Jak zbudować strategię AI w firmie krok po kroku na 2025 rok?

Checklista "Dobre praktyki w feedbacku"

Konstruktywny feedback to dar. Użyj tej checklisty, aby upewnić się, że Twoja informacja zwrotna jest wartościowa, motywująca i wspierająca rozwój mentee.

Przed rozmową:

Zbierz konkretne przykłady: Unikaj ogólników. Odwołuj się do konkretnych sytuacji i zachowań, a nie do cech osobowości.
Określ cel feedbacku: Co chcesz osiągnąć? Jaka zmiana w zachowaniu mentee byłaby pożądana?
Sprawdź swoje intencje: Upewnij się, że Twoim celem jest pomoc i wsparcie, a nie krytyka czy udowodnienie racji.
Wybierz odpowiedni czas i miejsce: Zapewnij prywatność i wystarczającą ilość czasu na spokojną rozmowę.

W trakcie rozmowy:

Zacznij od pytania o zgodę: "Czy to dobry moment, abyśmy porozmawiali o...?" / "Czy jesteś otwarty/a na informację zwrotną na temat...?".
Stosuj model SBI (Situation-Behavior-Impact): Opisz Sytuację, konkretne Zachowanie i jego Wpływ na Ciebie/zespół/projekt.
Mów w pierwszej osobie ("Komunikat Ja"): Zamiast "Zawsze się spóźniasz", powiedz "Kiedy spóźniłeś się na spotkanie, poczułem, że mój czas nie jest szanowany".
Oddziel fakty od interpretacji: Przedstaw to, co zaobserwowałeś, a następnie zapytaj o perspektywę mentee ("Zauważyłem, że... Jak to wygląda z Twojej strony?").
Skup się na przyszłości: Po omówieniu przeszłości, skoncentrujcie się na tym, co można zrobić inaczej w przyszłości.
Słuchaj aktywnie: Daj mentee przestrzeń na odpowiedź. Zadawaj pytania, aby upewnić się, że dobrze go rozumiesz.
Zakończ pozytywnym akcentem: Podkreśl mocne strony mentee i wyraź wiarę w jego/jej zdolność do rozwoju.

Po rozmowie:

Zaplanujcie kolejne kroki: Wspólnie ustalcie, co mentee może zrobić w związku z otrzymanym feedbackiem.
Zaoferuj wsparcie: "Jak mogę Ci pomóc w realizacji tego planu?".
Sprawdź efekty: Wróć do tematu na kolejnym spotkaniu, aby zobaczyć, jakie postępy poczynił mentee.

Bank 50 "pytań otwarcia"

Użyj tych pytań, aby lepiej poznać mentee, zrozumieć jego motywacje i zdiagnozować potrzeby. Wybierz te, które najlepiej pasują do kontekstu rozmowy.

Pytania na rozpoczęcie i budowanie relacji

Co Cię sprowadza do mentoringu?
Gdybyś miał/a opisać swoją dotychczasową karierę w trzech słowach, jakie by one były?
Jaka jest najcenniejsza lekcja, jakiej nauczyłeś/aś się w ostatnim roku?
Co robisz, żeby się zrelaksować i naładować baterie?
Z jakiego osiągnięcia (zawodowego lub prywatnego) jesteś najbardziej dumny/a?
Co daje Ci najwięcej energii w pracy?
A co najbardziej Cię tej energii pozbawia?
Jak wygląda Twój idealny dzień w pracy?
Gdybyś nie musiał/a pracować, czym byś się zajął/zajęła?
Kto jest dla Ciebie największą inspiracją i dlaczego?

Pytania o cele i aspiracje

Gdzie widzisz siebie za 5 lat?
Jak wygląda dla Ciebie sukces?
Jaki jest Twój największy cel zawodowy na ten rok?
Co musiałoby się stać, abyś uznał/a ten proces mentoringowy za udany?
Jaka jest jedna rzecz, którą chciałbyś/chciałabyś zmienić w swoim życiu zawodowym?
Jakie nowe umiejętności chciałbyś/chciałabyś zdobyć?
Jaki wpływ chciałbyś/chciałabyś wywierać na swoje otoczenie/firmę?
Co stoi na przeszkodzie w realizacji Twoich celów?
Czego najbardziej się obawiasz w kontekście swojej kariery?
Gdybyś miał/a nieograniczone zasoby, jaki projekt byś zrealizował/a?

