Dlaczego wybór partnera ma obecnie większe znaczenie niż jeszcze kilka lat temu?
Jeszcze kilka lat temu wybór niewłaściwego partnera w dziedzinie sztucznej inteligencji zazwyczaj skutkował niepowodzeniem projektu pilotażowego i stratą finansową, którą dało się jeszcze jakoś znieść. Obecnie od inicjatyw związanych z generatywną sztuczną inteligencją oczekuje się, że będą wspierać podstawowe procesy biznesowe, zapewniać wymierny zwrot z inwestycji oraz funkcjonować w warunkach coraz ściślejszej kontroli regulacyjnej. Statystyki branżowe wskazują, że aż 76% przedsiębiorstw zakupiło rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w 2025 r., co stanowi wzrost w porównaniu z 53% w 2024 r. Wraz z wejściem w życie unijnej ustawy o sztucznej inteligencji oraz podwyższeniem oczekiwań dotyczących zarządzania przez ramy sektorowe, takie jak DORA, usługi wdrożeniowe nabierają obecnie znacznie większego znaczenia zarówno pod względem technicznym, jak i komercyjnym.
Niedoświadczony lub nadmiernie zorientowany na sprzedaż partner może narazić organizacje na przekroczenie kosztów, naruszenia zgodności, niestabilność operacyjną oraz programy, które utknęły na etapie weryfikacji koncepcji. W miarę jak wdrażanie sztucznej inteligencji staje się integralną częścią kluczowych procesów biznesowych, zarówno inżynieria danych, jak i zdolności w zakresie zarządzania ryzykiem nie są już opcjonalnymi dodatkami, lecz podstawowymi wymaganiami niezbędnymi do pomyślnej realizacji i osiągnięcia trwałych wyników biznesowych.
Czym różnią się prawdziwi partnerzy wdrażający rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji od firm konsultingowych, które jedynie dodają do swojej oferty usługi z zakresu sztucznej inteligencji?
Różnica między prawdziwym partnerem wdrożeniowym w dziedzinie sztucznej inteligencji a firmą konsultingową, która po prostu dodała sztuczną inteligencję do swojego portfolio, ujawnia się dopiero długo po wdrożeniu. Studia przypadków i dopracowane prezentacje niewiele mówią o tym, jak systemy zachowują się po sześciu do dwunastu miesiącach pracy w środowisku produkcyjnym.
Oceniając usługi wdrożeniowe w zakresie sztucznej inteligencji, należy poprosić o dowody wykraczające poza sam moment uruchomienia. Należy zwrócić uwagę na następujące kwestie:
- wskaźniki KPI po uruchomieniu
- trendy spadku wydajności modeli sztucznej inteligencji
- częstotliwość ponownego szkolenia i czynniki je wyzwalające
- referencje z systemów działających w środowisku produkcyjnym od co najmniej roku.
Równie ważny jest skład zespołu. Dobry partner w zakresie sztucznej inteligencji łączy w sobie dogłębną wiedzę techniczną naukowców zajmujących się danymi, inżynierów ds. operacji uczenia maszynowego, architektów platform oraz specjalistów ds. zarządzania modelami i monitorowania. Jeśli zespoły realizacyjne skupiają się głównie na szybkim tworzeniu prototypów bez silnych kompetencji w zakresie inżynierii danych i operacji produkcyjnych, jest to wyraźny sygnał, że potrafią one tworzyć prototypy systemów, ale nie są w stanie niezawodnie je obsługiwać na skalę przedsiębiorstwa.
Czy Twój partner rozumie Twoje dane – czy też zakłada, że są już gotowe?
Wiarygodny partner posiadający dogłębną wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji nigdy nie potraktuje Państwa danych jako stałego składnika aktywów; przed zaproponowaniem jakiegokolwiek rozwiązania podda je on szczegółowej analizie. Proces ten rozpoczyna się od ustrukturyzowanego audytu danych, który pozwala prześledzić ich pochodzenie od początku do końca, identyfikując źródło danych, sposób ich przekształcania oraz miejsca, w których dochodzi do pogorszenia jakości.
