ANALIZA / KONSULTING IT
WDROŻENIA AI

Analiza procesów porządkuje sposób, w jaki organizacja faktycznie pracuje — często okazuje się, że to, co jest zapisane w procedurach, a to, co dzieje się na co dzień, to dwa różne światy. Bez tego rozeznania trudno świadomie wybierać, co warto automatyzować, a co najpierw uprościć.

Najczęstsze sytuacje, w których analiza procesów daje wymierny zwrot:

• Przed wdrożeniem nowego systemu (ERP, CRM, workflow, AI) — żeby nie kupować narzędzia pod proces, który sam wymaga przebudowy
• Przy nadmiarze pracy ręcznej — zanim podejmiesz decyzję o zatrudnieniu, warto sprawdzić, ile z istniejących zadań w ogóle musi być wykonywane przez człowieka
• Przy łączeniu zespołów lub firm — różne sposoby pracy są jedną z głównych przyczyn niepowodzeń integracji
• Przy audycie zgodności (RODO, ISO, EU AI Act) — wymaga udokumentowania przepływu danych i decyzji
• Przy spadku jakości lub wzroście reklamacji — proces zwykle rozjeżdża się wcześniej niż widać to w wynikach

Efektem analizy nie jest sam dokument, tylko lista konkretnych decyzji do podjęcia — co zostawić, co uprościć, co zautomatyzować, a co wyeliminować.

Pracujemy w notacji BPMN 2.0, która jest standardem branżowym i zrozumiałym wejściem dla każdego późniejszego systemu (workflow, automatyzacja, dokumentacja zgodności). Typowy projekt obejmuje cztery etapy:

• 1. Inwentaryzacja i wywiady — rozmowy z osobami wykonującymi procesy (nie tylko z kierownictwem), zebranie dokumentów, formularzy, list kontrolnych, danych z systemów
• 2. Modelowanie AS-IS — zapis aktualnego stanu „jak jest naprawdę", z uwzględnieniem wariantów, wyjątków, ról i przepływów dokumentów. Często to ten etap odkrywa najwięcej
• 3. Analiza luk i bottlenecków — wskazanie miejsc, gdzie proces traci czas, jakość lub kontrolę: ręczne przepisywanie danych, zatwierdzenia bez wartości dodanej, pętle korekt, brak właściciela kroku
• 4. Model TO-BE i mapa drogowa — projekt procesu docelowego z konkretnym podziałem na zmiany organizacyjne, IT i ewentualne automatyzacje / AI

Mapa drogowa zawsze zawiera priorytetyzację — co da największy efekt przy najmniejszym wysiłku (quick wins), a co wymaga osobnego projektu wdrożeniowego.

Czas i koszt zależą od liczby procesów objętych analizą, wielkości organizacji oraz tego, czy istnieje już jakakolwiek dokumentacja procesowa. Orientacyjne ramy z naszych projektów:

• Pojedynczy proces krytyczny (np. obsługa reklamacji, onboarding klienta) — 2–4 tygodnie
• Obszar funkcjonalny (np. cały dział sprzedaży lub HR) — 4–8 tygodni
• Mapa procesów całej organizacji MŚP — 2–4 miesiące, w iteracjach

Wyceniamy projekty w stałej cenie po wstępnej rozmowie zakresującej (ok. 1h) — wolimy podać konkretną kwotę za zdefiniowany zakres niż rozliczać godzinowo bez ograniczeń. Dla firm, które potrzebują tylko określonego fragmentu (np. samo modelowanie AS-IS bez rekomendacji TO-BE), zakres dostosowujemy odpowiednio.

Pierwsza rozmowa zakresująca jest bezpłatna — po niej wiadomo, czy w ogóle warto rozpoczynać projekt i w jakiej formie.

EU AI Act (Rozporządzenie UE 2024/1689) to pierwsze na świecie kompleksowe rozporządzenie regulujące sztuczną inteligencję, które weszło w życie 1 sierpnia 2024 roku. Jako rozporządzenie unijne obowiązuje wprost — bez konieczności implementacji do prawa krajowego — w każdej firmie działającej na rynku UE.

AI Act dotyczy Twojej firmy w jednej z trzech ról:

• Dostawca (provider) — jeśli budujesz własne systemy AI, nawet do użytku wewnętrznego
• Podmiot stosujący (deployer) — jeśli używasz narzędzi AI dostawców (np. ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini) w działalności firmy
• Dystrybutor / importer — jeśli odsprzedajesz lub wprowadzasz na rynek UE oprogramowanie z AI

W praktyce: jeśli korzystasz z jakichkolwiek narzędzi AI w pracy zawodowej — od asystentów piszących, przez systemy HR ze scoringiem, po chatboty obsługowe — AI Act Cię obejmuje. Skala obowiązków zależy od kategorii ryzyka konkretnego systemu i Twojej roli.

