Od Agile do AI: dlaczego organizacje wciąż powtarzają ten sam błąd

Ruszyła maszyna, już nikt jej nie zatrzyma…

Obserwując obecną rzeczywistość w branży, mam silne poczucie déjà vu. I chociaż kontekst i skala są inne, zachowania organizacji są bardzo podobne. Kiedy rozpoczynałam pracę w IT, czyli w 2015 roku, niemal każda firma była lub pretendowała do bycia zwinną organizacją, a słowo agile było odmieniane przez wszystkie przypadki. Dziś w ten sam sposób odmieniamy AI.

2016

A sytuacja, której byłam świadkiem w 2016 roku z dużym prawdopodobieństwem wydarzała się często.

Zarząd firmy właśnie wrócił z konferencji o nowoczesnych metodach zarządzania, podczas której sporo prelekcji dotyczyło frameworku Scrum oraz metody Kanban. Tydzień później dziewczyna z HR-u wysłała zaproszenia do pracowników na spotkanie „Kick-off transformacji agile’owej”, a 3 tygodnie później siedzieliśmy razem z szefami w salce konferencyjnej, wysłuchując zewnętrznego konsultanta agile, planując transformację firmy niczym misję na Marsa.

W swojej naiwności, jako ciągle świeży pracownik, siedziałam tam i myślałam: „Przecież to nie może być takie trudne, ta cała transformacja, chyba przesadzają – planujemy i robimy, co za problem?”.

Pod koniec spotkania pojawiła się w mojej głowie jeszcze jedna myśl:

A jaki problem chcemy tym rozwiązać?

Podniosłam rękę i zapytałam. Cisza… głucha cisza, którą słyszysz tylko wtedy, gdy pytasz o coś, o czym wszyscy zapomnieli pomyśleć…

Po chwili konsultant powiedział:

Trzeba iść z duchem czasu, bo albo się rozwijamy, albo zwijamy – takie są trendy w nowoczesnych organizacjach.

Na szczęście, na kolejnym spotkaniu odpowiedzieliśmy sobie na pytanie, dlaczego chcemy podjąć trud transformacji:

• krótsze cykle dostarczania,
• feedback od użytkowników,
• weryfikacja potencjału na szybkim etapie, tak, by oszczędzić na rozwijaniu funkcjonalności, których używałoby 5% użytkowników…

Ta pierwsza w moim życiu transformacja bardzo szybko wyleczyła mnie z myślenia „co w tym trudnego”. Już przy pierwszych zadaniach okazało się, że bardzo wiele trudnego, gdyż niemal każdy pracownik miał inne wyobrażenie, jak będzie wyglądać nowy sposób pracy.

Część osób w ogóle nie chciała brać w tym wszystkim udziału, a kilkoro aktywnie agitowało za tym, by zabić tę inicjatywę przy pierwszej okazji. Ostatecznie ta transformacja zakończyła się sukcesem – ludzie w firmie (ci, którzy w niej zostali, bo kilka osób nigdy nie zaakceptowało zmian i odeszło) zaczęli działać inaczej, dostrzegli plusy częstszych spotkań z użytkownikami i rozmów na retrospektywie o tym, jak możemy poprawić sposób naszej pracy, nasze procesy.

Ale w ciągu ostatnich 10 lat widziałam również totalnie bezsensowne transformacje, np. w mocno regulowanych środowiskach próbowano wdrażać Scruma by the book… do projektów (nie produktów)… to zawsze kończyło się jakąś karykaturą, w której nikt już nie wiedział, jaki jest sposób pracy… Ale przecież agile był wtedy taki nowoczesny.

2026

Minęło 10 lat, a dziś mamy nowy hype – AI wyskakuje z lodówki każdego dnia, a firmy się zastanawiają, które narzędzie będzie dla nich najlepsze. Znowu siedzimy w salach konferencyjnych i debatujemy nad tym, jak wdrożyć „nowoczesne”, skupiając się na technologii zamiast na ludziach.

