływ pracy i zarejestruj punkt odniesienia (baseline): czas, koszt i wskaźnik błędów. Ustanów kryteria sukcesu i datę decyzji przed rozpoczęciem projektu pilotażowego. Śledź koszt użycia od pierwszego dnia i skaluj dopiero wtedy, gdy wyniki przewyższą punkt odniesienia.

Dojrzałość AI: słowniczek

Adopcja AI: Stopień, w jakim używane są narzędzia AI. Często jest to używane zamiennie z dojrzałością AI, ale te pojęcia się różnią: dojrzałość odnosi się do systematycznego wykorzystania AI w całej organizacji. Adopcja oznacza po prostu, jak wiele osób z niej korzysta.

Gotowość na AI: Czy infrastruktura i dane są gotowe do dobrego wykorzystania AI. Organizacja może mieć czyste dane i solidną infrastrukturę, a nadal pozostawać w tyle pod względem dojrzałości, jeśli nie dostosowała sposobu działania do możliwości AI.

Dojrzałość AI: Jak celowo i efektywnie wykorzystywana jest sztuczna inteligencja. Adopcja i gotowość umożliwiają dojrzałość, ale jej nie gwarantują.

Ład AI (AI governance): Zasady i procesy określające, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest odpowiedzialnie wykorzystywana w organizacji, kto zatwierdza nowe przypadki użycia i co podlega weryfikacji.

Agentic AI (AI oparte na agentach): Systemy sztucznej inteligencji, które mogą podejmować działania na własną rękę i wykonywać wieloetapowe zadania, zamiast jedynie odpowiadać na pojedynczy prompt.

Orkiestracja: Uruchamianie wielu agentów AI, z których jeden może przekazać część zadania innemu, zamiast używać każdego z nich w izolacji.

Dojrzałość AI: Szybka samoocena

Odpowiedź na kilka pytań pozwala każdemu pracownikowi zorientować się, w jakim punkcie znajduje się jego organizacja.

Gdzie pasuje Perplexity

Perplexity Computer wspiera dążenie do dojrzałości AI w organizacji, łącząc 20 zaawansowanych modeli w jeden system obejmujący badania, analizy, treści i kod, zamiast uruchamiać każdy z nich jako osobne narzędzie. Bezpośrednio kieruje prace między tymi modelami – jest to rodzaj orkiestry, który charakteryzuje bardziej zaawansowane etapy dojrzałości.

Często zadawane pytania (FAQ)

Czym jest model dojrzałości AI?
Framework, który ocenia możliwości organizacji w zakresie AI i przypisuje jej poziom w oparciu o to, jak zaawansowane i przemyślane jest wykorzystanie sztucznej inteligencji.

Jakie są etapy dojrzałości AI?
Większość frameworków opisuje podobny łuk: nieustrukturyzowane eksperymenty, następnie ustrukturyzowane piloty, potem AI wbudowane w codzienne przepływy pracy, a na końcu AI działające w całej organizacji w sposób autonomiczny.

Czym dojrzałość AI różni się od adopcji AI?
Adopcja mierzy, czy narzędzia AI są w ogóle używane. Dojrzałość mierzy, jak efektywnie są wykorzystywane.

Jaka jest różnica między dojrzałością AI a gotowością na AI?
Gotowość mierzy, czy infrastruktura i dane są na miejscu, aby dobrze korzystać z AI. Dojrzałość mierzy, czy organizacja faktycznie zbudowała swoje operacje wokół tej możliwości.

Co oznacza ład AI (governance)?
Zasady i procesy określające, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest odpowiedzialnie wykorzystywana w organizacji, w tym kto zatwierdza nowe przypadki użycia i co podlega weryfikacji przed wdrożeniem.

Czym jest agentic AI (AI oparte na agentach)?
Systemy sztucznej inteligencji, które mogą podejmować działania na własną rękę, realizując wieloetapowe zadania zamiast jedynie odpowiadać na pojedynczy prompt.

Czym jest orkiestracja AI?
Uruchamianie wielu modeli lub systemów AI razem, dzięki czemu jeden może przekazać część zadania innemu, zamiast używać każdego narzędzia w izolacji.

Jak organizacja może poprawić swoją dojrzałość AI?
Przechodząc od odizolowanych eksperymentów do ustrukturyzowanych projektów pilotażowych z jasną własnością, a następnie łącząc AI z rzeczywistymi danymi i przepływami pracy oraz wbudowując zasady ładu tam, gdzie AI może działać bez weryfikacji.