AI Act wchodzi w życie etapami, z czterema głównymi datami:

• 2 lutego 2025 — JUŻ OBOWIĄZUJE. Zakazy z Art. 5 (m.in. manipulacja podprogowa, social scoring, rozpoznawanie emocji w pracy/edukacji, masowe scrapowanie wizerunków) oraz obowiązek AI literacy z Art. 4 — zapewnienie wiedzy o AI u wszystkich pracowników korzystających z systemów AI
• 2 sierpnia 2025 — JUŻ OBOWIĄZUJE. Wymagania dla modeli AI ogólnego przeznaczenia (GPAI) — głównie po stronie dostawców dużych modeli; deployerzy odpowiadają za sprawdzenie zgodności dostawcy
• 2 sierpnia 2026 — kluczowa data. Pełne obowiązki dla systemów wysokiego ryzyka (Annex III): rekrutacja, scoring kredytowy, edukacja, infrastruktura krytyczna, dostęp do usług publicznych, organy ścigania. Wymagana pełna dokumentacja techniczna, system zarządzania ryzykiem, rejestracja w bazie UE
• 2 sierpnia 2027. Wydłużony termin dla systemów wysokiego ryzyka wbudowanych w produkty objęte unijnymi przepisami sektorowymi (m.in. wyroby medyczne, motoryzacja)

Krytyczna konsekwencja: obowiązek AI literacy obowiązuje od lutego 2025. Firmy, które nie zapewniają pracownikom szkoleń z obsługi narzędzi AI, są już teraz w stanie naruszenia rozporządzenia. Inicjatywa Digital Omnibus może w przyszłości przesunąć część terminów dla systemów wysokiego ryzyka — śledzimy ten proces i informujemy Klientów o zmianach.

AI Act dzieli systemy AI na cztery kategorie według poziomu ryzyka — od tego zależą obowiązki firmy:

• Ryzyko niedopuszczalne (zakazane) — całkowicie zakazane od lutego 2025. Manipulacja podprogowa, eksploatacja podatności (wiek, niepełnosprawność, sytuacja ekonomiczna), social scoring, masowe scrapowanie wizerunków twarzy z internetu, rozpoznawanie emocji w miejscu pracy i edukacji, zdalna identyfikacja biometryczna w czasie rzeczywistym w przestrzeni publicznej
• Wysokie ryzyko (Annex III) — pełne obowiązki od sierpnia 2026: rekrutacja i ocena pracowników, scoring kredytowy i ubezpieczeniowy, edukacja (egzaminy, przyjęcia), dostęp do podstawowych usług, infrastruktura krytyczna, organy ścigania, migracja, wymiar sprawiedliwości. Wymagana dokumentacja techniczna, zarządzanie ryzykiem, nadzór człowieka, dane wysokiej jakości, rejestracja w bazie UE
• Ograniczone ryzyko (transparentność) — chatboty, generatory treści, deepfake. Obowiązek informowania użytkownika, że komunikuje się z AI lub że treść została wygenerowana / zmanipulowana przez AI
• Minimalne ryzyko — większość zastosowań (filtry spamu, asystenci w grach, rekomendacje produktowe). Brak dodatkowych obowiązków poza ogólnymi (AI literacy, dobrymi praktykami)

Pierwszym krokiem każdego projektu zgodności jest inwentaryzacja używanych systemów AI i przypisanie im właściwej kategorii — bez tego nie da się określić, jakie obowiązki firma faktycznie ma.

AI Act przewiduje trzy poziomy kar administracyjnych, zależne od wagi naruszenia. Stosowana jest kwota wyższa — nominalna lub procent globalnego obrotu rocznego:

• Do 35 mln EUR lub 7% globalnego obrotu — za stosowanie zakazanych praktyk z Art. 5 (np. social scoring, manipulacja podprogowa)
• Do 15 mln EUR lub 3% globalnego obrotu — za naruszenia obowiązków dotyczących systemów wysokiego ryzyka, GPAI i innych kluczowych wymagań
• Do 7,5 mln EUR lub 1% globalnego obrotu — za dostarczanie nieprawidłowych, niepełnych lub wprowadzających w błąd informacji organom nadzoru

Dla MŚP i startupów stosuje się niższą z dwóch kwot (nominalna lub procentowa), co stanowi pewien bufor proporcjonalności. W Polsce nadzór nad AI Act koordynują UODO (w obszarze danych osobowych) oraz Ministerstwo Cyfryzacji — trwają prace nad polską ustawą wdrażającą, która doprecyzuje krajowe procedury kontrolne.

Niezależnie od kar finansowych, naruszenie AI Act może oznaczać wycofanie systemu z rynku UE, obowiązek wdrożenia środków naprawczych oraz ryzyko reputacyjne i procesowe ze strony osób, których prawa zostały naruszone.

Pracujemy w pięciu etapach, dostosowując głębokość każdego do skali wykorzystania AI w organizacji:

• 1. Inwentaryzacja systemów AI — identyfikacja wszystkich narzędzi AI używanych w firmie, łącznie z shadow IT (rzeczy, których IT oficjalnie nie zna), wbudowanym AI w gotowym oprogramowaniu i własnymi rozwiązaniami
• 2. Klasyfikacja ryzyka — przypisanie każdego systemu do właściwej kategorii AI Act, określenie roli firmy (provider / deployer / dystrybutor) dla każdego z nich
• 3. Analiza luk — porównanie obecnego stanu z wymogami rozporządzenia: dokumentacja techniczna, polityki, nadzór człowieka, jakość danych, monitoring, AI literacy
• 4. Dokumentacja zgodności — przygotowanie wymaganych artefaktów: rejestru systemów AI, oceny ryzyka, polityki użytkowania AI, klauzul informacyjnych, procedur nadzoru, dokumentacji technicznej dla systemów wysokiego ryzyka
• 5. AI literacy dla zespołów — szkolenia spełniające obowiązek z Art. 4, dostosowane do roli (kadra zarządzająca, użytkownicy końcowi, zespoły IT)

Współpracujemy z prawnikami specjalizującymi się w prawie nowych technologii w obszarach wymagających opinii prawnej (np. interpretacja granicznych przypadków klasyfikacji). Zakres i koszt projektu wyceniamy po inwentaryzacji wstępnej — dla większości firm MŚP osiągnięcie zgodności to projekt 2–4 miesięczny.