Nawigacja po innowacjach w czasach AI. Wdrażać gotowe czy budować od podstaw?

Wyścig o wdrożenie generatywnej i agentowej AI wystawia firmy na strategiczną decyzję. Czy uruchamiać transformację przez jednoznaczny mandat władz firmy, czy pozwolić, by innowacja wykluła się oddolnie z eksperymentów zespołów najbliżej procesu i klienta? Odpowiedź nie jest oczywista. Najskuteczniejsze organizacje łączą oba podejścia w spójną architekturę decyzyjną i operacyjną, z jasnym kierunkiem „z góry” i zwinnością „od dołu”, zszytymi wspólnymi zasadami, budżetem i miarami efektu.

Podejście top-down (od góry) działa najlepiej, gdy kierunek jest znany, a przypadki użycia – zweryfikowane. Wtedy przewagą jest tempo i skala. Decyzja zarządu potrafi uruchomić kapitał, talenty i infrastrukturę w całej organizacji oraz zgrać IT, biznes, prawo i compliance wokół jednego celu.

Przykłady z rynku pokazują, że duże, zdecydowane zakłady potrafią przeorganizować całe portfolio produktów, jak w przypadku wieloletniej, wielomiliardowej współpracy Microsoftu z OpenAI, która nadała kierunek rozwojowi Copilota i usług chmurowych. Takie decyzje nie powstają w laboratoriach zespołów, tylko na poziomie strategii i inwestycji korporacyjnych.

W kontekście regulacyjnym przewaga „od góry” jest jeszcze wyraźniejsza. Unijna ustawa o AI ma już precyzyjny kalendarz wdrożeniowy: zakazane praktyki zaczęły obowiązywać od 2 lutego 2025 r., przepisy dla dostawców systemów ogólnego przeznaczenia (GPAI) i reguły nadzorcze ruszyły 2 sierpnia 2025 r., a ogólny termin stosowania to 2 sierpnia 2026 r., przy pełnej operacyjności do 2027 r. Firmy, które potrafią od razu osadzić zarządzanie, oceny ryzyka i zgodność w planie wdrożenia, minimalizują turbulencje i skracają czas do produkcji.

Eksperymentalny napęd „od dołu”

Oddolne innowacje są niezastąpione wszędzie tam, gdzie nie znamy jeszcze najlepszego zastosowania lub technologia dopiero kształtuje praktyki pracy.

Dwa tryby mają wtedy sens:

• Problem-first — zaczyna od bólu biznesowego i dopiero potem sprawdza, czy AI faktycznie wygrywa z prostszą automatyzacją.
• Discovery-first — służy szybkiemu podniesieniu kompetencji AI w zespołach: ludzie rozbierają swoje procesy na kroki, odkrywają powtarzalność i testują, gdzie generatywna lub agentowa AI może zamknąć pętle decyzji.

Takie sprinty, prowadzone blisko danych i użytkowników, uczą najszybciej, a przy agentach – których zachowania w rzeczywistych warunkach trzeba obserwować iteracyjnie – są wręcz konieczne.

Gdzie oba światy się mijają – i jak je połączyć

Top-down bez pola manewru kończy się często platformą dla wszystkich i adopcją u nikogo. Bottom-up bez rygoru łatwo wpada w „młotek szukający gwoździ”. Antidotum to wspólny, lekki szkielet decyzyjny.

1. Jedna mapa priorytetów biznesowych i kryteriów wartości, którą podpisuje zarząd i której używają zespoły w eksperymentach.
2. Te same bramki jakości i zgodności – od pomysłu, przez sandbox z kontrolowanymi danymi, aż po produkcję i monitorowanie ryzyka.
3. Centralny zespół kompetencyjny (AI Office) jako „hub”, ale produktowe zespoły domenowe jako „szprychy”, które dowożą wyniki u źródła wartości. Tak zbudowany model łączy szybkość i kontekst z bezpieczeństwem i powtarzalnością.

Sprawdź też: Jak Touchland zarobił 700 mln dol., sprzedając płyny do dezynfekcji rąk

Fundament danych i infrastruktury ma adres lokalny

Bez spójnego zarządzania danymi oba podejścia gasną. Dobrą wiadomością jest to, że Polska ma dziś infrastrukturę, która ułatwia zgodną i wydajną budowę platform AI. Region Google Cloud w Warszawie działa od 2021 r., a region Microsoft Azure Poland Central – od 2023 r. To oznacza niskie opóźnienia, możliwość przechowywania danych w kraju i łatwiejszą zgodność z wymogami branżowymi.

Równolegle państwo i partnerzy technologiczni inwestują w rozwój kompetencji i zastosowań. W 2025 r. rząd i Google podpisali porozumienie o współpracy nad AI w energetyce i cyberbezpieczeństwie oraz programem podnoszenia kompetencji młodych Polaków. Wzmacnia to lokalny ekosystem i podaż talentu.

