Sztuczna inteligencja coraz szybciej przenika codzienną pracę - od wsparcia w drobnych zadaniach po autonomiczne działania agentów. Jak odnaleźć się w tym tempie zmian, budować kulturę innowacji i przekładać technologię na realną wartość biznesową? O doświadczeniach łączących naukę i consulting, o współpracy ludzi z AI oraz o ambitnych planach kształtowania standardów przyszłości opowiada Łukasz Bolikowski, Chief AI Officer w Comarch.
W Twojej karierze łączysz doświadczenie naukowe i pracę z największymi firmami na świecie. Jak te różnorodne doświadczenia ukształtowały Twoje spojrzenie na sztuczną inteligencję i innowacje? Czy są lekcje, które zabierasz ze sobą do każdej nowej organizacji?
Przez pierwsze 15 lat mojej kariery pracowałem w Interdyscyplinarnym Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego na UW, czyli w centrum superkomputerowym. Tam, współpracując z matematykami, fizykami, chemikami, biologami czy socjologami, nauczyłem się patrzeć na świat przez pryzmat modeli matematycznych. Niezależnie od tego, czy chodziło o projektowanie nowego leku, prognozowanie pogody, czy modelowanie ewolucji galaktyk, zawsze towarzyszył nam model, który pozwalał przewidzieć i zrozumieć złożone zjawiska. Te doświadczenia przeniosłem później do pracy w Boston Consulting Group, globalnej firmie doradczej, gdzie zacząłem stosować modelowanie matematyczne w biznesie — w różnych branżach i sektorach. Dzięki temu nauczyłem się dostrzegać miejsca, w których odpowiedni model może przynieść realną wartość, wybrać właściwe podejście i skutecznie wdrożyć je w określonym czasie i budżecie. To połączenie nauki i praktyki biznesowej wciąż kształtuje moje podejście do transformacji cyfrowej i wdrażania AI.
Przeszedłeś od pracy w superkomputerowym centrum UW po globalny consulting. Jakie doświadczenie z różnych branż i kultur pracy jest Twoim zdaniem kluczowe, gdy wprowadza się transformację cyfrową i AI?
Nieodzownym elementem każdej udanej transformacji, którą prowadziłem, jest ścisła współpraca ekspertów technologicznych i biznesowych. Technologia bez wsparcia biznesu może tworzyć rozwiązania eleganckie, lecz pozbawione realnej wartości rynkowej. Biznes natomiast, działając bez udziału technologii, może opracować plany nierealne, nie dostrzegając jednocześnie szans, jakie oferują nowoczesne rozwiązania. Dopiero współpraca technologii i biznesu pozwala wyczarować prawdziwą magię.
Skoro w każdej udanej transformacji kluczowa jest współpraca technologii i biznesu, jak radzisz sobie z presją i tempem zmian w obszarze AI i szybkich innowacji, aby utrzymać spójną wizję i skuteczność działań, jednocześnie nie tracąc wartości dla biznesu?
W przypadku transformacji AI i szybkich zmian technologicznych kluczowe staje się zrozumienie, co dzieje się na rynku i jakie rozwiązania mają realną wartość. Codziennie przeglądam zaprenumerowane newslettery o nowościach w AI, takie jak AlphaSignal, TLDR AI czy The Rundown AI. Ważne jest, aby odsiać szum i tanią sensację od rzeczywiście wartościowych innowacji, nie dać się ponieść FOMO i pozostać skupionym na celu. Dla nas tym celem jest podniesienie efektywności każdego pracownika poprzez dostarczenie narzędzi, które sprawią, że ich praca będzie szybsza, lepszej jakości i bardziej satysfakcjonująca. W ten sposób współpraca biznesu i technologii nie tylko przetrzymuje presję zmian, ale przekształca ją w realną wartość dla całej organizacji.
Wspomniałeś wcześniej, że prawdziwa wartość transformacji powstaje na styku biznesu i technologii, a celem AI w Waszej organizacji jest podniesienie efektywności pracowników. W takim kontekście, jak postrzegasz rolę AI w organizacjach – jako narzędzie wspierające ludzi w ich pracy, czy raczej jako partnera w podejmowaniu decyzji biznesowych?
