Jak CogniVis AI widzi miejsce sztucznej inteligencji w codziennej pracy pracowników? Jakie funkcjonalności, takie jak AI Chat, czy narzędzia zarządzania dokumentami, mogą najbardziej zwiększyć ich efektywność
Główną ideą narzędzi, które budujemy, jest zwielokrotnienie efektywności pracowników, którzy od momentu wdrożenia, mogą pracować nie tylko bazując na swoim własnym doświadczeniu – ale korzystając z doświadczenia i wiedzy zgromadzonych przez całą organizację. To tak, jakby każdy zatrudniony przez nas pracownik – nawet zupełnie nowy – miał do dyspozycji superinteligentnego asystenta, który wie wszystko o naszych procesach, produktach i potrafi doradzić w lub wykonać tę czynność za nas w ciągu kilku sekund.
W dzisiejszych czasach każda powtarzalna czynność, wykonywana przynajmniej trzy razy, staje się potencjalnym kandydatem do automatyzacji. Dzięki temu sztuczna inteligencja nie tylko odciąża pracowników, ale także otwiera przed nimi zupełnie nowe możliwości rozwoju. Możliwości zastosowania AI są wręcz nieograniczone – od obsługi korespondencji mailowej, przez tworzenie ofert, analizę dokumentów, projektowanie, aż po zarządzanie całymi projektami.
Dzisiejsza sztuczna inteligencja pozwala na znacznie więcej niż tylko generowanie tekstów (idealnych do interakcji z klientem, SEO czy coldmailingu) czy obrazów (np. grafiki, zdjęcia, prezentacje, oferty). Potrafi także efektywnie programować oraz analizować dane, co jeszcze niedawno wymagało specjalistycznych umiejętności.
To, co czyni tę technologię przełomową, to jej elastyczność. W „starym świecie” automatyzacja opierała się na sztywnych regułach, jak na przykład: „Jeśli w mailu występuje słowo X, to wykonaj działanie Y”. Obecnie, dzięki AI, tworzenie automatyzacji jest dostępne dla każdego, bez konieczności znajomości języków programowania. Można ją opisać w naturalny sposób, na przykład: „Jeśli klient był miły, zaoferuj mu 5% zniżki” lub „Jeśli ktoś osiągnie wyniki o 5% wyższe od średniej, zaproponuj podwyżkę” – bez konieczności zastanawiania się, jak dokładnie obliczyć tę średnią. AI nie tylko zwiększa efektywność, ale także umożliwia każdemu użytkownikowi stworzenie spersonalizowanego systemu wsparcia, który dostosowuje się do unikalnych potrzeb i wyzwań organizacji. To właśnie ta demokratyzacja narzędzi czyni ją tak potężnym sojusznikiem w codziennej pracy.
W kontekście błędów popełnianych przez algorytmy AI, kto powinien ponosić za nie odpowiedzialność – dostawca technologii, użytkownik czy organizacja? Jak CogniVis AI podchodzi do tego wyzwania?
Odpowiedzialność za błędy popełniane przez sztuczną inteligencję to temat, który wymaga jasnych ram regulacyjnych i precyzyjnego podziału ról. Każda strona ma tu swoją część odpowiedzialności. Dostawcy technologii muszą zadbać o solidne procesy testowania i wyjaśnialność swoich modeli. Użytkownicy powinni być świadomi ograniczeń AI i stosować ją z rozwagą, a organizacje muszą wypracować procedury minimalizujące ryzyko.
Zalecamy podejście zdroworozsądkowe. W wielu kluczowych obszarach, takich jak lotnictwo czy motoryzacja, od dawna polegamy na komputerach bardziej niż na ludziach. Są jednak obszary, w których AI bywa lepsze, ale nadal nie zastępuje człowieka w pełni. Stosując zasadę Pareto, można przyjąć, że AI wykonuje 80% pracy, podczas gdy człowiek powinien zadbać o pozostałe 20%, weryfikując, czy efekty spełniają oczekiwania.
