Ta sama firma badawcza przeprowadziła ankietę wśród 822 liderów biznesu i ustaliła, że firmy, które jako pierwsze wdrożyły te rozwiązania, odnotowały średni wzrost przychodów o 15,8%, oszczędności kosztów o 15,2% oraz wzrost wydajności o 22,6%. Właśnie tę lukę między organizacjami, które rezygnują z wdrożenia, a tymi, które osiągają takie wyniki, ma za zadanie zniwelować partner konsultingowy w zakresie sztucznej inteligencji.
Doradztwo w zakresie sztucznej inteligencji obejmuje więcej niż tylko ocena gotowości. Ocena ta odpowiada na pytanie, czy należy wdrożyć dane rozwiązanie. Doradztwo zaś – co należy wdrożyć, na jakich fundamentach, z wykorzystaniem jakiej architektury, w ramach jakiego systemu zarządzania oraz kto będzie tym zarządzał we wtorek rano, gdy model zwróci nieprawidłowy wynik.
W niniejszym przewodniku pokazujemy, kto i kiedy potrzebuje takiej pomocy, przedstawiamy osiem firm z opublikowaną metodologią i doświadczeniem we wdrażaniu rozwiązań oraz wskazujemy pytania, które pozwalają odróżnić partnera inżynieryjnego od „fabryki slajdów”.
Czym zajmuje się doradztwo w zakresie sztucznej inteligencji?
Czym zajmuje się doradztwo w zakresie sztucznej inteligencji?
Zanim przedstawisz komukolwiek brief, warto wiedzieć, który z tych obszarów działania zamierzasz nabyć. Większość nieudanych projektów wynika raczej z rozbieżności w zakresie niż z braku możliwości.
- Wybór przypadków użycia i kwestie ekonomiczne. Potencjalne przypadki użycia, punkt odniesienia dla każdego z nich, wartość, o którą toczy się gra, oraz koszt jednej transakcji po osiągnięciu odpowiedniego wolumenu. To właśnie w tym obszarze oszczędza się lub marnuje większość środków.
- Podstawy danych i platformy. Dostęp, pochodzenie danych, kontrole jakości, umowy między systemami oraz potoki danych zasilające model w środowisku produkcyjnym, a nie w notatniku.
- Architektura i wybór modelu. Generowanie zapytań, pobieranie danych, dostrajanie lub model klasyczny; tworzenie własnego czy zakup gotowego rozwiązania; gdzie dany model działa i jak go wymienić za rok bez konieczności tworzenia produktu od nowa.
- Inżynieria produkcyjna. Zestawy narzędzi ewaluacyjnych mierzące jakość wyników, obserwowalność, wykrywanie dryftu danych, wyzwalacze retrenowania, przywracanie poprzedniej wersji oraz ekonomikę jednostkową wnioskowania.
- Zarządzanie i zgodność z przepisami. Uprawnienia decyzyjne, nadzór ludzki, dokumentacja oraz ślad dowodowy, o który poproszą audytorzy i który będzie wymagany zgodnie z unijną ustawą o sztucznej inteligencji.
- Wdrożenie, role i umiejętności. Kto zmienia sposób pracy, kto weryfikuje wyniki modelu i w jaki sposób Twój zespół przejmuje kontrolę nad systemem.
Partner, który ma silną pozycję w dwóch z tych sześciu obszarów, nadal może być właściwym wyborem. Partner, który twierdzi, że opanował wszystkie sześć, a potrafi wymienić konkretne wyniki dla klientów tylko w jednym z nich, zasługuje na bardziej wnikliwe pytania.
1. Future Processing
1. Future Processing
Future Processing to firma doradcza w dziedzinie technologii, założona w 2000 roku, z siedzibą główną w Gliwicach oraz biurami w Londynie, Plano, Sztokholmie i Tarnopolu. Future Processing posiada certyfikaty ISO 27001 i ISO 9001, a jej wskaźnik NPS wynosi 74.
