Odpowiadając na pytanie, tak, w 2025 roku praktycznie każda firma będzie potrzebować sztucznej inteligencji. Nie oznacza to jednak, że każda musi tworzyć własne, dedykowane rozwiązania ani wydawać znaczne kwoty na szkolenia i specjalistyczne systemy.
W rzeczywistości kluczowa jest świadomość, zarówno dotycząca zagrożeń, jak i obecnych możliwości AI. Wystarczy, aby pracownicy mogli przeznaczyć część swojego czasu na naukę o sztucznej inteligencji. Warto również wesprzeć ten proces dodatkowymi szkoleniami, a także zadbać o to, by menedżerowie, kierownicy, zarząd oraz właściciel firmy sami poszerzali swoją wiedzę na ten temat.
Dzięki wiedzy i doświadczeniu można podejmować lepsze decyzje dotyczące wdrażania zaawansowanej sztucznej inteligencji. Pozwala to uniknąć pułapki wdrażania AI tylko dlatego, że jest to modne, w taki sam sposób, jak w przypadku „owocowych czwartków” czy sesji medytacji w firmie.
Spis treści
Co konkretnie oznacza podstawowe wdrożenie AI w firmie?
Podstawą wdrażania AI w każdej firmie, jest to żeby odpowiednia ilość osób, na każdym szczeblu, znała możliwości sztucznej inteligencji. A każda osoba w firmie powinna znać zagrożenia z tym związane, i wiedzieć czego się nie robi.
Podstawowe rzeczy związane z AI które warto znać, to między innymi:
- Znajomość różnych modeli językowych (Claude, Grok. Chat GPT, Gemini, Bielik, Plumm, Lama)
- Wiedza o modelach które da się postawić lokalnie (Lama, Bielik, DeepSeek, Mistral)
- Znajomość użytecznych funkcji w klientach AI (np. projekty w Chat GPT), oraz znajomość ciekawych narzędzi, np. Notebook LM
- Możliwości AI i zastosowania, np. tworzenie prototypów stron, generowanie zdjęć i filmów, pisanie schematycznych tekstów, korekta, analiza danych, pisanie formuł do excela
- Doświadczenie z tego jak to działa w praktyce. Jakie obrazki da się stworzyć w prosty sposób, kiedy teksty, filmy i grafiki tworzone przez AI są użyteczne, a kiedy nie mają one sensu, nie wszystko da się zrobić w AI, często nadal tradycyjne metody są użyteczne.
- AI jako pomoc w researchu i nauce
- Podstawy automatyzacji zadań
- Pobieżna wiedza o tym jak AI działa (tokenizacja, wektory, temperatura)
- Zasady promptowania, dostarczanie odpowiedniego kontekstu modelom językowym
- Zasady weryfikowania tego co AI stworzy.
- Wiedza o tym jak bardzo istotne są dobre dane
- Podstawy bezpieczeństwa (nie wrzucamy danych wrażliwych do modeli językowych które nie są postawione lokalne.
- Aspekty prawne
Shadow AI – dlaczego AI w jakieś formie, należy wdrożyć w każdej firmie.
Zjawisko shadow AI, czyli pracownicy korzystający ze sztucznej inteligencji na własną rękę, oznacza że sztuczną inteligencje, w jakieś formie, trzeba wdrożyć w każdej firmie. Firmy które tego nie zrobią, są narażone na straty, np. gdy wyciekną dane klientów, z powodu umieszczenia ich przez pracowników w modelach językowych. Podstawą jest więc ustalenie zasad, i określenie, czego nie robić. Innym problemem jest opublikowanie kiepskich treści stworzonych przez AI (które na pierwszy rzut oka wyglądają dobrze). Czy wysłanie takich rzeczy klientowi.
Można w sumie po prostu zakazać używania Ai, ale poza oczywistymi stratami z tego wynikającymi, może to przynieść odwrotny efekt, w postaci pracowników korzystających z AI po kryjomu. Pokusa przyśpieszenia sobie pracy jest zbyt duża, i zresztą ciężko się jej dziwić. Pracownicy którzy w dzisiejszych czasach musieli korzystać z liczydeł zamiast z komputerów, w zrozumiały sposób czuli by frustracje.
Podstawy bezpieczeństwa AI w firmie.
- Do publicznych modeli językowych, nie wrzucamy danych wrażliwych, haseł, poufnych informacji.
