Audyt gotowości na AI w MŚP – pełna checklista przed wdrożeniem

Audyt gotowości na AI – od czego naprawdę zaczynam w MŚP

Kiedy wchodzę do firmy, w której „AI już trochę jest”, bardzo często słyszę na dzień dobry: „My to mamy ChatGPT i jakieś wtyczki, ale kompletnie nie wiemy, czy robimy to dobrze”. Dane z rynku tylko to potwierdzają – 59% mikrofirm ocenia swoją gotowość na AI jako niską lub bardzo niską. I to wcale nie dlatego, że brakuje im chęci, tylko dlatego, że narzędzia wdrażają intuicyjnie, bez szerszej wizji.

Audyt gotowości na AI jest dla mnie czymś w rodzaju przeglądu generalnego przed dużym remontem. Pozwala sprawdzić, czy fundamenty – ludzie, dane, procesy i infrastruktura – uniosą ciężar automatyzacji i systemów opartych na sztucznej inteligencji. To nie jest „papier do szuflady”, tylko bardzo konkretne narzędzie strategiczne.

Podczas takiego audytu patrzę na trzy obszary jednocześnie: kompetencje cyfrowe zespołu, aktualny stan IT oraz realne procesy biznesowe, które mają zostać zautomatyzowane. Chodzi o to, żeby zminimalizować ryzyko nieudanego wdrożenia: od błędów w danych, przez chaos organizacyjny, po niezgodność z regulacjami. Przy okazji da się uniknąć kosztów na technologie, które po prostu nie są tej firmie potrzebne.

Co ciekawe, 90% polskich MŚP finansuje inwestycje w AI wyłącznie z własnych środków. To oznacza jedno: na eksperymenty „może zadziała, może nie” zwykle nie ma miejsca. Audyt pozwala ułożyć plan tak, żeby każdy zainwestowany złoty pracował na ROI, a nie na kolejny nieużywany system.

I jeszcze jedna rzecz, którą widzę w praktyce: dobrze przeprowadzony audyt porządkuje role. Właściciele procesów i zespoły IT wreszcie mają jasność, kto za co odpowiada, kiedy skala rośnie. To robi ogromną różnicę między „udało się jakoś to poskładać” a świadomą, skalowalną transformacją.

Model dojrzałości AI – gdzie naprawdę jest Twoja firma

Na jednym z warsztatów z zarządem średniej firmy produkcyjnej poprosiłam, żeby każdy z menedżerów zaznaczył na osi od 1 do 4, gdzie ich zdaniem jest firma pod kątem AI. Rozstrzał był od „ledwo raczkujemy” do „jesteśmy prawie jak BigTech”. Po teście dojrzałości AI okazało się, że prawda leży mniej więcej pośrodku – i wreszcie wszyscy zobaczyli te same liczby.

Model dojrzałości AI to narzędzie, które pozwala nazwać ten poziom w sposób uporządkowany. Opiera się na czterech filarach i dziewięciu wymiarach, które razem tworzą pełen obraz przygotowania firmy do pracy z AI. Zamiast rozmawiać ogólnie o „jesteśmy gotowi/nie jesteśmy gotowi”, przechodzimy do konkretów: jakość danych, dojrzałość procesów, kompetencje zespołu, architektura IT, integracja AI z celami biznesowymi.

Każdy wymiar ma swoje poziomy – od „startujemy” po „zaawansowane, zoptymalizowane wdrożenie”. Taki model działa jak mapa: pokazuje, gdzie jesteś, gdzie chcesz dojść i którędy ma sens iść. Kluczowe jest to, że nie patrzymy tylko przez pryzmat technologii, ale też KPI, ROI i faktycznej wartości dla biznesu.

W Polsce mamy dodatkowy kontekst. Barometr AI EFL pokazał poprawę wskaźnika gotowości do 67,8 pkt., ale mikrofirmy wciąż odstają od średnich. Właśnie tam najczęściej spotykam firmy, które „coś wdrożyły”, ale w głębi duszy czują, że całość nie jest spójna. Model dojrzałości AI pomaga ten chaos nazwać, posegregować i zaplanować realne kroki.

