AI potrafi zrobić prawie wszystko, ale czy powinno?
Ekspert: Zsolt Fekete, Prezes Zarządu, Algotech Polska
Granicę autonomii sztucznej inteligencji wyznacza nie technologia, lecz relacja wartości biznesowej, ryzyka i kosztu jego ograniczenia.
Informatyka radykalnie rozszerzyła możliwości automatyzacji, a AI przesuwa jej granicę dalej – w stronę sytuacji, których nie potrafimy wcześniej w pełni przewidzieć i zaprogramować.
Od komunikacji do procesu
W Algotech obserwowaliśmy tę ewolucję w obsłudze klienta: od pojedynczego kanału, przez wielokanałowość i omnichannel, po Communication Enabled Business Processes (CEBP) – próbę połączenia komunikacji z procesem end-to-end. CEBP wyprzedziło swój czas. Dziś podobną ambicję opisujemy szerzej jako Customer Journey.
AI pozwala teraz wrócić do tej ambicji: zrozumieć komunikację i dokumenty, połączyć je z kontekstem klienta i procesu oraz określić kolejny krok. Klient chce załatwić sprawę, nie komunikować się z przedsiębiorstwem. Nawet najlepszy chatbot niewiele zmienia, jeśli nie potrafi uruchomić procesu prowadzącego do realizacji potrzeby odbiorcy.
AI w produkcji
AI zaczyna działać tam, gdzie kończy się scenariusz. Klasyczna automatyzacja wymaga zdefiniowanego procesu, AI rozszerza jej możliwości na wyjątki i nieustrukturyzowane informacje, wykorzystując dane i kontekst do wyboru kolejnego działania.
Może również rozszerzyć mass customization – indywidualizację przy zachowaniu ekonomiki masowej skali. Badania wskazują na większą gotowość do zapłaty, intencję zakupu i ocenę w przypadku produktów dopasowanych do preferencji klientów¹. Według McKinsey 71% konsumentów oczekuje spersonalizowanych interakcji, a 78% deklaruje, że personalizacja zwiększa prawdopodobieństwo ponownego zakupu². Dotychczas klient najczęściej wybierał spośród wariantów przewidzianych przez przedsiębiorstwo. AI może zrozumieć potrzebę i znaleźć sposób jej realizacji w granicach możliwości przedsiębiorstwa, szczególnie tam, gdzie niewielka zmiana po stronie firmy tworzy dużą wartość dla konkretnego klienta.
Fabryka ma własną pamięć. Historia awarii, zgłoszeń serwisowych i wyjątków rozwiązanych przez ludzi tworzy pamięć operacyjną przedsiębiorstwa. AI może wykorzystać te historyczne przypadki do treningu modeli i rozpoznawania nowych sytuacji. Początkowo zaproponuje rozwiązanie człowiekowi. Z czasem działania w dobrze rozpoznanych przypadkach mogą być wykonywane automatycznie, a wyjątki nadal trafiać do człowieka. Tak przesuwa się granica między rekomendacją, wykonaniem i autonomią.
Od zachwytu do świadomej automatyzacji
Pierwsza fala generatywnej AI przypominała trochę skok na bungee – eksperymentowaliśmy, poznając możliwości i ograniczenia technologii w praktyce. To kosztowne rozpoznanie było jednak cenne. Dziś możemy działać bardziej planowo, określając oczekiwaną wartość, dostęp do danych, ryzyko i dopuszczalny poziom autonomii.
Im więcej AI wie, tym cenniejsza się staje. System sztucznej inteligencji może stać się agregatem wiedzy przedsiębiorstwa – ogromną wartością dla firmy i równie atrakcyjnym celem dla atakującego. Nie musi wykonywać żadnych operacji, żeby być cennym obiektem cyberataku. Wystarczy, że wie wystarczająco dużo.
Ryzyko rośnie wraz z dostępem AI do danych, systemów i możliwości działania. Manipulacja danymi, instrukcją lub uprawnieniami może wtedy wpływać na rzeczywisty proces, a nie tylko odpowiedź systemu. Automatyzacja skaluje wartość. Skaluje również błąd.
AI wykonuje. AI kontroluje. Cyber AI chroni. Człowiek nadzoruje.
W Algotech rozwijamy podejście wielowarstwowe: jedna warstwa AI wykonuje zadanie, druga kontroluje zgodność z zasadami biznesowymi, a trzecia chroni proces z perspektywy cyberbezpieczeństwa.
Nad całością pozostaje człowiek – określa cele, granice autonomii i przypadki wymagające eskalacji oraz zachowuje możliwość zatrzymania procesu. Celem jest kontrolowana autonomia.
AI potrafi zrobić prawie wszystko, ale czy powinno?
Każdy kolejny poziom autonomii może zwiększać wartość, ale również ryzyko i koszt jego ograniczenia. W jednym procesie AI może działać samodzielnie w określonych granicach, w innym jedynie rekomendować działanie człowiekowi.
Może istnieć punkt, w którym wartość większej autonomii będzie mniejsza niż związane z nią ryzyko i koszt jego ograniczenia. Wtedy dalsza automatyzacja przestaje mieć biznesowy sens.
Jak daleko powinniśmy pozwolić AI działać autonomicznie?
Odpowiedź będzie inna dla każdego procesu i przedsiębiorstwa. Dojrzałość w wykorzystaniu AI nie będzie polegała na osiągnięciu maksymalnej autonomii, ale na świadomym wyborze miejsca, w którym warto ją zatrzymać.
Źródła
¹ Franke, N., Keinz, P., Steger, C.J. (2009), “Testing the Value of Customization: When Do Customers Really Prefer Products Tailored to Their Preferences?”, Journal of Marketing, 73(5), 103–121, DOI: 10.1509/jmkg.73.5.103.
² Arora, N., Ensslen, D., Fiedler, L., Liu, W.W., Robinson, K., Stein, E., Schüler, G. (2021), “The value of getting personalization right—or wrong—is multiplying”, McKinsey & Company, Next in Personalization 2021.
Przeczytaj także: Zdrowie pracowników zaczyna się od realnych potrzeb. Jak firmy powinny dziś myśleć o opiece medycznej?
Last Updated on 16 października, 2026 by Aleksandra Fenikowska