Rzetelny audyt w ramach usług wdrażania sztucznej inteligencji powinien obejmować:
- ocenę jakości (kompletność, dokładność, aktualność, spójność)
- identyfikację luk w etykietowaniu wpływających na wydajność modelu
- ocenę narażenia danych osobowych (PII) oraz ryzyka związanego z niezgodnością z przepisami
- ocenę złożoności integracji między systemami
Kluczowe znaczenie mają tutaj solidne praktyki z zakresu nauki o danych, zwłaszcza w sytuacjach, gdy potoki danych są rozdrobnione lub systemy starszego typu wprowadzają ukryte zależności. Jeśli partner pominie ten etap lub sprowadzi go do powierzchownej analizy, będzie projektował w oparciu o założenia, a nie o rzeczywistość.
Dowiedz się, w jaki sposób nasze usługi pozwolą obniżyć koszty, zwiększyć wydajność, przetestować Twoje pomysły i zmaksymalizować zwrot z inwestycji
Uzyskaj wskazówki dotyczące zastosowania sztucznej inteligencji w Twojej organizacji i odkryj możliwości oparte na danych, które pozwolą Ci zdobyć przewagę konkurencyjną.
Jak ocenia się podejście partnera do zarządzania sztuczną inteligencją i przestrzegania przepisów?
Zarządzanie sztuczną inteligencją to obszar, w którym widać poziom dojrzałości. Kluczowe pytanie brzmi: czy zgodność z przepisami jest wbudowana w proces wdrażania, czy też dodawana jest jako dokumentacja po fakcie.
Wiarygodny partner integruje zarządzanie ryzykiem z cyklem życia projektu poprzez:
- oceny zgodności na etapie projektowania systemu
- obowiązków dotyczących przejrzystości w przypadku scenariuszy użytkowania wysokiego ryzyka
- jasno zdefiniowanych mechanizmów nadzoru ludzkiego
Ponadto silni partnerzy wdrażają ustrukturyzowane testy na obecność stronniczości, w tym analizę wydajności podgrup i ocenę kontradyktoryjną. Wyjaśnialność modelu powinna być dostosowana do konkretnego przypadku użycia, zapewniając identyfikowalność wyników tam, gdzie decyzje mają wpływ na dalsze etapy procesu.
Wreszcie, kluczowe znaczenie ma możliwość audytu. Każdy etap, od pozyskiwania danych po wyciąganie wniosków, powinien generować ustrukturyzowaną ścieżkę audytu. Należy poprosić o konkretne przykłady sytuacji, w których wymogi dotyczące zarządzania wpłynęły na decyzje dotyczące projektu technicznego; jest to silniejszy sygnał dojrzałości niż jakiekolwiek odniesienie do ram.
Jakie są rzeczywiste czynniki wpływające na koszty rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, o których większość partnerów nie wspomina od razu?
Rzeczywisty koszt systemów sztucznej inteligencji rzadko uwzględnia się w wstępnych szacunkach. Ujawnia się on dopiero podczas eksploatacji, skalowania i konserwacji.
Główne czynniki wpływające na koszty to:
- wnioskowanie na dużą skalę oraz zmienność wykorzystania
- cykle ponownego uczenia modeli spowodowane dryftem danych
- koszty przechowywania, indeksowania i ponownego osadzania w bazach danych wektorowych
- koszty operacyjne związane z udziałem człowieka w procesie
- narzędzia do monitorowania i obserwowalności w różnych systemach
Wiarygodny partner oszacuje te koszty w oparciu o realistyczne scenariusze produkcyjne, a nie optymistyczne założenia.
Równie ważne jest zidentyfikowanie ryzyka uzależnienia od dostawcy. Często wynika ono z:
- zastrzeżonych, precyzyjnie dostrojonych modeli
- nieprzenośnych wbudowań
- niestandardowych warstw orkiestracji
- punktów końcowych wnioskowania specyficznych dla chmury
Solidny partner projektuje rozwiązania z myślą o przenośności tam, gdzie to tylko możliwe, i jasno określa, co można oddzielić bez konieczności przeprowadzania poważnych zmian.
Jak w praktyce powinien wyglądać model efektywnej współpracy w zakresie sztucznej inteligencji?
Skuteczne partnerstwa przypominają raczej współpracę w zakresie produktów niż tradycyjne umowy z dostawcami. Postępy powinny być organizowane w oparciu o realizację zadań w oparciu o kamienie milowe wraz z jasnymi kryteriami zakończenia współpracy, a nie w formie umów o stałej opłacie bez określonego terminu zakończenia i bez mierzalnych wyników.
