Kult Cargo w AI

W świecie, w którym pojęcie sztucznej inteligencji stało się elementem obowiązkowego słownika każdej organizacji, obserwuję coraz częściej sytuacje, w których deklarowana gotowość do jej wdrożenia ma charakter czysto symboliczny. Spotykam firmy przekonane, że wystarczy zamówić „coś z AI”, aby poprawić wyniki, usprawnić działanie zespołów lub po prostu pokazać rynkowi, że nie pozostają w tyle. Ty także możesz dostrzec ten mechanizm, jeśli przyjrzysz się, jak często zarządy ogłaszają ambitne projekty automatyzacyjne bez wcześniejszej analizy procesów, danych czy realnych potrzeb użytkowników. W takich przypadkach pojawia się zjawisko, które określam mianem technologicznego kultu cargo, polegające na powtarzaniu rytuałów wdrożeniowych inspirowanych trendami, bez świadomości, co właściwie ma zostać osiągnięte i dlaczego. Zjawisko to ujawnia się zwłaszcza na etapie pierwszych rozmów, gdy okazuje się, że za deklaracjami o gotowości technologicznej nie stoi żadna diagnoza ani próba zrozumienia przepływu pracy, a jedynie pragnienie posiadania rozwiązania określanego jako nowoczesne, często równoznaczne z prestiżem organizacyjnym.

Jedna z najbardziej charakterystycznych historii, które zapadły mi w pamięć, wydarzyła się podczas warsztatu z dużą firmą usługową, która zgłosiła się do Solutio Care z gotową wizją zbudowania narzędzia opartego na AI. Przed rozpoczęciem pracy byłem przekonany, że klient ma przygotowane dane, opis problemu albo chociaż hipotezę dotyczącą obszaru, w którym chciałby uzyskać przewagę. Już po kilkunastu minutach okazało się jednak, że oczekiwania wobec AI mają charakter abstrakcyjny. Pracownicy powtarzali ogólne hasła, takie jak „chcemy przyspieszyć pracę” lub „potrzebujemy automatyzacji obsługi”, lecz nikt nie potrafił odpowiedzieć na proste pytanie o to, jakie zadanie przysparza najwięcej trudności albo gdzie firma traci czas i zasoby. Klient liczył na to, że sama obecność AI w organizacji rozwiąże problemy, które nie zostały nawet nazwane. Miałem wrażenie, że uczestnicy traktują model sztucznej inteligencji jak rytualny artefakt, którego posiadanie samo w sobie ma poprawić sytuację operacyjną, podobnie jak w kulturach, które budowały atrapę lotniska, oczekując, że sprowadzi to oczekiwane efekty. To doświadczenie stało się dla mnie jednym z dowodów na to, że w wielu organizacjach AI pełni funkcję symbolu nowoczesności, a nie narzędzia wymagającego przemyślanej integracji.

Kiedy przyglądam się motywacjom zarządów, które kierują firmy na drogę pozornych wdrożeń, widzę silną potrzebę budowania poczucia innowacyjności i wykazywania aktywności technologicznej wobec inwestorów lub konkurencji. W tej dynamice trudno o pogłębioną analizę procesów, ponieważ sama deklaracja wdrażania zaawansowanych narzędzi staje się formą komunikatu strategicznego. Takie podejście tworzy przestrzeń do myślenia, że AI jest dodatkiem podnoszącym prestiż firmy, a nie rozwiązaniem wymagającym przygotowania operacyjnego. W efekcie organizacje zaczynają wdrażać technologie na podobieństwo wspomnianego kultu cargo: wykonują działania przypominające procesy innowacyjne, lecz bez realnej treści i bez świadomości, że brak fundamentów doprowadzi do rozczarowania, strat finansowych, a niekiedy także do utraty zaufania zespołu. To właśnie wprowadzenie do refleksji, którą chcę rozwijać dalej w kolejnych częściach artykułu, aby pokazać Ci, dlaczego bez jasnego zdefiniowania potrzeb żadna automatyzacja nie ma szans przynieść realnej wartości.

Gdy deklarowana gotowość okazuje się iluzją...

