Wszyscy mówią dziś o tym, co potrafi sztuczna inteligencja.
Potrafi napisać ofertę, analizę. Podsumować wiele stron dokumentów. Jest w stanie przygotować kampanię marketingową, przeanalizować dane sprzedażowe, przygotować umowę, odpowiedzieć klientowi, uporządkować spotkania, znaleźć nieścisłości w dokumentach i podpowiedzieć co powinniśmy zrobić. Codziennością są też agenci AI, którzy nie tylko odpowiadają na pytania. ale też wykonują dziesiątki zadań. Łączą się z firmowymi systemami, tworzą raporty, przeglądają dokumenty, porządkują zgłoszenia klientów, wspierają handlowców, robią nawet przelewy. I to bardzo dobrze, bo dzięki technologii jesteśmy bardziej efektywni i wiele czynności zajmuje nam mniej czasu niż kilkanaście lat temu. Przez ostatnie miesiące sam wielokrotnie pisałem o tym, co AI może przejąć w firmie. O automatyzacji, o agentach AI, o analizie danych i o tym, jak wykorzystywać nowe narzędzia do zwiększania produktywności. Ale im więcej obserwuję wdrożeń AI, tym bardziej nurtuje mnie pytanie - NIE: “co jeszcze możemy oddać sztucznej inteligencji” tylko “czego nie powinniśmy jej oddać”
To właśnie pytanie może okazać się dla właściciela małej lub średniej firmy znacznie ważniejsze niż znajomość kolejnego narzędzia AI.
Z praktycznego punktu widzenia, przewaga przedsiębiorcy w świecie sztucznej inteligencji nie będzie polegała na tym, że nauczy się on konkurować z komputerem w pisaniu raportów, analizie tabel czy przygotowywaniu prezentacji. W tych zadaniach maszyny będą zawsze szybsze od ludzi. Przewaga będzie całkowicie gdzie indziej. To odpowiedzialność w ocenie sytuacji, w relacjach, w rozumieniu ludzi czy w świadomym wyznaczaniu kierunku. W podejmowaniu decyzji wtedy, gdy danych jest za mało lub za dużo, że można z nich uzasadnić niemal wszystko.
Dlatego firmy, które moim zdaniem najlepiej wykorzystają AI, nie będą tymi, które zautomatyzują najwięcej. Będą to firmy, które nauczą się bardzo precyzyjnie rozdzielać zadania pomiędzy człowiekiem a technologią. AI ma zająć
się tym, w czym zapewnia realną przewagę. Człowiek powinien zachować kontrolę nad tym, za co ostatecznie odpowiada. To właśnie jest celem tego artykułu oraz kolejnego, który ukaże się w przyszłym miesiącu.
AI jest świetna. Zacznijmy więc od uczciwości.
Zaznaczam, że nie jestem przeciwnikiem sztucznej inteligencji. Wręcz przeciwnie, sam wielokrotnie w moich artykułach polecam korzystanie z niej. Sam używam jej praktycznie każdego dnia i obserwuję, jak szybko zmienia się sposób prowadzenia firmy. Odpowiednio dobrane i dobrze wdrożone narzędzia AI naprawdę potrafią skrócić czas pracy, która kiedyś zajmowała nam kilka godzin, do kilkunastu minut.
Przedsiębiorca może rano otrzymać podsumowanie sprzedaży zamiast samodzielnie przekopywać się przez dane. Handlowiec może dostać przygotowaną informację przed rozmową z klientem. Marketingowiec może stworzyć kilkanaście wariantów komunikacji zamiast zaczynać od zera i pustej kartki. Zarząd może szybciej porównywać scenariusze. To wszystko działa w wielu firmach, to nie jest już eksperyment technologiczny. To normalność działalności biznesowej.
Problem zaczyna się wtedy, gdy mylimy dwie rzeczy: że AI potrafi wykonać zadanie i że może wziąć odpowiedzialność za jego wynik.
