Sztuczna inteligencja w strategii inwestycyjnej. Ewolucja zamiast rewolucji [FELIETON]

Nasze podejście do AI jest ewolucyjne. Nie narzucamy scentralizowanych rozwiązań. Skupiamy się na edukacji, identyfikacji rzeczywistych przypadków użycia i budowaniu kultury otwartej na eksperymenty. Przy czym nie traktujemy AI jako ciekawostki technologicznej, ale realne wsparcie w ich codziennej pracy. Cytując często powtarzane dziś zdanie: „ludzie, którzy potrafią korzystać z AI, zastąpią tych, którzy nie potrafią”.

Zrezygnowaliśmy natomiast z koncepcji zamkniętego „AI playbooka”, bo tempo zmian w tym obszarze jest zbyt szybkie. Modele AI cały czas ewoluują, pojawiają się nowe funkcje i zastosowania. Zamiast tego tworzymy więc dynamiczną bibliotekę przypadków użycia, stale aktualizowaną w odpowiedzi na konkretne potrzeby poszczególnych zespołów. Dodajemy nowe narzędzia i zastępujemy dotychczasowe, dzięki temu nie stawiamy na jeden czy dwa ekosystemy, lecz składamy nasz workflow z wielu różnych zamienialnych klocków.

AI w operacjach, analizach i spółkach portfelowych

W praktyce AI wykorzystujemy przede wszystkim jako narzędzie wspierające działania operacyjne i analizy – nie jako „magiczne” rozwiązanie do budowania strategii w biznesie. Dzięki AI szybciej analizujemy dane nieustrukturyzowane, przetwarzamy dokumenty, przygotowujemy materiały na komitety inwestycyjne i prowadzimy pogłębiony research rynkowy. Zgodnie z naszymi wewnętrznymi danymi, przygotowanie bieżących materiałów o potencjalnych okazjach inwestycyjnych skróciło się średnio o 40–60 proc.

AI ułatwia też pracę z dokumentacją klientów. Dla przykładu, w jednej ze spółek portfelowych zautomatyzowaliśmy przetwarzanie 20-stronicowych ofert – AI samodzielnie identyfikuje tam istotne parametry techniczne i uzupełnia wewnętrzne formularze wyceny. To realna oszczędność czasu i zasobów, co umożliwia skupienie się na innych, kluczowych, strategicznych działaniach.

Coraz większą rolę w spółkach odgrywają również tzw. „programiści obywatelscy” – osoby bez formalnego wykształcenia technicznego, ale takie, które dzięki narzędziom no-code i AI tworzą automatyzacje usprawniające codzienną pracę całych działów w firmach. To krok w stronę demokratyzacji technologii i odciążenia działów IT.

W naszych spółkach portfelowych rozwijamy model „AI ewangelistów” – osób pełniących rolę mentorów, doradców i liderów zmian w tym obszarze. Dzięki ich zaangażowaniu AI przestaje być rozwiązaniem narzuconym z góry, a staje się oddolnym, a przez to czysto praktycznym wsparciem, dopasowanym do specyfiki danego zespołu czy procesu.

Kultura organizacyjna, bezpieczeństwo i przyszłość wdrożeń

Sukces wdrożenia AI zależy przede wszystkim od kultury organizacyjnej. Tam, gdzie istnieje przestrzeń do testowania i eksperymentowania w bezpiecznym, kontrolowanym środowisku, tam AI przynosi największe korzyści. Równocześnie szacuje się, że globalne zużycie energii związane z AI może wzrosnąć ponad dwukrotnie do 2030 roku, a same modele mogą generować nowe luki bezpieczeństwa, szczególnie w przypadku systemów zdolnych do modyfikowania własnej architektury.

Wewnętrzne polityki jasno określają, jakie dane mogą być przetwarzane przez narzędzia AI. W ten sposób chronimy wrażliwe informacje, nie rezygnując z potencjału technologii. Przyjmujemy zasadę: najpierw test na małą skalę, dopiero później szersze wdrożenie. Takie podejście minimalizuje ryzyko błędów, niepotrzebnej frustracji zespołu i nieefektywnego wykorzystania zasobów.

Jako fundusz nie inwestujemy w masowe, ogólnikowe szkolenia, które szybko tracą na aktualności. Zamiast tego rozwijamy wewnętrznych specjalistów, którzy rozumieją zarówno technologię, jak i procesy operacyjne, i potrafią doradzić zespołom, jak automatyzować codzienne zadania.

Z szerszej perspektywy, AI przypomina dziś etap rozwoju, przez który przechodziły niegdyś systemy ERP. Wdrożenie ERP to obecnie standard – wkrótce podobnie będzie z AI. Stanie się ona integralną częścią infrastruktury cyfrowej każdej nowoczesnej firmy, nie tylko w branży technologicznej, ale również w sektorach tradycyjnych: produkcji, usługach, administracji. Jak pokazuje raport World Economic Forum, aż 86 proc. pracodawców oczekuje, że AI i technologie informacyjne przekształcą ich działalność do 2030 roku.

Widzimy tu ważną rolę funduszy inwestycyjnych. Nie chodzi o to, by narzucać rozwiązania, lecz by wspierać procesy adaptacji, dzielić się sprawdzonymi praktykami i towarzyszyć firmom w ich transformacji – zawsze w kontekście ich realnych potrzeb i gotowości organizacyjnej. Szacunki mówią, że nawet 50 proc. stanowisk typu entry-level white collar może zostać zautomatyzowanych lub zredefiniowanych do końca tej dekady.

AI w biznesie nie jest celem samym w sobie – to narzędzie, które nabiera wartości dopiero wtedy, gdy jest zakorzenione w realnych potrzebach biznesu i osadzone w dojrzałej kulturze organizacyjnej. Wdrożenie sztucznej inteligencji nie polega na „technologicznym skoku”, ale na systematycznym budowaniu przewagi konkurencyjnej poprzez mądre wykorzystanie danych, kompetencji i gotowości do zmiany. Te organizacje, które zrozumieją to podejście dziś, jutro będą kształtować standardy rynku.