Sztuczna inteligencja coraz śmielej wchodzi do firm. Problem w tym, że wielu przedsiębiorców zaczyna od wyboru narzędzi, zamiast od zrozumienia własnych procesów. Zdaniem Mikołaja Brunki właśnie dlatego wiele wdrożeń kończy się rozczarowaniem. Zatem jak wykorzystać AI do podejmowania lepszych decyzji, nie oddając jej kontroli nad biznesem? O tym w poniższym wywiadzie.
Jeszcze kilka lat temu przedsiębiorcy wykorzystywali sztuczną inteligencję głównie do prostych zadań. Dziś coraz częściej konsultują z nią strategie, analizują decyzje i projektują procesy biznesowe. Mikołaj Brunka, founder Nocodework, obserwuje tę zmianę z bliska, bo od lat wdraża rozwiązania oparte na AI w firmach. W rozmowie z nami wyjaśnia, dlaczego największym błędem nie jest brak sztucznej inteligencji, lecz korzystanie z niej bez zrozumienia własnego biznesu.
Z tego wywiadu dowiesz się:
- jak rozpoznać proces, który rzeczywiście warto zautomatyzować przy pomocy AI;
- dlaczego sztuczna inteligencja powinna być partnerem do myślenia, a nie zastępować przedsiębiorcę w podejmowaniu decyzji;
- w jaki sposób weryfikować odpowiedzi AI i ograniczać ryzyko błędów oraz halucynacji;
- których obszarów biznesu nie warto oddawać w ręce automatyzacji i dlaczego człowiek nadal pozostaje niezastąpiony;
- jakie kompetencje rozwijać, aby skutecznie wykorzystywać AI i budować przewagę konkurencyjną.
Gdybyś musiał na miesiąc zrezygnować ze wszystkich narzędzi AI i automatyzacji, z których dziś korzystasz, który proces w firmie rozsypałby się jako pierwszy?
Tak naprawdę większość procesów w naszej firmie opiera się dziś na AI. Wspieramy nią tworzenie rozwiązań, marketing, sprzedaż, obsługę klienta czy przygotowywanie raportów. Automatyzacja jest fundamentem naszego biznesu. Jednocześnie nie obawiam się scenariusza, w którym nagle zabraknie jednego konkretnego narzędzia. Rynek jest już na tyle rozwinięty, że mamy modele open source, rozwiązania lokalne i wiele alternatyw. Z perspektywy przedsiębiorcy większym ryzykiem jest dziś brak umiejętności korzystania z AI niż uzależnienie od jednego dostawcy.
Wielu przedsiębiorców chce automatyzować wszystko jak najszybciej. Po czym poznać, że proces rzeczywiście nadaje się do automatyzacji?
Najpierw trzeba znaleźć proces, który rzeczywiście warto usprawnić. Nie zawsze chodzi o czynność powtarzalną. Dziś AI potrafi analizować dane, podsumowywać informacje czy generować odpowiedzi, więc możliwości są znacznie większe niż jeszcze kilka lat temu. Najczęściej zaczynam od zadania sobie prostego pytania: który proces przynosi najwięcej pieniędzy, generuje największe koszty, zabiera najwięcej czasu albo po prostu najbardziej irytuje zespół. Dopiero wtedy zastanawiam się nad automatyzacją. Kolejny krok polega na dokładnym opisaniu procesu. Trzeba zrozumieć, jak przebiega, z jakich narzędzi korzysta i czy można je ze sobą połączyć. Dopiero później przychodzi czas na wdrożenie, testy i poprawki.
Czyli nie polecasz automatyzacji firmom, które dopiero startują?
Raczej nie. Młoda firma zwykle nie ma jeszcze wypracowanych procesów. Wszystko zmienia się z tygodnia na tydzień, więc automatyzowanie czegoś, co za chwilę i tak będzie wyglądało inaczej, nie ma większego sensu. Najpierw trzeba znaleźć sposób działania, który rzeczywiście się sprawdza. Dopiero wtedy warto inwestować czas w jego usprawnianie. Ale to nie oznacza, że automatyzacja jest wyłącznie dla dużych organizacji. Świetnie sprawdza się również w jednoosobowych działalnościach czy kilkuosobowych zespołach. Warunek jest jeden – proces musi być już dojrzały.
A co z procesami, których efekt trudno jednoznacznie ocenić? Weźmy tworzenie treści. Nie ma jednej poprawnej odpowiedzi ani jednego idealnego tekstu.
Właśnie dlatego takich zadań nie traktowałbym jak klasycznej automatyzacji. W przypadku contentu znacznie lepiej sprawdza się praca iteracyjna. Najpierw można poprosić AI o research, później o propozycję struktury tekstu, następnie rozwinąć poszczególne sekcje, a dopiero na końcu dopracować całość. W ten sposób człowiek zachowuje kontrolę nad procesem twórczym, a sztuczna inteligencja wspiera go na każdym etapie. Jest to zupełnie inny model pracy niż pełna automatyzacja, w której system sam wykonuje kolejne kroki bez udziału człowieka.
