Jak wybrać partnera w zakresie doradztwa AI?

Wybór partnera w zakresie doradztwa AI jest łatwiejszy, gdy każdy kandydat odnosi się do tego samego problemu biznesowego. Zamiast porównywać ogólne prezentacje, zacznij od jednego przypadku użycia i zapytaj każdy zespół, jak w praktyce wdrożyłby rozwiązanie, weryfikował jego działanie i zapewniał wsparcie.

Poproś o przedstawienie podejścia do wdrożenia, opis systemów objętych projektem, wskazanie osób odpowiedzialnych za weryfikację wyników AI oraz dowody, które zespół dostarczałby w trakcie projektu. Jeśli wymagania dotyczące zarządzania, takie jak ISO/IEC 42001, mają znaczenie dla Twojej organizacji, uwzględnij je w kryteriach oceny od początku.

Porównuj wszystkie oferty przy użyciu tego samego zestawu pytań. Przed rozpoczęciem rozmów dotyczących realizacji projektu warto również udokumentować przyjęte założenia, zidentyfikowane ryzyka oraz kwestie wymagające dodatkowych ustaleń.

Rezultaty generowane przez AI powinny być weryfikowane przez odpowiednio przygotowanych specjalistów. Odpowiedzialność za decyzje biznesowe zawsze powinna pozostawać po stronie ludzi, a nie systemu AI.

1. Zacznij od jednego biznesowego przypadku użycia

Najłatwiej porównać partnerów wspierających wdrożenia AI, gdy wszyscy odpowiadają na ten sam problem biznesowy. Zanim poprosisz o oferty, wybierz jeden konkretny przypadek użycia i wskaż osobę odpowiedzialną za rezultat biznesowy. Dzięki temu przedstawiciele biznesu, architekci oraz zespoły odpowiedzialne za ryzyko i zgodność mogą oceniać wszystkie propozycje według tych samych kryteriów.

Przykładem może być wewnętrzny asystent wiedzy, który odpowiada na pytania pracowników na podstawie zatwierdzonej dokumentacji. Użytkownicy mogliby weryfikować odpowiedzi, sprawdzając źródła wykorzystane przez system przed podjęciem dalszych działań. To jedynie przykład pokazujący sposób oceny ofert, a nie opis rzeczywistego wdrożenia. W takiej sytuacji warto zadać partnerom kilka praktycznych pytań: Kto będzie odpowiadał za aktualizację materiałów źródłowych? Kto powinien mieć dostęp do asystenta? Które decyzje wymagają akceptacji eksperta i nie powinny być podejmowane wyłącznie na podstawie odpowiedzi AI?

Opisz te założenia w krótkiej specyfikacji przypadku użycia. Wskaż zadanie biznesowe, rodzaj informacji dostępnych dla systemu oraz odpowiedzi, które powinny podlegać dodatkowej weryfikacji. Warto również określić, jakie dowody skuteczności rozwiązania będą potrzebne przed uruchomieniem pilotażu lub ograniczonego wdrożenia. Ostateczne wymagania będą zależały od systemów, procesów i zasad obowiązujących w organizacji.

Tę samą specyfikację przekaż wszystkim potencjalnym partnerom. Bez wspólnego zakresu porównanie ofert staje się trudne. Jedna firma może opisywać prosty proof of concept, a druga zakładać pełne wdrożenie produkcyjne. Różnice pomiędzy ofertami mogą wtedy wynikać nie z kompetencji dostawców, lecz z odmiennych założeń. Dlatego warto poprosić każdy zespół o jasne przedstawienie przyjętych założeń i dokładne określenie zakresu proponowanych prac.

2. Jak wybrać partnera AI, który potrafi skutecznie wdrożyć oczekiwane rozwiązanie? 

Poproś każdego potencjalnego partnera o przedstawienie sposobu realizacji wybranego przypadku użycia – od pomysłu aż po wdrożenie. Warto uzyskać ogólny obraz architektury rozwiązania, przepływu danych oraz procesu nadawania i zatwierdzania dostępu do informacji. Oferta skupiająca się wyłącznie na prezentacji możliwości technologii może pomijać ważne kwestie związane z rzeczywistym wdrożeniem.

Wracając do przykładu wewnętrznego asystenta wiedzy, warto zapytać, w jaki sposób rozwiązanie będzie korzystać z zatwierdzonych źródeł informacji i jak użytkownicy będą uzyskiwać do niego dostęp. Dobrze również dowiedzieć się, co stanie się w sytuacji, gdy dokumentacja źródłowa zostanie zaktualizowana lub gdy system nie będzie w stanie udzielić odpowiedzi popartej wystarczającymi dowodami. Takie pytania pomagają ocenić sposób podejścia do projektu, a nie tylko funkcje konkretnego produktu.

Kolejnym krokiem jest ustalenie, kto będzie realizował poszczególne zadania. Jeden partner może ograniczyć się do doradztwa, podczas gdy inny będzie odpowiadał również za integrację, testy czy wdrożenie rozwiązania. Zespół oceniający oferty powinien jasno rozumieć podział odpowiedzialności oraz sposób podejmowania decyzji w sytuacjach, gdy pojawiają się rozbieżne opinie. Warto poprosić partnera o wskazanie osób odpowiedzialnych za projektowanie rozwiązania, wdrożenie, testy i przekazanie systemu do dalszego utrzymania, a także o wyjaśnienie, jak będą ze sobą współpracować.