Wśród kwalifikacji firmy znajdują się: status AWS Advanced Tier Services Partner z kompetencją Cloud Operations w zakresie zarządzania finansami w chmurze, partnerstwa z Microsoftem i Google Cloud oraz członkostwo w organizacji ACORD zajmującej się standardami danych ubezpieczeniowych.
W czym Future Processing może pomóc:
- W wyborze przypadku użycia sztucznej inteligencji do sfinansowania w pierwszej kolejności, z określeniem wymiernych korzyści jeszcze przed rozpoczęciem wdrażania.
- W przeprowadzeniu audytu już działających systemów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, w tym tych odziedziczonych po poprzednim zespole.
- W podjęciu decyzji między zakupem gotowego produktu, rozbudową posiadanej już platformy a stworzeniem rozwiązania dostosowanego do konkretnego procesu.
- W przygotowaniu zasobów danych: jakość, dostęp, pochodzenie oraz potoki danych zasilające model w środowisku produkcyjnym.
- W opracowaniu zasad zarządzania i dokumentacji zgodnych z wymogami ustawy o sztucznej inteligencji (AI Act) oraz normą ISO 27001.
- W automatyzacji procesów wymagających dużej ilości dokumentacji i podejmowania wielu decyzji w sektorach finansowym, ubezpieczeniowym i usług komunalnych.
- W budowie, wdrożeniu, a następnie obsłudze rozwiązania, wraz z kwartalnymi przeglądami biznesowymi i monitorowaniem stanu projektu, aby postępy były widoczne.
- W szkoleniu inżynierów i analityków, aby kompetencje pozostały w firmie.
Future Processing jest odpowiednim rozwiązaniem dla średnich i dużych przedsiębiorstw z branży finansowej, ubezpieczeniowej, medialnej, energetycznej i usług komunalnych w Polsce, Wielkiej Brytanii, regionie DACH oraz krajach skandynawskich, zwłaszcza dla tych, które chcą, aby ten sam zespół zajmował się wszystkim – od doradztwa po wdrożenie do produkcji – i wolą kupować konkretny wynik zamiast płacić za dzień pracy.
Ocena gotowości do wdrożenia sztucznej inteligencji to usługa polegająca na przeprowadzeniu ustrukturyzowanej oceny, która dostarcza kierownictwu firmy danych pozwalających zdecydować, w jakie obszary związane ze sztuczną inteligencją warto zainwestować, a w których należy zachować ostrożność.
Pierwsze wyniki umożliwiające podjęcie decyzji dostępne w ciągu 4–8 tygodni.
Umów się na bezpłatną konsultację
2. Accenture
2. Accenture
Accenture dysponuje największym zasięgiem realizacji projektów w tej kategorii, a od czerwca 2026 r. udostępnia opublikowane narzędzie do oceny dojrzałości: model dojrzałości wdrażania sztucznej inteligencji (AI Adoption Maturity Model), opracowany we współpracy z Instytutem Inżynierii Oprogramowania Uniwersytetu Carnegie Mellon.
Model ten ocenia gotowość w ośmiu wymiarach, zawiera narzędzie do oceny umożliwiające porównania w czasie i został opracowany na podstawie wywiadów z ponad dwudziestoma członkami kadry kierowniczej, ankiety przeprowadzonej wśród blisko 600 praktyków oraz przeglądu ponad 100 istniejących modeli i projektów pilotażowych w firmach z listy Fortune 500.
Model jest dostępny w bibliotece cyfrowej SEI, dzięki czemu można zapoznać się z kryteriami przed dokonaniem zakupu. Firma udostępnia również model dojrzałości w zakresie odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, obejmujący cztery zdefiniowane etapy.
Najlepsze zastosowanie: wdrożenia międzynarodowe, w których jeden partner musi jednocześnie obsługiwać wiele rynków, funkcji i organów regulacyjnych.