CogniVis AI stawia na mądre wykorzystanie sztucznej inteligencji, dostarczając transparentne narzędzia i edukując swoich klientów. Umożliwia monitorowanie decyzji AI i wspiera tworzenie etycznych polityk wdrażania technologii. W ten sposób organizacje nie tylko zmniejszają ryzyko błędów, ale również budują zaufanie do swoich rozwiązań.
Sztuczna inteligencja przetwarza ogromne ilości danych. Jakie środki stosuje CogniVis AI, aby zapewnić bezpieczeństwo i zgodność z przepisami dotyczącymi ochrony danych osobowych?
Bezpieczeństwo danych to absolutny priorytet dla firm korzystających z AI, w tym także dla nas, dlatego wdrażamy najlepsze praktyki, takie jak szyfrowanie end-to-end, segmentacja danych oraz regularne audyty bezpieczeństwa. Firma przestrzega międzynarodowych norm, takich jak RODO (GDPR), współpracując z klientami, aby zapewnić pełną zgodność z lokalnymi regulacjami. Jednak to co jest najbardziej istotne to fakt, że CogniVis nawet gdy korzysta ze znanych modeli językowych jak GPT od OpenAI łączy się bezpośrednio z silnikiem GPT w sposób gwarantujący, że dane klientów nie zostaną wykorzystane do uczenia modelu.
W obszarach, gdzie nacisk na bezpieczeństwo danych jest największy, szczególnie w Unii Europejskiej, stosujemy rozwiązania takie jak dedykowane instancje dużych modeli językowych (LLM), hostowane bezpośrednio na serwerach klientów. Dzięki temu dane nigdy nie opuszczają ich infrastruktury, co dodatkowo wzmacnia poziom ochrony. Kluczowym elementem strategii jest również minimalizacja przetwarzania danych osobowych. Dzięki technikom anonimizacji dane użytkowników pozostają bezpieczne, a AI nadal dostarcza wartościowe i precyzyjne wyniki. Takie podejście nie tylko zwiększa efektywność, ale także buduje zaufanie, łącząc etykę z technologią w erze przetwarzania danych na masową skalę.
Czy integracja AI w procesy biznesowe stwarza nowe wyzwania w zakresie praw autorskich? Jak pomagacie firmom zarządzać kwestiami własności intelektualnej w erze AI?
CogniVis to narzędzie dla firm – wykorzystujące wewnętrzne dane firmowe. Najważniejszą gwarancją jaką daje nasza platforma, jest fakt, że treści tworzone przez organizacje nie zostaną wykorzystane do trenowania modeli językowych – a więc dostawcy AI nie będą w stanie naruszyć praw autorskich firm korzystających z naszego rozwiązania.
Wątpliwość pojawia się oczywiście z drugiej strony – co jeśli nasz pracownik postanowi np. wykorzystać istniejącą grafikę którą obejmuje copyright i wygenerować z jej pomocą nowy obraz?
Integracja AI w procesy biznesowe rzeczywiście otwiera nowe wyzwania w zakresie praw autorskich, które pozostają przedmiotem gorących debat. W wielu krajach, w tym w Polsce, prawo autorskie przysługuje wyłącznie człowiekowi, co oznacza, że utwory stworzone przez AI nie mogą być formalnie chronione jako dzieła autorskie. Rodzi to pytanie: czy osoba, która wpisała prompt, ma prawo do dzieła stworzonego przez AI?
Opinie w tej sprawie są podzielone. Jedna grupa uważa, że samo wpisanie promptu to za mało, by przypisać autorstwo. Druga zaś sugeruje, że jeśli autor włożył wystarczający wysiłek w opracowanie promptu, może być uznany za twórcę. Problem tkwi w braku precyzyjnej granicy – ile wysiłku to „wystarczająco dużo”? Jednocześnie trudno zaakceptować, że użycie AI do stylistycznej poprawy artykułu, który w 95% napisał człowiek, miałoby pozbawić autora praw autorskich.