Metody i narzędzia audytu w MŚP: AIMIND, analityka i test odporności na rzeczywistość

Kiedy klient pyta mnie: „Marta, od czego zacząć, żeby nie robić AI na oślep?”, bardzo często pierwszą rzeczą, jaką proponuję, jest krótki test AIMIND (AI Maturity Index). To 12 konkretnych pytań, które w mniej niż 15 minut dają zaskakująco trafny obraz dojrzałości AI w organizacji.

Ten test opiera się na tych samych czterech filarach i dziewięciu wymiarach, o których pisałam wyżej, a każdy z nich oceniany jest na jednym z czterech poziomów. Po takim badaniu zwykle od razu widać, gdzie są „dziury” – czy to w danych, czy w kompetencjach, czy w infrastrukturze. I bardzo szybko można ustalić, co da największy efekt przy najniższym koszcie.

Na samym teście się jednak nie zatrzymuję. Drugi element to eksploracyjna analiza danych (EDA). Kiedy pierwszy raz pokazuję zespołowi na prostym wykresie, że np. 30% ich danych sprzedażowych ma braki albo dziwne skoki, zwykle zapada długa cisza. To jest ten moment, kiedy wszyscy rozumieją, że bez porządnych danych żaden algorytm nie będzie „mądry”.

Do tego dochodzą testy odporności na ataki i błędy – szczególnie przy bardziej wrażliwych zastosowaniach. Sprawdzam, jak algorytmy reagują na nietypowe dane, czy można je łatwo „oszukać”, jak zachowują się pod dużym obciążeniem. To prozaiczna, ale kluczowa robota, jeśli chcemy uniknąć nieprzyjemnych niespodzianek już po wdrożeniu.

⚡ PRO TIP: Niszowym, ale bardzo skutecznym podejściem jest tzw. audyt „odwrotny” – zanim zainwestujesz w pełne wdrożenie, analizujesz swoje trendy sprzedażowe i procesy za pomocą darmowych lub lokalnych narzędzi AI (np. open‑source’owych modeli uruchomionych lokalnie). W wielu projektach pozwoliło to obciąć nawet 50% planowanych kosztów, bo nagle było widać, które obszary naprawdę mają potencjał, a które są „fajerwerkami”.

Trzeba przy tym jasno powiedzieć: ramy audytu AI dla MŚP wciąż dojrzewają. Nie ma jeszcze idealnego, szytego na miarę standardu. Dlatego bardzo często łączę formalne narzędzia (jak AIMIND, analizy, testy) z praktycznym zdrowym rozsądkiem biznesowym.

Jak prowadzę audyt gotowości na AI krok po kroku

W praktyce audyt gotowości na AI to nie jest exelka odhaczana w jeden dzień. Kiedy zaczynam pracę z firmą, układ wygląda mniej więcej tak.

Najpierw wykorzystuję test AIMIND, żeby złapać szybki „snapshot” sytuacji. To nie tylko wynik liczbowy – to przede wszystkim wspólna rozmowa o tym, jak różne osoby w firmie widzą jej dojrzałość. Bardzo często dyrektor operacyjny i szef sprzedaży patrzą na to zupełnie inaczej.

Drugi krok to wyznaczenie championa projektu. Z mojego doświadczenia najczęściej jest to osoba, która już teraz „spina” kilka działów – np. project manager, szef operacji lub właściciel procesu. To ta osoba dba o harmonogram, przepływ informacji i pilnuje, żeby audyt nie utknął między priorytetami dnia codziennego. Pamiętam jeden projekt, gdzie championem została osoba z działu obsługi klienta – i to był strzał w dziesiątkę, bo najlepiej widziała realne tarcia w procesach.

Równolegle robię porządny desk research: dokumentacje systemów, logi, raporty, regulaminy, analizy KPI. Chodzi o to, żeby nie zadawać dziesięć razy tych samych pytań i nie wymyślać koła na nowo, jeśli część danych już jest w firmie.