Prezentacje i demonstracje warto przeprowadzać wyłącznie na danych przeznaczonych do tego celu. Przed spotkaniem dobrze jest określić, co dokładnie ma zostać pokazane. Przykładowo właściciel procesu biznesowego może chcieć zobaczyć nie tylko odpowiedź wygenerowaną przez AI, ale również źródła, na których została oparta, oraz sposób identyfikowania i zgłaszania problemów przez osoby odpowiedzialne za nadzór nad rozwiązaniem. Celem demonstracji powinno być wyjaśnienie otwartych kwestii, a nie udowodnienie, że system jest gotowy na każdy możliwy scenariusz.

Na końcu warto poprosić o opis procesu testowania dostosowanego do analizowanego przypadku użycia. Które odpowiedzi będą podlegać weryfikacji ekspertów? Jakie dowody poprawnego działania będą dokumentowane? Kto podejmie decyzję o zamknięciu zgłoszonego problemu? Takie informacje pozwalają zespołom odpowiedzialnym za ryzyko ocenić ścieżki eskalacji, a architektom sprawdzić założenia dotyczące integracji. Dobrze przygotowana prezentacja nie powinna zastępować informacji o tym, jak rozwiązanie będzie wdrażane, testowane i nadzorowane.

3. Ustal odpowiedzialności i sposób weryfikacji jeszcze przed podpisaniem umowy

Nawet najlepiej zaprojektowane rozwiązanie AI wymaga ludzi, którzy będą weryfikować jego odpowiedzi i reagować na pojawiające się problemy. Jeszcze przed podpisaniem umowy warto ustalić, kto będzie sprawdzał rezultaty generowane przez AI, zanim zostaną wykorzystane do podejmowania decyzji biznesowych. W praktyce oznacza to wskazanie eksperta merytorycznego, właściciela procesu oraz osoby odpowiedzialnej za wstrzymanie korzystania z rozwiązania w sytuacji, gdy pojawi się problem, którego nie da się szybko wyjaśnić lub usunąć. Odpowiedzi generowane przez AI powinny podlegać weryfikacji przez kompetentnych specjalistów, a odpowiedzialność za decyzje biznesowe powinna zawsze pozostawać po stronie ludzi.

Pomocnym punktem odniesienia może być NIST AI RMF Core (AI Risk Management Framework), którego główne obszary obejmują Govern, Map, Measure i Manage. Ramy te opisują między innymi sposób przypisywania odpowiedzialności za zarządzanie ryzykiem związanym z AI oraz ryzykiem wynikającym z wykorzystania zewnętrznego oprogramowania i danych. Nie określają jednak konkretnych pytań, które należy zadać dostawcy, ani sposobu porównywania ofert. 

Poproś potencjalnych partnerów o przygotowanie mapy odpowiedzialności dla analizowanego przypadku użycia. Osoby oceniające ofertę powinny móc łatwo sprawdzić: kto zatwierdza dostęp do danych i systemów, kto odpowiada za weryfikację odpowiedzi generowanych przez AI, kto utrzymuje i aktualizuje materiały źródłowe, w jaki sposób problemy są eskalowane do właścicieli procesów i interesariuszy biznesowych. Są to praktyczne pytania pomagające ocenić partnera, a nie wymagania narzucone przez konkretny standard lub framework

Warto również pamiętać, że NIST AI RMF Playbook zawiera przykłady i sugerowane działania do dobrowolnego wykorzystania, a nie obowiązkową listę kontrolną. Z tego powodu pytania w tym artykule należy traktować jako praktyczne zalecenia zakupowe, nie jako proces certyfikacji ani dowód zgodności.

Jeżeli dla Twojej organizacji istotne są wymagania związane z ISO/IEC 42001, zapytaj partnera, w jaki sposób proponowany model współpracy wspiera ich realizację. Deklaracje dotyczące zgodności lub posiadanych certyfikatów warto oceniać razem z rzeczywistym planem wdrożenia, sposobem weryfikacji rezultatów oraz modelem zarządzania rozwiązaniem. Przed wyborem partnera dobrze jest udokumentować wszystkie założenia, zidentyfikowane luki oraz ustalone odpowiedzialności

4. Od oceny rozwiązania do wdrożenia

Po zakończeniu rozmów warto porównać wszystkie oferty z pierwotnie zdefiniowanym przypadkiem użycia. Dobrą praktyką jest przygotowanie krótkiego podsumowania, które dokumentuje, co zostało zaprezentowane, jakie założenia nadal wymagają potwierdzenia oraz kto odpowiada za wyjaśnienie otwartych kwestii. Dzięki temu zespół oceniający może łatwo uzasadnić, dlaczego rekomenduje konkretny kolejny krok.

Warto również rozdzielić decyzję o dalszym testowaniu rozwiązania od decyzji o rozpoczęciu wdrożenia. Proof of concept lub demonstracja często wystarczą, aby potwierdzić potencjał rozwiązania i zdecydować o dalszej analizie. Rozpoczęcie wdrożenia wymaga już znacznie większej precyzji w zakresie zakresu prac, odpowiedzialności, procesu weryfikacji oraz oczekiwanych rezultatów. Jeżeli istnieją zależności lub obszary, które nie zostały jeszcze wyjaśnione, warto je udokumentować zamiast zakładać, że zostaną rozwiązane na późniejszym etapie.

Na naszej podstronie Rozwiązania AI dla biznesu opisujemy zarówno usługi doradcze związane z AI, jak i realizację projektów wdrożeniowych. 

Organizacje, które dopiero identyfikują możliwości wykorzystania AI, mogą również skorzystać z naszego artykułu Rozwiązania AI dla biznesu w 2026, opisującego przykłady zastosowań, wyzwania i możliwości związane z wdrażaniem AI.

5. FAQ