CogniVis AI pomaga firmom podejść do tych wyzwań z odpowiednią ostrożnością i zdrowym rozsądkiem. Firma przypomina, że AI to narzędzie – potężne, ale wymagające rozsądnego wykorzystania. Podobnie jak w przypadku tradycyjnych zleceń na stworzenie tekstu, grafiki czy logotypu, kluczowe jest stosowanie mechanizmów weryfikacji, które pozwolą uniknąć plagiatu lub naruszenia praw autorskich. W praktyce oznacza to m.in. wdrożenie procesów sprawdzających oryginalność dzieł i wykorzystanie narzędzi analizy prawnej, które minimalizują ryzyko. Dzięki temu firmy mogą w pełni korzystać z potencjału AI, jednocześnie dbając o zgodność z przepisami i ochronę swojej własności intelektualnej.
Jakie są najczęstsze błędy, które firmy popełniają podczas wdrażania AI? Jakie kroki rekomenduje CogniVis AI, aby ich uniknąć?
W procesie wdrażania AI firmy często popełniają szereg charakterystycznych błędów, które mogą znacząco wpłynąć na sukces całego przedsięwzięcia. Najczęstszym problemem jest brak jasno określonych celów – organizacje decydują się na implementację AI kierując się modą, bez głębszego zrozumienia, jakie konkretne problemy chcą rozwiązać. Równie istotnym wyzwaniem jest kwestia danych – wiele firm nie docenia znaczenia odpowiedniej ilości i jakości danych, bez których nawet najlepsze modele AI nie będą działać efektywnie. Do tego dochodzą nieadekwatne oczekiwania wobec technologii i częste pomijanie aspektu ludzkiego, co prowadzi do oporu przed zmianą wśród pracowników.
Kolejnym kluczowym błędem jest próba wdrażania AI na przestarzałej infrastrukturze technologicznej oraz traktowanie AI jako pojedynczego projektu, zamiast elementu szerszej transformacji cyfrowej. Obserwujemy też częste mylenie AI z prostą automatyzacją, podczas gdy jej prawdziwy potencjał leży w zdolności do uczenia się i adaptacji. Firmy często również zaniedbują proces testowania, co prowadzi do wdrożeń, które nie spełniają oczekiwań lub zawierają błędy.
W CogniVis AI wypracowaliśmy szereg rekomendacji, które pomagają uniknąć tych pułapek. Przede wszystkim zalecamy precyzyjne definiowanie celów i staranne przygotowanie danych, które stanowią fundament skutecznego wdrożenia AI. Kładziemy też duży nacisk na zarządzanie oczekiwaniami zespołów oraz ich edukację poprzez szkolenia i warsztaty. Istotna jest również odpowiednia ocena i dostosowanie infrastruktury IT, która musi być gotowa na obsługę zaawansowanych rozwiązań AI.
Rekomendujemy również podejście strategiczne, gdzie wdrożenie AI jest częścią szerszego planu transformacji cyfrowej. Ważne jest zrozumienie różnicy między AI a prostą automatyzacją oraz przyjęcie iteracyjnego podejścia, rozpoczynając od małych projektów pilotażowych. Takie systematyczne podejście pozwala na kontrolowane testowanie rozwiązań i ich dostosowywanie przed pełnym wdrożeniem, co znacząco zwiększa szanse na sukces całego przedsięwzięcia.
Czy uważa Pan, że w przyszłości „promptowanie”, czyli umiejętność tworzenia skutecznych zapytań dla modeli AI, stanie się tak powszechne w biznesie, jak obecnie „googlowanie”? Jak firmy mogą przygotować swoich pracowników na tę zmianę?
Zdecydowanie, umiejętność efektywnego korzystania z AI już dziś staje się równie oczywistym wymogiem, jak znajomość obsługi podstawowych narzędzi biurowych. To nowy standard, który wkrótce będzie podstawową kompetencją w świecie biznesu.