Pytania o mocne strony i zasoby

W jakich sytuacjach czujesz się najbardziej kompetentny/a?
Jakie są Twoje trzy największe talenty?
Za co chwalą Cię inni?
Jakie zadania wykonujesz z łatwością, podczas gdy dla innych są one trudne?
Opowiedz o sytuacji, w której udało Ci się rozwiązać trudny problem.
Jakie masz nawyki, które wspierają Twój rozwój?
Kto w Twoim otoczeniu może Cię wspierać?
Z jakich swoich dotychczasowych doświadczeń możesz czerpać?
Co wiesz na pewno o sobie?
Jak dbasz o swój rozwój?

Pytania o wyzwania i obszary do rozwoju

Z jakim wyzwaniem mierzysz się obecnie?
Jaka umiejętność, gdybyś ją opanował/a, miałaby największy wpływ na Twoją karierę?
W jakich sytuacjach tracisz pewność siebie?
Jaki feedback najczęściej otrzymujesz?
Co odkładasz na później?
Czego chciałbyś/chciałabyś się oduczyć?
Gdybyś mógł/mogła cofnąć czas, jaką decyzję zawodową podjąłbyś/podjęłabyś inaczej?
Jak radzisz sobie z porażką lub krytyką?
Co Cię frustruje w Twojej obecnej roli?
Jaka jest najtrudniejsza rozmowa, którą musisz przeprowadzić?

Pytania pogłębiające i refleksyjne

Co to dla Ciebie znaczy?
Jakie widzisz inne możliwości?
Co by się stało, gdybyś nic nie zrobił/a w tej sprawie?
Jaki mały krok możesz zrobić już jutro?
Czego potrzebujesz, aby pójść do przodu?
Jakie założenia przyjmujesz w tej sytuacji?
Jak wyglądałaby ta sytuacja z perspektywy innej osoby?
Co podpowiada Ci intuicja?
Czego nauczyła Cię ta sytuacja?
O co jeszcze nie zapytałem/am, a co jest ważne?

Szablon agendy pierwszego spotkania

Pierwsze spotkanie jest kluczowe dla zbudowania relacji i nadania tonu całej współpracy. Poniższa agenda pomoże Ci w jego uporządkowaniu.

1. Przełamanie lodów i wzajemne poznanie się (ok. 15 min)

Przedstawienie się (ścieżka kariery, zainteresowania, co Cię inspiruje).
Podzielenie się swoimi oczekiwaniami wobec procesu mentoringu.

2. Omówienie roli mentora i mentee (ok. 10 min)

Co mentor może zaoferować? Czym jest, a czym nie jest mentoring?
Jaka jest rola i odpowiedzialność mentee?

3. Wstępna diagnoza potrzeb i celów mentee (ok. 25 min)

Gdzie jesteś teraz? Jakie są Twoje największe wyzwania?
Gdzie chcesz być za 6-12 miesięcy? Co chcesz osiągnąć?
Wspólne zdefiniowanie 1-3 głównych celów na proces mentoringowy.

4. Ustalenie zasad współpracy (Kontrakt) (ok. 15 min)

Omówienie i akceptacja kontraktu (poufność, częstotliwość, forma spotkań).
Ustalenie preferowanych form komunikacji między spotkaniami.

5. Podsumowanie i plan na kolejne spotkanie (ok. 5 min)

Podsumowanie kluczowych ustaleń.
Ustalenie terminu i tematu kolejnego spotkania.

Szablon "Kontraktu mentoringowego"

Kontrakt mentoringowy to umowa między mentorem a mentee, która formalizuje ich współpracę i ustala wspólne oczekiwania. Skorzystaj z poniższego szablonu jako punktu wyjścia.

1. Cele i oczekiwane rezultaty

Główny cel współpracy (np. rozwój kompetencji liderskich, przygotowanie do nowej roli).
Kluczowe obszary do rozwoju dla mentee.
Mierzalne wskaźniki sukcesu (po czym poznamy, że cel został osiągnięty?).

2. Zasady współpracy

Poufność: Wszystkie rozmowy są poufne i pozostają między mentorem a mentee.
Szczerość i otwartość: Zobowiązujemy się do otwartej komunikacji i konstruktywnego feedbacku.
Zaangażowanie: Obie strony zobowiązują się do aktywnego udziału i przygotowania do spotkań.
Odpowiedzialność: Mentee jest odpowiedzialny za swój rozwój, a mentor za wspieranie tego procesu.

