Czy AI w firmie to tylko hype? Wywiad z Pawłem Lizakowskim CTO Suncode

P: Zdecydowanie mamy do czynienia z realną zmianą. Wykorzystanie narzędzi AI w modelowaniu i obsłudze procesów biznesowych, otwierając zupełnie nowy wymiar możliwości. W firmach funkcjonuje wiele różnych procesów i w większości z nich można dziś zastosować AI do optymalizacji lub automatyzacji wybranych etapów. Czasem są to drobne elementy, takie jak podpowiadanie osoby merytorycznej czy dekretów księgowych. W innych przypadkach AI potrafi odczytywać informacje z dokumentów, jak dzieje się to przy wykorzystaniu technologii AI OCR, a jeszcze w innych analizować bardziej złożone materiały, takie jak rysunki techniczne czy zdjęcia.

P: Sztuczna inteligencja bardzo mocno wpływa dziś na rozwój systemów workflow i platform zarządzania procesami. Wiele procesów operuje na uporządkowanych danych oraz na dokumentach, z których trzeba wydobywać znaczenie i kontekst. Modele językowe bardzo dobrze radzą sobie właśnie z rozumieniem takich treści. Dzięki temu mogą wspierać człowieka w analizie danych, ich obróbce czy wyciąganiu wniosków. Oczywiście dane, które najczęściej już istnieją w systemach klasy workflow, trzeba wcześniej odpowiednio przygotować, tak aby przekazać modelowi właściwy kontekst i uzyskać interesujące nas rezultaty.

P: Myślę, że obie odpowiedzi mogą być tu prawdziwe. Są firmy, które od lat rozwijają podejście procesowe, i w takich przypadkach AI jest naturalnym rozszerzeniem, dobrze uzupełniającym nowe wyzwania. Z drugiej strony systemy BPM mogą dziś stanowić bardzo dobrą platformę do budowania aplikacji czy procesów działających głównie w oparciu o narzędzia AI. Wydaje mi się jednak, że największe korzyści daje połączenie tych dwóch podejść, czyli budowanie procesów biznesowych z wykorzystaniem AI. Ostatecznie wszystko zależy od problemu, który chcemy rozwiązać.

P: Tak. Do tej pory automatyzacja była ograniczona głównie do danych ustrukturyzowanych. Pojawienie się dużych modeli językowych, które rozumieją język naturalny w mailach, dokumentach czy rozmowach, otwiera zupełnie nowy rozdział. Dzięki temu możemy realizować procesy automatycznie lub z minimalnym udziałem człowieka, co pozwala drastycznie ograniczyć czas poświęcany na powtarzalne czynności i wprowadzać nowe standardy efektywności.

Obecnie ogromną wagę przykłada się zarówno do kontroli kosztów działania przedsiębiorstwa, jak i do efektywności operacyjnej. W tym kontekście automatyzacja procesów biznesowych sprawdza się bardzo dobrze, ponieważ pozwala realizować część działań automatycznie, bez udziału człowieka albo z jego niewielką rolą nadzorczą. Dzięki temu można ograniczyć czas poświęcany przez ludzi na realizację procesów, wprowadzać standardy i podnosić efektywność działania. Metod automatyzacji jest wiele, od automatycznego łączenia dokumentów zakupowych, takich jak PZ czy zamówienia podpinane pod fakturę, po automatyczny odczyt danych z dokumentów.

P: Narzędzia AI mogą wspierać użytkowników także w podejmowaniu decyzji. Potrafią wychwytywać nietypowe sytuacje czy wyjątki i informować o ich wystąpieniu. W bardziej zaawansowanych scenariuszach mogą nawet odciążyć użytkowników w akceptacji zadań i przy spełnieniu określonych warunków automatycznie podejmować decyzje w ich imieniu. Wystarczy, że użytkownik określi w języku naturalnym, które dokumenty mają być automatycznie akceptowane, a asystent AI może zrealizować takie działanie. Oczywiście podobne reguły można także zapisać bezpośrednio na mapie procesu, ale wymaga to każdorazowego definiowania warunków.

Podejście oparte na AI pozwala definiować je bardziej elastycznie i w dużym stopniu odciąża użytkownika od powtarzalnych czynności. Jednocześnie warto podkreślić, że decyzje podejmowane przez AI powinny być ostatecznie weryfikowane przez człowieka, zgodnie z zasadą human-in-the-loop.

P: Największym ograniczeniem nie jest sama technologia AI, lecz ekosystem danych w firmie. Jeśli dane są rozproszone na lokalnych dyskach i zapisane w różnych formatach, ich uporządkowanie staje się największym wyzwaniem. Równie istotne są kwestie bezpieczeństwa i zgodności z RODO. Organizacje muszą świadomie decydować, czy korzystać z modeli lokalnych wymagających dużej mocy obliczeniowej,  czy z rozwiązań chmurowych, które powinny gwarantować, że dane klienta nie będą wykorzystywane do trenowania modeli.