Na tej bazie powstaje zespołowy scorecard – karta oceny gotowości. Obejmuje ludzi (kompetencje, luki), dane (jakość, kompletność), IT (integracje, infrastrukturę), a także cele biznesowe (KPI, oczekiwane ROI). Ten dokument staje się później punktem odniesienia przy kolejnych krokach transformacji.

Nie zatrzymujemy się jednak na jednym „strzale”. Gotowość na AI zmienia się w czasie, więc planuję regularne przeglądy – miesięczne lub kwartalne, w zależności od tempa firmy. Przy samofinansowaniu inwestycji (a tak działa ok. 90% polskich MŚP) taki rytm jest szczególnie cenny, bo pozwala szybko reagować i elastycznie przesuwać budżety.

Na bardziej zaawansowanym etapie wspólnie rozważamy standard ISO 42001, który porządkuje zarządzanie systemami AI. Dla części firm to naturalny kolejny krok, dla innych – punkt odniesienia, do którego chcą dojść w perspektywie kilku lat.

Organizacja, zespół, produkt, ROI – najważniejsze pytania biznesowe

Podczas jednego z audytów usiedliśmy z zespołem przy tablicy i poprosiłam: „Zapiszmy wszystkie role w projekcie AI. Kto za co odpowiada?”. Po pięciu minutach stało się jasne, że każdy ma inną wersję rzeczywistości. To klasyczny sygnał, że organizacja potrzebuje uporządkowania, zanim AI zostanie wdrożone na poważnie.

Audyt gotowości organizacyjnej zaczynam więc od struktury: kto jest właścicielem którego procesu, kto podejmuje decyzje, kto odpowiada za dane, kto za IT, kto za biznes. Brzmi prosto, a bardzo często obnaża ukryte tarcia. Dopiero na tym tle można sensownie ustawić rolę championa projektu i project managera.

Drugi krytyczny wątek to zespół. Dane z rynku są tu bezlitosne: 84,2% przedstawicieli MŚP widzi lukę kompetencyjną jako główną barierę przy wdrażaniu AI, a jednocześnie większość firm nie ma żadnego realnego planu szkoleń. Efekt? Ciężko rekrutuje się IT, a pracownicy boją się technologii. W badaniach pojawiają się trzy główne obawy: brak kompetencji technicznych (35%), brak zaufania do wyników AI (34%) oraz wątpliwości etyczne (33%) – część osób wprost mówi, że AI to „oszustwo”.

Na warsztatach często mam sytuację, w której po godzinnej rozmowie ktoś z zespołu mówi: „Czyli to nie zabierze mi pracy, tylko weźmie część nudnych zadań?”. To dokładnie ten moment, do którego chcę doprowadzić – z lęku przechodzimy w ciekawość.

Kolejne pytanie brzmi: czy produkt ma realny product‑market fit. Posługuję się tutaj prostą zasadą – jeśli co najmniej 40% klientów deklaruje, że „bardzo by żałowało”, gdyby produkt zniknął, wtedy AI ma co optymalizować i skalować. W przeciwnym przypadku istnieje ryzyko, że technologia będzie tylko drogim „dopalaczem” czegoś, co i tak nie jest dobrze dopasowane do rynku.

I wreszcie – ROI. Polskie MŚP w porównaniu z firmami niemieckimi czy francuskimi dużo mocniej koncentrują się na ekonomii wdrożeń (koszty danych, zwrot z inwestycji) niż na regulacjach i compliance. Z jednej strony to naturalne przy ograniczonych budżetach, z drugiej – czasem prowadzi do zbytniego „przymykania oka” na bezpieczeństwo. Dlatego w audycie przykładam dużą wagę zarówno do twardych KPI i ROI, jak i do tego, żeby systemy były bezpieczne i stabilne.