Akcenty współpracy przesuwają się w szybkim tempie. Jeszcze do niedawna AI pełniło głównie rolę prostego wsparcia, na przykład autouzupełniania kodu. Dziś jednak coraz bardziej zmierzamy w stronę większej autonomii. Rośnie liczba zadań, które agenty mogą wykonać bezbłędnie, bez potrzeby ciągłej interakcji z człowiekiem. Coraz śmielej zmierzamy w stronę partnerskiego modelu współpracy, w którym AI staje się realnym partnerem wspierającym decyzje i działania ludzi, a nie tylko narzędziem wspomagającym.
Skoro AI coraz bardziej staje się partnerem w pracy zespołów i liderów, a nie tylko narzędziem wspomagającym, jakie widzisz największe wyzwania w jej adaptacji, które nie wynikają bezpośrednio z samej technologii, lecz raczej z kultury organizacyjnej, sposobu pracy czy przyzwyczajeń ludzi?
Najtrudniejsza wydaje się być zmiana sposobu myślenia. Powinniśmy zacząć postrzegać agentów AI jak współpracowników - bardzo szybkich, posłusznych, z imponującą wiedzą, ale nie nieomylnych i zdecydowanie niezdolnych do czytania w myślach. W pewnym sensie każdy z nas staje się menedżerem zespołu pracowników AI. Trzeba nauczyć się precyzyjnie tłumaczyć im zadania z odpowiednią ilością kontekstu, rozumieć ich mocne strony i dawać pewną dozę autonomii, bez mikrozarządzania, ale jednocześnie znać ich ograniczenia i umieć przekazać konstruktywną informację zwrotną.
AI może znacząco przyspieszać procesy, ale jednocześnie wymaga nowych kompetencji. Jakie zmiany w sposobie myślenia ludzi i kultury organizacyjnej są kluczowe, aby technologie naprawdę przynosiły wartość i wspierały efektywność całej organizacji?
Kluczowe stają się kompetencje komunikacyjne. AI może wykonać dla nas bardzo wiele zadań, ale konieczne jest umiejętne i klarowne formułowanie oczekiwań. Precyzyjna komunikacja pozwala maksymalnie wykorzystać potencjał agentów AI, zapewniając jednocześnie, że ich działania będą zgodne z celem organizacji.
Biorąc pod uwagę, że kompetencje komunikacyjne są kluczowe w pracy z AI, dlaczego warto angażować pracowników w eksperymenty z nowymi technologiami i hackathony, nawet jeśli nie są programistami? W jaki sposób takie doświadczenia pomagają rozwijać umiejętność precyzyjnego formułowania oczekiwań i jednocześnie tworzą realną wartość dla organizacji?
Każdy, niezależnie od pełnionej funkcji w Comarch, może skorzystać z AI. W codziennych zadaniach wielu pracowników kryją się procesy, które można wykonywać szybciej i efektywniej dzięki odpowiednim narzędziom AI. Wdrażamy rozwiązania dedykowane osobom, które nie są inżynierami, takie jak np. NotebookLM czy N8N, i uruchomimy szkolenia, które pozwolą pracownikom w pełni wykorzystać ich potencjał.
Kreatywność w zespołach technicznych i nietechnicznych jest kluczowa dla innowacji. W jaki sposób można pobudzać pomysły i inicjatywy pracowników, tak aby eksperymenty z AI i nowymi technologiami przekładały się na realną wartość dla organizacji, niezależnie od ich funkcji?
Trzeba znaleźć czas w często bardzo napiętym kalendarzu, aby „pobawić się” nowinkami technologicznymi. Można to częściowo zinstytucjonalizować, np. właśnie przez hackathony. Ważne jest też, aby rozmawiać - o sukcesach, porażkach i nieoczekiwanych wynikach. Im więcej forów i kanałów wymiany informacji, tym skuteczniejsza staje się tzw. dyfuzja innowacji.
Wielu mówi o „kulturze innowacji”, ale jak w praktyce można ją budować, niezależnie od wielkości firmy czy branży? Jaką rolę w tym procesie odgrywa technologia i w jaki sposób wspiera współpracę oraz kreatywność zespołów?