A to właśnie ludzie decydują o sukcesie transformacji. Zdaję sobie sprawę, że zwinność i AI to całkiem inna skala i zgadzam się, że w AI w odniesieniu do zwinności jest jak mrówka do słonia, ale nie sądzę, bym kiedykolwiek zgodziła się z tym, że wdrożenie nowej technologii „naprawi” chorą kulturę organizacyjną i brak jakichkolwiek standardów procesowych.

Ostatecznie, zanim zaczniemy wdrażać rozwiązania sztucznej inteligencji, musimy najpierw uporządkować procesy i przekonać ludzi, że warto to zrobić.

Jeśli tak się nie stanie, to znów „rozbijemy się” o ludzkie zachowania i bałagan komunikacyjny. Jeśli nie przemyślimy, co i jak chcemy usprawnić, to wszelkie działania będą „parą w gwizdek”. Pisząc te słowa, mam świadomość, że być może jest to już ostatnia transformacja, w której ludzkie podejście do zmiany będzie miało decydujące znaczenie, bo już niedługo (w wielu miejscach) człowieka po prostu nie będzie, ale właśnie to sprawia, że opór i strach są jeszcze większe wśród pracowników.

Gdzie kiedyś było „Agile” – teraz jest „AI”

Agile to zmiana mentalna, metody pracy zespołu, zbiór praktyk, sposób organizowania współpracy. AI to technologia, która zmienia fundamenty gospodarki, redefiniuje zawody i prawdopodobnie przepisze zasady konkurencji w każdej branży na kolejne dekady.

Skala, potencjał i konsekwencje są nieporównywalne.

Ale jest jedna rzecz, która w każdej transformacji – bez względu na jej skalę, narzędzie i epokę – pozostaje dokładnie taka sama. To ludzie i procesy. Ostatecznie to oni decydują, czy cokolwiek naprawdę się zmienia; organizacja to dla mnie zawsze (w pierwszej kolejności) ludzie z ich nawykami, lękami i interesami – oraz procesy, które te nawyki przez lata utrwalały.

Dlatego gdy patrzę na to, jak organizacje wchodzą w transformację AI, widzę stary, znajomy schemat. Nie identyczny, ale bardzo podobny mechanizm. Zanim znowu zapłacimy za naukę własnymi budżetami i błędami, warto się zastanowić.

Agile naprawdę działa – gdy organizacja wie, dlaczego je wdraża i jakie problemy chce dzięki temu rozwiązać. Teraz dostrzegam, że dokładnie ten sam mechanizm uruchamia się wokół sztucznej inteligencji: FOMO jako strategia, buzzword jako wizja, zatwierdzony budżet, cel – kiedyś ustalimy…

Transformacja bez pytania „po co?” to nie transformacja – to po prostu drogi chaos z lepszym PR-em.

Po latach pracy z organizacjami w trakcie transformacji nauczyłam się jednej rzeczy.

Rzadko chodzi o narzędzia czy technologie – problemem są złe pytania na starcie.

Jest jedno złe pytanie startowe, od którego organizacje często zaczynają, a które niszczy niemal każdą transformację:

Jak to wdrożyć?”

Zamiast jedynego słusznego:

Po co to właściwie wdrożyć?”

To nie jest filozofia. To jest najbardziej praktyczna rzecz, którą możesz zrobić przed podpisaniem jakiegokolwiek kontraktu z dostawcą AI.

Co konkretnie ma się zmienić – i dla kogo?

Nie mów „chcemy być bardziej efektywni”, „chcemy wykorzystać potencjał AI”. W kontekście zmiany, którą chcemy uzyskać, to za mało. Tutaj trzeba konkretów.

Czas obsługi zgłoszenia klienta z 48h do 4h? Redukcja błędów w procesie ofertowania o 30%? Odciążenie team leaderów od raportowania, żeby mieli czas na inne zadania?