Dane – paliwo AI i największy punkt ryzyka

Najwięcej trudnych rozmów prowadzę zwykle nie o algorytmach, ale o danych. W jednej z firm e‑commerce podczas audytu okazało się, że 20% produktów nie ma kompletnych opisów, a zdjęcia są w pięciu różnych standardach. Zespół chciał „lepszej rekomendacji AI”, ale po EDA było jasne, że najpierw trzeba posprzątać katalog.

Zaczynam od audytu jakości danych treningowych. Sprawdzam, czy dane są reprezentatywne, aktualne i spójne, czy nie zawierają uprzedzeń, które mogą prowadzić do dyskryminujących decyzji. Przy takich analizach czasem wychodzi na przykład, że system „promuje” określoną grupę klientów tylko dlatego, że historycznie była lepiej obsługiwana.

Drugi obszar to kompletność danych – czy obejmują wszystkie kluczowe etapy procesu biznesowego, czy tylko wycinek. Jeśli w danych brakuje ciągłości, AI zaczyna „zgadywać”, a nie analizować.

Osobną kategorią jest katalog produktowy: atrybuty, multimedia, kody, struktura kategorii. Dla AI to alfabet, z którego buduje zrozumienie Twojej oferty. Przy źle zaprojektowanym katalogu nawet genialny model nie wyczaruje sensownych wyników.

Do tego dochodzą feedy danych i eventy – czyli to, jak system informuje o zdarzeniach (kliknięcia, transakcje, zmiany w produktach). Jeśli są opóźnione, niepełne albo pospinane „na sztywno”, to później w analityce i AI powstaje obraz, który ma niewiele wspólnego z rzeczywistością.

Na tym etapie przyglądam się też formalnościom: zgody, podstawy przetwarzania, zgodność z RODO, reguły retencji danych. W tle cały czas musi działać sensowny system backupów i archiwizacji, tak żeby jedna awaria nie zniweczyła lat zbierania informacji.

I ostatni element – architektura danych. Dla jednych firm sens ma klasyczne data warehouse, dla innych – elastyczne jezioro danych. Dobór rozwiązania łączę z tym, jak firma planuje korzystać z AI za rok czy dwa, a nie tylko „na dziś”.

Podsumowując, checklistę danych przed wdrożeniem AI w MŚP tworzą m.in.:

• audyt jakości danych treningowych (bezstronność, brak systemowych błędów),
• kompletny i aktualny katalog produktowy z atrybutami i multimediami,
• dobrze zorganizowane i aktualizowane feedy danych oraz eventy,
• zgodność z RODO wraz z odpowiednimi zgodami i podstawami przetwarzania,
• solidny system backupów i archiwizacji,
• przemyślana architektura danych (data warehouse lub jezioro danych).

Jeśli ten fundament jest zdrowy, algorytmy mają się na czym oprzeć, a Twoja inwestycja w AI nie zamieni się w losowe wyniki „z kapelusza”.

Infrastruktura i IT – czy system wytrzyma, gdy AI „zaskoczy”

Jedna z moich ulubionych scen: właściciel firmy pokazuje mi dashboard z ruchem użytkowników i mówi z dumą: „Zobaczy pani, jak to urośnie po wdrożeniu AI”. Pytam wtedy spokojnie: „A co się stanie, jeśli będzie tego ruchu dwa razy więcej, niż planujecie?”. Cisza. I to jest dobry moment na rozmowę o infrastrukturze.

Przy audycie gotowości IT patrzę na kilka warstw naraz. Po pierwsze, wydajność – czy systemy są w stanie bez bólu obsłużyć przynajmniej dwukrotny wzrost liczby użytkowników. Po drugie, łącza i komunikację między komponentami – przy AI opóźnienia potrafią zabić cały efekt „inteligentnej personalizacji” czy automatycznej decyzji.

Kolejna rzecz to integracje. Dla mnie „zdrowy” ekosystem to taki, w którym systemy rozmawiają przez dobrze udokumentowane API, a nie przez ręcznie przenoszone pliki lub nietrwałe „mostki” zbudowane w pośpiechu. Brak elastycznych interfejsów kończy się wyspami danych i procesów, których nie da się sensownie zautomatyzować.