Nie może.
Generatywna AI może wygenerować odpowiedź brzmiącą profesjonalnie i jednocześnie zawierającą błąd. Może błędnie zinterpretować dokumenty i równocześnie stworzyć nieistniejące źródło, pomylić dane, nie zauważyć istotnego wyjątku albo zaproponować rozwiązanie, które wygląda racjonalnie. Ale jest niedopuszczalne w naszym konkretnym przypadku.
Ryzyko nie kończy się w momencie gdy AI da nam odpowiedź. Zaczyna się wtedy, gdy ktoś ją przyjmuje bez sprawdzenia.
Najważniejszą kompetencją przedsiębiorcy nie staje się więc umiejętność korzystania z AI a staje się umiejętność odpowiedzi na trzy pytania: Co mogę AI powierzyć? Co muszę sprawdzić? I czego nie powinienem delegować?
AI może przygotować decyzję. Nie może z nas zdjąć odpowiedzialności.
Wyobraźmy sobie taką sytuację. Chcemy zatrudnić dyrektora sprzedaży. Mamy pięciu kandydatów. AI może nam porównać ich CV. Może uporządkować doświadczenie. Przygotować pytanie rekrutacyjne. Zestawić kompetencje wymagane na stanowisku z doświadczeniem kandydatów. Może pomóc przeanalizować notatki po rozmowach. I tu musimy zadać sobie najważniejsze pytanie - Kto zatrudnia? Odpowiedź jest bardzo prosta. My.
Podobnie będzie przy wyborze nowego rynku, decyzji o dużej inwestycji, zmianie dostawcy, zwolnieniach, sporach z klientami czy zaciąganiu finansowania. AI może być świetnym “drugim mózgiem” ale nie może być autentycznym prezesem.
To rozróżnienie jest bardzo ważne, ponieważ łatwo pomylić rekomendację z decyzją.
Jeśli AI napisze: “rekomenduję wejście na rynek niemiecki, ponieważ analiza wskazuje na 78% prawdopodobieństwo osiągnięcia zakładanej rentowności” - to pierwsze nasze pytanie powinno brzmieć: skąd dokładnie pochodzi te 78%? Jeśli nie potrafimy tego zweryfikować, ta liczba nie powinna być podstawą decyzji tylko dlatego, że wygląda profesjonalnie.
Praktyczna zasada: AI jako analityk, człowiek jako decydent. W sprawach o dużym znaczeniu biznesowym rekomenduję prosty model. Najpierw poproś AI o przygotowanie analizy.
Następnie poproś o przedstawienie argumentów przeciwko własnej rekomendacji.
Potem poproś o wskazanie danych, których brakuje do podjęcia decyzji. Na końcu człowiek czyli my, analizujemy wyniki i podejmujemy decyzję. To znacznie lepszy sposób wykorzystania AI niż zadanie pytania: “powiedz mi, co mam zrobić”.
AI może mieć rację i jednocześnie nie znać Twojej firmy. To jeden z najbardziej niedocenionych problemów. W każdej firmie istnieją dwa rodzaje wiedzy.
Pierwsza - to wiedza zapisana. Znajduje się w CRM, arkuszach, umowach, raportach, korespondencji czy systemie księgowym.
Drugi - to rodzaj wiedzy o wiele trudniejszy do uchwycenia. To wiedza przedsiębiorcy i jego otoczenia.