Kiedy rozpoczynam z klientami warsztaty dotyczące automatyzacji opartej na AI, bardzo często słyszę deklaracje o pełnej gotowości organizacji do wdrożenia technologii, które mają poprawić wydajność lub uporządkować pracę zespołów. Skoro firma zgłasza potrzebę automatyzacji, to przynajmniej w minimalnym zakresie zna swoje procesy i potrafi wskazać obszary, w których występują realne trudności operacyjne. Tymczasem doświadczenie wielokrotnie pokazało mi, że taka deklaracja ma charakter iluzji podtrzymywanej przez przekonanie o własnej przygotowanej pozycji, podczas gdy w rzeczywistości zespoły nie dysponują ani mapą procesów, ani uporządkowanymi danymi, ani wewnętrzną zgodą dotyczącą tego, co właściwie wymaga zmiany. Kiedyś jedna organizacja przedstawiła obszerną listę czynności, które rzekomo miały nadawać się do automatyzacji, choć po kilku pytaniach okazało się, że nikt nie znał ich kolejności, zależności ani źródeł danych. Zespół po prostu zakładał, że skoro coś jest czasochłonne, to nadaje się do wdrożenia AI, bez zrozumienia, że skuteczna automatyzacja wymaga precyzyjnej struktury pracy.

W takich sytuacjach działa pewien powtarzalny mechanizm, który sprawia, że klient wierzy w swoją zdolność do oceny potrzeb technologicznych, choć ocena ta nie wynika z analizy, lecz z medialnych narracji. Zespoły powtarzają hasła o tym, że AI „usprawni procesy” lub „zautomatyzuje obsługę”, ponieważ podświadomie oczekują, że nowoczesna technologia sama ułoży ich dotychczasowy chaos. To przekonanie działa jak filtr, który pozwala ignorować faktyczny stan procesów wewnętrznych, a jednocześnie wzmacnia pewność, że firma „jest gotowa”, nawet jeśli nie istnieją żadne dane pozwalające uzasadnić wdrożenie. W trakcie pracy zauważam, że zespoły przejmują język mediów technologicznych, co tworzy wrażenie kompetencji, choć nie towarzyszy temu rzeczywista znajomość własnego środowiska operacyjnego. Ten dysonans ujawnia się dopiero wtedy, gdy zaczynamy wspólnie analizować poszczególne etapy pracy, a domniemana wiedza klienta zaczyna się rozpadać przy najprostszych pytaniach o strukturę danych lub zdefiniowanie punktów decyzyjnych.

Jednym z najbardziej wartościowych doświadczeń był warsztat, który w nieoczekiwany sposób przekształcił się w demaskowanie mitów związanych z AI. Początkowo uczestnicy byli przekonani, że wystarczy podać listę zadań, aby model przejął odpowiedzialność za realizację procesów. Jednak gdy zaczęliśmy analizować każdy etap pracy, okazało się, że organizacja nie posiada żadnych danych historycznych, które mogłyby posłużyć do trenowania modelu ani nawet spójnego opisu, jak wygląda realizacja usługi. Konfrontacja z tym faktem wywołała w zespole mieszankę zaskoczenia i refleksji, ponieważ po raz pierwszy zobaczyli, że wdrożenie AI wymaga nie deklaracji, ale uporządkowanych fundamentów. Warsztat zakończył się zmianą sposobu myślenia uczestników, którzy odłożyli na bok gotową listę zadań i zaczęli pracować nad opisem rzeczywistych procesów. Z perspektywy czasu uważam ten moment za jeden z najcenniejszych, bo pokazał zespołowi, że technologia nie zastąpi pracy analitycznej i że iluzja gotowości potrafi utrzymywać się długo, dopóki ktoś nie zada odpowiednich pytań. Dzięki temu klient zrozumiał, że droga do automatyzacji zaczyna się nie od wyboru narzędzia, ale od uporządkowania własnego środowiska pracy, co jest warunkiem koniecznym do prowadzenia jakiejkolwiek rozmowy o AI.

Scenariusze AI pozbawione sensu

Jakiś czas temu jeden z klientów Solutio Care zgłosił zapotrzebowanie na stworzenie modelu predykcyjnego do prognozowania zachowań użytkowników. Sam pomysł brzmiał sensownie, dopóki nie okazało się, że organizacja nie gromadziła żadnych danych historycznych ani nawet danych opisujących aktualne działania swoich klientów. Zespół zakładał, że model sztucznej inteligencji jest w stanie „domyślić się” wzorców bez dostępu do danych, bo tak przedstawiano AI w popularnych publikacjach. Klient był przekonany, że to technologia „przemyci” brakujące informacje i sama zbuduje strukturę wiedzy o użytkownikach. Dopiero w trakcie rozmów zrozumieli, że bez danych predykcja staje się czystą fikcją, a wdrożenie AI w takim kształcie nie ma najmniejszych szans przynieść rezultatu. Ten przykład pokazał mi, jak łatwo jest wpaść w pułapkę myślenia, że zaawansowane technologie zastąpią całą wcześniejszą pracę analityczną, a nawet nadrobią braki, które nagromadziły się w organizacji przez lata.