Chciałbym przejść do tematu podejmowania decyzji. Czy są dziś takie decyzje biznesowe, które odruchowo konsultujesz ze sztuczną inteligencją, choć jeszcze kilka lat temu w ogóle byś o tym nie pomyślał?
Ja dość wcześnie zainteresowałem się modelami językowymi. Korzystałem z rozwiązań OpenAI jeszcze zanim pojawił się ChatGPT, więc ta adaptacja następowała u mnie stopniowo. Dziś AI bardzo często pełni u mnie rolę sparingpartnera. Mam jakiś pomysł i chcę zobaczyć go z innej perspektywy. Proszę więc sztuczną inteligencję, żeby go skrytykowała, wskazała słabe strony, pokazała inne podejście albo sprawdziła, czy ktoś już wcześniej rozwiązywał podobny problem. Nie chcę jednak, żeby podejmowała decyzje za mnie. To bardzo ważna różnica. Nie jestem zwolennikiem oddawania AI procesu myślenia. Wolę wykorzystać ją do tego, żeby lepiej zrozumieć problem i spojrzeć na niego z kilku stron.
Czyli traktujesz ją bardziej jak partnera do rozmowy niż doradcę?
Dokładnie tak. Największą wartością AI nie jest to, że daje odpowiedź. Największą wartością jest to, że zmusza mnie do zadawania lepszych pytań. Dzięki temu często dostrzegam rzeczy, o których wcześniej w ogóle nie pomyślałem. To trochę jak rozmowa z kimś, kto nieustannie podważa nasze założenia. Taki sparing intelektualny bardzo pomaga w prowadzeniu firmy.
Korzystanie z AI wymaga jednak zaufania. Jak weryfikujesz odpowiedzi sztucznej inteligencji, zwłaszcza wtedy, gdy poruszasz temat, w którym nie jesteś ekspertem?
Zawsze zaczynam od źródeł. Proszę AI o linki, cytowania i materiały, na których opiera swoją odpowiedź. Później sam przechodzę przez te źródła i sprawdzam, czy rzeczywiście potwierdzają przedstawione informacje. Czasem proszę model, żeby jeszcze raz zweryfikował własną odpowiedź i sprawdził, czy czegoś nie zinterpretował błędnie. To dodatkowy etap kontroli, ale ostatecznie i tak sam czytam materiały źródłowe.
Czy zauważasz, że modele językowe popełniają dziś mniej błędów niż jeszcze rok czy dwa lata temu?
Zdecydowanie tak. Widać ogromny postęp. Coraz częściej, jeśli model czegoś nie wie, potrafi po prostu się do tego przyznać, zamiast zmyślać. To oczywiście nie oznacza, że można przestać weryfikować informacje. Nadal zdarzają się błędy i nieścisłości, ale jakość odpowiedzi jest dziś nieporównywalnie wyższa niż jeszcze kilka miesięcy temu.
Czy są obszary biznesu, w których mimo wszystko nie ufasz AI?
Nie powiedziałbym, że jej nie ufam. Raczej uważam, że są obszary, w których człowiek powinien pozostać ostatnim ogniwem procesu. Dobrym przykładem jest sprzedaż. AI może przygotować podsumowanie spotkania, uporządkować notatki, zaproponować ofertę albo pomóc napisać wiadomość do klienta. Natomiast przed wysłaniem oferty ktoś powinien ją przeczytać, dodać kontekst i upewnić się, że wszystko jest zgodne z intencją firmy. Ten ostatni etap nadal należy do człowieka. Podobnie wygląda to w obsłudze klienta. AI bardzo dobrze wspiera pracowników, ale nie powinna całkowicie zastępować relacji międzyludzkich.
Dotyczy to również voicebotów?
Tak. Nie jestem zwolennikiem całkowitego zastępowania handlowców voicebotami, szczególnie w sprzedaży B2B. Jeżeli klient dzwoni, żeby odblokować usługę albo rozwiązać prosty problem techniczny, automatyzacja sprawdza się bardzo dobrze. Jeżeli jednak mówimy o budowaniu relacji, prowadzeniu negocjacji czy przygotowywaniu oferty dla konkretnego klienta, człowiek nadal pozostaje niezastąpiony.
W jaki sposób praca ze sztuczną inteligencją zmieniła Ciebie jako przedsiębiorcę?
Przede wszystkim mogę zrobić znacznie więcej samodzielnie. Nie dlatego, że chcę zastępować pracowników. Chodzi raczej o zadania, które wcześniej zlecałem zewnętrznym firmom. Zdarzało się, że mimo bardzo dobrych opinii efekt końcowy nie spełniał moich oczekiwań. Dzisiaj wiele takich rzeczy potrafię przygotować sam, korzystając z AI. Dzięki temu działam szybciej i mam większą kontrolę nad jakością.