Wiemy, że klient który dziś w raportach wygląda przeciętnie, prawdopodobnie otwiera trzy nowe oddziały za pół roku. Wiesz, że jeden z twoich dostawców jest droższy o 5% ale przez kilka lat waszej współpracy nigdy nie zostawił Cię z problemem. Wiesz, że pracownik mający obecnie przeciętne wyniki jest w trakcie wdrażania dużego projektu i za kilka miesięcy może stać się jednym z najważniejszych ludzi w organizacji. To ty wiesz, że czasami coś “nie pasuje”, choć nie potrafisz tego udowodnić na liczbach. Model AI zna tylko kontekst jaki mu udostępnimy lub do jakiego ma dostęp. I to jest ogromna różnica. Nie oznacza to, że intuicja przedsiębiorcy zawsze jest lepsza od analizy. Intuicja również może prowadzić do błędów. Ludzie mają swoje uprzedzenia, przyzwyczajenia i ślepe punkty.
Najlepszy model działania wygląda w następujący sposób:
Dane + AI + doświadczenie człowieka
Nie AI zamiast człowieka i nie człowiek ignorujący dane.
AI napisze świetnego maila ale relację z klientem nadal musisz budować sam.
Generatywna AI zmieniła komunikację biznesową. Potrafi przygotować ofertę, maila, odpowiedź na reklamację czy podsumowanie rozmowy. W zależności od wdrożenia może również personalizować komunikację na podstawie danych klienta. I warto z tego korzystać.
Ale przedsiębiorcy muszą uważać na pokusę automatyzowania wszystkiego. Wyobraźmy sobie taką sytuację -
Mamy dwóch dostawców:
Pierwszy po kilku latach współpracy wysyła klientowi wygenerowaną automatycznie wiadomość -
“ Zauważyliśmy obniżenie Państwa aktywności zakupowej. Czy możemy pomóc?” Drugi właściciel firmy bierze telefon i mówi -
“Jan, widzę, że ostatnie dwa miesiące są u Was słabsze. Wszystko w porządku? Możemy Ci w czymś pomóc?”
Która z tych odpowiedzi buduje relację? Pytanie retoryczne bo odpowiedź jest oczywista.
AI świetnie skaluje komunikację. Ale relacja powstaje z poczucia, że po drugiej stronie ktoś naprawdę interesuje się naszym biznesem. Dlatego uważam, że w firmach rodzinnych i MŚP może pojawiać się paradoksalnie przewaga. Im więcej konkurencji automatyzują, tym cenniejszy może stawać się prawdziwy kontakt człowieka z człowiekiem.
Zasady praktyczne:
Automatyzuj komunikację rutynową.
Nie automatyzuj bezrefleksyjnie komunikacji ważnej.
Potwierdzenie spotkania? automatyzuj.
Podsumowanie rozmowy - AI może przygotować.
Przypomnienie o standardowej płatności - automatyzuj.
Rozmowa z klientem, którego możesz stracić? zadzwoń.
Negocjacje największych kontraktów? bądź osobiście.
Reklamacja klienta strategicznego? nigdy chatbotem, tylko ludzie.
AI nie przejmie za Ciebie przywództwa.
To szczególnie ważne w firmach małych i rodzinnych. Tam właściciel nie jest anonimowym nazwiskiem na stronie internetowej. Ludzie go znają i wiedzą, czy wierzy w strategię, którą przedstawia.
Kiedy firma rośnie, rolę przedsiębiorcy łatwo sprowadzić do zarządzania. KPI, budżety, raporty, projekty, spotkania. Tymczasem zarządzanie i przywództwo nie są tym samym.
AI może wspierać zarządzanie, może kontrolować terminy, przygotowywać statusy projektów, wykrywać opóźnienia, robić podsumowania spotkań, analizować realizację celów.
Ale kiedy firma traci dużego klienta, ludzie nie chcą dostać automatycznego podsumowania sytuacji ale chcą wiedzieć, co myśli lider. Kiedy musisz zmienić strategię, zespół obserwuje, czy sam w tę zmianę wierzysz. Kiedy sytuacja jest trudna, niepewna, ktoś musi powiedzieć:
“Nie znam wszystkich odpowiedzi, ale wiem, dokąd idziemy”. AI może pomóc przygotować takie wystąpienie ale odpowiedzialności nie zautomatyzuje.
