AI nie uratuje źle zaprojektowanego procesu: Jak zmapować przepływy pracy przed wdrożeniem automatyzacji

Wiele organizacji z entuzjazmem inwestuje w narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, licząc na natychmiastowe efekty – szybsze procesy, oszczędność czasu i wzrost produktywności. Tymczasem, podobnie jak w przypadku wcześniejszych fal technologii, nie sama technologia jest kluczem do sukcesu, ale sposób, w jaki zostaje zaimplementowana. A dokładniej – w jakie procesy zostaje osadzona.

Sztuczna inteligencja potrafi przyspieszać, automatyzować, podpowiadać i analizować. Ale nie naprawi niespójnego procesu. Przeciwnie – wprowadzenie AI do źle zdefiniowanego przepływu pracy może skutkować pogłębieniem chaosu operacyjnego. Dlatego firmy, które chcą realnie wykorzystać potencjał AI, muszą zacząć nie od wyboru narzędzia, ale od przeprojektowania tego, co już robią.

AI wchodzi do zespołów IT – ale czy IT jest gotowe na AI?

W ostatnich miesiącach zespoły IT zaczęły masowo testować rozwiązania z zakresu generatywnej AI: od asystentów kodowania, przez automatyczne analizy danych, po wsparcie techniczne w formie chatbotów. Często jednak wdrożenia te okazują się rozczarowujące. Dlaczego? Bo działają w oparciu o procesy, które nigdy nie zostały formalnie zmapowane lub ustandaryzowane.

Typowy przykład: wdrożenie AI w helpdesku IT. Firma implementuje narzędzie do automatycznego klasyfikowania zgłoszeń, ale brakuje jednoznacznych kategorii, opisów priorytetów i reguł eskalacji. Efekt? System się myli, a frustracja użytkowników rośnie. Problemem nie jest AI, ale brak fundamentów operacyjnych.

Przepływ pracy jako fundament automatyzacji

Kluczem do skutecznego wdrożenia AI jest dobrze zaprojektowany przepływ pracy – jasno zdefiniowany, powtarzalny i mierzalny. Taki, który da się opisać w krokach, z określoną kolejnością, odpowiedzialnością i punktami decyzyjnymi.

Najpierw proces, potem AI

AI nie powinno być traktowane jako sposób na obejście problemów operacyjnych. Przeciwnie – należy je osadzać tam, gdzie procesy są wystarczająco dojrzałe, by AI mogła je przyspieszyć lub zautomatyzować. Kluczowa zasada: najpierw uporządkuj, potem optymalizuj.

Przykład pozytywny: zespół danych w średniej wielkości firmie uporządkował strukturę katalogów, metadane, uprawnienia i polityki dostępu. Dopiero wtedy wdrożył narzędzie AI wspierające klasyfikację i opis danych. Efekt – przyspieszenie onboardingu danych i wzrost zadowolenia użytkowników końcowych.

Trzyetapowy model przygotowania pod AI

Aby skutecznie wykorzystać AI, zespoły IT mogą posłużyć się prostym, ale skutecznym modelem przygotowania przepływów pracy:

1. Mapowanie stanu obecnego (as-is)
   Zidentyfikuj, jak dziś wygląda dany proces. Gdzie są przestoje? Gdzie brakuje danych? Kto podejmuje decyzje i na jakiej podstawie?
2. Projektowanie stanu docelowego (to-be)
   Uprość to, co można uprościć. Zredukuj liczbę kroków. Określ nowe punkty decyzyjne – być może wspierane przez AI. Przemyśl, czy każdy etap wnosi wartość.
3. Wybór miejsc do zastosowania AI
   Zidentyfikuj, gdzie AI realnie przyspieszy proces. Klasyfikacja danych? Analiza logów? Generowanie podsumowań? AI powinno wspierać, a nie zastępować całość procesu.

Nowa rola CIO: architekt przepływów

W kontekście AI, rola CIO wykracza poza zarządzanie technologią. Staje się on architektem operacyjnym, który musi rozumieć procesy biznesowe równie dobrze jak architekturę chmury. AI to nie kolejna warstwa w stacku IT – to katalizator, który wymusza zmianę podejścia do projektowania pracy.

Zbyt często wdrażanie AI przypomina dziś kupowanie silnika odrzutowego do roweru. Bez solidnego szkieletu procesowego nie tylko nie osiągniemy zakładanych efektów – możemy doprowadzić do katastrofy operacyjnej.

Rekomendacje dla zespołów IT i partnerów technologicznych

• Zanim zdecydujesz się na automatyzację, przeprowadź warsztat mapowania procesu z udziałem użytkowników końcowych.
• Nie inwestuj w AI tam, gdzie dane wejściowe są niespójne lub nieaktualne.
• Traktuj wdrożenie AI jako element szerszej transformacji operacyjnej – nie tylko technologicznej.
• Zadbaj o to, by zespoły operacyjne rozumiały, jak działa nowy model z AI – nie wystarczy szkolenie z obsługi nowego narzędzia.

AI przyspiesza tylko to, co działa

Wdrożenie AI może być potężnym impulsem do wzrostu efektywności. Ale tylko wtedy, gdy fundamenty są stabilne. Procesy muszą być zrozumiałe, powtarzalne i mierzalne – inaczej sztuczna inteligencja jedynie przyspieszy bałagan.

Dla CIO i liderów IT oznacza to jedno: nie zaczynaj od AI. Zacznij od siebie. I od procesu.