Potrzebne jest też środowisko testowe – miejsce, gdzie można bezpiecznie uruchomić modele AI na quasi‑produkcyjnych danych i zobaczyć, jak zachowują się w praktyce. Kilka razy dzięki temu uniknęliśmy wdrożenia modelu, który „na papierze” był świetny, a w realnym ruchu kompletnie sobie nie radził.

Na tej podstawie definiuję wspólnie z zespołem parametry SLA i SLO – realne, a nie życzeniowe. Chodzi o gwarantowaną dostępność, czasy odpowiedzi, sposób reagowania na awarie. To nie jest drobiazg, tylko fundament zaufania klientów do systemów AI.

I oczywiście – backupy oraz strategia odzyskiwania danych. AI pracuje na dużych zbiorach danych, które są warte więcej niż sama infrastruktura. Bez sensownie zaplanowanego DR (disaster recovery) każda awaria może oznaczać bardzo kosztowną lekcję.

Bezpieczeństwo, regulacje i odpowiedzialność – AI pod lupą

Pamiętam rozmowę z prezesem jednej z firm usługowych, który powiedział: „Najbardziej boję się nie tego, że AI popełni błąd, tylko że ktoś przyjdzie na kontrolę i zapyta, jak my to kontrolujemy”. I to jest sedno wyzwania regulacyjnego.

Przy audycie gotowości na AI zawsze dotykamy trzech dużych ram: AI Act, RODO i NIS2. Każda z nich w inny sposób wpływa na to, jak projektować, wdrażać i nadzorować systemy AI. Szczególnie systemy klasyfikowane jako wysokiego ryzyka potrzebują nie tylko dokumentacji technicznej, ale też systemowego podejścia do zarządzania ryzykiem i testów.

Jednym z kluczowych elementów, które wdrażam u klientów, jest rola „właściciela AI” – osoby odpowiedzialnej za funkcjonowanie danego systemu, jego zgodność z regulacjami i monitoring (często 24/7, przynajmniej na poziomie alertów). Dzięki temu AI nie „wisi w powietrzu”, tylko ma konkretnego opiekuna.

Wprowadzam też jasne zasady korzystania z AI w firmie: co można automatyzować, czego nie, jak weryfikujemy wyniki, jak obchodzimy się z danymi. To bardzo pomaga przy ograniczaniu ryzyka prawnego i operacyjnego, a przy okazji porządkuje kulturę organizacyjną wokół technologii.

W Polsce dochodzą do tego jeszcze bariery biurokratyczne i niski poziom zaufania kulturowego do AI. Jednocześnie lokalne huby PFR oferują darmowe audyty kompetencji nawet dla 95% MŚP – mało kto o tym wie, a może to znacząco obniżyć próg wejścia w uporządkowane wdrożenia.

Ciekawy kontrast widać też na tle innych krajów. Podczas gdy firmy z Niemiec czy Francji bardzo mocno skupiają się na regulacjach i compliance, polskie MŚP częściej patrzą w pierwszym kroku na ROI i koszty danych. To zrozumiałe przy samofinansowaniu, ale w audycie staram się te dwie perspektywy zrównoważyć.

Na bardziej dojrzałym etapie rekomenduję rozważenie certyfikacji ISO 42001. Ten standard pomaga ułożyć procesy zarządzania AI w sposób, który można obronić zarówno przed klientami, jak i regulatorami.

Kluczowe wskaźniki gotowości na AI w liczbach

Przy pracy z MŚP lubię mieć obok narracji także twarde liczby. Dlatego tak często sięgam po AI Maturity Index (AIMIND). W kilkanaście minut jesteśmy w stanie przejść przez 12 pytań, które dotykają czterech filarów i dziewięciu wymiarów dojrzałości.

