Większość menedżerów postrzega zarządzanie AI (AI Governance) jako konieczność defensywną: kolejny wymóg zgodności i tarczę chroniącą przed karami regulacyjnymi. Ja argumentuję, że w środowisku pełnym hype’u i niepokoju związanego z AI, zarządzanie to nie tylko tarcza – można je przekształcić w broń ofensywną. Możesz obiecywać klientom niejasne, „inteligentne” funkcje, które coraz częściej budzą nieufność, ale mierzalna struktura zarządzania Twoim AI pozwala sprzedawać coś znacznie cenniejszego: przewidywalność. Klienci, szczególnie na rynkach regulowanych, nie kupują AI. Kupują niezawodne wyniki. Chętniej skorzystają z usług banku, który potrafi udowodnić, że jego algorytm hipoteczny jest uczciwy, ubezpieczyciela, którego zautomatyzowany proces obsługi roszczeń jest przejrzysty, czy firmy telekomunikacyjnej, której mechanizmy personalizacji nie robią wrażenia, jakby śledziły każdy nasz krok. To nie jest teoretyczna przewaga – deficyt zaufania to szansa komercyjna. AI Governance to narzędzie do jej wykorzystania.
Briefing#
Dekada agentów#
W tym tygodniu wracamy do Andreja Karpathy’ego, tym razem z wywiadu, którego niedawno udzielił. Jednym z omawianych tematów są „duchy kontra zwierzęta”, o czym wspominałem ostatnio na podstawie jego wpisu na blogu, ale Karpathy poruszył kilka innych kwestii, z których dwie wydają mi się szczególnie istotne dla zastosowań korporacyjnych.
„Dekada Agentów”: maraton, nie sprint. Pojęcie autonomicznych agentów AI działających jako cyfrowi pracownicy jest często wyolbrzymiane. Karpathy twierdzi, że będzie to „dekada agentów”, a nie rok. Wskazuje na znaczące „deficyty poznawcze” w obecnych modelach: brak ciągłego uczenia się (ograniczone okno kontekstu utrudnia przechowywanie stanu, ograniczając możliwości i poprawność realizacji złożonych procesów), niewystarczającą multimodalność (trudność w integrowaniu różnorodnych typów danych, takich jak obraz i dźwięk) oraz ograniczoną zdolność do skutecznego korzystania z narzędzi zewnętrznych. Budowanie agentów zdolnych do niezawodnego wykonywania złożonych, rzeczywistych, wieloetapowych zadań jest znaczącym wyzwaniem inżynierskim. Szum wokół „agentów AI” może wprowadzać w błąd przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych – strategie korporacyjne dotyczące agentowego AI powinny być przemyślane i stopniowe. Jesteśmy jeszcze na bardzo wczesnym etapie cyklu rozwoju technologii i nadal istnieje wiele strukturalnych wyzwań.
„Marsz Dziewiątek”: koszt niezawodności. Osiągnięcie wysokiej niezawodności w systemach AI, zwłaszcza tych działających w kontekstach krytycznych lub regulowanych, to żmudny proces. Karpathy nazywa to „marszem dziewiątek” – każda dodatkowa „dziewiątka” niezawodności (np. z 99% do 99,9%) wymaga nieproporcjonalnie dużej ilości pracy inżynierskiej. Przekonujące demo, działające z poprawnością 90%, znacznie różni się od systemu produkcyjnego wymagającego 99,9% niezawodności. Jest to szczególnie prawdziwe w dziedzinach takich jak samochody autonomiczne czy oprogramowanie o znaczeniu krytycznym, gdzie koszt awarii jest katastrofalny. Musimy starannie wybierać procesy do automatyzacji, właściwie je przeprojektowywać, zapewniając solidne praktyki MLOps, kompleksowe procesy testowania i monitorowanie z udziałem człowieka (human-in-the-loop).
Gotowość danych jako główna bariera w skalowaniu korporacyjnego AI#
Badanie Qlik z 2025 roku podkreśla, że choć budżety na AI w przedsiębiorstwach gwałtownie rosną, główną przeszkodą w skalowaniu inicjatyw AI jest brak gotowości danych. Potwierdzają to badania Anthropic, które wskazują, że kosztowna modernizacja danych jest znaczącym wąskim gardłem w adopcji AI o dużym wpływie. To potwierdza, że wyścig o przewagę w AI nie jest wygrywany przez posiadanie najbardziej zaawansowanego modelu, ale przez opanowanie niepozornej pracy związanej z „hydrauliką danych”; przewaga konkurencyjna leży w posiadaniu najczystszych, najbardziej dostępnych i najlepiej zarządzanych danych, a nie najbardziej zaawansowanego algorytmu.