Jeśli chodzi o samo „promptowanie” – jest to umiejętność, która ma znaczenie, ponieważ jakość zapytań wpływa bezpośrednio na jakość wyników generowanych przez AI. Lepszy prompt oznacza lepszy rezultat. Jednakże, technologia rozwija się tak szybko, że widzimy już alternatywy, które redukują zależność od idealnego promptowania. Modele językowe, mogą same zadawać pytania użytkownikowi, aby lepiej zrozumieć jego potrzeby i dostarczyć bardziej precyzyjne wyniki.
Dodatkowo, tempo rozwoju AI sprawia, że promptowanie w tradycyjnej formie może wkrótce stać się przestarzałe. Coraz więcej rozwiązań pozwala na rozmowę z AI w sposób naturalny – głosowo, a nawet poprzez udostępnianie ekranu komputera. Wyobraźmy sobie sytuację, w której AI automatycznie wykrywa błąd w formule Excel i proponuje poprawkę, zanim jeszcze o to poprosimy. To kierunek, w którym zmierzamy – AI staje się bardziej proaktywne i kontekstowe.
CogniVis AI oferuje rozwiązania wspierające różne sektory, od markemtingu po HR. Które branże, Pana zdaniem, mogą najbardziej skorzystać na wdrożeniu AI, a które mogą napotkać największe trudności?
Sztuczna inteligencja przenika dziś praktycznie każdą branżę, ale niestety w Polsce wciąż pozostajemy w tyle za bardziej rozwiniętymi rynkami. Badania z czerwca pokazują, że tylko 6,6% polskich firm korzysta z AI, a w większości przypadków są to oddziały międzynarodowych korporacji, które wdrożyły tę technologię z inicjatywy central. Co gorsza, ponad 60% polskich firm twierdzi, że „AI nie wpłynie na ich branżę”. To zaskakujące, zwłaszcza że aż 60% firm z indeksu S&P 500 w swoich rocznych raportach wymienia ryzyka związane z AI jako istotne dla ich działalności.
Niektóre branże przyjmują AI szybciej niż inne. Marketing to jeden z przykładów – generowanie treści czy obrazów za pomocą narzędzi takich jak Midjourney czy DALL-E znacząco przyspiesza pracę i obniża koszty. Przykładowo, Klarna zmniejszyła swoje wydatki na agencje marketingowe o 25%, oszczędzając 4 miliony dolarów rocznie, i skróciła czas produkcji materiałów z sześciu tygodni do zaledwie siedmiu dni. Z kolei obsługa klienta to obszar, w którym AI pozwala na automatyzację procesów – Klarna zmniejszyła zatrudnienie o ponad 2000 osób, a czas odpowiedzi na zapytania klientów skróciła z 11 minut do dwóch.
Ciekawym przypadkiem jest również sektor HR. W Europie trwają intensywne prace nad regulacjami dotyczącymi wykorzystania AI w rekrutacji, co wynika z obaw związanych z potencjalną stronniczością algorytmów i ich wpływem na procesy decyzyjne. Tymczasem w innych krajach, takich jak USA czy Kanada, AI już teraz wspiera rekrutację na szeroką skalę. Automatyzacja selekcji CV, analiza profili kandydatów czy ocena kompetencji na podstawie danych historycznych pozwalają firmom na znaczną oszczędność czasu i bardziej precyzyjne dopasowanie kandydatów do wymagań stanowiska. Wprowadzenie AI do HR wymaga jednak szczególnej ostrożności – nie tylko ze względu na kwestie etyczne, ale również z uwagi na regulacje, które mogą się różnić w zależności od regionu.
Jednak są też sektory, które napotykają większe trudności we wdrażaniu AI. Administracja publiczna, na przykład, boryka się z ograniczeniami budżetowymi i złożonością procesów decyzyjnych, co utrudnia integrację nowych technologii. Edukacja również stoi przed wyzwaniem – chociaż AI mogłaby wspierać personalizację nauczania, brak zasobów i opór wobec zmiany często spowalniają transformację. Branża kreatywna z kolei obawia się, że AI zastąpi ludzką twórczość, co budzi kontrowersje i opóźnia jej szerokie zastosowanie.