Inny przypadek, równie wymowny, dotyczył firmy, która oczekiwała automatyzacji procesu opartego w całości na intuicji pracowników. Proces ten polegał na podejmowaniu decyzji w oparciu o obserwacje trudne do opisania i niemożliwe do zamodelowania, ponieważ nawet pracownicy nie potrafili wskazać, co dokładnie wpływa na konkretne decyzje operacyjne. Kiedy zapytałem, na jakich danych opiera się ich praca, odpowiadali, że „po prostu wiedzą, co trzeba zrobić”, co uniemożliwiało przekształcenie tego procesu w strukturę zrozumiałą dla algorytmu. Firma oczekiwała, że model zinterpretuje intuicję jako zbiór reguł, podczas gdy intuicja jest wynikiem doświadczeń, mikroobserwacji i kontekstu, którego nawet człowiek nie potrafi w pełni wyjaśnić. Próba automatyzacji takiego obszaru ujawniła, że nie każdy proces jest podatny na przekształcenie w algorytm, szczególnie gdy jego logika nie jest możliwa do opisania.

Te historie prowadzą mnie do refleksji o zjawisku, które określam jako „AI jako dekoracja”. W takim ujęciu AI nie jest narzędziem, lecz symbolem nowoczesności, który ma za zadanie udowodnić interesariuszom, że firma uczestniczy w technologicznym wyścigu. Rozwiązania wdrażane w tym trybie stają się formą ekspozycji, podobną do wystawiania sprzętu laboratoryjnego w firmach, które nie prowadzą badań. Ich obecność w organizacji nie przynosi żadnego wpływu na wskaźniki operacyjne, ale ma wzmocnić przekaz marketingowy, że firma działa w obszarze innowacji. Takie wdrożenia kończą się rozczarowaniem, ponieważ nie odpowiadają na żadną potrzebę, nie rozwiązują żadnego problemu i najczęściej generują dodatkowe koszty związane z utrzymaniem narzędzia, które od początku było pozbawione sensu. Z mojej perspektywy to jeden z najpoważniejszych przejawów kultu cargo w technologii: powtarzanie rytuałów innowacyjności bez zrozumienia, że wartość powstaje dopiero wtedy, gdy technologia staje się odpowiedzią na dobrze zdefiniowany cel.

Kiedy redukcja etatów staje się celem, a nie konsekwencją analizy

W rozmowach z organizacjami zainteresowanymi automatyzacją coraz częściej dostrzegam tendencję, w której celem projektu nie jest usprawnienie procesów ani podniesienie jakości usług, lecz redukcja zatrudnienia traktowana jako główny argument za wdrożeniem AI. W środowisku biznesowym narasta przekonanie, iż sztuczna inteligencja stanowi wygodne uzasadnienie dla zwolnień, a automatyzacja postrzegana jest jako skrót prowadzący do obniżenia kosztów bez analizy długoterminowych skutków. Z mojej perspektywy, gdy tylko rozmowa schodzi w stronę liczb etatów do usunięcia zamiast w stronę oceny procesów, staje się jasne, że organizacja działa pod presją budżetową, a nie rozwojową. W takich momentach pojawia się pytanie, czy firma rzeczywiście potrzebuje technologii, czy jedynie narzędzia, które pozwoli przeprowadzić trudną decyzję kadrową bez zależności od faktów. Ten rodzaj nastawienia stwarza ryzyko wykorzystania AI jako tarczy ochronnej, za którą ukrywa się brak strategii operacyjnej.