Zapoznaj się z naszymi dodatkowymi rekomendacjami:
3. IBM Consulting
3. IBM Consulting
IBM Consulting oferuje usługi konsultingowe w formie opartej na zasobach. Rozwiązanie Enterprise Advantage pomaga klientom w tworzeniu i obsłudze własnych hybrydowych platform sztucznej inteligencji, wykorzystując Context Studio do osadzenia agentów w strukturze danych i procesów organizacji oraz Process Studio do przekształcania dotychczasowych procedur w przepływy pracy dostosowane do działania agentów.
Consulting Advantage to platforma, z której IBM korzysta do realizacji samych zadań, obecnie z wbudowanymi modelami pionierskimi OpenAI oraz watsonx. Kluczowym elementem tej strategii jest suwerenność cyfrowa, co ma znaczenie dla europejskiego sektora publicznego oraz podmiotów podlegających regulacjom, które muszą mieć kontrolę nad lokalizacją modeli i danych.
Jeśli chodzi o wyniki, Providence – jeden z największych systemów opieki zdrowotnej w USA – wdrożył agenta HR opartego na sztucznej inteligencji w ramach watsonx Orchestrate i odnotował, że menedżerowie poświęcają o 90% mniej czasu na etapy rekrutacji, wnioski o zatrudnienie są o 70% dokładniejsze, przeniesienia wewnętrzne odbywają się o 12 dni szybciej, a czas potrzebny na obsadzenie stanowiska oraz koszty związane z przeniesieniami zmniejszyły się o 60%.
Najlepsze zastosowanie: organizacje, które pragną posiadać własną, podlegającą regulacjom korporacyjną platformę AI, przy czym suwerenność i interoperacyjność agentów stanowią ograniczenia projektowe.
4. McKinsey & Company (QuantumBlack)
4. McKinsey & Company (QuantumBlack)
Firma QuantumBlack powstała w Londynie w 2009 roku jako podmiot zajmujący się analizą danych z Formuły 1, a po przejęciu w 2015 roku stała się działem sztucznej inteligencji w firmie McKinsey.
Zakres jej działalności obejmuje wszystko od oceny możliwości po wdrożenie produkcyjne, a QuantumBlack Labs udostępnia zestawy narzędzi branżowych zawierające ponad 20 produktów opartych na sztucznej inteligencji oraz ponad 140 akceleratorów przypadków użycia w różnych sektorach, w tym w usługach finansowych, naukach przyrodniczych i górnictwie.
Badanie firmy „State of AI” stanowi powszechnie stosowany punkt odniesienia dla oceny stopnia wdrożenia sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach, co jest przydatne, gdy trzeba dostosować wewnętrzną dyskusję do sytuacji rynkowej.
Najlepsze zastosowanie: ustalanie priorytetów na poziomie portfela oraz przypadki związane z rachunkiem zysków i strat, gdzie największym wyzwaniem jest raczej uzgodnienie stanowisk kadry kierowniczej niż możliwości inżynieryjne.
5. BCG X
5. BCG X
Najbardziej przydatnym wkładem BCG na tym rynku jest raczej zasada kalkulacji kosztów niż sama platforma. Na podstawie setek programów realizowanych dla klientów firma ustaliła, że około 10% wartości sztucznej inteligencji pochodzi z algorytmów, 20% z danych i technologii, a 70% z ludzi, procesów i zmian kulturowych.
Badanie „AI Radar” obejmuje obecnie ponad 1 800 kadry kierowniczej, a w badaniu „Widening AI Value Gap” oceniono dojrzałość w zakresie sztucznej inteligencji w 41 wymiarach wśród 1 250 liderów wyższego szczebla, stwierdzając, że firmy tworzące rzeczywistą wartość koncentrują inwestycje na przekształcaniu kluczowych funkcji, zamiast rozpraszać je na dziesiątki niewielkich pilotażowych projektów zwiększających produktywność.