3. Logistyka spotkań

Częstotliwość: Spotkania będą odbywać się (np. raz na dwa tygodnie, raz w miesiącu).
Czas trwania: Każde spotkanie potrwa (np. 60-90 minut).
Forma: Spotkania będą (np. online, na żywo, hybrydowo).
Odwoływanie spotkań: Spotkanie należy odwołać z co najmniej 24-godzinnym wyprzedzeniem.
Czas trwania procesu: Współpraca jest zaplanowana na okres (np. 6 miesięcy).

Sztuczna inteligencja (AI) przestała być futurystyczną wizją, a stała się kluczowym elementem strategii biznesowej na 2025 rok. Firmy, które nie opracują spójnego planu wdrożenia AI, ryzykują pozostanie w tyle za konkurencją. Ale jak przejść od szumu medialnego do konkretnych, mierzalnych wyników?

Ten artykuł to praktyczny przewodnik dla liderów IT i menedżerów ds. innowacji, pokazujący, jak krok po kroku zbudować skuteczną strategię AI w firmie. Skupimy się na kluczowych etapach, od audytu potrzeb po pomiar zwrotu z inwestycji (ROI).

Omówimy fundamentalne kroki: ocenę gotowości organizacji, wybór odpowiednich technologii AI, integrację z istniejącymi procesami, mierzenie sukcesu oraz – co kluczowe – rozwój kompetencji zespołu niezbędnych do efektywnego wdrażania AI w firmie. Pokażemy, jak stworzyć realistyczną roadmapę AI na 2025 rok, unikając typowych pułapek.

Celem jest dostarczenie ram, które pozwolą Twojej organizacji – niezależnie czy jest to MŚP, czy duża korporacja – strategicznie wykorzystać potencjał AI dla biznesu.

Krok 1: Audyt potrzeb i oceny gotowości organizacyjnej na AI

Zanim zainwestujesz w jakiekolwiek technologie AI, kluczowe jest zrozumienie, gdzie i jak sztuczna inteligencja może przynieść największą wartość Twojej firmie. Ten etap wymaga szczerej oceny obecnej sytuacji.

Zidentyfikuj problemy biznesowe: Gdzie tkwią największe wyzwania? Czy chodzi o optymalizację procesów, poprawę obsługi klienta, zwiększenie efektywności marketingu, czy może rozwój nowych produktów i usług? Skup się na konkretnych problemach, które AI mogłaby potencjalnie rozwiązać.
Oceń dostępność i jakość danych: AI potrzebuje danych. Czy Twoja firma gromadzi odpowiednie dane? Czy są one dostępne, czyste i uporządkowane? Brak odpowiednich danych jest jedną z najczęstszych barier we wdrażaniu AI.
Analiza infrastruktury IT: Czy obecna infrastruktura technologiczna jest gotowa na wdrożenie narzędzi AI? Czy potrzebne będą inwestycje w moc obliczeniową, platformy danych czy narzędzia do zarządzania modelami?
Ocena kompetencji zespołu: Czy w zespole są osoby z umiejętnościami niezbędnymi do pracy z AI (np. analitycy danych, inżynierowie ML)? Jaki jest ogólny poziom cyfrowej dojrzałości pracowników? (Więcej o budowaniu zespołu AI w Kroku 5).

Wynikiem tego etapu powinien być raport identyfikujący priorytetowe obszary zastosowania AI oraz ocenę gotowości organizacji, wskazujący na potencjalne luki (np. w danych, infrastrukturze, kompetencjach).

Krok 2: Wybór odpowiednich technologii i rozwiązań AI

Rynek rozwiązań AI jest ogromny i dynamicznie się zmienia. Wybór odpowiednich technologii musi być ściśle powiązany z zidentyfikowanymi w Kroku 1 potrzebami biznesowymi.