Już o tym pisałem, ale powtórzę to - w trudnych momentach, zespół patrzy na lidera, nie na dashboard, nie na rekomendację AI.
Nie pytaj tylko: “co AI może zrobić?” tylko “ jaki problem biznesowy chcę rozwiązać?”
Obserwuję dziś ogromną pokusę kupowania narzędzi AI dlatego, że … mają AI. Sam przecież polecałem we wcześniejszych artykułach: nowy CRM, asystent AI, agent AI, chatbot AI.
Tylko, że przedsiębiorcy nie zarabiają na posiadaniu AI. Zarabiają na rozwiązaniu “potrzeb/problemów” klientów i na sprawnym prowadzeniu firmy. Dlatego każde wdrożenie zaczynaj od pytania -
Nie: “gdzie możemy wdrożyć AI”
Tylko: “co obecnie zabiera nam najwięcej czasu?, gdzie ludzie wykonują powtarzalną pracę?, gdzie popełniamy najwięcej błędów?, na jaką informację Zarząd czeka kilka dni, choć powinien mieć ją od razu?, które zapytania klientów powtarzają się każdego dnia?.
Dopiero wtedy zapytaj, czy AI może pomóc.
Dobry pierwszy projekt AI dla MŚP
powinien spełniać cztery warunki: mieć jasno określony problem, dawać mierzalny rezultat, nie generować na początku dużego ryzyka oraz pozostawiać możliwość kontroli wyniku przez człowieka.
Dlatego często warto zacząć od automatycznego podsumowania raportów niż od automatycznego ustalania cen.
Od przygotowania pierwszej wersji ofert zamiast automatycznego ich wysyłania. Od analizy dokumentów zamiast automatycznego podejmowania decyzji na ich podstawie.
Wprowadzenie prostych zasad - zielone, żółte i czerwone zadania dla AI
Poniższa prosta tabela może zrobić w firmie więcej dobrego niż
“trzydziestostronicowa strategia AI”, której nikt nie przeczyta.
Największy błąd: pracownik wrzuca do AI wszystko.
Temat opisany przeze mnie we wcześniejszych artykułach. Warto o tym przypomnieć.
Jakie dane wolno przekazywać do narzędzi AI?
Nie można odpowiedzieć na to pytanie prostym hasłem: “nigdy nie wlejaj żadnych danych firmowych do AI” bo to zbyt duże uproszczenie.
Ryzyko zależy od rodzaju narzędzia, zawartej umowy, ustawień, polityki przechowywania danych, uprawnień, rodzaju informacji oraz tego, czy nasza firma korzysta z rozwiązania darmowego czy biznesowego.
Przykładowo OpenAI deklaruje, że dane organizacji w ChatGPT Business, Enterprise oraz przez API nie są domyślnie wykorzystywane do trenowania modeli. Mają też dodatkowe mechanizmy kontroli i bezpieczeństwa. Nie oznacza to jednak, że możemy tam wrzucać wszystko.
Mamy cztery klasy informacji:
Publiczne - informacje dostępne na stronie firmy, publikowane oferty, ogólne materiały marketingowe.
Wewnętrzne - procedury, robocze raporty, materiały przeznaczone dla pracowników.
Poufne - niepubliczne dane klientów, szczegóły kontraktów, ceny specjalne, marże, strategie, dokumentacja pracownicza.
Krytyczne - hasła, klucze API, dane logowania, tajemnice przedsiębiorstwa o szczególnym znaczeniu, informacje umożliwiające wykonanie operacji finansowych.
Najważniejsza zasada: pracownik nie powinien sam decydować, jakie narzędzie AI może otrzymać dane poufne i krytyczne. O tym decyduje odpowiednia osoba w organizacji, najczęściej Zarząd.
