AI Transformation

Jak AI zmienia sposób działania zespołów delivery

Wdrażanie AI do procesów firmowych ujawnia ukryte i dotychczas nierozwiązane problemy wewnątrz organizacji. Najczęściej są to nieprzygotowane dane, przeciążone zespoły delivery, niejasno zdefiniowany ownership lub rozbieżne oczekiwania pomiędzy biznesem a IT.

Po początkowym entuzjazmie związanym z AI wiele firm mierzy się dziś z bardziej praktycznymi pytaniami. Nie o to, jak szybko stworzyć projekt pilotażowy, lecz o to, jak włączyć inteligentne systemy do codziennego funkcjonowania organizacji. Jak połączyć je z istniejącymi procesami, danymi i modelem delivery, aby projekt nie tracił tempa wraz ze wzrostem skali i złożoności.

Od pilotaży do rzeczywistej produkcji

Jeszcze kilka lat temu większość inicjatyw AI funkcjonowała niezależnie od codziennej działalności firmy. Powstawały projekty pilotażowe, rozwiązania typu proof of concept lub odizolowane eksperymenty oparte na ograniczonych zbiorach danych. Sama technologia była często głównym tematem projektu.

Dziś jesteśmy już o krok dalej — AI staje się naturalnym elementem codziennego funkcjonowania organizacji. Wkracza do: 

• systemów ERP,
• raportowania,
• procesów supply chain,
• customer workflows, 
• wewnętrznego knowledge management,
• operacyjnego podejmowania decyzji.

Właśnie w tym momencie zaczyna być widoczna różnica między efektowną demonstracją technologii a systemem, który sprawdza się w rzeczywistym środowisku produkcyjnym. Firm nie spowalnia sama AI. Spowalnia je rzeczywistość operacyjna, która ją otacza.

Gdzie projekty napotykają niedobór doświadczonych specjalistów

Typowy scenariusz nie wygląda dramatycznie: pilotaż działa, biznes oczekuje rolloutu. Problem polega na tym, że wewnętrzny zespół równocześnie realizuje kilka innych priorytetów, dane nie są przygotowane w wymaganej jakości, a governance powstaje dopiero w trakcie realizacji. Do projektu dołącza również wielu dostawców, z których każdy odpowiada jedynie za część delivery.

Projekt zwykle nie zatrzymuje się od razu. Stopniowo jednak traci tempo. Z każdą kolejną zależnością, akceptacją czy koordynacją pomiędzy biznesem a IT.

Właśnie na tym etapie wiele organizacji uświadamia sobie, że AI nie jest odrębną warstwą ponad organizacją. Staje się częścią codziennej działalności, procesu decyzyjnego i delivery. Dlatego musi działać w oparciu o rzeczywiste dane, procesy i istniejący model delivery.

Jak zmieniają się wymagania wobec delivery

W środowisku technologicznym często mówi się o modelach, platformach czy automatyzacji. Znacznie rzadziej mówi się o tym, co zmienia się w momencie, gdy AI ma działać w codziennym funkcjonowaniu organizacji. Gdy zostaje połączona z ERP, raportowaniem czy danymi operacyjnymi, pojawiają się zupełnie nowe wymagania: 

• stabilność,

• bezpieczeństwo,

• ownership,

• akość danych,

• współpraca między zespołami.

Jeżeli AI nie pracuje na rzeczywistych danych i nie stanowi części codziennej działalności firmy, pozostaje jedynie prototypem.

Dlatego firmy zmieniają również sposób patrzenia na zespoły delivery. Nie wystarczy już dysponować pojedynczymi specjalistami ani szybko obsadzić konkretnej roli. Coraz większego znaczenia nabiera zdolność utrzymania delivery w ruchu również podczas rolloutów, zmian priorytetów czy rosnącej złożoności operacyjnej.

Rzeczywistość? Wewnętrzny hiring nie nadąża

Wraz ze wzrostem złożoności projektów zmieniają się również oczekiwania wobec zespołów technologicznych. Jeszcze kilka lat temu często wystarczało obsadzenie konkretnej pozycji lub zatrudnienie doświadczonego specjalisty. Dziś znacznie większe znaczenie mają szybkość wdrożenia, doświadczenie z rolloutów oraz zdolność do stabilizacji delivery w kluczowych fazach projektu.

Wewnętrzny hiring często nie nadąża za tempem tych zmian. Rekrutacja doświadczonych ekspertów może trwać miesiącami, podczas gdy rollout przebiega zgodnie z ustalonym harmonogramem. Zespoły delivery znajdują się pod presją jeszcze przed rozpoczęciem wdrożenia, a każde kolejne opóźnienie zwiększa operacyjny friction w całym projekcie. 

Samo dostarczenie specjalistów zwykle nie wystarcza

Sposób, w jaki firmy korzystają z zewnętrznych kompetencji, wyraźnie się zmienia. Sam sourcing przestaje być głównym kryterium. Znacznie ważniejsza staje się zdolność szybkiego włączenia odpowiedniej ekspertyzy do środowiska, które już funkcjonuje pod presją rolloutów, zmieniających się priorytetów i rosnącej złożoności operacyjnej.

Firmy oczekują partnera, który potrafi:

• zintegrować zespoły wewnętrzne i zewnętrzne,

• rozumieć realia delivery projektu,

• ograniczyć vendor chaos, 

• ustabilizować delivery w momencie, gdy projekt zaczyna tracić tempo.

To właśnie tutaj zaciera się granica pomiędzy klasycznym body leasingiem a rzeczywistym wsparciem delivery. Firmy nie szukają już kolejnej warstwy komunikacyjnej ani rozbudowanego consultingu. Poszukują partnera, który rozumie operacyjne realia projektu i potrafi szybko dostarczyć właściwe kompetencje dokładnie tam, gdzie pojawia się największa presja.

Decydującym czynnikiem nie jest już wyłącznie szybkość dostarczenia specjalistów, ale także doświadczenie z rzeczywistych rolloutów, zdolność szybkiego wdrożenia oraz umiejętność działania w środowisku, w którym biznes, IT i delivery muszą współpracować pod dużą presją czasu.

Pomagamy firmom utrzymać delivery w ruchu

W CoolPeople pomagamy organizacjom wzmacniać zespoły technologiczne wtedy, gdy projekt wymaga kompetencji, których nie posiada zespół wewnętrzny, lub gdy konieczne jest szybkie przeprowadzenie kolejnego etapu delivery, rolloutu czy transformacji technologicznej.

Dlatego oferujemy różne modele współpracy — od body leasingu i labour lease, przez RPO, aż po budowę dedykowanych zespołów delivery dla wybranych części projektu.

Tak samo podchodzimy do projektów z obszaru AI i Data. Nie postrzegamy ich wyłącznie jako pojedynczych ról ani odizolowanej technologii. Kluczowe jest dla nas połączenie danych, modeli i rzeczywistego środowiska operacyjnego organizacji.

Dlatego współpracujemy ze specjalistami z obszarów:

• data engineering,

• analityka,

• machine learning,

• cloud delivery,

• architektura,

• governance,

• integracja z istniejącymi systemami,

• oraz innych specjalizacji IT.

Potrzebujesz rozbudować zespół delivery, uzupełnić doświadczone kompetencje lub przenieść projekt AI i data z fazy pilotażowej do rzeczywistej produkcji? Zaangażujemy specjalistów posiadających doświadczenie w rolloutach, wdrożeniach produkcyjnych oraz delivery realizowanym w środowisku dużych projektów technologicznych.