Poznaj spektrum narzędzi AI: Zrozumienie różnic między różnymi typami AI jest kluczowe – od uczenia maszynowego (ML) przez przetwarzanie języka naturalnego (NLP) po generatywną AI (GenAI) i systemy wizyjne. Każde z nich ma inne zastosowania i wymagania.
Gotowe rozwiązania vs. budowa własnych modeli: Czy lepiej skorzystać z gotowych platform AI (często dostępnych w modelu SaaS) czy inwestować w budowę własnych, dedykowanych modeli? Decyzja zależy od specyfiki problemu, dostępnych zasobów (czas, budżet, kompetencje) i wymagań dotyczących unikalności rozwiązania.
Pilotaż i eksperymentowanie: Zamiast od razu wdrażać AI na szeroką skalę, zacznij od projektów pilotażowych (Proof of Concept, PoC) dla wybranych, priorytetowych zastosowań. Pozwoli to przetestować technologię w kontrolowanym środowisku, ocenić jej realną wartość i zebrać doświadczenia przed pełnym wdrożeniem.
Uwzględnij kwestie etyczne i regulacyjne: Wybierając technologie, zwróć uwagę na zgodność z nadchodzącymi regulacjami (np. AI Act) oraz potencjalne ryzyka etyczne (np. bias w algorytmach). (Kwestie zgodności z regulacjami, jak AI Act, szerzej omówimy w dedykowanym artykule.)

Na tym etapie tworzymy krótką listę potencjalnych technologii i dostawców, gotowych do testów pilotażowych.

Krok 3: Integracja AI z istniejącymi procesami biznesowymi

Technologia AI sama w sobie nie przyniesie korzyści, jeśli nie zostanie skutecznie zintegrowana z codzienną pracą organizacji. Ten etap wymaga starannego planowania i zarządzania zmianą.

Mapowanie procesów: Dokładnie przeanalizuj procesy, które mają zostać wsparte przez AI. Zidentyfikuj punkty integracji, potencjalne zmiany w przepływie pracy oraz role pracowników, których dotkną zmiany.
Plan wdrożenia: Opracuj szczegółowy plan wdrożenia, uwzględniający aspekty techniczne (integracja systemów), organizacyjne (szkolenia pracowników, zmiana ról) i komunikacyjne (informowanie zespołu o zmianach i korzyściach).
Zarządzanie zmianą: Wdrożenie AI to zmiana kulturowa. Kluczowe jest zaangażowanie pracowników, komunikowanie wizji, adresowanie obaw i zapewnienie odpowiedniego wsparcia oraz szkoleń.
Iteracyjne podejście: Wdrażaj AI stopniowo, zaczynając od mniejszych projektów lub działów. Zbieraj feedback, ucz się na błędach i iteracyjnie udoskonalaj rozwiązania oraz procesy.

Skuteczna integracja wymaga ścisłej współpracy między działem IT a biznesem oraz proaktywnego zarządzania zmianą.

Krok 4: Definiowanie wskaźników sukcesu i mierzenie ROI

Aby uzasadnić inwestycje w AI i monitorować postępy, niezbędne jest zdefiniowanie jasnych wskaźników sukcesu (KPI) i metodyki pomiaru zwrotu z inwestycji (ROI).

Określ mierzalne cele: Co konkretnie chcesz osiągnąć dzięki AI? Zdefiniuj cele SMART (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound), np. „Zredukować czas obsługi zgłoszeń klientów o 20% w ciągu 6 miesięcy” lub „Zwiększyć dokładność prognoz sprzedaży o 15% do końca roku”.
Wybierz odpowiednie KPI: Dobierz wskaźniki, które najlepiej odzwierciedlają postęp w realizacji celów. Mogą to być wskaźniki operacyjne (np. czas cyklu, wskaźnik błędów), finansowe (np. redukcja kosztów, wzrost przychodów) lub związane z satysfakcją klienta/pracownika.
Ustal linię bazową: Zmierz obecny stan (przed wdrożeniem AI), aby mieć punkt odniesienia do oceny przyszłych wyników.
Metodyka pomiaru ROI: Opracuj spójną metodykę obliczania ROI, uwzględniającą zarówno koszty (technologia, wdrożenie, utrzymanie, szkolenia), jak i uzyskane korzyści (oszczędności, nowe przychody, poprawa efektywności). Pamiętaj o uwzględnieniu korzyści niematerialnych (np. poprawa decyzji, większa innowacyjność). (Praktyczne metodyki obliczania ROI dla projektów AI zostaną szczegółowo przedstawione w osobnym materiale.)

Regularne monitorowanie KPI i analiza ROI pozwoli nie tylko ocenić skuteczność strategii AI, ale także podejmować świadome decyzje dotyczące dalszych inwestycji.

Krok 5: Budowanie kompetencji zespołu i kultury AI

Technologia to tylko część równania. Kluczem do sukcesu strategii AI są ludzie – ich umiejętności, wiedza i gotowość do pracy z nowymi narzędziami.