Od kosztu zgodności do aktywa komercyjnego#
Rynek zaufania: dlaczego Twoi klienci zapłacą za przewidywalność?#
Domyślna postawa konsumentów wobec AI to nieufność. Najnowsze dane pokazują, że 53% konsumentów obawia się wyników generowanych przez AI. Zaufanie do firm w kwestii etycznego wykorzystania AI spadło do 42%. Ponadto większość klientów nalega, aby wiedzieć, kiedy komunikują się z AI (jest to również nakazane przez prawo UE). Ten sceptycyzm można postrzegać jako problem, ale to też nowy rynek. Tworzy on wyraźne zapotrzebowanie na produkty i usługi od przedsiębiorstw, które potrafią udowodnić, że ich AI jest pod kontrolą. Komunikowanie tej kontroli nie powinno być „ethics-washingiem”. Jest to faktyczne przedstawienie zarządzania ryzykiem. Przedsiębiorstwo nie reklamuje się: „Jesteśmy etyczni”. Reklamuje:
Przejrzystość: „Używamy AI do dwóch celów: wykrywania oszustw i alertów dotyczących portfeli klientów. Oto publiczny raport o tym, jak te systemy są monitorowane i w jaki sposób człowiek jest zaangażowany w podejmowanie wszystkich krytycznych decyzji (human-in-the-loop).”
Uczciwość: „Nasze modele oceny zdolności kredytowej są kwartalnie testowane przez niezależnego audytora, aby upewnić się, że nie generują wyników stronniczych demograficznie. Oto podsumowanie.”
Niezawodność: „Nasz asystent zarządzania majątkiem jest szkolony na zamkniętym zbiorze danych naszych wewnętrznych analiz rynkowych, a nie na otwartym internecie. Jego odpowiedzi są weryfikowalnie dokładne.” Ten język, oparty na audytowalnych faktach, przenosi rozmowę z abstrakcyjnej etyki na konkretną niezawodność.
⠀
Decydujący czynnik: czy mierzalne zarządzanie pomoże zdobywać klientów?#
Przedsiębiorstwa, które realizują dobre praktyki AI Governance, mogą tworzyć lepszy produkt. Ta wyższość jest mierzona w utrzymaniu klientów i przychodach. Silniki „next best experience” oparte na AI, gdy są prawidłowo zarządzane, mogą zwiększyć przychody o 5-8% (McKinsey). To samo badanie odnotowało 210% poprawę w targetowaniu klientów o dużym ryzyku odejścia, co doprowadziło do 59% redukcji cjurnu w tej grupie o wysokiej wartości. Ta wydajność jest niemożliwa bez prawidłowego zarządzania modelami. Niezarządzany silnik personalizacji może generować błędne, stronnicze lub nieistotne oferty, które zwiększają odpływ klientów. To zarządzanie sprawia, że narzędzie jest niezawodne, a niezawodność wspiera utrzymanie klienta. Kosztem awarii jest materializacja ryzyka reputacyjnego – najczęściej wymieniana obawa związana z AI wśród firm z indeksu S&P 500 (Harvard Law). Jedna awaria spowodowana przez AI – stronnicza decyzja kredytowa, naruszenie prywatności, katastrofalna „halucynacja” przekazana klientowi – kaskadowo prowadzi do natychmiastowego odpływu klientów. Zwycięzcą nie jest zatem firma z „najmądrzejszą” AI. Jest nią firma, której AI jest tak niezawodnie zarządzana, że klient nigdy nie musi kwestionować jej wyników.
Proces ponad obietnice: inżynieria przewidywalności#
Ekscytacja wokół dużych modeli językowych (LLM) często zaciemnia fundamentalną prawdę: są one z natury zawodne. Ich tendencja do generowania nieprawidłowych wyników przekazywanych z „pewnością siebie“ – nie jest błędem, który można naprawić, jest to podstawowa cecha tej technologii. Dla przedsiębiorstwa „halucynacja” to granat ryzyka reputacyjnego z wyciągniętą zawleczką. Jedynym skutecznym środkiem zaradczym jest powrót do podstaw: rygorystyczne, „staroświeckie” analizowanie i projektowanie procesów biznesowych. Wartość nie leży w modelu, ale w jakości architektury, w ramach której działa. Oznacza to traktowanie LLM jako niezaufanego, probabilistycznego komponentu, którym należy zarządzać. Skuteczne zarządzanie to zadanie inżynierskie obejmujące między innymi:
Grounding: Zabroń modelowi dostępu do otwartego internetu. Zmuś go do generowania odpowiedzi na podstawie wyselekcjonowanej, weryfikowalnej wewnętrznej bazy wiedzy (technika znana jako Retrieval-Augmented Generation – RAG). To drastycznie ogranicza jego zdolność do wymyślania faktów.