Jeśli nie potrafisz dokończyć zdania „Transformacja się udała, bo…” czymś mierzalnym – nie zaczynaj transformacji AI (ani żadnej innej).

W Agile widywałam sytuację: firmy wdrażały sprinty, Daily, tablice Kanban tylko po to, by po roku odkryć, że wszyscy wracali do starych schematów, a dla klienta nic się nie zmieniło…

Z AI będzie tak samo – jeśli pozwolimy, żeby celem było „wdrożenie AI”.

Kto w tej organizacji straci?

To pytanie, którego nikt nie chce zadawać na kick-offie, bo zbyt mocno psuje atmosferę, ale też decyduje o tym, czy transformacja się uda.

Każda prawdziwa zmiana ma wewnątrz organizacji swoich przegranych. Kogoś, kto traci kontrolę, kogoś, kto traci ekspertyzę, bo dotychczas był jedyną osobą, która „umiała to robić”, kogoś, kto traci stanowisko, wpływ, budżet.

W transformacjach Agile tym przegranym był często middle management. Scrum z definicji spłaszcza struktury, oddaje decyzyjność zespołom. Dla firm, które tego nie przepracowały – Agile stał się zagrożeniem, nie narzędziem i był sabotowany od samego początku. Cicho, elegancko, ale zazwyczaj bardzo skutecznie.

Z AI historia będzie analogiczna. Jeśli AI automatyzuje pracę analityków – analitycy będą opierać się wdrożeniu, niekoniecznie jawnie, ale przez „techniczne problemy”, „brak danych”, „kwestie bezpieczeństwa”, które nagle wymagają sześciu miesięcy wyjaśnień.

Nie dlatego, że analitycy są źli. Dlatego że są ludźmi.

Organizacje, które to rozumieją, rozmawiają o tym wprost, projektują zmianę razem z tymi, których ona dotknie. Reszta odkrywa dopiero po roku, że projekt transformacji „leży” bez wyraźnego powodu.

Po czym poznamy, że się udało — i kiedy to sprawdzimy?

Mój ulubiony test rzeczywistości.

Zadaję go zawsze na pierwszym warsztacie. Proszę, żeby każda osoba w sali dokończyła zdanie: „Za dwanaście miesięcy wiemy, że transformacja się udała, jeśli…”.

I zapisuję odpowiedzi.

Potem zestawiam je razem.

Jeśli mam pięć osób w sali i pięć zupełnie różnych odpowiedzi – mam gotową diagnozę. Ta organizacja nie ma jednej transformacji. Ma pięć równoległych wyobrażeń o tym, czym ta transformacja jest. I każda z tych osób będzie ją oceniać według własnego klucza.

To nie jest problem techniczny. To jest problem przywództwa.

I żaden dostawca AI, żaden system, żaden model językowy tego nie naprawi.

Agile

Nasi eksperci przeprowadzą zwinną transformację Twojej organizacji, co pozwoli Ci na szybsze wprowadzanie produktów na rynek i przyspieszy realizację projektów.

Oferta Agile

Trzy pytania. Brzmi prosto

W praktyce – są najtrudniejszą częścią całego procesu. Bo wymagają odwagi, żeby powiedzieć: „Nie wiemy jeszcze. Musimy to najpierw przepracować”.

A to znacznie trudniejsze niż podpisanie kontraktu i ogłoszenie transformacji na LinkedIn.

Paradoks polega na tym, że organizacje, które zadają te pytania, często startują wolniej. Ale dochodzą dalej.

Te, które je omijają – startują z fanfarami.

I po roku znowu siedzą w tej samej sali konferencyjnej. Z nowym buzzwordem. I tym samym problemem.

Żeby było jasne – nie jestem tu po to, żeby straszyć.

A jednak można

Kilka miesięcy temu rozmawiałam z menedżerem odpowiedzialnym za operacje z firmy produkcyjnej – średniej wielkości, kilkaset osób, nic spektakularnego.