Nigdy nie przekazuj AI haseł i danych uwierzytelniających
To kluczowy zakres. W tym przypadku nie ma pola do eksperymentów. Do chatu AI nie wklejamy: haseł, kodów jednorazowych, PIN-ów, kluczy API, kluczy prywatnych, kodów odzyskiwania, pełnych danych kart płatniczych, danych umożliwiających wykonanie operacji finansowych.
Jeśli potrzebujesz pomocy np. z konfiguracją systemu, zastąp prawdziwe dane przykładowymi.
Zamiast: “mój login to X, hasło Y, dlaczego nie działa?”
Napisz: “w tym miejscu podaję login i hasło, system zwraca błąd - co powinienem sprawdzić?”.
Różnica wydaje się banalna. Z punktu widzenia bezpieczeństwa jest fundamentalna.
AI może się mylić. Największym zagrożeniem jest odpowiedź, która wygląda wiarygodnie.
Gdy człowiek czegoś nie wie, najczęściej mówi: “nie wiem”.
Model językowy potrafi natomiast wygenerować bardzo przekonującą odpowiedź również wtedy, gdy informacja jest błędna, niepełna albo źle zinterpretowana. To właśnie dlatego nie wystarczy nauczyć pracowników pisania promptów. Trzeba nauczyć ich weryfikowania odpowiedzi, a z tym coraz częściej pojawiają się problemy. Pełne zaufanie do odpowiedzi bez rzetelnego sprawdzenia i potwierdzenia.
Kluczowe elementy do zastosowania:
Jeżeli AI podaje przepis prawa - musimy sprawdzić źródło.
Jeżeli AI podaje statystykę - pytamy, skąd pochodzi i sprawdzamy. Jeżeli wykonuje ważne obliczenia - sprawdzamy dane i rachunek. Jeżeli analizuje umowę - wynik jest wsparciem analizy, a nie automatycznie opinią prawną.
Jeżeli rekomenduje decyzję finansową - ustalamy i sprawdzamy założenia. Jeżeli tworzy dokument, który finalnie trafia do klienta - człowiek bierze odpowiedzialność za jego treść.
Zastosuj zasadę dwóch pytań.
Przed wykorzystaniem ważnej odpowiedzi AI zapytaj: “skąd to wiesz?” oraz “co musiałoby być prawdą, żeby ta odpowiedź była błędna?”.
Te dwa bardzo dobre pytania są również bardzo dobre w przypadku rozmowy z człowiekiem.
Na koniec części pierwszej.
AI daje przedsiębiorcom możliwości, których jeszcze kilka lat temu nie mieliśmy. Możemy działać szybciej, analizować więcej informacji, automatyzować powtarzalne zadania i odzyskiwać czas, który wcześniej “traciliśmy” na pracę operacyjną. Ale wraz z tymi możliwościami pojawia się coś równie ważnego - konieczność świadomego wyznaczania granicy pomiędzy tym, co możemy oddać technologii, a tym, co nadal powinno zostać po naszej stronie.
I właśnie ta granica jest dla mnie dzisiaj jednym z najciekawszych tematów związanych z AI w biznesie. Bo pytanie nie brzmi już, czy będziemy korzystać ze sztucznej inteligencji. Pytanie brzmi: czy będziemy potrafili korzystać z niej mądrze.
Na tym kończę pierwszą część tego artykułu. W przyszłym miesiącu wrócę do tematu i przejdę do praktyki. Pokażę, jak poukładać korzystanie z AI w firmie, jak wyznaczać granice automatyzacji, gdzie pozostawić kontrolę człowieka i jak sprawdzić, czy wdrożenie AI rzeczywiście daje biznesowi wartość, a nie jest kolejnym narzędziem, które dobrze wygląda na prezentacjach Bo ostatecznie nie wygrają firmy, które będą miały najwięcej AI a wygrają te, które będą wiedziały, gdzie AI naprawdę daje przewagę i gdzie nadal potrzebny jest człowiek.
Ciąg dalszy w przyszłym miesiącu.
