AI nie wdraża się jednym przyciskiem. Dariusz Piotrowski o skutecznych wdrożeniach sztucznej inteligencji

Dariusz Piotrowski, dyrektor zarządzający Dell Technologies Polska, wyraźnie wskazuje, że AI nie jest kolejną aplikacją, którą można „wdrożyć” i po kilku miesiącach rozliczyć jak dojrzały system CRM. To technologia ogólnego zastosowania – bardziej przypomina elektryczność niż pojedyncze narzędzia IT. A skoro tak, firmy muszą nauczyć się myśleć o niej inaczej: długofalowo, procesowo i bardzo praktycznie.

AI jak prąd: najpierw infrastruktura, potem nowe modele biznesowe

Jedna z najciekawszych tez Piotrowskiego dotyczy oczekiwań wobec zwrotu z inwestycji. W jego ocenie część firm próbuje dziś liczyć ROI z AI tak, jakby miała do czynienia z technologią znaną od dekad. Tymczasem sztuczna inteligencja dopiero tworzy nowe warstwy gospodarki.

Piotrowski porównuje AI do elektryczności: kiedy wynaleziono prąd, nikt nie był jeszcze w stanie przewidzieć wynalezienia telefonu, silnika elektrycznego czy całych branż, które dopiero na ich bazie powstaną. Podobnie dziś - pierwszymi beneficjentami AI są dostawcy infrastruktury, energii, procesorów, serwerów czy centrów danych. Ale prawdziwa zmiana dopiero zacznie się w wyższych warstwach: w aplikacjach, procesach, agentach i nowych modelach pracy.

W tym kontekście zwraca również uwagę na skalę zmiany infrastrukturalnej. Jeszcze niedawno centrum danych projektowano z myślą o 10–12 kW na rack (szafę mieszczącą określoną liczbę serwerów). Dziś pojedynczy rack może mieć 500 kW i — jak zaznacza — „to nie jest koniec”. To pokazuje, że AI nie jest jedynie modą software’ową, ale technologią, która przebudowuje fizyczne fundamenty cyfrowej gospodarki.

Koniec zachwytu nad czatem. Firmy wchodzą w epokę agentów

Piotrowski mocno podkreśla, że generowanie treści przez LLM-y to już tylko wierzchołek góry lodowej. Jego zdaniem samo używanie AI do poleceń w rodzaju „znajdź mi”, „napisz mi”, „przygotuj mi dokument” przestaje być najbardziej interesującym obszarem.

Dużo ważniejsza staje się era agentów AI — systemów, które nie tylko odpowiadają na pytania, ale wykonują pracę w tle: łączą się z danymi, dobierają źródła, analizują, wyciągają wnioski i realizują kolejne kroki procesu. Człowiek nadal nadzoruje ich działanie, zatwierdza decyzje i kontroluje efekty, ale sama praca zaczyna być wykonywana przez cyfrowe zespoły.

To prowadzi do kolejnej ważnej obserwacji: nową walutą biznesu stają się tokeny. Piotrowski mocno zaznacza że w coraz większej liczbie firm zużycie tokenów zaczyna być liczone w rachunku wyników podobnie jak koszt pracy. To zmiana nie tylko technologiczna, ale finansowa. AI przestaje być „darmowym dodatkiem do pracy”, a staje się zasobem, którym trzeba świadomie zarządzać.

Lider musi zapoczątkować zmianę zachowania

Uwagę zwracają również doświadczenia w samej organizacji Dell. Jak podkreśla Piotrowski, gdyby Michael Dell nie zaczął osobiście używać AI i nie oczekiwał takiego sposobu pracy w organizacji, firma wdrażałaby te rozwiązania znacznie dłużej.

Przykładem jest wewnętrzne narzędzie Dell Sales Chat. Na początku — jak mówił Piotrowski — było niedoskonałe, halucynowało i miało wszystkie typowe problemy młodych rozwiązań AI. Po półtora roku stało się jednak narzędziem codziennej pracy pracowników Dell. Firma nie tylko udostępniła technologię, ale także mierzy jej wykorzystanie w cyklu tygodniowym.