Powiedzieli mi, że wdrożyli AI.

Zapytałam: „Co wdrożyliście?”.

Odpowiedź była zaskakująco skromna: jeden model, jeden proces, jeden zespół.

Mieli problem z reklamacjami. Czas rozpatrywania – za długi. Klienci sfrustrowani. Handlowcy tracili czas na eskalacje, zamiast na sprzedaż. Zdefiniowali problem. Zmierzyli go. Wiedzieli, że średni czas odpowiedzi to 9 dni i że akceptowalny to 3 dni.

Potem – i tylko potem – zaczęli szukać narzędzia.

Wdrożyli model, który kategoryzuje zgłoszenia i sugeruje odpowiedź wstępną. Bez wielomiesięcznego projektu transformacyjnego. Bez zewnętrznej firmy konsultingowej za pół miliona. Bez konferencji ogłoszeniowej.

Po trzech miesiącach: czas odpowiedzi – cztery dni. Nie trzy, ale prawie. I wiedzieli dokładnie, gdzie leży reszta problemu – bo mierzyli.

To nie jest historia o AI. To jest historia o tym, że ktoś zadał właściwe pytania, zanim cokolwiek kupił.

Żadnego FOMO. Żadnego „konkurencja to ma, więc my też musimy”.

Był problem. Był cel. Było narzędzie dobrane do celu.

W tym porządku.

I właśnie to jest różnica – nie między firmami, które mają AI, i tymi, które jej nie mają. Między firmami, które wiedzą, po co ją mają – i tymi, które mają ją po to, żeby móc powiedzieć, że mają.

Pierwsza grupa za rok będzie miała dane, wnioski i kolejny problem do rozwiązania.

Druga będzie szukać nowego buzzwordu.

Co zrobić zanim podpiszesz kontrakt?

• Napisz problem w jednym zdaniu. Nie wizję. Nie cel transformacji. Problem. Konkretny, bolesny, kosztujący czas albo pieniądze. Jeśli nie możesz go zmieścić w jednym zdaniu – nie jesteś jeszcze gotowy na wdrożenie. Jesteś gotowy na warsztat.
• Zmierz, gdzie jesteś teraz. Tak, by za rok móc określić bez żadnych wątpliwości: „zmieniło się” albo „nie zmieniło się”. Bez punktu startowego każdy wynik będzie można zinterpretować jako sukces. A to najkrótsza droga do samookłamywania się i naciągania metryk pod rzeczywistość.
• Znajdź osobę, która straci i porozmawiaj z nią jako pierwszą. Nie żeby ją przekonać, ale żeby zrozumieć, co widzą, czego Ty nie widzisz. Często to oni mają najlepszą wiedzę o tym, gdzie proces naprawdę szwankuje.
• Zaplanuj moment weryfikacji. Nie „zobaczymy za rok”. Konkretna data, konkretne pytanie, konkretna osoba odpowiedzialna za ocenę. Transformacje bez zaplanowanego punktu kontrolnego żyją wiecznie, bo nikt formalnie nie może powiedzieć, że się nie udały.

Magda podsumowuje

Moim zdaniem – najdroższa transformacja to nie ta, która kosztuje miliony, ale ta, po której wracasz do punktu wyjścia bogatszy o zmarnowany rok, wypalony zespół i głęboki sceptycyzm wobec wszystkiego, co przyjdzie po niej…

A coś zawsze przychodzi po niej.

Za kilka lat będziemy siedzieć w tych samych salach konferencyjnych i rozmawiać o kolejnym narzędziu, które „zmienia wszystko”.

I znowu będzie można zadać to samo pytanie.

„Po co nam to właściwie?”.

Pytanie jest zawsze to samo. Zmienia się tylko to, czy ktoś je zadaje.