Kultura innowacji nieodłącznie wiąże się z potencjałem porażki i z mądrym zarządzaniem tym ryzykiem. Ambitne, innowacyjne pomysły nie zawsze się udają, ale nawet niepowodzenia niosą ze sobą ogromną wartość, uczą nas czegoś nowego, pozwalają testować granice i doskonalić procesy. W duchu „fail forward” każda porażka staje się punktem wyjścia do kolejnej próby, a nie powodem do rezygnacji. W praktyce oznacza to tworzenie środowiska, w którym pracownicy czują się bezpiecznie, dzieląc się swoimi pomysłami i eksperymentując z nowymi rozwiązaniami, niezależnie od tego, czy od razu przyniosą sukces. Technologia, w tym AI, może w tym pomagać, np. umożliwiając szybkie prototypowanie, testowanie pomysłów i analizę wyników, tak aby lekcje wyciągane z eksperymentów były szybkie, mierzalne i użyteczne. Kultura innowacji to więc połączenie odwagi, odpowiedniego zarządzania ryzykiem i umiejętnego wykorzystania narzędzi, które wspierają uczenie się organizacji w czasie rzeczywistym.
Mówiłeś wcześniej o agentach AI, którzy coraz bardziej wspierają naszą pracę. Czy w Twojej wizji każdy z nas stanie się w pewnym sensie „menedżerem” własnych cyfrowych asystentów? Co to oznacza w praktyce, jeśli chodzi o podział zadań, komunikację i odpowiedzialność za rezultaty?
Mając dostęp do narzędzi takich jak Gemini czy NotebookLM, każdy pracownik otrzymuje niezwykle cennego współpracownika, agenta AI, który w ciągu kilku sekund potrafi odpowiedzieć na trudne pytania i wspomóc realizację zadań. Sztuka polega jednak nie tylko na samym korzystaniu z tych technologii, ale przede wszystkim na umiejętnym formułowaniu poleceń, organizacji pracy i świadomym zarządzaniu jego możliwościami. W praktyce każdy z nas staje się menedżerem własnego cyfrowego asystenta: musimy rozumieć jego mocne strony, ograniczenia i odpowiednio włączać go w procesy, aby maksymalnie zwiększyć efektywność i jakość wyników.
Każdy lider potrzebuje marzeń i ambitnych celów. Jakie jest Twoje „marzenie” związane z AI - coś, co dziś może wydawać się odległe, ale motywuje Cię do działania i inspiruje do budowania nowych rozwiązań dla zespołów i całej organizacji?
Moim marzeniem jest, aby w ciągu 18–24 miesięcy rynek wymusił na naszych konkurentach wdrożenie otwartego protokołu agentowego opracowanego przez inżynierów Comarch. Wierzę, że mamy realną szansę wytyczyć europejskie, a może nawet światowe standardy w wybranych sektorach. To niezwykle ambitne zadanie, swego rodzaju „moonshot”, ale nie jest niemożliwe. Motywuje mnie wizja, że nasze innowacje mogą stać się fundamentem dla całej branży.
Na zakończenie, dla osób, które dopiero zaczynają przygodę z AI lub chcą wykorzystać technologię do tworzenia innowacji, jakie byłyby Twoje rady? Jakie pierwsze kroki warto podjąć, aby AI stało się realnym wsparciem w pracy i przynosiło wymierną wartość, niezależnie od pełnionej roli w organizacji?
Czytaj, oglądaj, eksperymentuj i rozmawiaj. Zapytaj swojego cyfrowego asystenta, np. Gemini, jak może pomóc Ci podnieść kompetencje w obszarze AI. Wyszukaj newslettery, blogi i kanały YouTube poświęcone nowinkom w tej dziedzinie. Postaw sobie wyzwanie: codziennie wybierz jedno zadanie – z życia prywatnego lub zawodowego i wykonaj je z pomocą AI. Dziel się swoimi odkryciami z koleżankami i kolegami, budując jednocześnie własną praktyczną wiedzę i inspirując innych do działania.