ProNexum
Start Usługi Strategia klienta Lojalność klientów Cykl życia klienta AI Operating Model O nas Referencje Kontakt

Usługi / AI Operating Model / Czym jest model operacyjny AI?

Czym jest model operacyjny AI?

Model operacyjny AI określa, w jaki sposób AI staje się częścią organizacji – z jasnymi rolami, procesami, zasadami i wskaźnikami.

Na tej stronie

Definicja

Model operacyjny AI opisuje, w jaki sposób firma osadza sztuczną inteligencję w organizacji i sposobie pracy: za pomocą jakiej struktury, ról, procesów, zasad, wskaźników i technologii AI staje się częścią tworzenia wartości.

Nie jest to nowy model obok dotychczasowego modelu operacyjnego. Podstawowa struktura – osiem elementów od wizji docelowej po technologię – pozostaje. Zmienia się to, co obowiązuje w każdym z elementów.

Samo narzędzie nie tworzy organizacji AI. Dopiero odpowiedzialność, przepływy pracy i zasady sprawiają, że AI działa niezawodnie.

Trzy rodzaje AI w firmie

Stwierdzenie „korzystamy z AI” może oznaczać bardzo różne rzeczy. Liczy się to, jaki rodzaj AI znajduje się w którym miejscu modelu operacyjnego.

Conversational AI AI odpowiada CZŁOWIEK steruje każdym krokiem Operational AI AI przekształca dane w działania osadzona w procesach i danych CZŁOWIEK reguły, wyjątki, jakość Agentic AI AI działa i decyduje w granicach realizuje cele w wielu krokach CZŁOWIEK cel, uprawnienia, prawo interwencji, odpowiedzialność ROSNĄCA AUTONOMIA · ROSNĄCE WYMAGANIA WOBEC GOVERNANCE
Z każdym poziomem rośnie nie tylko zdolność AI, lecz także wymagania wobec ról, zasad i odpowiedzialności.

Conversational AI

Odpowiada na zapytania: pisze, streszcza, wyszukuje informacje, rozwija pomysły. Człowiek formułuje pytanie, ocenia odpowiedź i podejmuje decyzję.

Operational AI

Jest osadzona w procesach i danych operacyjnych oraz uruchamia kolejne kroki. Staje się mniej widoczna, ale silniej powiązana z działalnością biznesową.

Agentic AI

Realizuje cel w wielu krokach, korzysta z narzędzi i dostosowuje działania. Staje się uczestnikiem procesu – dlatego już na wstępie wymaga jasno zaprojektowanych celów, uprawnień decyzyjnych i ścieżek eskalacji.

Co zmienia się w modelu operacyjnym

Przebudowę modelu operacyjnego pod wpływem AI można ująć w trzech punktach.

Co ustępuje

  • Praca polegająca głównie na ręcznym wykonywaniu zadań
  • Przekazania między silosami funkcyjnymi
  • Sterowanie wyłącznie wynikiem ilościowym (wolumen, szybkość)

Co pozostaje

  • Kierunek strategiczny i priorytety
  • Odpowiedzialność za wyniki – po stronie ludzi
  • Zdolność oceny, zaufanie, relacja z klientem

Co się pojawia

  • Przepływy pracy jako jednostka organizacyjna
  • Nowe role: np. właściciel przepływu pracy AI, ład zarządczy i ryzyko, human-in-the-loop, dane i enablement
  • Zasady dotyczące autonomii, eskalacji i kontroli
  • Mierzenie efektu zamiast aktywności

Rozróżnienie

Strategia AI określa cele i przypadki użycia. Model operacyjny AI opisuje, w jaki sposób organizacja je realizuje.

Projekt lub pilotaż AI testuje jedno zastosowanie. Model operacyjny AI tworzy warunki, w których pilotaże mogą się skalować i przynosić efekty.

Ład zarządczy AI (AI governance) jest elementem modelu operacyjnego AI, a nie jego zamiennikiem.

Test AI Operating Model

Na jakim etapie jest Państwa organizacja?

Test AI Operating Model: dziewięć pytań, ok. 4 minuty. Od razu zobaczą Państwo ogólny poziom dojrzałości i najważniejsze obszary wymagające działań; szczegółową analizę na życzenie prześlemy e-mailem.

Chcą Państwo dostosować model operacyjny do AI?

Chętnie porozmawiamy o tym, gdzie AI może przynieść efekty w Państwa organizacji – i jakie struktury, role i zasady są do tego potrzebne.

Skontaktuj się

FAQ

Najczęściej zadawane pytania

Czym różni się wykorzystanie AI od dojrzałości AI?

Wykorzystanie oznacza, że AI jest używana. Dojrzałość oznacza, że AI jest zintegrowana z procesami, danymi, rolami i sterowaniem oraz przynosi mierzalne efekty. Szerokie wykorzystanie nie oznacza więc automatycznie wysokiej dojrzałości.

Czy każda firma potrzebuje modelu operacyjnego AI?

Jeśli AI wykracza poza pojedyncze narzędzia zwiększające produktywność i wpływa na procesy lub decyzje, potrzebne są jasne zasady, role i odpowiedzialność. Zakres zależy od wielkości firmy i ambicji.