AI w firmie przestaje być eksperymentem. Jak zmienia codzienną pracę organizacji?
Ekspert: Mikołaj Poznerowicz, z ramienia firmy Enigma SOI doradza i dostarcza systemy i usługi z zakresu AI, cyberbezpieczeństwa, infrastruktury, usług zarządzanych czy mobilnych data center.
Sztuczna inteligencja coraz wyraźniej przesuwa się z obszaru eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nie chodzi już tylko o generowanie tekstów czy tworzenie prezentacji. AI zaczyna porządkować wiedzę, analizować dokumenty, podsumowywać spotkania i wspierać obsługę pracowników oraz klientów. Dla zarządzających oznacza to zmianę ważniejszą niż samo wdrożenie kolejnego narzędzia – to konieczność uporządkowania tego gdzie, na jakich danych i w jakich procesach organizacja korzysta z AI.
AI nie zaczyna się od technologii, tylko od problemu
W wielu firmach pierwszym kontaktem ze sztuczną inteligencją były publicznie dostępne narzędzia oparte na AI. Pracownik chciał szybciej przygotować tekst, przeanalizować dokument albo znaleźć pomysł na rozwiązanie problemu. Bariera wejścia była niewielka, więc AI zaczęła pojawiać się w organizacjach oddolnie.
To prowadzi do zjawiska określanego jako Shadow AI – wykorzystywania narzędzi AI bez formalnego zatwierdzenia lub wiedzy organizacji. Problem nie polega na samym korzystaniu ze sztucznej inteligencji. Ryzyko pojawia się wtedy, gdy pracownik przekazuje do publicznego modelu informacje, których firma nie powinna udostępniać poza kontrolowanym środowiskiem.
Mogą to być fragmenty umów, dane klientów, informacje o projektach, dokumentacja techniczna czy wewnętrzne procedury. Do tego dochodzi ryzyko błędnych odpowiedzi modelu, brak kontroli nad sposobem przetwarzania danych oraz trudność w ustaleniu, kto i do czego wykorzystuje AI.
Badanie EY „Jak polskie firmy wdrażają AI” pokazuje, że przedsiębiorstwa coraz częściej próbują ten obszar porządkować. W 2025 roku 53% badanych średnich i dużych firm deklarowało posiadanie polityki korzystania z AI, obejmującej systemy wewnętrzne i ogólnodostępne. Osobną politykę dotyczącą publicznych narzędzi miało 30% firm.
Jedną z odpowiedzi jest wykorzystanie kontrolowanych, firmowych środowisk AI, w tym rozwiązań uruchamianych on-premise. Nie oznacza to, że każda organizacja powinna budować własny model. Chodzi przede wszystkim o większą kontrolę nad danymi, dostępem, integracją z wewnętrznymi systemami i sposobem wykorzystania rozwiązania. Dla firm pracujących z informacjami wrażliwymi taka kontrola może być istotnym argumentem biznesowym.
Baza wiedzy – obowiązujące procedury w firmie stają się uporządkowane i dostępne
Jednym z najbardziej praktycznych zastosowań AI jest praca z wiedzą zgromadzoną w organizacji. Firmy posiadają tysiące dokumentów: procedury, instrukcje, regulaminy, oferty, dokumentację projektową czy materiały szkoleniowe. Problemem nie jest więc brak informacji, lecz czas potrzebny na dotarcie do tych właściwych.
AI może przeszukiwać kontrolowany zbiór dokumentów i odpowiadać na pytania na podstawie bazy wiedzy organizacji. Pracownik nie musi wiedzieć, w którym folderze znajduje się procedura ani przeglądać kilkudziesięciu stron dokumentacji. Praktyczny efekt jest szczególnie widoczny w codziennej pracy wieloosobowych zespołów.
AI może również porównywać dokumenty i wskazywać rozbieżności. Jeżeli dwie instrukcje opisują ten sam proces w różny sposób, człowiek nadal podejmuje decyzję, ale dostaje informację, gdzie występuje problem.
To zmienia rolę firmowej wiedzy. Zbiór dokumentów przestaje być wyłącznie archiwum, a staje się zasobem wykorzystywanym w bieżącej pracy.