Najbardziej odpowiednie dla: organizacji, których przeszkodą jest model operacyjny, system motywacyjny lub wdrożenie, a nie możliwości techniczne.
Przekształć wydatki na chmurę, dane i AI w przewidywalne wyniki biznesowe.
Pomagamy organizacjom odzyskać kontrolę nad wydatkami związanymi z chmurą i danymi, poprawić dokładność prognoz oraz wdrożyć zasady zarządzania bezpośrednio w procesach realizacji zadań.
Pierwsze wnioski gotowe do podjęcia decyzji są zazwyczaj dostarczane w ciągu 10 dni roboczych.
6. Capgemini
6. Capgemini
Capgemini opiera swoje działania w zakresie sztucznej inteligencji na platformie Resonance AI Framework, uruchomionej w lipcu 2025 r., wspieranej przez RAISE – zbiór zasobów dotyczących generatywnej sztucznej inteligencji i agentów – oraz przez Instytut Badawczy Capgemini, którego badanie dotyczące sztucznej inteligencji agentowej objęło 1 500 członków kadry kierowniczej wyższego szczebla w 14 krajach.
Dwa wnioski płynące z tych badań warto wziąć pod uwagę niezależnie od tego, kogo zatrudniasz: agenci AI mogliby wygenerować do 450 mld dolarów wartości ekonomicznej do 2028 r. na badanych rynkach, podczas gdy 71% organizacji twierdzi, że nie może w pełni zaufać autonomicznym agentom w zastosowaniach korporacyjnych.
Model ten opiera się na tym, co firma nazywa „chemią między człowiekiem a sztuczną inteligencją”, czyli na zaufaniu i projekcie interakcji, które decydują o tym, czy zespoły hybrydowe będą nadal korzystać z systemu.
Najlepsze zastosowanie: operacje na dużą skalę oraz programy transformacji branżowej, szczególnie w sektorze produkcyjnym, energetycznym oraz w sektorze publicznym w całej Europie.
7. Thoughtworks
7. Thoughtworks
Thoughtworks to firma konsultingowa skupiająca się na inżynierii, która udostępnia na tyle dużo informacji o swoim podejściu, że można ocenić jakość jej usług jeszcze przed nawiązaniem kontaktu.
Prace związane z gotowością do wdrożenia opierają się na frameworku FOREST obejmującym sześć wymiarów: architekturę podstawową, model operacyjny, gotowe dane, doświadczenia dla ludzi i sztucznej inteligencji, spójność strategiczną oraz zaufaną sztuczną inteligencję, a do tego dołączona jest bezpłatna samoocena.
W badaniu „State of Digital and AI Readiness” ankietowano 1 000 osób zajmujących wysokie stanowiska decyzyjne w branży IT i stwierdzono, że jedynie 17% z nich kwalifikowało się jako liderzy, podczas gdy 60% osób, które uważały się za liderów, uzyskało niższe wyniki.
Działania w zakresie wdrożeń koncentrują się na modernizacji danych oraz platformie AI/works™, a pakietowe projekty chmurowe obejmują proces od przygotowania, poprzez MLOps, aż po wdrożenie produkcyjne.
Najlepsze zastosowanie: organizacje, które oprócz wdrożenia chcą wprowadzić praktyczne zmiany w sposobie pracy własnych inżynierów.
8. EPAM Systems
8. EPAM Systems
EPAM podchodzi do doradztwa w zakresie sztucznej inteligencji w kontekście cyklu życia inżynierii. Rozwiązanie AI/RUN™ wdraża sztuczną inteligencję na wszystkich etapach dostarczania oprogramowania, podręcznik AI/Run™.Transform zajmuje się wdrażaniem tej technologii w całym przedsiębiorstwie, a ocena EngX mierzy dojrzałość inżynieryjną.