Druga rzecz to właśnie ten sparing intelektualny. Bardzo często odbijam od AI swoje pomysły, zanim pokażę je zespołowi albo klientowi. Nie szukam wówczas gotowej odpowiedzi. Traktuję to raczej jak możliwość spojrzenia na problem z innej perspektywy. No i oczywiście dochodzi usprawnienie procesów. Dzięki AI wiele działań wykonujemy szybciej i w bardziej powtarzalny sposób, a to bezpośrednio przekłada się na jakość pracy całej firmy.
Czy zdarzyło Ci się wdrożyć decyzję podjętą po konsultacji z AI, która okazała się błędna?
Szczerze mówiąc, nie. Ale wynika to z jednego powodu. Nigdy nie opieram swoich decyzji wyłącznie na odpowiedzi jednego modelu. Jeżeli analizuję jakiś temat, bardzo głęboko go eksploruję. Pytam AI, jak podobny problem rozwiązują inne firmy, jak wygląda to w innych krajach i jakie są alternatywne podejścia. Następnie przechodzę do źródeł, czytam materiały i dopiero wtedy wyciągam własne wnioski. Lubię określenie „łączenie kropek”. AI sprawiła, że tych kropek mam po prostu znacznie więcej. Ale to nadal ja decyduję, jak je połączyć.
Załóżmy, że dziś zakładasz firmę od zera. Masz całą wiedzę i doświadczenie, które zdobyłeś przez ostatnie lata. Od czego zacząłbyś budowanie biznesu z wykorzystaniem AI?
Paradoksalnie nie zacząłbym od narzędzi. Najpierw rozwijałbym umiejętności miękkie. Nauczyłbym się rozmawiać z ludźmi, słuchać ich, analizować problemy biznesowe i rozumieć procesy. To są kompetencje, które później pozwalają skutecznie wdrażać automatyzację. Widzę, że wiele osób zaczyna od pytania: „Jakiego narzędzia powinienem używać?”. Moim zdaniem to zły punkt wyjścia. Najpierw trzeba zrozumieć biznes, potem technologię.
A to dlatego, że narzędzie samo w sobie nie rozwiązuje problemów. Można świetnie znać AI, a jednocześnie nie potrafić pomóc klientowi. Jeśli nie rozumiesz jego biznesu, nie umiesz zdiagnozować problemu ani przeanalizować procesu, to nawet najlepsze rozwiązanie technologiczne niewiele zmieni. Dlatego uważam, że znacznie większą wartość mają umiejętności analityczne, umiejętność zadawania pytań i słuchania niż znajomość konkretnego programu. Technologia zmienia się bardzo szybko. Za rok czy dwa na rynku mogą dominować zupełnie inne narzędzia. Natomiast umiejętność rozwiązywania problemów pozostaje aktualna niezależnie od tego, z jakiego oprogramowania korzystamy.
Gdybyś jednak miał wskazać konkretne narzędzia, od których warto zacząć?
Wybrałbym rozwiązanie do budowania automatyzacji, takie jak N8N, oraz dobry model językowy, z którego korzystałbym na co dzień. Ale znowu to podkreślę: nie wierzę, że samo narzędzie rozwiąże czyjeś problemy. To bardzo częsty błąd. Ktoś kupuje dostęp do AI i zakłada, że od tej chwili wszystko zacznie działać lepiej. Tak się nie stanie. Najpierw trzeba wiedzieć, co chcemy osiągnąć. Potem zaprojektować proces. Następnie wdrożyć rozwiązanie. A na końcu jeszcze przeszkolić ludzi i zadbać o to, żeby faktycznie z niego korzystali. Bez tego nawet najlepsza automatyzacja pozostanie tylko ciekawostką.
Powiedziałeś, że największą przewagę daje umiejętność analizowania procesów. Jak rozwijałbyś takie kompetencje, gdybyś dziś zaczynał od początku?
Przede wszystkim szukałbym okazji do rozmowy z ludźmi i zbierania doświadczeń. Warto występować publicznie, prowadzić szkolenia, prezentować swoje pomysły i oswajać się z informacją zwrotną. To bardzo rozwija umiejętność komunikacji.
Drugą rzeczą jest praca w firmie i uważna obserwacja tego, jak funkcjonuje organizacja. Jak wyglądają procesy? Dlaczego jedne działają dobrze, a inne nie? Gdzie powstają wąskie gardła? Co można uprościć? Takiej wiedzy nie da się zdobyć wyłącznie z książek czy kursów.
Równie ważna jest ciekawość. Trzeba nieustannie zadawać sobie pytania: dlaczego robimy to właśnie w ten sposób? Czy można to uprościć? Czy istnieje lepsze rozwiązanie? Moim zdaniem właśnie od tego zaczyna się analityk biznesowy. Nie od znajomości narzędzi, lecz od umiejętności obserwowania i rozumienia tego, jak działa firma.