- Treści stworzone przez AI, należy weryfikować. Ai może halucynowąć, obrazki stworzone przez AI mogą mieć rażące błędy
- W niektórych przypadkach, treści tworzone przez AI należy oznaczać. Nawet jeśli nie jest to prawnie wymagane, to jest to dobrą praktyką. Istotny jest udział Ai w procesie (np. czy zostało użyte tylko do korekty, bądź researchu). Istotne jest też to, czy grafika zrobiona przez AI, udaje prawdziwe zdjęcie.
Jak można wdrożyć AI w każdej firmie?
Poniższa lista ułatwia planowanie wdrażania AI, gdy startuje się od zera. W niektórych przypadkach, można od razu przejść do późniejszych kroków. Dokładniej te punkty są rozwijane w dalszej części artykułu.
- Krok 0. Podstawy bezpieczeństwa. Określenie czego nie robić, jest już pewnym etapem wdrożenia AI.
- Krok 1. Nauka i zabawa AI – testowanie narzędzi w pracy i po godzinach, dzielenie się linkami, eksperymenty.
- Krok 2. Zakup narzędzi – uwzględnianie kosztów, licencji zespołowych i zasad bezpieczeństwa.
- Krok 3. Proste rozwiązania wewnętrzne – automatyczne notatki, wyszukiwanie procedur, wsparcie wdrożeń, modele lokalne przy wrażliwych danych. Dużo łatwiejsze jest robienie rozwiązań wewnętrznych.
- Krok 4. Zaawansowane rozwiązania – systemy dla klientów lub większe projekty, sensowne dopiero po wcześniejszych etapach i przy odpowiednich kompetencjach zespołu.
AI należy traktować tak jak internet. Najczęściej wdrożenie internetu w firmie jest czymś oczywistym i jednocześnie prostym.
Porównanie do internetu, dobrze obrazuje znaczenie sztucznej inteligencji. Analizując proces rozpowszechniania się internetu oraz komputerów w firmach, można wyciągnąć wiele użytecznych wniosków na temat relacji Ai – biznes.
Internet w biznesie, jest obecnie czymś oczywistym. Nawet małe firmy, których główna działalność nie jest oparta na technologii, codziennie korzystają z Internetu. Obecnie, wdrożenie Internetu w firmie, polega na wybraniu dostawcy, opłaceniu faktur, podłączeniu komputerów do sieci, uruchomieniu ruterów WiFi. Im większa firma, tym jest to bardziej złożone, wtedy pojawia się też tworzenie sieci lokalnej, VPN-ów itd. W mniejszych, nie technologicznych firmach, wszystko opiera się na prywatnym sprzęcie, oraz na sprzęcie pracowników (np. gdy ktoś prowadzi socjalmedia z własnego telefonu).
Obecnie (świadomie nadużywam tego słowa), wszyscy wiedzą jak korzystać z internetu w podstawowy sposób. Pracodowca wie, że każdy pracownik ma w telefonie aparat, wyszukiwarkę, mapy. 30 lat temu, przy spotkaniach w mniej oczywistych miejscach, w wielu przypadkach, konieczne było np. dostarczenie pracownikom map.
Przez pewien czas, powiedzmy w latach 1995-2010, istniało wiele kursów dotyczących korzystania z internetu
Obecnie znajomość podstaw Internetu jest czymś domyślnym. Ludzie którzy od wczesnego dzieciństwa mieli dostęp do Internetu, mają już 20-40 lat, i właściwie wszyscy korzystają z Internetu na co dzień, np. w celu komunikacji, rozrywki itd.
W przypadku AI, jesteśmy na podobnym etapie co wtedy. Kursy, oraz bezpłatne poradniki ogólnego korzystania z AI, nie będą miały większego zastosowania za kilkanaście-kilkanaście lat, bo wtedy każdy będzie te rzeczy znał. Dodatkowo, korzystanie z AI będzie prostsze, i tańsze. Podobnie było z internetem – początkowo było to skomplikowane, i drogie, i nawet przy prostych zadaniach, trzeba było ostrożnie kalkulować koszty.
Natomiast zdobywanie wiedzy o tym jak działa sztuczna inteligencja, jest na ten moment bardzo istotne. Firmy które przespały rozwój internetu (a które działały w tych branżach, gdzie internet okazał się istotny), często upadły.
Wdrożenie AI, należy zacząć od inwestowania w umiejętności i wiedzę. Model firmy gotowej na sztuczną inteligencję.
Podstawą wdrożenia AI w firmie, jest wiedza na temat tego jak działa sztuczna inteligencja, i co można dzięki niej osiągnąć. Istotna jest też świadomość zagrożeń – np. potencjalnego wycieku danych, wynikająca z podawania wrażliwych informacji modelom językowym.