Algorytmy AI mogą odzwierciedlać uprzedzenia, np. rasistowskie, zawarte w danych, na których się opierają i które wykorzystano do uczenia maszynowego. Jakie procedury stosuje CogniVis AI, aby minimalizować ryzyko stronniczości w swoich rozwiązaniach?
Stawiamy na elastyczność i przejrzystość, oferując wsparcie zarówno dla najbardziej znanych komercyjnych modeli językowych, jak i rozwiązań open source. Modele open source są szczególnie cenione przez naszych klientów ze względu na swoją transparentność – dzięki otwartym źródłom i publicznie dostępnym danym klienci mogą dokładnie prześledzić, na jakich zestawach informacji model był trenowany. To podejście zwiększa zaufanie i daje możliwość głębszego zrozumienia działania AI.
Nasze rozwiązania pozwalają na integrację danych klienta z zaawansowanymi modelami językowymi. Dzięki temu firmy mogą wykorzystać swoją wiedzę i unikalne zasoby, aby dostosować działanie AI do swoich specyficznych potrzeb. Co więcej, każde pytanie zadane modelowi generatywnemu jest przez nas powiązane z cytowaniem źródeł danych, na podstawie których odpowiedź została udzielona. To kluczowe w dwóch obszarach: po pierwsze, pozwala to szybko zweryfikować, czy odpowiedź nie jest wynikiem tzw. „halucynacji” AI, a po drugie, w przypadku błędnych odpowiedzi, umożliwia łatwe zidentyfikowanie źródła problemu.
Dodatkowo, współczesne modele językowe, które wspieramy, są wyposażone w zaawansowane mechanizmy zabezpieczające. Te funkcje pomagają zapobiegać niewłaściwemu wykorzystaniu AI, np. do generowania szkodliwych treści czy manipulacji informacją. Dzięki temu wdrożone rozwiązania są nie tylko efektywne, ale także zgodne z najwyższymi standardami bezpieczeństwa i etyki.
Jakie podejście przyjmuje CogniVis AI, aby zapewnić etyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w biznesie? Czy spotkaliście się z wyzwaniami związanymi z jej nadużywaniem?
Zawsze stawiamy etykę na pierwszym miejscu, rozumiejąc, że odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji to nie tylko kwestia dobrych praktyk, ale także budowania zaufania do technologii. Wdrażając rozwiązania AI, kierujemy się zasadą „technologia w służbie ludziom" – AI powinna wspierać decyzje biznesowe, a nie je narzucać, oraz działać w sposób transparentny i sprawiedliwy.
Nasze podejście do etycznego wykorzystania AI opiera się na kilku kluczowych filarach. Przede wszystkim koncentrujemy się na edukacji i budowaniu świadomości, wspierając klientów w zrozumieniu mechanizmów działania AI oraz organizując warsztaty i szkolenia z zakresu etycznego wdrażania tej technologii. Stawiamy na pełną transparentność naszych modeli, dostarczając klientom szczegółowe informacje o sposobie działania algorytmów i wdrażając mechanizmy wyjaśnialności wyników.
W naszej praktyce biznesowej spotykamy się z dwoma szczególnie niepokojącymi trendami w wykorzystaniu AI. Pierwszym z nich jest próba całkowitego wyeliminowania ludzkiego nadzoru w kluczowych procesach decyzyjnych. Firmy czasem dążą do tego, by algorytmy samodzielnie podejmowały istotne decyzje, nie uwzględniając, że sztuczna inteligencja powinna być narzędziem wspierającym, a nie zastępującym ludzki osąd. Drugim zjawiskiem jest gromadzenie nadmiernej ilości danych osobowych bez konkretnego uzasadnienia biznesowego. Organizacje często zbierają znacznie więcej informacji niż potrzebują, kierując się zasadą "może się kiedyś przydadzą", co nie tylko narusza zasady RODO, ale również stwarza niepotrzebne ryzyko bezpieczeństwa.