Jednym z bardziej poruszających przykładów była rozmowa z firmą, która zgłosiła się do Solutio Care z pomysłem na automatyzację wybranych procesów administracyjnych. Po kilku minutach rozmowy telefonicznej z prezesem firmy okazało się, że intencją nie była poprawa przepływu informacji ani stabilizacja jakości danych, lecz zastąpienie kilkuosobowego zespołu narzędziem, które miałoby „po prostu przejąć ich obowiązki”. Analiza pokazywała, że pracownicy realizowali zadania wymagające oceny, weryfikacji niestandardowych przypadków oraz kontaktu z klientem, a ich praca była wielowarstwowa. Mimo to zarząd naciskał, aby skupić się na scenariuszu zastąpienia ich algorytmem, nie chcąc przyjąć do wiadomości, że takie wdrożenie doprowadziłoby do spadku jakości obsługi. W tym przypadku odmówiliśmy współpracy, ponieważ projekt miałby charakter fasadowy, a jego jedynym skutkiem byłoby obniżenie jakości usług i przerzucenie odpowiedzialności na technologię, która nie została zaprojektowana do przejmowania takiego rodzaju pracy.

Inny przypadek dotyczył firmy działającej w branży usługowej, w której zarząd przedstawił projekt automatyzacji jako element „strategii technologicznej”, choć w kuluarowych rozmowach przyznano, że celem jest ograniczenie działu wsparcia. Procesy tej jednostki opierały się na rozumieniu kontekstu oraz pracy z klientami, których potrzeby rzadko poddawały się jednoznacznej klasyfikacji. Próba ich automatyzacji wymagałaby zbudowania systemu, który musiałby rozumieć złożone sytuacje operacyjne, co w praktyce było niewykonalne. Gdy podczas warsztatu zaczęliśmy analizować rzeczywistość procesową, atmosfera w zespole stała się napięta. Pracownicy zaczęli wiązać projekt z własnym bezpieczeństwem zawodowym, co całkowicie zablokowało konstruktywną współpracę. Również w tym przypadku zrezygnowaliśmy ze współpracy, uznając, że technologia nie powinna być wykorzystywana jako pretekst do pozbawiania zespołu stabilności.

Decyzje zarządów oparte wyłącznie na redukcji etatów prowadzą do poważnych konsekwencji, które zauważam już na etapie pierwszych rozmów. W organizacjach pojawia się lęk, który zniekształca przepływ informacji, osłabia zaufanie i sprawia, że pracownicy nie chcą ujawniać realnych problemów procesowych w obawie, że staną się argumentem za ich zastąpieniem technologią. Z perspektywy operacyjnej takie podejście skutkuje erozją procesów, ponieważ uwaga zarządu skupia się na oszczędnościach, a nie na poprawie jakości pracy. Usługi zaczynają tracić spójność, rośnie liczba błędów, a mechanizmy kontrolne przestają działać, ponieważ organizacja nie dba o rozwój kompetencji zespołu. AI wdrażane w takim otoczeniu staje się narzędziem pozornym, które nie służy wyższemu celowi, lecz jedynie legitymizuje decyzje kadrowe. Z mojego doświadczenia wynika, że automatyzacja powinna być konsekwencją analizy, a nie jej celem, ponieważ jedynie wtedy technologia może wzmocnić firmę zamiast ją destabilizować.

Objawy kultu cargo

W wielu organizacjach deklarujących zainteresowanie sztuczną inteligencją można dostrzec zestaw powtarzalnych sygnałów, które pozwalają ocenić, że ich podejście do automatyzacji przypomina kult cargo. Pierwszym sygnałem charakterystycznym dla tego zjawiska jest całkowity brak parametrów, które miałyby posłużyć do oceny powodzenia wdrożenia. Firmy deklarują, że „chcą zastosować AI”, lecz nie potrafią wskazać ani wskaźników jakościowych, ani liczbowych, które mogłyby potwierdzić, że projekt przyniósł rezultat. Kiedy proszę o zdefiniowanie celu, często słyszę ogólne stwierdzenia o usprawnieniu pracy, co nie daje żadnej podstawy do oceny, czy wdrożenie ma sens. Brak parametrów sprawia, że automatyzacja przekształca się w rytuał zamiast proces oparty na faktycznej wartości.

Drugim sygnałem jest brak właściciela procesu, który byłby odpowiedzialny za przebieg automatyzacji i ocenę jej efektów. Podczas warsztatów widzę, że zespoły przerzucają odpowiedzialność między działami, każdy zakłada, że ktoś inny lepiej zna proces, a nikt nie czuje się odpowiedzialny za jego opis i porządkowanie. W takim środowisku trudno mówić o jakiejkolwiek dojrzałości operacyjnej, ponieważ wdrożenie technologii wymaga osoby, która potrafi ocenić zmiany w przepływie pracy i wskazać elementy wymagające uporządkowania. Gdy właściciel procesu nie istnieje, projekt staje się bezpański i traci szansę na osiągnięcie spójnego rezultatu.

