Czym jest audyt AI i co powinien obejmować?

Szukasz świadomej diagnozy miejsc, gdzie sztuczna inteligencja może przynieść realną wartość, a gdzie jej wdrożenie byłoby stratą czasu i budżetu?

Rozwiązaniem jest Audyt AI czyli systematyczna ocena procesów, danych i potencjalnych zastosowań AI, na bazie której podejmiesz właściwe decyzje biznesowe.

Dziś wyjaśniamy, czym jest audyt AI, kiedy warto go przeprowadzić, jakie obszary nim objąć i jaki powinien przynieść rezultat. Jeśli interesuje Cię szersze spojrzenie na zastosowania sztucznej inteligencji w biznesie, zajrzyj też do naszego artykułu 7 przykładów zastosowań AI w firmie.

Audyt AI to systematyczna ocena procesów biznesowych, zasobów danych, narzędzi technologicznych i potencjalnych zastosowań sztucznej inteligencji w organizacji. Jego celem nie jest ocena konkretnego modelu językowego ani porównanie dostępnych platform, ale odpowiedź na pytanie, czy i gdzie AI może realnie poprawić sposób działania firmy.

W odróżnieniu od pilotażowego wdrożenia czy testu narzędzia, audyt AI obejmuje całą organizację lub wybrany obszar funkcjonalny i patrzy na problem z trzech perspektyw jednocześnie: procesowej, technologicznej i organizacyjnej. To oznacza, że poza oceną technologii uwzględnia też gotowość zespołów, stan danych oraz dojrzałość procesów.

Wynikiem audytu nie jest tylko raport. Powinien to być zestaw konkretnych rekomendacji: co wdrażać, czego nie wdrażać, od czego zacząć i w jakiej kolejności – wraz z uzasadnieniem biznesowym dla każdej z decyzji.

Presja na wdrażanie AI stale rośnie. Według raportu McKinsey Global Survey on AI 2024 już ponad 65% organizacji regularnie korzysta z generatywnej AI, jednak tylko część z nich osiąga wymierne korzyści biznesowe.

Wiele firm inwestuje w narzędzia AI i uruchamia projekty pilotażowe bez jasnego planu oraz mierzalnych celów. Efektem są kosztowne eksperymenty, które nie przekładają się na wzrost efektywności. Audyt AI pozwala ocenić, gdzie sztuczna inteligencja rzeczywiście przyniesie wartość, a gdzie wdrożenie nie ma biznesowego uzasadnienia.

Organizacje, które skutecznie wykorzystują AI, nie zaczynają od technologii, lecz od analizy procesów, danych i celów biznesowych. Właśnie temu służy audyt AI.

Audyt AI warto przeprowadzić wtedy, gdy organizacja stoi przed konkretną decyzją lub wyzwaniem, np.:

• brak jasności, od czego zacząć wdrożenie AI i które obszary przyniosą największe korzyści biznesowe,
• powtarzalne, manualne procesy, które mogą zostać zautomatyzowane, ale wymagają identyfikacji i priorytetyzacji,
• rozproszone lub niskiej jakości dane, utrudniające skuteczne wykorzystanie AI,
• niewykorzystywane narzędzia AI, mimo zakupu licencji i dostępnych funkcji,
• planowane wdrożenie AI, automatyzacji lub agentów AI, które wymaga wcześniejszej oceny gotowości organizacji,
• potrzeba uzasadnienia biznesowego i oceny ROI przed podjęciem decyzji inwestycyjnej.

W przypadku dużych projektów, złożonych procesów lub pracy na danych wrażliwych audyt AI często staje się niezbędnym elementem przygotowania do wdrożenia.

1. Analiza procesów biznesowych
   
   Audyt AI rozpoczyna się od analizy kluczowych procesów biznesowych w celu wskazania działań powtarzalnych, czasochłonnych i podatnych na błędy. Ważnym elementem są rozmowy z pracownikami, którzy realizują te procesy na co dzień.

   W firmach korzystających z systemów ERP największy potencjał automatyzacji mają m.in. zamknięcie okresu rozliczeniowego, obieg faktur, obsługa zamówień zakupowych, prognozowanie popytu oraz raportowanie. Efektem analizy jest lista procesów wraz z oceną ich gotowości do wdrożenia AI i przewidywanych korzyści.

2. Ocena danych i systemów

   Kolejnym etapem jest ocena jakości danych oraz systemów, z których korzysta organizacja. Audyt sprawdza kompletność i spójność danych, możliwość ich integracji oraz stopień wykorzystania systemów ERP.

   Celem jest wykrycie braków, które mogą utrudnić wdrożenie AI, oraz wskazanie działań przygotowawczych niezbędnych przed rozpoczęciem projektu.

3. Identyfikacja use case’ów AI

   Na podstawie analizy procesów i danych powstaje lista potencjalnych zastosowań AI. Każde z nich oceniane jest pod kątem wartości biznesowej, wykonalności oraz wpływu na koszty, efektywność, jakość i doświadczenie klienta. Use case’y dzielone są na szybkie wdrożenia (quick wins) oraz projekty bardziej złożone.

4. Ocena ryzyk, bezpieczeństwa i compliance

   Audyt obejmuje również analizę ryzyk związanych z bezpieczeństwem danych, wykorzystaniem narzędzi AI przez pracowników (Shadow AI) oraz zgodnością z RODO, AI Act i regulacjami branżowymi. Efektem są rekomendacje dotyczące zasad AI governance.

5. Priorytetyzacja i ocena ROI

   Nie wszystkie projekty warto realizować jednocześnie. Audyt pozwala uszeregować inicjatywy według potencjalnych korzyści, kosztów i poziomu ryzyka, wskazując te, które zapewnią najszybszy zwrot z inwestycji.

