AI Center of Excellence: jak skalować AI z korzyścią dla biznesu? 

Ponad 40% projektów z agentami AI może zostać zamkniętych do 2027 roku z powodu rosnących kosztów i niejasnej wartości biznesowej ¹. Jak więc skalować AI skutecznie? W artykule pokazujemy, jak AI Center of Excellence w Sii Polska łączy sprawdzone rozwiązania, kompetencje i governance. Przeczytaj i dowiedz się, jak przejść od etapu eksperymentów do skalowania AI. 

To pokazuje, że samo uruchamianie kolejnych inicjatyw AI nie wystarczy. Trzeba wybrać rozwiązania, które przynoszą wartość, zweryfikować je w praktyce i wykorzystać zdobyte doświadczenia w całej organizacji. Inaczej nawet udane wdrożenia pozostaną pojedynczymi przypadkami. 

Odpowiedzią Sii Polska na to wyzwanie jest AI Center of Excellence (AI CoE), które wykorzystuje doświadczenia z różnych projektów i obszarów delivery do rozwijania rozwiązań, kompetencji i standardów stosowanych w kolejnych wdrożeniach. 

W poprzednich artykułach pokazaliśmy, jak AI-Native Delivery Framework, AI-native SDLC i AI governance wspierają skuteczne i bezpieczne wykorzystanie AI w delivery. Zespół AI CoE łączy te elementy w model, który rozwija się wraz z doświadczeniami z kolejnych projektów. 

Wspólne podejście do skalowania AI 

Sii Polska proponuje konkretne rozwiązania i sposób wykorzystania AI, które są dobierane do celu biznesowego, środowiska technologicznego, dostępnych danych i poziomu ryzyka. AI CoE pomaga również określać, jakich kompetencji potrzebują zespoły, gdzie potrzebne są wspólne standardy oraz jakie zasady bezpieczeństwa i kontroli powinny towarzyszyć wykorzystaniu AI. 

Podejście AI CoE w Sii Polska opiera się więc na trzech elementach: sprawdzonych rozwiązaniach, specjalistach przygotowanych do pracy z AI oraz wspólnych zasadach jego bezpiecznego i odpowiedzialnego wykorzystania. 

Sprawdzone rozwiązania skracają drogę do wdrożenia 

Nie każde rozwiązanie wypracowane w projekcie powinno od razu stać się standardem. AI CoE ocenia, czy sprawdza się ono również w innych zastosowaniach, czy można je bezpiecznie integrować z różnymi środowiskami oraz czy jego efekty można mierzyć.  

W ten sposób Sii Polska buduje m.in. wzorce architektoniczne, moduły do powtarzalnych zadań oraz pakiety kontekstowe dostarczające modelom wiedzę potrzebną do pracy. Część z nich może z czasem rozwinąć się w samodzielne produkty. Przykładem jest AI Buddy, który pomaga uporządkować rozproszoną dokumentację i wymagania projektu oraz udostępnić potrzebny kontekst zespołom pracującym nad rozwojem i testowaniem systemu. 

Dla klienta oznacza to krótszą drogę od potrzeby do rozwiązania: zespół może wykorzystać odpowiednie, wcześniej zweryfikowane elementy, zamiast poświęcać czas na ponowne rozwiązywanie problemów, które zostały już dobrze rozpoznane. 

Skalowanie AI wymaga przygotowanych ludzi 

Skuteczne wykorzystanie AI zależy również od kompetencji osób, które pracują z technologią i odpowiadają za jakość jej wyników. 

Eksperci Sii są przygotowani do skutecznego i bezpiecznego wykorzystania AI w środowisku klienta. Łączą kompetencje dopasowane do swojej roli ze znajomością specyfiki projektu, a ich rozwój wspiera AI Center of Excellence Sii, wykorzystując najnowsze praktyki i doświadczenia projektowe. 

Przed rozpoczęciem projektu poznają również środowisko klienta: narzędzia, sposób pracy, mechanizmy kontroli jakości i wymagania governance. 

Wspólne podstawy AI → kompetencje dla roli → przygotowanie do projektu klienta 

Bezpieczeństwo i kontrola wbudowane w proces 

Skalowanie AI wymaga jasnych odpowiedzi na podstawowe pytania: jakie dane można wykorzystać, jak sprawdzać wyniki modelu i kto odpowiada za ich weryfikację. 

Dlatego governance jest integralną częścią AI CoE. Wspólne zasady obejmują bezpieczeństwo danych, testowanie, kontrolę jakości, weryfikację wyników przez człowieka oraz kryteria dopuszczenia rozwiązań do użycia. Uwzględniają też wymagania AI Act, RODO, NIS2 oraz norm ISO 27001 i ISO 27018. Dzięki temu zespoły nie muszą definiować zasad od nowa, a klient zachowuje kontrolę nad wykorzystaniem AI w swoim środowisku. 

Co zyskuje klient? 

Połączenie gotowych rozwiązań, przygotowanych specjalistów i wspólnych zasad przekłada się na konkretne korzyści: 

• szybsze przejście od potrzeby do wdrożenia – dzięki wykorzystaniu zweryfikowanych rozwiązań i praktyk, 
• powtarzalną jakość – dzięki wspólnym standardom, testom i weryfikacji wyników przez człowieka, 
• sprawniejsze przejmowanie systemów – AI wspiera analizę kodu, dokumentacji i wymagań potrzebnych podczas transferu wiedzy, 
• lepiej przygotowane zespoły – z kompetencjami dopasowanymi do roli i środowiska klienta, 
• większą kontrolę nad wykorzystaniem AI – dzięki jasno określonym zasadom dotyczącym modeli, danych i kodu. 

“Jednym z największych wyzwań przy skalowaniu AI w dużej organizacji jest różny poziom dojrzałości zespołów – zarówno pod względem kompetencji, jak i sposobu wykorzystania AI oraz jakości stosowanych rozwiązań. AI CoE pozwala wykorzystać doświadczenia z wielu projektów, aby systematycznie podnosić ten poziom w całej organizacji” – mówi Sebastian Cięszczyk, AI Center of Excellence Lead w Sii Polska. 

Od eksperymentu do skali 

AI CoE przenosi sprawdzone rozwiązania, wiedzę i standardy między projektami, dzięki czemu zespoły nie zaczynają od zera. Klienci mogą skalować AI szybciej, z większą przewidywalnością i kontrolą. 

Chcesz sprawdzić, jak skalować AI w swojej organizacji? Skontaktuj się z ekspertami Sii Polska. 

¹ Źródło: Gartner, „Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027”