Dokumenty przestają być barierą dla informacji
Drugim kierunkiem jest inteligentne przetwarzanie dokumentów. W praktyce pracownik często nie potrzebuje przeczytać całej umowy, specyfikacji czy dokumentacji projektu. Potrzebuje odpowiedzi na jedno konkretne pytanie.
AI może wyszukać odpowiedni fragment, zestawić wymagania z kilku dokumentów, wskazać sprzeczne zapisy albo przygotować zestawienie informacji z całego pakietu plików. Może także pracować z dokumentami skanowanymi i zdjęciami, a nie tylko z tekstem zapisanym cyfrowo.
Znaczenie ma tu skala. Ręczne porównanie kilku dokumentów jest możliwe, ale czasochłonne. Przy kilkudziesięciu plikach rośnie ryzyko przeoczenia istotnej informacji. Biznesowa wartość takiego rozwiązania sprowadza się do szybszej analizy wymagań, wcześniejszego wykrycia niespójności.
Spotkanie nie kończy się wraz z ostatnim punktem agendy
Spotkania są kolejnym obszarem, w którym AI zmienia sposób pracy. Do tej pory efektem godzinnej rozmowy często były notatki jednej osoby, lista zadań zapisana na kartce lub – w najgorszym przypadku – brak wspólnego zapisu ustaleń.
Narzędzia AI mogą przygotować transkrypcję rozmowy, podsumowanie najważniejszych tematów, listę zadań i decyzji, co ułatwia przekazanie informacji osobom, które nie uczestniczyły w spotkaniu.
Dla firmy oznacza to przede wszystkim mniejszą zależność od indywidualnej pamięci pracowników. Ustalenia stają się dostępne dla całego zespołu. To szczególnie istotne przy projektach angażujących wiele osób. Im więcej uczestników, tym częstsze nieścisłości i konieczności ponownego ustalania tego, co już zostało na spotkaniu uzgodnione.
Obsługa klientów staje się procesem opartym na wiedzy
Kolejny obszar to obsługa klientów. W wielu organizacjach znaczna część zgłoszeń dotyczy powtarzalnych problemów: dostępu do systemu, procedury, statusu sprawy, zasad korzystania z usługi czy podstawowych informacji o produkcie.
AI może klasyfikować zgłoszenia, rozpoznawać ich temat i priorytet oraz przygotowywać odpowiedzi na podstawie zatwierdzonych procedur. Jeżeli sprawa wymaga człowieka, system może przekazać ją do właściwego zespołu wraz z uporządkowanym kontekstem.
Dzięki temu pracownik nie musi za każdym razem szukać informacji w kilku systemach. Klient może szybciej otrzymać odpowiedź, a zespół obsługi może skoncentrować się na sprawach wymagających doświadczenia i decyzji.
Co ważne, AI może również wskazywać, jakich informacji brakuje w bazie wiedzy. Jeżeli określone pytanie regularnie pojawia się w zgłoszeniach, jest to sygnał, że procedura lub instrukcja wymaga uzupełnienia.
Od pojedynczych narzędzi do uporządkowanego środowiska AI
Można mieć osobne narzędzie do generowania tekstów, inne do spotkań, kolejne do analizy dokumentów i jeszcze inne do obsługi klienta. Jeżeli każde działa niezależnie, organizacja otrzymuje zbiór punktowych rozwiązań. Trudniej wtedy jednak kontrolować dane, mierzyć efekty i rozwijać rozwiązania na większą skalę.
Dojrzałość AI nie polega na liczbie wdrożonych aplikacji. Firma może korzystać z wielu narzędzi i jednocześnie nie osiągać oczekiwanej wartości. Z drugiej strony, jedno dobrze zaprojektowane rozwiązanie, które skraca proces, poprawia dostęp do wiedzy lub ogranicza liczbę błędów, może mieć większe znaczenie niż dziesiątki eksperymentów.
Dla firm oznacza to przejście od pytania „czy wdrażać AI?” do bardziej konkretnego: „gdzie AI może poprawić sposób działania organizacji i jak zrobić to bez utraty kontroli nad danymi?”.
Źródło: https://www.ey.com/pl_pl/newsroom/2026/02/ey-ai-badanie-cyberbezpieczenstwo-2025
Przeczytaj także: Suwerenność cyfrowa w przedsiębiorstwach
Last Updated on 12 listopada, 2026 by Aleksandra Fenikowska