Kolejnym zjawiskiem jest wybór technologii przed zrozumieniem potrzeb. Podczas wielu spotkań słyszę deklaracje typu: „chcemy chatbot”, „chcemy model predykcyjny” albo „chcemy system klasyfikacji”, podczas gdy organizacja nie przeprowadziła żadnej analizy procesów ani nie zidentyfikowała obszaru, który rzeczywiście wymaga zmiany. Firmy kierują się tym, jakie rozwiązania pojawiają się w prezentacjach branżowych lub raportach analitycznych, co tworzy iluzję, że skoro dana technologia działa w innej organizacji, to zadziała również u nich. W praktyce takie podejście prowadzi do wdrożeń pozbawionych treści, których funkcją jest bardziej budowanie narracji o innowacyjności niż rozwiązywanie realnych problemów.

Charakterystycznym elementem kultu cargo jest także oczekiwanie natychmiastowego efektu, tak jakby AI była samonapędzającym się mechanizmem, który po uruchomieniu automatycznie rozwiązuje problemy organizacji. Kiedy wyjaśniam klientom, że wdrożenie wymaga czasu, iteracji i testów, często spotykam się z rozczarowaniem wynikającym z przekonania, że technologia powinna działać od pierwszego dnia i bez potrzeby angażowania zespołu. Ten sposób myślenia wynika z narracji budowanej w mediach, które przedstawiają AI jako autonomiczne narzędzie, niewymagające przygotowania danych ani zmian procesowych. Tymczasem każda forma automatyzacji jest w swojej istocie zależna od jakości informacji, struktury pracy oraz odpowiedzialności ludzi, którzy ją nadzorują.

Jednym z pouczających doświadczeń była współpraca z organizacją, która powtarzała wszystkie powyższe schematy. Zespół zgłosił chęć stworzenia systemu klasyfikującego zgłoszenia klientów, chociaż nie analizował nigdy, jak często pojawiają się konkretne kategorie i co właściwie wpływa na decyzje pracowników. Kiedy zapytałem, na jakich danych miałby zostać zbudowany model, zapadła długa cisza, po której jedna z osób przyznała, że nie wiedzą, czy takie dane istnieją. Podczas kolejnych rozmów zaczęli dostrzegać, że ich przekonanie o możliwości automatyzacji nie wynikało z analizy procesów, lecz z mediów opisujących AI jako rozwiązanie, które działa uniwersalnie i niezależnie od kontekstu. Zespół zdał sobie sprawę, że ich projekt był próbą naśladowania rozwiązań znanych z branżowych prezentacji, a nie odpowiedzią na realną potrzebę organizacji.

W miarę jak rozmowy posuwały się naprzód, uczestnicy zaczęli rozumieć, że automatyzacja to nie zestaw rytuałów technologicznych, lecz droga oparta na refleksji nad własnym środowiskiem pracy. Zrozumienie tego faktu było dla nich momentem przełomowym, ponieważ po raz pierwszy zaczęli oceniać procesy z perspektywy danych, a nie wyobrażeń o skuteczności technologii.

Podejście oparte na diagnozie

Realne przygotowanie do wdrożenia AI zaczyna się nie od wyboru technologii, ale od diagnozy, która pozwala zrozumieć, jak funkcjonuje Twoja firma i jakie elementy jej struktury nadają się do automatyzacji. W Solutio Care pracujemy z klientami w sposób, który zakłada odejście od myślenia życzeniowego i przejście do analizy opartej na faktach. Oznacza to konieczność mapowania procesów, porządkowania danych, oceny dojrzałości organizacyjnej oraz identyfikacji obszarów, w których technologia może przynieść realną wartość. Takie podejście jest fundamentem, który pozwala uniknąć wdrożeń pozornych i zbudować rozwiązania wspierające pracowników zamiast zastępować ich w sposób chaotyczny czy przypadkowy.