Nie można też zapominać o dynamice zmian. Nowe wersje modeli pojawiają się co kilka tygodni. To wymaga zupełnie innego podejścia do zarządzania cyklem życia systemów IT niż jeszcze kilka lat temu

P: Największym wyzwaniem nie jest dziś technologia AI, lecz pomysł na jej praktyczne wykorzystanie. Część firm ma jasno określone potrzeby, ale wiele wciąż nie wie, gdzie AI może przynieść realną wartość. To bariera bardziej merytoryczna niż technologiczna. Jeszcze inne firmy chcą wdrażać AI, ale ogranicza je polityka korporacyjna, więc pracownicy usprawniają pracę na własną rękę w dozwolonych granicach. To jednak się zmienia, rośnie świadomość korzyści.

Nadal barierą pozostają obawy o bezpieczeństwo danych, dlatego rozwiązaniem są modele lokalne lub chmurowe, które nie wykorzystują danych do trenowania.

P: Tak, zdecydowanie. Narzędzia AI są naturalnym rozwinięciem podejścia procesowego. Jeśli organizacja ma dobrze zaprojektowany system zarządzania procesami biznesowymi, dziś najczęściej oparty o architekturę low-code lub no-code, to AI w bardzo intuicyjny sposób rozszerza możliwości modelowania i automatyzacji. Dzięki temu stosunkowo łatwo można tworzyć złożone procesy wykorzystujące wielu agentów AI realizujących różne zadania, podczas gdy sam silnik workflow zbiera to wszystko i nad tym panuje. Co równie ważne, systemy workflow w naturalny sposób gromadzą kontekst biznesowy potrzebny do właściwego adresowania zapytań do modelu językowego. Dodatkowo mają dostęp do różnych danych w organizacji, co pozwala jeszcze lepiej wzbogacać kontekst pracy z modelem.

P: W praktyce już dziś obserwujemy takie zjawiska. Nawet bez AI mieliśmy wiele wdrożeń, choćby w obszarze obiegu faktur, które działały niemal autonomicznie: po odczytaniu danych i sparowaniu ich na przykład z zamówieniem czy dokumentami PZ dokumenty były automatycznie księgowane. Dziś, dzięki AI, choćby na etapie odczytu dokumentów przez AI OCR, możemy objąć takim podejściem jeszcze większą grupę dokumentów. Oczywiście nie można zapominać o roli człowieka jako nadzorcy takich autonomicznych procesów, zwłaszcza w początkowej fazie wdrożenia czy korzystania z takiego procesu.

P: Era AI u wielu osób wywołuje stres związany z obawą o utratę pracy. Myślę jednak, że nie stanie się to na dużą skalę. Zmieni się raczej charakter pracy. Czynności powtarzalne, czasem wręcz nużące, będą przejmowane przez automaty wspierane narzędziami AI, a rola człowieka przesunie się w stronę nadzoru, podejmowania kluczowych decyzji i obsługi sytuacji wyjątkowych. To z kolei pozwoli ludziom mocniej angażować się w optymalizację procesów i analizę danych, również wspieraną przez sztuczną inteligencję.

P: Systemy BPM nieustannie ewoluują, dostosowując się do potrzeb biznesu i zmian technologicznych. Od papierowego obiegu dokumentów, przez systemy DMS i workflow, aż po integracje, API oraz rozwiązania low-code/no-code – każdy etap zwiększał efektywność i kontrolę nad procesami.

Kolejnym krokiem była robotyzacja (RPA), a dziś naturalnym rozwinięciem jest AI. W najbliższych latach systemy te będą coraz szerzej automatyzować powtarzalne zadania, wspierać decyzje i na bieżąco optymalizować procesy.

P: Tak jak wcześniej budowa zaawansowanych formularzy czy możliwości integracyjne systemów workflow były postrzegane jako dodatek, a dziś są standardem, bez którego trudno wyobrazić sobie wiele procesów, tak samo stanie się z AI.

Dziś bardzo często jest ono jeszcze traktowane jako dodatkowa warstwa, ale za kilka lat analiza procesów będzie zapewne zaczynała się od pytania, które czynności może wykonywać AI, a w których momentach powinien wkroczyć człowiek, by coś zweryfikować lub zaakceptować. AI nie zastąpi systemów workflow, tylko stanie się ich naturalnym rozszerzeniem. Wydaje mi się też, że brak AI w procesach może stać się poważnym zagrożeniem dla konkurencyjności firm wobec tych organizacji, które będą z tych technologii korzystać. Im szybciej biznes zacznie podejmować w tym obszarze świadome decyzje, tym szybciej zacznie czerpać z tego realne korzyści.