Agentowa AI to nie tylko czat. To systemy, które obserwują, planują, wykonują zadania i uczą się w pętli, często łącząc wiele narzędzi i źródeł danych. Ich siła rośnie, gdy szyjemy je pod krytyczne procesy – np. rozwiązywanie spraw klienta end-to-end (od początku do końca), sterowanie łańcuchem dostaw czy wsparcie złożonych decyzji operacyjnych. Unikalna logika firmy, przepływy danych i dźwignie wartości decydują wtedy o przewadze trudnej do skopiowania.

To kolejny powód, aby „górę” i „dół” projektować jako jedno: strategiczny wybór procesów i lokalną inżynierię, która zna każdy niuans.

Rekomendacje dla firm w Polsce

Zacznijcie od wspólnego kompasu. Zarząd powinien wyznaczyć trzy do pięciu ambicji biznesowych, na które AI ma realnie wpłynąć w horyzoncie 12–18 miesięcy, i opisać je biznesowo mierzalnymi rezultatami.

Ten sam kompas niech prowadzi oddolne sprinty odkrywcze w działach sprzedaży, obsługi klienta, finansów, łańcucha dostaw czy operacji — tak, aby każda iteracja kończyła się porównaniem AI z prostszymi alternatywami i jasnym rachunkiem wartości.

Oto gotowe rekomendacje od Business Growth Review:

1. Ustanówcie lekki, ale stanowczy szkielet zgodności. Harmonogram AI Act wymusza dziś porządek. To przegląd portfolio przypadków pod kątem kategorii ryzyka, identyfikację systemów wysokiego ryzyka i GPU/GPAI, procesy oceny wpływu, rejestrowanie i monitorowanie, a także przygotowanie dokumentacji technicznej i polityk wyjaśnialności. Warto już teraz wdrożyć wytyczne Komisji dotyczące praktyk zakazanych, aby uniknąć kosztownych refaktoryzacji.
   
2. Zbudujcie też hub dla AI. Centralny AI Office powinien dostarczać wspólną platformę danych, katalog usług (prompt proxy, zarządzanie kontekstami, ocena bezpieczeństwa i prywatności), wzorce wdrożeń i pomiary jakości, a zespoły domenowe – dowozić produkty AI w swoich procesach. W polskich realiach ważne będzie wykorzystanie regionów chmurowych w Warszawie dla niskich opóźnień, zgodności z branżą i kontroli nad lokalizacją danych, ze standardami dla integracji danych z systemami on-premise.
   
3. Idąc dalej, inwestujcie w kapitał ludzki z myślą o agencie jako „współpracowniku”. Dane z bieżących programów szkoleniowych pokazują, że luka kompetencyjna jest prawdziwa, a adopcja narzędzi i agentów wymaga szkoleń ról biznesowych, nie tylko zespołów data/IT. Dobrym ruchem jest matryca ról i umiejętności „AI-ready” oraz ścieżki certyfikacji dostosowane do procesów firmy i branży.
   
4. Wybierzcie latarnie morskie zamiast „wrzątku na całej kuchence”. Jedna–dwie domeny o dużym przepływie wartości – jak obsługa klienta z pełną pętlą rozwiązywania spraw czy prognozowanie popytu z automatyzacją decyzji – pozwolą szybko udowodnić wynik, zbudować bibliotekę komponentów i kulturę pracy z agentami. Gdy efekty są policzalne, mandat „z góry” wzmacnia skalowanie, a sprinty „od dołu” nie tracą wigoru.
   
5. Zadbajcie o bezpieczeństwo i red-teaming od pierwszego dnia. Agentowe systemy wymagają ciągłych prób penetracyjnych pod kątem jailbreaków, halucynacji z wysokim kosztem i eskalacji uprawnień w integracjach narzędziowych. To nie jest etap po wdrożeniu, tylko stały element cyklu życia modelu i produktu.
   
6. Projektujcie strategię dostawców bez uzależnień. W praktyce najlepiej sprawdza się warstwa abstrakcji nad modelami i narzędziami, która pozwala podmieniać modele i usługi bez przepisywania produktów. To szczególnie ważne przy szybkim dojrzewaniu rynku modeli i presji kosztowej na inference.
   
7. Domknijcie pętlę wartości finansowej. Każdy przypadek powinien mieć z góry zdefiniowane metryki biznesowe, kosztowe i ryzyka, a CFO – regularny przegląd portfela z progiem „ubijamy szybko” i „skalujemy agresywnie”. To dyscyplina, która chroni przed muzeum PoC-ów.

Podsumowanie

Firmy, które odnoszą sukcesy z AI, nie „wierzą” ani wyłącznie w mandat zarządu, ani tylko w spontaniczną kreatywność zespołów.

Budują architekturę, w której kierunek i skala spotykają się z eksperymentem i kontekstem. W Polsce sprzyja temu dojrzała infrastruktura chmurowa na miejscu, rosnące programy kompetencyjne i jasny kalendarz regulacyjny.

Jeśli strategiczny kompas i tygodniowe eksperymenty mierzą to samo, a wspólna platforma danych i governance łączą oba światy, agentowa i generatywna AI szybciej przechodzą z obietnicy w wynik.

Sprawdź też: Właściciele jednoosobowych firm zarabiają sześciocyfrowe kwoty z pomocą AI