Jednym z warsztatów, była współpraca z firmą chcącą zautomatyzować proces obsługi dokumentów. Początkowo zespół był przekonany, że wystarczy przygotować zestaw przykładów i przekazać je modelowi, aby przejął czynności wykonywane przez pracowników. Gdy zaczęliśmy analizować ich środowisko pracy, odkryliśmy, że dokumenty trafiające do firmy nie mają jednolitej struktury, nazwy plików nie niosą żadnej informacji, a proces klasyfikacji zależy od wiedzy konkretnej osoby, która zapamiętywała pewne schematy na podstawie doświadczeń. Klient zrozumiał wtedy, że zanim automatyzacja będzie możliwa, konieczne jest uporządkowanie danych wejściowych i zmiana sposobu zapisywania dokumentów, co wymagało współpracy kilku działów. W efekcie powstał projekt, który nie polegał na natychmiastowym wdrożeniu AI, lecz na stworzeniu warunków, które tę technologię dopiero umożliwiają. Dopiero na tym etapie mogliśmy wspólnie wskazać, jakie przypadki użycia mają sens i w jaki sposób model będzie wspierał pracowników, zamiast działać w próżni informacyjnej.

Tego rodzaju proces pokazuje, że użyteczne przypadki użycia AI nie powstają z deklaracji ani z listy pomysłów wymyślonej podczas krótkiego spotkania, lecz z pogłębionej analizy danych i obserwacji pracy zespołów. Jeśli dane są rozproszone, nieustrukturyzowane lub wzajemnie sprzeczne, technologia nie będzie w stanie generować wartości. Jeżeli proces jest oparty na intuicji lub wiedzy nieudokumentowanej, algorytm nie będzie w stanie powtórzyć takiego sposobu działania. Sensowne wdrożenie AI wymaga spełnienia kilku warunków: znanego właściciela procesu, uporządkowanych danych, opisanej logiki biznesowej i gotowości organizacji do tego, że automatyzacja pociągnie za sobą zmianę sposobu pracy. Dopiero w takim otoczeniu można mówić o narzędziach, które działają przewidywalnie i wspierają Twoją firmę w zadaniach o wysokiej złożoności.

W Solutio Care przygotowaliśmy zestaw usług, które odpowiadają na potrzeby firm stojących na różnych etapach dojrzałości technologicznej. Jeśli chcesz zacząć od zrozumienia, czym jest AI w kontekście Twojego biznesu, możesz skorzystać z programu „Wprowadzenie do AI w biznesie”, który pozwoli Ci przejść od teorii do praktyki i ocenić, jakie obszary działalności mają potencjał wdrożeniowy. Jeżeli zależy Ci na stworzeniu narzędzia wspierającego obsługę klientów lub pracowników, warto rozważyć usługę „Wdrożenie chatu AI w biznesie”, dzięki której powstaje system dostosowany do Twoich procesów i danych.

Firmy, które poszukują rozwiązań dla pracy biurowej, często decydują się na „Wdrożenie ChatGPT do pracy biurowej”, gdzie pokazujemy, jak budować zestaw narzędzi i procedur przyspieszających czynności administracyjne. Z kolei zespoły wykorzystujące metodyki zwinne mogą skorzystać z „Wdrożenia ChatGPT do środowiska Scrum”, które pomaga uporządkować wiedzę projektową, wspiera planowanie, analizę zależności i tworzenie materiałów dla interesariuszy. Jeśli potrzebujesz indywidualnych konsultacji i chcesz nauczyć się korzystać z narzędzi AI w kontekście swoich codziennych obowiązków, możesz zapisać się na szkolenie indywidualne z obsługi narzędzi AI w biznesie, w którym wspólnie przechodzimy od podstaw do zastosowań dopasowanych do Twojej pracy.

Zachęcam Cię, abyś skorzystał z tych usług, jeśli chcesz przejść drogę od intuicyjnych pomysłów na automatyzację do rozwiązań opartych na diagnozie, danych i rzeczywistych potrzebach Twojej organizacji. Dzięki takiemu podejściu zyskujesz pewność, że wdrożenie AI stanie się narzędziem wzmacniającym Twój biznes, a nie dekoracją tworzoną dla pozoru nowoczesności. Jeśli chcesz omówić potrzeby swojej firmy w rozmowie wstępnej, jestem gotów Ci w tym pomóc.