Regularnie otrzymujemy też zapytania o wykorzystanie naszej technologii w sposób, który całkowicie kłóci się z naszymi wartościami etycznymi. Spotykamy się z prośbami o stworzenie systemów do automatycznego generowania fałszywych informacji czy tworzenia niezidentyfikowanych deepfake'ów na potrzeby marketingowe. W takich przypadkach nasza odpowiedź jest jednoznaczna – odmawiamy realizacji tego typu projektów. Uważamy, że tego rodzaju zastosowania AI są niedopuszczalne i mogą prowadzić do poważnych nadużyć oraz utraty zaufania do technologii AI jako takiej.
Na stronie CogniVis AI wspomniano o darmowych audytach AI dla firm. Jakie są kluczowe etapy strategii wdrażania AI, które rekomendujecie swoim klientom?
Nasze podejście do wdrażania AI opiera się na dokładnej analizie i systematycznym przygotowaniu firmy do transformacji cyfrowej. Proces zaczynamy od warsztatów i szczegółowej analizy danych, podczas których koncentrujemy się na dwóch głównych obszarach: optymalizacji kosztów oraz zwiększeniu potencjału sprzedażowego. Kluczowe jest dla nas zidentyfikowanie powtarzalnych procesów, które można zautomatyzować i ulepszyć poprzez wykorzystanie AI.
Ponieważ fundamentem sztucznej inteligencji są dane, nasza strategia składa się z trzech głównych etapów. Najpierw przeprowadzamy szczegółowe mapowanie procesów biznesowych, następnie weryfikujemy dostępność i jakość potrzebnych danych, często wskazując obszary wymagające cyfryzacji. Na podstawie tej analizy przedstawiamy klientom 3-5 konkretnych rekomendacji wdrożeń AI, które przyniosą największą wartość dla organizacji.
Szczególnie istotnym elementem naszej strategii jest rekomendacja wdrożenia dwutorowego. Z jednej strony identyfikujemy zaawansowane implementacje AI, które wymagają decyzji na poziomie całej organizacji lub poszczególnych departamentów. Z drugiej strony mocno podkreślamy demokratyzację AI w firmie – wierzymy, że każdy pracownik, niezależnie od stanowiska, powinien mieć dostęp do narzędzi AI i możliwość ich wykorzystania do optymalizacji swojej pracy. Dlatego wyposażamy pracowników w narzędzia takie jak CogniVis, które pozwalają im samodzielnie automatyzować własne zadania i procesy, nawet te o mniejszej skali.
Takie dwutorowe podejście zapewnia nie tylko kompleksową transformację na poziomie organizacji, ale także buduje kulturę innowacji oddolnej, gdzie każdy pracownik może aktywnie uczestniczyć w cyfrowej transformacji firmy.
Zachęcamy firmy do tego, co nazywamy umownie "kładzeniem AI-wodów" – czyli zaszczepianiem wykorzystania AI w DNA organizacji. Tak jak rewolucja przemysłowa wprowadziła elektryczność i automatyzację, a rewolucja internetowa wyposażyła firmy w niezbędny dziś internet, tak obecna rewolucja AI wymaga systemowego podejścia do transformacji. Nawet jeśli dzisiejsze modele AI mają swoje ograniczenia, to z każdą nową iteracją ich możliwości znacząco rosną. Firmy, które już teraz zbudują odpowiednią infrastrukturę i procesy, będą mogły błyskawicznie wykorzystać nowe możliwości – na przykład zastępując GPT-4.5 nowszą, bardziej zaawansowaną wersją w ciągu kilkunastu minut. Tymczasem organizacje, które zwlekają z wdrożeniem AI, będą musiały budować całą infrastrukturę od podstaw, tracąc cenny czas i przewagę konkurencyjną.
Dziękujemy za rozmowę