Dlaczego każda firma powinna wdrożyć sztuczną inteligencję u siebie? Błędna analogia do młotka.
Część ludzi porównuje AI do konkretnego narzędzia, np. młotka. Firmy nie wdrażają masowo u siebie np. młotków, z nadzieją że kiedyś się to zwróci. Typową drogą jest analiza, określenie problemu (np. wbijania gwoździ), i szukanie rozwiązania (zastosowanie młotka). Im droższe jest narzędzie, tym bardziej złożone analizy są potrzebne.
Analogia ta działa, gdy mówimy o wdrażaniu AI wykonującego konkretne zadanie. W takim przypadku, zwłaszcza gdy wiąże się to z większymi wydatkami, konieczna jest analiza i szukanie konkretnego rozwiązania.
Ale sztuczna inteligencja ma dużo szersze zastosowanie. Możemy więc ją porównać do całego zbioru narzędzi. W wielu miejscach opłaca się mieć skrzynkę z narzędziami, nawet jeśli nie korzysta się z nich na co dzień. Osoby które umieją z podstawowych narzędzi korzystać, są w stanie lepiej ocenić sens droższych, i bardziej zaawansowanych narzędzi. O ile każdy kojarzy jak działa młotek, to jest wiele rodzajów narzędzi, których działania i zastosowania trzeba się uczyć.
Stąd wdrożenie AI jako np. wsparcia przy researchu, i podsumowaniu tekstów, pomoc w nauce, ma sens w praktycznie każdej firmie.
Dochodzi tu wspomniane wcześniej zjawisko shadow ai. Jest duża szansa, że pracownicy i tak będą w jakiś sposób korzystać z sztucznej inteligencji, mimo braku wytycznych z góry.
Etapy wdrażania AI w firmie
krok 0. podstawy bezpieczeństwa
Zanim firma zacznie eksperymentować ze sztuczną inteligencją, warto określić granice i zasady. Już samo wskazanie, czego nie robić, stanowi element wdrożenia. Dzięki temu unikniesz błędów, które mogą kosztować czas, dane lub pieniądze.
Czemu dbanie o bezpieczeństwo ai jest istotne, nawet w małych firmach?
Część ludzi może pomyśleć, że np. takie Open AI, nic nie zyska na czytaniu chatów z małej firmy. Dodatkowo, do danych trzymanych na dyskach „w chmurze”, często dostawcy usług mają jakiś dostęp. Jest jednak duża różnica między danymi trzymanymi na dysku, a chatami LMM. W pierwszym przypadku, dana firma musiała by ręcznie czytać dokumenty, i znajdować tam tajne informacje. W przypadku modeli językowych, istnieje duża pokusa żeby używać danych użytkowników, do uczenia modeli.
Boom na AI sprawił że dla każdej firmy która ma dostęp do wielu danych, istnieje pokusa żeby szkolić na ich podstawie AI, ale nadal, treści udostępniane w dokumentach Google, są bezpieczniejsze niż te w Gemini.
Dodatkowo, funkcja udostępniania konwersacji w Chat GPT, sprawiała że chaty były indeksowane przez wyszukiwarki internetowe. Co ciekawe, po wybuchu tego drobnego skandalu, okazało się że w Groku jest ten sam problem.
Poza tym, ludzie traktują chaty i model językowy luźnej, niż dokumenty, więc udostępniają tam więcej rzeczy.
Wpadki związane z użyciem Ai, aspekty prawne.
Kolejna kwestia to weryfikacja treści tworzonych przez AI. Modele językowe potrafią generować spójne i przekonujące teksty, ale zdarza im się halucynować, czyli wymyślać nieprawdziwe informacje. Podobnie grafiki i filmy generowane przez AI mogą zawierać rażące błędy – dodatkowe palce, nieistniejące elementy, zniekształcone napisy. Bez krytycznego spojrzenia łatwo przeoczyć takie nieścisłości.
Istotnym elementem bezpieczeństwa jest także oznaczanie treści tworzonych przy udziale AI. Nawet jeśli prawo tego nie wymaga, to dobra praktyka budująca przejrzystość. Ważne jest, aby wskazywać nie tylko, że w procesie wykorzystano sztuczną inteligencję, ale też w jakim zakresie. Czy AI pomogło jedynie w korekcie tekstu, czy też odpowiadało za cały research? Czy grafika jest oryginalną wizją AI, czy tylko delikatnie poprawionym szkicem człowieka? A jeśli obraz wygenerowany przez AI udaje realistyczne zdjęcie, warto jasno zaznaczyć jego źródło, aby uniknąć wprowadzania odbiorców w błąd.