Każdy z tych wymiarów oceniam na jednym z czterech poziomów gotowości. Dzięki temu bardzo szybko widać, gdzie firma jest już na poziomie „skalujemy i optymalizujemy”, a gdzie ciągle walczy z podstawami. Szczególnie dużo emocji budzi zawsze temat product‑market fit – jeśli badanie pokazuje mniej niż 40% klientów, którzy „bardzo by żałowali”, że produkt zniknie, rozmowa o AI zmienia się z „jak to wdrożyć” na „czy na pewno to jest ten produkt”.

Równie ważny jest temat skalowalności architektury: czy system AI jest gotowy na obsługę co najmniej dwa razy większej liczby użytkowników, niż przewiduje obecny biznesplan. W wielu audytach okazuje się, że to nie modele, a infrastruktura jest wąskim gardłem.

Do tego dokładam rytm przeglądów – miesięcznych albo kwartalnych – podczas których sprawdzamy KPI, SLA, jakość danych i reakcje użytkowników końcowych.

Poniżej podsumowanie kluczowych wskaźników w formie tabeli:

Co realnie daje audyt gotowości na AI w MŚP

W jednej z firm usługowych, z którą pracowałam, pierwsza rozmowa brzmiała: „Chcemy AI, bo konkurencja już ma”. Po audycie okazało się, że najpierw trzeba poukładać procesy, zaktualizować dane i przygotować zespół. Efekt? Zamiast jednego spektakularnego, ale ryzykownego wdrożenia, firma zrealizowała trzy mniejsze projekty, z których każdy dowiózł konkretne ROI.

Audyt przede wszystkim obniża ryzyko – biznesowe, technologiczne i regulacyjne. Zamiast „stawiać na jedną kartę” i liczyć, że projekt się uda, dostajesz mapę zagrożeń i plan, jak je minimalizować. Dotyczy to zarówno jakości danych, jak i gotowości procesów czy kompetencji zespołu.

Druga rzecz to zgodność z regulacjami. W świecie AI Act, RODO i NIS2 wdrożenie systemu bez przygotowania może skończyć się nie tylko problemami wizerunkowymi, ale też finansowymi. Audyt pozwala zawczasu wskazać, które systemy mogą być traktowane jako wysokiego ryzyka i jak je poukładać, żeby spać spokojniej.

Trzeci obszar to optymalizacja kosztów. Kiedy widzę, jak wiele firm próbuje zbudować zbyt rozbudowane rozwiązania za pierwszym podejściem, a potem gasi pożary, mam jeszcze większą motywację, żeby na etapie audytu docinać plany do realnych potrzeb i możliwości.

No i wreszcie – efektywność procesów. Dzięki audytowi łatwo wskazać te miejsca, gdzie AI naprawdę odciąży ludzi: powtarzalne zadania, manualne przepisywanie danych, ręczna weryfikacja prostych decyzji. To one najszybciej generują realny zysk w czasie i jakości.

Najczęstsze wyzwania przy audycie AI w MŚP – i jak z nimi pracuję

W większości firm, do których wchodzę, pierwszą „ścianą” wcale nie są dane czy IT, tylko ludzie. Opór zespołu przed AI jest czymś zupełnie naturalnym. Jeśli ktoś słyszy głównie nagłówki w stylu „AI zabierze pracę”, trudno oczekiwać entuzjazmu. Dlatego duża część audytu to rozmowy, warsztaty, tłumaczenie językiem codzienności, co konkretnie się zmieni.

Badania pokazują, że oprócz braku kompetencji technicznych (35% pracowników), równie mocne są obawy związane z zaufaniem do wyników AI (34%) i etyką (33%). Czasem pada wręcz zdanie „To trochę jak oszukiwanie klientów”. W takich momentach schodzę na poziom konkretnych przykładów – pokazuję, gdzie AI tylko pomaga człowiekowi, a nie go zastępuje, i jak wygląda ścieżka zatwierdzania decyzji.