Guardrails: Wdróż ścisłą walidację danych wejściowych i filtrowanie danych wyjściowych. Jeśli klient zada pytanie wykraczające poza predefiniowany zakres, system powinien przekazać je człowiekowi, a nie próbować generować nowej odpowiedzi.
Human-in-the-Loop: W przypadku każdego procesu o wysokim ryzyku – doradztwa finansowego, informacji medycznych, analizy umów – rola LLM polega na wspieraniu człowieka, a nie jego zastępowaniu. Ostateczna decyzja musi być podjęta przez osobę odpowiedzialną. „Magia” AI jest rozpraszaczem. Przewaga konkurencyjna leży w dyscyplinie procesu, który nią zarządza.
⠀
Nowa broń zespołu sprzedaży: podręcznik sprzedaży zaufania#
Twoja struktura zarządzania AI może być atutem sprzedażowym. Zespoły sprzedaży i marketingu muszą nauczyć się z niego korzystać. Wymaga to podręcznika opartego na konkretach, a nie nośnych obietnicach. Przykłady:
Raport transparentności: To powinien być Twój główny dokument marketingowy. Proste, publicznie dostępne podsumowanie jakich systemów AI używasz, dlaczego ich używasz i jak nimi zarządzasz. To pierwszy link, który wysyłasz klientowi, który unika ryzyka.
Nowa metryka: NPS jest właściwym narzędziem do mierzenia lojalności klientów, ale nie „zaufania algorytmicznego” (jak sugeruje NTT DATA). Jeśli AI jest ważną częścią Twoich punktów styku z klientem, zacznij mierzyć postrzeganie przez klientów uczciwości, wyjaśnialności i niezawodności Twojej AI. Kiedy Twój zespół zarządzania majątkiem może powiedzieć klientowi o wysokiej wartości: „Nasz algorytmiczny wynik zaufania klienta dla naszego narzędzia doradczego wynosi 9.1/10”, przedstawia on audytowalny fakt, którego konkurent nie może wymyślić.
Audyt jako dowód: Dla dużych klientów korporacyjnych, zdolność zespołu sprzedaży do przedstawienia podsumowania niedawnego audytu stronniczości lub przykładu dziennika decyzji AI jest ostatecznym wyróżnikiem. Zamienia argument „zaufaj mi” w „zweryfikuj mnie”. Zautomatyzowane platformy zarządzania już teraz zmniejszają koszty audytu o ponad połowę, co sprawia, że dostarczanie tego dowodu jest komercyjnie efektywne.
⠀
Pytania do rozważenia#
Jaki jest nasz „podatek od weryfikacji”? Ile godzin pracowników tygodniowo poświęcamy na sprawdzanie, korygowanie lub przepraszanie za wyniki naszych systemów AI?
Jak nasz zespół marketingowy komunikuje naszą kontrolę nad AI, a nie tylko jej funkcje? Gdzie jest nasz publicznie dostępny Raport Transparentności?
Kiedy wdrażamy nowe narzędzie AI, szczególnie LLM, czy nasza główna inwestycja dotyczy funkcji modelu, czy projektowania mechanizmów ochronnych i procesów nadzoru człowieka?
Czy zespół sprzedaży wykorzystuje naszą postawę w zakresie zarządzania jako przewagę konkurencyjną, aby zdobywać sceptycznych, wartościowych klientów? Czy mierzymy zaufanie algorytmiczne?
⠀
Podsumowanie#
Klienci nie boją się sztucznej inteligencji. Boją się niekontrolowanej sztucznej inteligencji. Na rynku, gdzie domyślną postawą jest nieufność, dowód kontroli jest ostateczną przewagą komercyjną. Zaufanie to nie jest nieokreślone uczucie — w odniesieniu do AI to produkt zbudowany w oparciu na governance-as-code, rygorystycznych audytach i przejrzystym raportowaniu.
Do następnego razu, Krzysztof