Dojrzały model współpracy obejmuje:
- określone wsparcie kierownictwa wyższego szczebla oraz strukturę zarządzania
- aktywnych wewnętrznych liderów zaangażowanych w realizację
- komitety sterujące zapewniające szybkie podejmowanie decyzji
- jasne plany transferu kompetencji
Przed podjęciem długoterminowego zobowiązania należy zweryfikować zgodność kulturową i techniczną poprzez płatne fazy rozpoznawcze oraz ściśle określone prace w ramach weryfikacji koncepcji. Powinny one obejmować zdefiniowane wskaźniki sukcesu, warunki niepowodzenia oraz jasne założenia.
Równie ważne jest to, jak partner reaguje na wyzwania. Odpowiedni partnerzy w dziedzinie sztucznej inteligencji traktują sprzeciw jako punkt wyjścia do udoskonalenia, a nie jako opór, z którym należy sobie radzić.
Jakie pytania warto zadać podczas każdego spotkania dotyczącego listy potencjalnych partnerów w dziedzinie sztucznej inteligencji?
Spotkania z wybranymi kandydatami to okazja, by wyraźnie dostrzec różnice między nimi – ale tylko wtedy, gdy zadajesz pytania, które zmuszają do konkretnych odpowiedzi, a nie do wygładzonych deklaracji. Celem jest ustalenie, jak partner faktycznie działa w obliczu ograniczeń, niejasności i konieczności dokonywania kompromisów.
Zacznij od tego, jak partner podszedłby do Twoich danych w ich obecnym stanie: jak konkretnie wygląda jego proces audytu w ciągu pierwszych dwóch tygodni i co skłoniłoby go do rezygnacji lub całkowitej zmiany kierunku działań? Następnie przejdź do kwestii zarządzania: w jaki sposób partner wdraża zgodność z przepisami w przypadku systemów wysokiego ryzyka w fazie wdrożenia i czy może wskazać rzeczywisty przykład, w którym oceny zgodności lub mechanizmy nadzoru ludzkiego wpłynęły na decyzję dotyczącą projektu technicznego? Następnie przejdź do kwestii realistycznego oszacowania kosztów: poproś o szczegółową analizę ekonomiczną pełnego cyklu życia wdrożonego modelu, uwzględniającą skalowalność wnioskowania, częstotliwość ponownego uczenia oraz koszty operacyjne, a nie tylko koszty budowy.
Należy również zadawać pytania dotyczące architektury i własności. Zapytaj, gdzie zazwyczaj pojawia się uzależnienie od dostawcy w ich własnych projektach i co celowo robią, aby temu zapobiegać na poziomie osadzeń, koordynacji i wyborów infrastrukturalnych. Następnie sprawdź ich model realizacji: czy proponują wyniki oparte na kamieniach milowych z jasnymi kryteriami zakończenia, czy też stałą umowę ryczałtową, w której sukces jest trudniejszy do zdefiniowania?
Ocena strategii szkolenia użytkowników jest również ważna przy ocenie partnera w dziedzinie sztucznej inteligencji. Zapytaj, w jaki sposób zapewniają wdrożenie wykraczające poza samą instalację: jakie prowadzą ustrukturyzowane programy wdrażania, w jaki sposób dostosowują szkolenia do różnych grup użytkowników oraz jak mierzą, czy zespoły faktycznie stają się samowystarczalne w zakresie korzystania z systemu i jego utrzymania, a nie tylko z niego korzystają.
Zbadaj, jak w praktyce wygląda przekazywanie kompetencji: co Twój zespół faktycznie zyska do trzeciego miesiąca, czego nie miał na początku projektu? Na koniec oceń ich zdolność do radzenia sobie z nieporozumieniami i niepewnością, pytając, jak reagują, gdy Twoi wewnętrzni interesariusze sprzeciwiają się proponowanemu podejściu, oraz co robią, gdy weryfikacja koncepcji nie spełnia zakładanych kryteriów sukcesu.
Jakość i precyzja tych odpowiedzi powiedzą Ci znacznie więcej niż jakiekolwiek studium przypadku czy prezentacja slajdów.
Poznaj zalecenia dotyczące tego, jak wykorzystać sztuczną inteligencję w Twojej organizacji.
Odkryj możliwości oparte na danych, które pozwolą Ci uzyskać przewagę konkurencyjną.