Zakończenie

W organizacjach, które rezygnują z powierzchownego podejścia do sztucznej inteligencji, obserwuję wyraźną zmianę sposobu myślenia. Jeśli przyjrzysz się firmom, które przestały powtarzać technologiczne rytuały i zaczęły pracować nad zrozumieniem własnych procesów. Zmiana ta nie polega na nagłym wdrożeniu zaawansowanego modelu, lecz na stopniowym przechodzeniu od chaosu informacyjnego do uporządkowanej struktury pracy. Kiedy organizacje zaczynają budować strategie oparte na danych, odchodzą od przekonania, że AI sama rozwiąże ich problemy, i zaczynają traktować technologię jako narzędzie wymagające przygotowania, odpowiedzialności i jasno określonych celów. Tego rodzaju świadomość procesowa daje im możliwość tworzenia rozwiązań, które współgrają z ich działalnością, zamiast pojawiać się w niej jako dekoracyjny dodatek.

Z doświadczenia wiem, że ten moment przejścia bywa dla zespołów przełomowy. Widziałem firmy, które początkowo rozpoczynały rozmowy z gotowym zestawem pomysłów opartych na trendach, a kończyły projekt z głęboką refleksją nad strukturą własnych danych. Spotykałem zespoły, które chciały wdrażać automatyzację w obszarach intuicyjnych, a po analizie stwierdzały, że bardziej wartościowe będzie uporządkowanie działań operacyjnych, zanim do gry wejdzie technologia. Zdarzało się, że klienci, którzy początkowo byli przekonani o konieczności zastąpienia części pracowników, odkrywali, że lepiej wykorzystać AI do wsparcia zespołów, które wykonują zadania o dużej zmienności, wymagające jasnych reguł lub uporządkowanego przepływu informacji. Tego rodzaju zmiana świadczy o dojrzewaniu organizacji i o zdolności do myślenia długofalowego, a nie jedynie reaktywnego.

Ten proces transformacji prowadzi do wniosku, że dojrzale wdrożenia AI rozwijają się tam, gdzie firma przechodzi od kultu cargo do projektowania własnego lotniska. W metaforze tej chodzi o to, że zamiast stawiać atrapę pasów startowych i wierzyć, że pojawią się efekty, organizacja zaczyna budować prawdziwe fundamenty: analizę procesów, porządkowanie danych, odpowiedzialność właścicieli obszarów i konsekwentne podejście do zmian. Firma nie powtarza już rytuałów implementacyjnych znanych z prezentacji branżowych, lecz tworzy własny ekosystem technologiczny, który odpowiada jej potrzebom i wspiera pracowników w zadaniach wymagających struktury i przewidywalności. Dzięki temu wdrożenia AI stają się efektem dojrzałej strategii, a nie produktem presji rynkowej.

Gdy myślę o kierunku, w którym zmierzają organizacje świadomie pracujące z AI, widzę rosnący nacisk na uporządkowaną analizę, podejście iteracyjne i projektowanie technologii jako integralnej części procesów, a nie zewnętrznego dodatku. Widzę firmy, które zaczynają wykorzystywać AI jako narzędzie wspierające rozwój ich kompetencji, zamiast jako mechanizm automatycznego zastępowania ludzi. Widzę też zespoły, które wiedzą, że wdrożenie wymaga czasu, danych i odpowiedzialności, a jego wartość ujawnia się dopiero wtedy, gdy technologia zostaje włączona w życie organizacji w sposób przemyślany.

Jeśli jesteś w trakcie tej drogi albo dopiero zastanawiasz się, jak zacząć, pamiętaj, że prawdziwe lotnisko powstaje z fundamentów, nie z imitacji. Możesz zbudować w swojej firmie środowisko, w którym AI stanie się naturalnym elementem pracy, opartym na rzeczywistej potrzebie i zrozumieniu procesów. A jeśli potrzebujesz wsparcia na etapie diagnozy, projektowania lub wdrażania rozwiązań, chętnie pomogę Ci przejść tę drogę tak, aby technologia wzmacniała Twoją organizację, zamiast być jedynie obietnicą bez treści.

Literatura:

Levine, E. V. (2023). Cargo cult AI. Communications of the ACM, 66(9), 46-51.
Mikkonen, T., & Taivalsaari, A. (2025, June). Software Reuse in the Generative AI Era: From Cargo Cult Towards Systematic Practices. In Proceedings of the 16th International Conference on Internetware (pp. 541-544).
Majka, M. (2024). Maximizing Customer Lifetime Value: Harnessing AI in Marketing. Linkedin.
Majka, M. (2024). Ethics Norms in the IT Industry. Linkedin.