Platforma DIAL jest oprogramowaniem open source na licencji Apache 2.0, więc część zestawu narzędzi można sprawdzić przed podjęciem ostatecznej decyzji. Dane dotyczące klientów są konkretne: firma ubezpieczeniowa obniżyła koszt analizy migracji z 75 000 dolarów do 550 dolarów na instancję i zaoszczędziła 7,45 mln dolarów, organizacja z branży usług finansowych odnotowała wzrost wydajności o 30–40% w całym cyklu życia oprogramowania, a firma Wolters Kluwer wykorzystała ten program do przeszkolenia ponad 6 000 pracowników.
Najlepsze zastosowanie: duże organizacje inżynieryjne, których celem jest wymierna zmiana w sposobie tworzenia i eksploatacji oprogramowania.
Kto i kiedy potrzebuje partnera doradczego w zakresie sztucznej inteligencji?
Kto i kiedy potrzebuje partnera doradczego w zakresie sztucznej inteligencji?
Warto zaangażować partnera, zanim architektura zostanie ostatecznie ustalona, ponieważ decyzja ta na lata determinuje koszty i wymogi zgodności. Drugim najlepszym momentem jest okres bezpośrednio po niepowodzeniu projektu pilotażowego, kiedy zespół wciąż pamięta, dlaczego tak się stało:
- Masz działający prototyp, ale brakuje ścieżki do wdrożenia produkcyjnego. W demonstracji wykorzystano czystą próbkę danych, liberalny klucz API i brak jakichkolwiek zasad zarządzania danymi. Wdrożenie produkcyjne wymaga integracji z systemem podstawowym, wyznaczenia właściciela, ustalenia pułapu kosztów oraz sposobu weryfikacji poprawności wyników.
- Pierwszy przypadek użycia sztucznej inteligencji mieści się w ramach procesu podlegającego regulacjom. Decyzje kredytowe, roszczenia, przepływ pracy klinicznej, rekrutacja. W tym przypadku dokumentacja i nadzór kosztują tyle samo, co sam model, a wykonanie tych zadań po uruchomieniu systemu kosztuje jeszcze więcej.
- Masz do wyboru zakup produktu lub jego samodzielne stworzenie. Niezależne doradztwo w zakresie architektury zwraca się już podczas jednej negocjacji licencyjnej, zwłaszcza gdy produkt z wąskiej listy spełnia 70% Twoich potrzeb.
- Modele są już w użyciu, ale nikt ich nie monitoruje. Brak punktu odniesienia do oceny, brak alertów o odchyleniach, brak mechanizmu wyzwalającego ponowne szkolenie. Jest to najczęstsze ukryte ryzyko w średnich organizacjach.
- Twój zespół inżynierów jest silny, ale nigdy nie wdrażał rozwiązań z zakresu uczenia maszynowego. Potrzebujesz transferu praktyki – zaznacz to w briefie!
- Koszty jednej transakcji są nieznane. Jeśli nikt nie potrafi powiedzieć, ile kosztuje przetworzenie jednego dokumentu lub jedna rozmowa z wykorzystaniem systemu wspomagającego, nie da się oszacować opłacalności projektu w skali dużej liczby transakcji.
- Planujesz przepływy pracy z udziałem agentów w oparciu o starsze procesy. Agenci wzmacniają dyscyplinę, jaką już charakteryzuje się dany proces. Instytut Badawczy Capgemini odkrył, że 71% organizacji nie może w pełni zaufać autonomicznym agentom w zastosowaniach korporacyjnych, a tylko niewielka mniejszość wdraża je na dużą skalę.
- Zarząd oczekuje portfela projektów, a nie pojedynczego projektu. Realizacja pięciu przypadków użycia w ciągu dwóch lat wymaga innego podejścia niż realizacja jednego.