Mariusz: ten sam film, dwa razy

Drodzy czytelnicy, zobaczyliście perspektywę transformacji oczami Magdy, współautorki tego artykułu. Przytoczę Wam pewną historię, w której byłem uczestnikiem. Raz jako ten, któremu kazano. Drugi raz jako ten, który patrzy, jak znowu się każe.

2015

Jestem analitykiem biznesowym na stażu. Wielka firma consultingowa – świadczymy usługi dla innych firm, sprzedając siebie jako wzór nowoczesności.

Pewnego dnia przychodzi manager spinający u nas projekty i mówi:

– Mariusz, od dziś jesteś Scrum Masterem.

– Ale po co? Co to znaczy? – zapytałem z zaskoczeniem.

– No wiesz, będziesz teraz prowadził Daily Huddle, żeby zespół się statusował.

– Ok, ale po co? – dopytywałem.

– Bo jesteśmy w transformacji Agile.

I tyle.

Nie dostałem celu. Nie dostałem problemu do rozwiązania. Nie dostałem nawet sensownego „po co”. Dostałem nową rolę i kalendarz spotkań do zarządzania. Edukację miałem ogarnąć sam, bez wsparcia organizacji. I tak oto zacząłem prowadzić spotkania, których sensu nie rozumiałem – dla zespołu, który rozumiał go jeszcze mniej.

Mija 10 lat, jest październik 2025

Mam już wiele lat doświadczenia – jestem seniorem: tworzę produkty, prowadzę transformacje Agile, a przez moje ręce przeszły projekty ML-owe, zanim jeszcze „AI” stało się słowem, którym każdy rzuca na ulicy. Wiem, jak to działa od środka.

Prowadzę transformację u jednego z gigantów produkcyjnych. Pewnego dnia przychodzi menadżer i mówi:

Mariusz, musimy wykorzystywać AI. Dostaliśmy KPI od zarządu.

Sprawdzam i spodziewam się metryk na optymalizację procesów, skrócenie czasów dostarczania, generalnie czegoś, co ma sens biznesowy.

Co widzę?

Procent użycia AI w pracy.

– Po co? Co się z tym wiąże?

– Bo tak każą.

Mam flashbacki.

Z tym menedżerem też jakoś nie złapaliśmy chemii.

To samo zdanie. Ta sama pusta odpowiedź. Te same błędy – dokładnie te same, co wcześniej przy Agile. Wdrażanie inicjatywy z pozycji siły. Zarządzanie czymś, czego nikt nie potrafi uzasadnić.

Artificial Intelligence

Dostarczamy rozwiązania AI dopasowane do Twojego biznesu, które zwiększają efektywność i podnoszą produktywność Twojego zespołu.

Oferta AI

Mariusz podsumowuje

Scrum był wtedy młotkiem dla każdego gwoździa. Dziś tym młotkiem jest AI – narzędzie, którego „każdy musi używać”. Problem w tym, że większość nie wie ani jak, ani po co. A efekt będzie ten sam: spadek wydajności i miliony przepalone na licencje, z których nikt nie korzysta świadomie.

Dlatego mówię wprost — nie z perspektywy konsultanta na slajdzie, ale kogoś, kto stał po obu stronach tego stołu: Nie pakujcie się w transformację bez jasnego celu.

Zacznijcie od rozmowy o tym:

• jaki problem chcecie rozwiązać,
• które procesy realnie da się usprawnić dzięki AI,
• jakimi danymi dysponujecie i jakiej są one jakości,
• jak chcecie zarządzić zmianą.

Ustawcie jasną wizję. Zróbcie zespoły pilotażowe. Zadbajcie o specjalistów, którzy przeprowadzą organizację przez tę zmianę za rękę, a nie tylko podrzucą narzędzie i znikną.

Human first. Nie narzędziówka.

***

Jeśli Twoja organizacja stoi przed decyzją o transformacji AI i chcesz mieć pewność, że zrobisz to dobrze, napisz do nas. W Sii pomagamy przejść przez ten proces.