Podstawy bezpieczeństwa sprowadzają się więc do trzech filarów: nie udostępniaj poufnych danych, zawsze weryfikuj efekty pracy AI, a tam gdzie to potrzebne – oznaczaj ich pochodzenie. Dzięki temu firma może korzystać z możliwości sztucznej inteligencji, nie narażając się na ryzyko.
krok 1. nauka i pierwsze eksperymenty
Pierwszy etap to zwykłe „oswajanie się” z AI. Można przeznaczyć część czasu pracy na testy, dzielić się linkami do ciekawych narzędzi i materiałów, a także inspirować zespół do samodzielnych prób – nawet tych mniej poważnych, jak generowanie zabawnych obrazków czy filmików. To etap budowania ciekawości i zrozumienia podstaw.
krok 2. zakup narzędzi
Kiedy AI staje się częścią codziennej pracy, pojawia się potrzeba zakupu licencji. Warto pamiętać, że licencje zespołowe różnią się od indywidualnych, a zasady bezpieczeństwa muszą być jasno określone. Wykupienie jednej licencji do Chat GPT, i udostępnienie jednego loginu wszystkim pracownikom to ryzykowna praktyka, której lepiej unikać.
Na tym etapie, należy szukać praktycznych zastosowań AI – jest to w końcu inwestycja, która ma się zwrócić.
krok 3. proste rozwiązania wewnętrzne
Wewnętrzne, tanie proste rozwiązania. Tu możliwości jest wiele, podstawową zasadą jest to, że narzędzia robione dla pracowników, nie muszą być aż tak dopracowane jak te dostępne publicznie, czy dla klientów. Dotyczy to nie tylko sztucznej inteligencji. Rozwiązania które są robione dla klientów, czy udostępniane publiczne, muszą być dużo bardziej bezpieczne, i robione tak żeby dany użytkownik nie mógł popsuć działania.
AI może wspierać w tworzeniu notatek ze spotkań, wyszukiwaniu procedur czy pomocy przy wdrożeniu nowych osób. Jeśli procedury nie są tajne, wystarczy przygotować je w uporządkowanej formie, i dodać takie pliki np. do Chat GPT. W innych przypadkach, można do tego użyć modeli postawionych lokalnie.
Na tym etapie warto jest szukać zewnętrznych firm do wdrażania tych rzeczy, choć wiele rozwiązań da się zrobić samodzielnie.
RAG
RAG, czyli Retrieval-Augmented Generation, to sposób działania AI, w którym model nie opiera się wyłącznie na swojej wbudowanej wiedzy, lecz najpierw wyszukuje potrzebne informacje w przygotowanej bazie (np. dokumentach, plikach PDF, notatkach), a dopiero potem generuje odpowiedź. Dzięki temu rozwiązaniu system może korzystać z aktualnych danych bez ponownego trenowania, udzielać bardziej precyzyjnych odpowiedzi i wskazywać źródła, na których się opiera. W praktyce oznacza to, że zamiast uczyć model od nowa całej firmowej dokumentacji, wystarczy ją wczytać do bazy wiedzy, a AI będzie potrafiło odpowiadać na pytania, korzystając z tych materiałów.
krok 4. zaawansowane wdrożenia
Najbardziej wymagający etap to tworzenie własnych systemów wewnętrznych lub narzędzi obsługujących klientów. To rozwiązania kosztowne i ryzykowne, dlatego mają sens dopiero wtedy, gdy firma przeszła wcześniejsze etapy, a zespół ma już wystarczające doświadczenie w korzystaniu z AI.
Podsumowanie
Podsumowując, sztuczna inteligencja w firmach nie jest już kwestią odległej przyszłości, lecz realnym narzędziem, które stopniowo staje się tak samo oczywiste jak internet. Wdrożenie AI nie musi oznaczać budowania kosztownych systemów czy zatrudniania armii specjalistów. Znacznie ważniejsze jest stopniowe zdobywanie doświadczenia, świadomość zagrożeń oraz rozsądne podejście do możliwości, jakie te technologie oferują. Firmy, które zaczną od podstaw i pozwolą pracownikom uczyć się w praktyce, zyskają przewagę i będą gotowe na kolejne etapy rozwoju. W efekcie, zamiast gonić za modą, będą potrafiły korzystać z AI w sposób świadomy i dopasowany do własnych potrzeb.
{Tekst powstał przy wsparciu AI, głównie przy researchu i korekcie. Niektóre akapity napisało AI, ale powstały one dokładnie według moich wytycznych}