6. Roadmapa wdrożenia AI

   Ostatnim etapem jest przygotowanie planu wdrożenia obejmującego kolejność działań, harmonogram, wymagane zasoby oraz rekomendację, czy rozpocząć od pilotażu, Proof of Concept czy pełnego wdrożenia.

W firmach korzystających z systemów ERP i CRM audyt AI pozwala ocenić, czy istniejąca infrastruktura i dane są gotowe do wdrożenia AI. Analizuje jakość danych, możliwości systemu oraz dostępne funkcje, takie jak Copilot w Microsoft Dynamics 365 Business Central.

Audyt odpowiada m.in. na pytania, które procesy można zautomatyzować w ramach obecnego systemu, a które wymagają dodatkowych integracji lub dedykowanych rozwiązań AI. Ocenia również zgodność z przepisami, w tym AI Act, szczególnie w przypadku przetwarzania danych finansowych, pracowniczych i danych klientów.

Najczęstszym błędem jest rozpoczęcie wdrożenia AI od zakupu narzędzi zamiast od analizy procesów i danych. Audyt AI pozwala ograniczyć ryzyko nietrafionych inwestycji i lepiej wykorzystać możliwości systemów ERP i CRM.

„Największym błędem jest pomijanie etapu diagnozy. Audyt AI pokazuje, gdzie sztuczna inteligencja przyniesie realną wartość biznesową, a gdzie jej wdrożenie tylko przepali czas i pieniądze”.

Dobry audyt AI powinien dostarczyć nie tylko raport, ale przede wszystkim konkretne rekomendacje do dalszych działań, w tym:

• mapę procesów z potencjałem wdrożenia AI,
• listę rekomendowanych use case’ów z uzasadnieniem biznesowym,
• priorytety wdrożeń,
• ocenę jakości danych i gotowości organizacji,
• analizę ryzyk oraz wymagań compliance,
• szacunkowy ROI dla kluczowych projektów,
• roadmapę wdrożenia AI,
• rekomendację kolejnego kroku: strategii, PoC, pilotażu lub pełnego wdrożenia.

Jeśli audyt AI kończy się jedynie raportem bez jasnych priorytetów i planu działania, trudno uznać go za realne wsparcie w podejmowaniu decyzji biznesowych.

Audyt to badanie, postawienie diagnozy i opracowanie planu leczenia, wdrożenie to z kolei leczenie, czyli wprowadzenie w życie opracowanego planu leczenia. Zaczynanie od leczenia bez diagnozy jest ryzykowne – i kosztowne. A nikt przecież nie lubi marnować czasu i pieniędzy.

Czasem efektem audytu jest brak rekomendacji do wdrożenia AI w konkretnym obszarze. I to nie jest porażka audytu, ale uczciwa ocena, która sprawia, że firma zykuje nie tracąc.

Audyt ogranicza też ryzyko przepalenia budżetu na modne, ale niedopasowane do organizacji rozwiązania. W środowisku, w którym każdy dostawca deklaruje, że jego narzędzie ‘rewolucjonizuje’ dany obszar, niezależna diagnoza jest szczególnie wartościowa.

Aby audyt AI przyniósł wartościowe rekomendacje, warto wcześniej przygotować organizację. Kluczowe jest:

• wskazanie procesów i zespołów, które mają zostać objęte analizą,
• zebranie informacji o wykorzystywanych systemach (ERP, CRM i innych) oraz źródłach danych,
• zaangażowanie osób, które na co dzień realizują analizowane procesy,
• określenie najważniejszych problemów biznesowych, takich jak wysokie koszty, błędy, opóźnienia czy czasochłonne zadania,
• gotowość do oceny nie tylko technologii, ale również procesów i organizacji pracy.

Dobre przygotowanie pozwala szybciej zidentyfikować obszary, w których wdrożenie AI przyniesie największe korzyści biznesowe.

Audyt AI można przeprowadzić wewnętrznie lub z zewnętrznym partnerem. W przypadku mniejszych organizacji bez własnych kompetencji AI, zewnętrzny audyt daje dostęp do metodyki, doświadczenia i niezależnego punktu widzenia. Jeśli zastanawiasz się, jak taki proces wygląda w praktyce, możesz zapoznać się z naszą ofertą konsultacji AI lub przejrzeć pełną ofertę naszych usług AI.

Niezależnie od tego, czy audyt prowadzi zespół wewnętrzny czy zewnętrzny partner, kluczowe jest zachowanie neutralności: wynikiem audytu powinny być rekomendacje dopasowane do potrzeb organizacji, a nie do oferty konkretnego dostawcy.

Audyt AI pozwala ocenić, gdzie sztuczna inteligencja przyniesie realne korzyści biznesowe, które procesy są gotowe do automatyzacji i jakie działania warto podjąć przed wdrożeniem AI. Jest wartościowy zarówno dla firm rozpoczynających pracę z AI, jak i organizacji korzystających już z systemów ERP lub CRM, które planują integrację AI z istniejącymi rozwiązaniami.

Zamiast inwestować w narzędzia metodą prób i błędów, warto rozpocząć od rzetelnej analizy procesów, danych i potrzeb biznesowych. Audyt AI dostarcza konkretnych rekomendacji, priorytetów oraz planu wdrożenia, ograniczając ryzyko nietrafionych inwestycji.

Jeśli planujesz audyt AI lub wdrożenie sztucznej inteligencji w swojej firmie, skontaktuj się z nami. Pomożemy ocenić potencjał AI w Twojej organizacji i przygotować plan skutecznego wdrożenia.