Ale czasami… może w ogóle nie potrzebujesz konsultacji! Jeśli zakres przypadku użycia jest określony, wskazano właściciela danych, istnieje punkt odniesienia, a Twój zespół wdrożył już podobne systemy, zamiast tego wykup możliwości wdrożeniowe lub szkolenia i zachowaj budżet na doradztwo.
Na co należy zwrócić uwagę przy wyborze partnera technologicznego w zakresie doradztwa w dziedzinie sztucznej inteligencji?
Na co należy zwrócić uwagę przy wyborze partnera technologicznego w zakresie doradztwa w dziedzinie sztucznej inteligencji?
Zapytaj o ekonomiczne aspekty konkretnego przypadku użycia. Każda kompetentna firma potrafi przedstawić czterdzieści pomysłów podczas warsztatów. To, co odróżnia je od siebie, to punkt odniesienia dla obecnego procesu, koszt jednej transakcji przy danej skali produkcji, założenia dotyczące wyceny modelu i infrastruktury oraz okres zwrotu inwestycji, który można poddać krytycznej analizie. Poproś partnera, aby w ofercie wycenił jeden przypadek użycia od początku do końca, uwzględniając wnioskowanie, przechowywanie danych, integrację oraz personel obsługujący system. Jeśli otrzymana odpowiedź ma postać przedziału cenowego bez żadnych założeń, dowiesz się czegoś o przyszłej współpracy.
Niech partner uzasadni wybór architektury. Niemal zawsze istnieje tańszy projekt, o jeden poziom niższy od proponowanego. Zapytaj, dlaczego wybierają pobieranie danych zamiast dostrajania, dlaczego agent zamiast deterministycznego przepływu pracy z jednym wywołaniem modelu, dlaczego ten model zamiast mniejszego oraz co się zmieni, jeśli za rok zmienisz dostawców. Partner, który traktuje wybór modelu jako decyzję konfiguracyjną za czystym interfejsem, zapewnia ci ochronę. Ten, który wbudowuje logikę twojego procesu w środowisko uruchomieniowe jednego dostawcy, tworzy twój kolejny projekt migracji.
Sprawdź, czy partner dysponuje kompetencjami w zakresie inżynierii danych, a nie tylko prezentacjami o danych. Raporty gotowości pełne poziomów dojrzałości są tanie w przygotowaniu. Wymagaj od zespołu pracy na Twoich rzeczywistych tabelach dla docelowego przypadku użycia: które pola są wypełnione, jak bardzo są nieaktualne, kto jest ich właścicielem, jak wygląda pochodzenie danych oraz czego wymaga integracja z systemem podstawowym.
Zapisz w umowie przekazanie umiejętności. Standardy dokumentacji, odpowiedzialność za kod i komunikaty, zbiory danych do oceny, kamień milowy przekazania oraz czas zarezerwowany dla Twoich inżynierów na współpracę w parach z ich inżynierami. Konsulting, który nie pozostawia żadnych niedociągnięć w zakresie kompetencji, gwarantuje kolejne zlecenie, co jest korzystne dla firmy, ale kosztowne dla Ciebie.
Sprawdź, kto wchodzi w skład zespołu. Nazwiska, staż pracy, lokalizacja i strefa czasowa osób wykonujących pracę, a także to, którzy z nich pozostaną do momentu zakończenia projektu. Zapytaj, jaka część proponowanego zespołu wdrożyła już system uczenia maszynowego do produkcji w Twojej branży. Ciągłość między doradztwem a realizacją projektu jest najważniejszym czynnikiem pozwalającym przewidzieć, czy doradztwo przyniesie efekty.
Uzgodnijcie, co się stanie, jeśli cel nie zostanie osiągnięty. Umowy oparte na wynikach, o stałym wyniku oraz oparte na wartości przenoszą część ryzyka na partnera i zmuszają obie strony do precyzyjnego zdefiniowania sukcesu. Nawet w przypadku umowy opartej na czasie i materiałach, wpiszcie wskaźnik sukcesu i punkt przeglądu do zakresu prac.