Identyfikacja luk kompetencyjnych: Na podstawie Kroku 1 i planowanych wdrożeń AI, zidentyfikuj kluczowe kompetencje, których brakuje w Twojej organizacji (np. analiza danych, programowanie w Pythonie, zarządzanie projektami AI, rozumienie etyki AI).
Strategia rozwoju kompetencji: Opracuj plan rozwoju kompetencji, łączący różne metody:
- Upskilling: Podnoszenie kwalifikacji obecnych pracowników w obszarze AI.
- Reskilling: Przekwalifikowanie pracowników do nowych ról związanych z AI.
- Rekrutacja: Pozyskanie specjalistów AI z zewnątrz.
- Partnerstwa: Współpraca z zewnętrznymi firmami szkoleniowymi i konsultingowymi (jak EITT) w celu szybkiego dostarczenia niezbędnej wiedzy i umiejętności.
Budowanie kultury opartej na danych (data-driven): Promuj wykorzystanie danych w podejmowaniu decyzji na wszystkich szczeblach organizacji. Zachęcaj do eksperymentowania i uczenia się na danych.
Szkolenia dla wszystkich: Zapewnij podstawowe szkolenia z zakresu AI dla wszystkich pracowników, aby zrozumieli jej potencjał i nie obawiali się zmian. Kluczowe są również dedykowane szkolenia dla specjalistów i menedżerów, wspierające wdrożenie strategii AI w organizacji.

Inwestycja w rozwój kompetencji zespołu jest równie ważna, jak inwestycja w samą technologię AI.

Podsumowanie: kluczowe wnioski dla czytelnika EITT

Stworzenie skutecznej strategii AI na 2025 rok wymaga metodycznego podejścia. Kluczowe jest rozpoczęcie od zrozumienia potrzeb biznesowych i oceny gotowości, a następnie świadomy wybór technologii, staranna integracja z procesami, zdefiniowanie mierzalnych celów i ciągłe inwestowanie w rozwój kompetencji zespołu. Pamiętaj, że strategia AI to nie jednorazowy projekt, lecz ciągły proces adaptacji i uczenia się.

Następny krok z EITT

Chcesz skutecznie zarządzać wdrożeniami AI w Twojej organizacji i wyposażyć swój zespół w niezbędne kompetencje? EITT oferuje dedykowane, zamknięte szkolenia z zakresu strategii AI, zarządzania projektami AI oraz rozwoju kluczowych umiejętności technologicznych i biznesowych. Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się, jak możemy wesprzeć Twoją firmę w podróży ku przyszłości opartej na sztucznej inteligencji.

MASZ PYTANIA?

Skontaktuj się z nami, aby uzyskać więcej informacji o naszych szkoleniach, programach oraz współpracy.
Chętnie odpowiemy na wszystkie Twoje zapytania!

O autorze:

Klaudia Janecka

Klaudia to doświadczona specjalistka z ponad 10-letnim stażem w obszarze zarządzania relacjami z klientami i sprzedaży, obecnie pełniąca funkcję Key Account Managera w EITT. Jej unikalne połączenie wykształcenia w dziedzinie dziennikarstwa i komunikacji społecznej z bogatym doświadczeniem w obszarze technologii pozwala jej skutecznie łączyć świat IT z biznesem, dostarczając klientom dopasowane rozwiązania rozwojowe.

W swojej pracy Klaudia kieruje się głębokim zrozumieniem potrzeb klientów i profesjonalnym podejściem do budowania relacji biznesowych. Jej doświadczenie w obszarach programowania, AI i cyberbezpieczeństwa, połączone z wiedzą o projektach dofinansowanych do szkoleń, pozwala jej skutecznie wspierać organizacje w maksymalizacji korzyści z inwestycji szkoleniowych przy jednoczesnym zachowaniu zgodności z ich celami strategicznymi.

Aktywnie angażuje się w rozwój osobisty i zawodowy, śledząc najnowsze trendy w branży technologicznej. Wierzy, że w dynamicznie zmieniającym się świecie IT kluczem do sukcesu jest nieustanne poszerzanie horyzontów oraz elastyczność w dostosowywaniu się do ewoluujących wymagań rynkowych, co znajduje odzwierciedlenie w strategiach rozwoju EITT.

Pozostałe artykuly autora