Drugie wyzwanie to budżet. W realiach, gdzie 90% MŚP finansuje AI z własnych środków, presja na szybki efekt jest ogromna. Dlatego audyt często polega na cięciu ambicji technologicznych na kawałki, które są osiągalne – zaczynamy od funkcji, które najszybciej przyniosą oszczędność lub wzrost przychodów, a dopiero potem dokładamy kolejne elementy.

Trzecia bariera to kompetencje. 84,2% firm widzi tu główny problem, ale mało która ma rozpisany choćby roczny plan szkoleń. Efekt jest taki, że rekrutacja specjalistów IT przypomina polowanie na jednorożce. W takich sytuacjach często rekomenduję hybrydowe podejście: część kompetencji budujemy wewnątrz (szkolenia, shadowing), a część „doklejamy” przez współpracę z zewnętrznym dostawcą AI, który wnosi know‑how i gotowe ramy audytu.

⚡ PRO TIP: Zanim ruszysz z dużym audytem i pełnym wdrożeniem, przetestuj mniejszy, zamknięty przypadek użycia z zewnętrznym partnerem – np. analizę jednego procesu lub jednego segmentu klientów. Takie pilotaże pozwalają oswoić zespół, sprawdzić jakość danych i dać pierwsze, widoczne efekty bez angażowania całego budżetu.

Na to wszystko nakłada się jeszcze fakt, że narzędzia i ramy audytu dla AI są ciągle w budowie. Nie ma jednego „złotego standardu” dla MŚP, więc kluczowe staje się elastyczne, zdroworozsądkowe podejście, dopasowane do specyfiki firmy. Sztywne kopiowanie wzorców z korporacji w większości małych organizacji po prostu nie działa.

FAQ – pytania, które słyszę najczęściej

Jak oceniam gotowość firmy MŚP do wdrożenia AI?
Zaczynam od spojrzenia na cztery obszary jednocześnie: infrastrukturę IT, kompetencje zespołu, dane oraz gotowość organizacji na zmianę. IT musi być w stanie udźwignąć wzrost obciążenia i integracje z nowymi systemami. Zespół potrzebuje przynajmniej podstawowego rozumienia tego, co AI robi i czego nie robi. Dane muszą być kompletne, aktualne i prawnie „czyste”. No i ostatni element – czy firma jest gotowa na zmianę sposobu pracy, a nie tylko „dorzucenie narzędzia”.

Czym jest test AIMIND i jak z niego korzystam w praktyce?
AIMIND (AI Maturity Index) to prosty, ale dobrze przemyślany test składający się z 12 pytań. Dotykają one procesów, danych, kompetencji, architektury i strategii biznesowej. Wypełniamy go zwykle z kilkoma osobami z różnych działów, co samo w sobie jest cennym doświadczeniem – widać różne perspektywy. Wynik przekładam później na mapę dojrzałości: które obszary są już gotowe na wdrożenie, a które wymagają pracy przygotowawczej.

Jakie regulacje prawne trzeba brać pod uwagę przy wdrażaniu AI w firmie?
Na dziś trzy główne filary to RODO (ochrona danych osobowych), AI Act (ramy dla systemów AI, w tym klasyfikacja ryzyka) oraz NIS2 (bezpieczeństwo sieci i systemów dla wybranych sektorów). Do tego dochodzą zasady odpowiedzialności za decyzje podejmowane z udziałem AI oraz wewnętrzne standardy etyczne firmy. W praktyce w audycie sprawdzam, jakie systemy mogą być uznane za wysokiego ryzyka, jak wyglądają zgody i podstawy przetwarzania danych, kto pełni rolę „właściciela” systemu AI i jak organizacja dokumentuje swoje decyzje.

Jeśli czujesz, że Twoja firma „coś już robi z AI”, ale nie masz pewności, czy to wszystko ma sensowny fundament, audyt gotowości jest dobrym pierwszym krokiem. Daje wspólny język dla zarządu, IT i biznesu, pomaga poukładać priorytety i pokazuje, jak wejść w symbiozę ludzkiej kreatywności z algorytmiczną precyzją – bez chaosu i kosztownych pomyłek.