To ważny element stanowiska Piotrowskiego: sama dostępność AI nie wystarcza. Jeżeli pracownicy „mają Copilota”, ale z niego nie korzystają, problem nie leży w technologii, tylko w przywództwie i organizacji pracy. AI musi zostać włączone do codziennych nawyków,by nie pozostać eksperymentem dla kilku entuzjastów.

Tokeny trzeba liczyć, bo błędy mogą być bardzo drogie

Warto zwrócić uwagę na wątek, który może być szczególnie ważny dla CFO i właścicieli firm. Przez długi czas pytania o koszty AI nie były aż tak ważne i nie pojawiały się aż tak często, bo proste korzystanie z chatbotów nie generowało jeszcze wysokich rachunków. Sytuacja zmienia się wraz z agentami i automatyzacją pracy.

W tym sensie stanowisko Piotrowskiego jest dalekie od bezkrytycznego technoentuzjazmu. AI trzeba wdrażać szybko, ale nie naiwnie. Trzeba uczyć ludzi, tworzyć reguły korzystania z narzędzi, rozumieć koszty tokenów i odróżniać eksperyment od procesu, który realnie tworzy wartość.

Dla MŚP nie będzie jednego magicznego dnia

W kontekście małych i średnich firm Piotrowski jest bardzo konkretny: nie zaobserwujemy jednego, konkretnego dnia, w którym ktoś „przełączy wajchę”, uruchomi AI i rozpocznie nowy rozdział dla firmy. Zwłaszcza w MŚP wdrożenie AI musi być procesem addytywnym — krok po kroku.

Najpierw kilka osób korzystających z prostych funkcji, potem kilkanaście, potem cały zespół. Najpierw edycja dokumentów, potem analiza prawna, później lokalny model językowy, być może oparty na polskim rozwiązaniu takim jak Bielik, następnie kolejne use case’y. W ten sposób firma oswaja ludzi z technologią, zamiast narzucać im abstrakcyjną transformację.

To bardzo praktyczna rada dla przedsiębiorców: nie trzeba od razu budować wielkiej strategii AI. Trzeba zacząć używać narzędzi, mierzyć efekty, uczyć zespoły i stopniowo rozszerzać zastosowania.

Edge AI, czyli rosnąć razem z technologią

Coraz większego znaczenia nabiera Edge AI, czyli przenoszenia części możliwości AI bliżej użytkownika, urządzeń i lokalnych środowisk pracy. To ważne szczególnie tam, gdzie liczy się koszt, kontrola danych, szybkość działania albo potrzeba korzystania z AI bez pełnego uzależnienia od wielkich chmur.

W ocenie Piotrowskiego, firmy mogą „rosnąć z AI” — zacząć od małego urządzenia, jednego zastosowania, kilku użytkowników, a dopiero później skalować rozwiązanie. To podejście dobrze pasuje do MŚP, które nie mają zasobów globalnych korporacji, ale mogą stopniowo budować kompetencje i przewagę.

Stawka jest większa niż pojedyncza firma

Najmocniejsza teza Piotrowskiego dotyczy wpływu AI na całą gospodarkę. Jego zdaniem, jeśli każdy dobrze dobrany use case przyniesie choćby kilka procent poprawy produktywności na stanowisku pracy, a takie podejście upowszechni się wśród MŚP, efekt może być odczuwalny na poziomie całego PKB.

AI nie jest już tematem dla działu IT. To kwestia przywództwa, produktywności, kosztów, infrastruktury, procesów i konkurencyjności gospodarki.

Dla polskich firm najważniejsze pytanie nie brzmi więc, czy wdrażać AI. Brzmi raczej: czy będą potrafiły robić to wystarczająco konsekwentnie, praktycznie i szybko, zanim przewagę zbudują ci, którzy szybciej nauczą się pracować z nową technologią.