10 lipca 2026 roku w Warszawie odbyła się konferencja „Nowe Media Biznesu 2026”, poświęcona komunikacji, strategii, transformacji cyfrowej oraz praktycznemu wykorzystaniu sztucznej inteligencji w biznesie.
Podczas wydarzenia prowadziłem blok dotyczący AI w praktyce biznesowej. Temat przedstawiłem z perspektywy analityka biznesowo-systemowego: nie jako prezentację kolejnego narzędzia, ale jako analizę miejsca sztucznej inteligencji w procesach, decyzjach i strukturze odpowiedzialności organizacji.
Nowe media, biznes i AI jako jeden system
Konferencja połączyła trzy uzupełniające się obszary.
Paweł Pastuszko przedstawił perspektywę strategii, nowych mediów i transformacji cyfrowej. Natalia Kleczko mówiła o komunikacji, narracji medialnej oraz konstruowaniu przekazu zrozumiałego dla odbiorcy. Mój blok obejmował wykorzystanie AI w analizie procesów, przetwarzaniu informacji, automatyzacji pracy i wspieraniu decyzji.
Takie zestawienie tematów dobrze pokazuje, że nowe media, technologie i biznes nie są już odrębnymi obszarami.
Komunikacja generuje dane. Dane stają się materiałem do analizy. Analiza wspiera podejmowanie decyzji, a decyzje wpływają na dalsze działania organizacji i sposób komunikacji z otoczeniem.
Sztuczna inteligencja może uczestniczyć w całym tym obiegu, ale jej skuteczność zależy od jakości procesu, danych oraz prawidłowego określenia celu.
AI powinna zaczynać się od potrzeby biznesowej
Jedną z głównych tez mojego wystąpienia było stwierdzenie, że wdrożenie narzędzia AI nie jest jeszcze transformacją cyfrową.
Organizacja może kupić dostęp do najbardziej zaawansowanego modelu, uruchomić chatbota albo podłączyć agenta do kilku systemów. Nadal jednak nie oznacza to, że rozwiązano jakikolwiek rzeczywisty problem.
Najpierw należy zrozumieć:
- jaki proces chcemy usprawnić,
- gdzie znajduje się jego rzeczywiste ograniczenie,
- jakich danych potrzebujemy,
- które działania może realizować AI,
- jakie decyzje powinny pozostać po stronie człowieka,
- w jaki sposób będziemy mierzyć jakość rezultatu.
Dopiero wtedy można dobrać odpowiednią technologię.
W przeciwnym razie AI może przyspieszyć pracę, ale niekoniecznie we właściwym kierunku.
Od asystenta AI do agentów wykonujących zadania
Podczas konferencji zwracałem również uwagę na zmianę sposobu wykorzystywania systemów AI.
Pierwsza fala popularności generatywnej sztucznej inteligencji koncentrowała się na chatbotach i generowaniu treści. Obecnie coraz większe znaczenie zyskują asystenci oraz agenci AI, którzy mogą korzystać z narzędzi, analizować stan procesu i wykonywać wieloetapowe zadania.
Zmiana ta zwiększa możliwości systemów, ale również poziom ryzyka.
Jeżeli AI jedynie przygotowuje propozycję wiadomości, człowiek może ją sprawdzić przed wysłaniem. Jeżeli agent samodzielnie wysyła wiadomość, zmienia dane albo uruchamia kolejne procesy, jego decyzja zaczyna wywoływać rzeczywiste skutki organizacyjne.
Dlatego wraz ze wzrostem autonomii powinny rozwijać się:
- zasady nadawania uprawnień,
- limity kosztów i operacji,
- rejestrowanie działań,
- mechanizmy kontroli jakości,
- punkty zatwierdzane przez człowieka,
- możliwość zatrzymania lub wycofania procesu.
Autonomia AI nie powinna być traktowana jako brak kontroli. Powinna oznaczać świadomie delegowany zakres odpowiedzialności.
Perspektywa analityka biznesowo-systemowego
Rozwój AI nie zmniejsza znaczenia analizy biznesowej i systemowej. W wielu projektach przesuwa wręcz ciężar pracy z samego wykonania w stronę poprawnego zdefiniowania problemu.
Systemy AI mogą coraz szybciej generować treści, kod, analizy i warianty rozwiązań. Nadal jednak ktoś musi:
- zdefiniować cel biznesowy,
- ustalić wymagania,
- zidentyfikować zależności między systemami,
- zaprojektować proces end-to-end,
- określić kryteria jakości,
- ocenić ryzyka,
- przyjąć odpowiedzialność za wdrożenie.
W tym miejscu rola analityka staje się szczególnie istotna. AI zwiększa możliwości wykonawcze systemów, ale nie usuwa potrzeby rozumienia organizacji jako całości.
Praktyczne doświadczenia z Project Venom
Część przedstawionych przeze mnie wniosków wynika z doświadczeń zdobytych podczas realizacji Project Venom — autorskiego projektu dotyczącego wykorzystania agentów AI w procesie tworzenia oprogramowania.
Projekt pozwolił mi przeanalizować, gdzie AI rzeczywiście zwiększa tempo pracy, a gdzie konieczne pozostają decyzje człowieka, kontrola architektury, testy, metryki i bramki jakości.
Najważniejszy wniosek z tego doświadczenia jest prosty:
AI może przyspieszyć proces wykonawczy, ale jakość nadal zależy od sposobu zaprojektowania całego systemu pracy.
Właśnie dlatego podczas konferencji mówiłem o AI nie jako o odrębnym narzędziu, lecz jako o komponencie procesu biznesowego i technologicznego.
Wnioski z konferencji Nowe Media Biznesu 2026
Konferencja pokazała, że komunikacja, nowe media, dane i sztuczna inteligencja coraz częściej tworzą jeden ekosystem.
AI może wspierać organizacje w analizie informacji, automatyzacji pracy, przygotowywaniu decyzji oraz obsłudze procesów. Nie zastępuje jednak strategii, odpowiedzialności i rozumienia kontekstu biznesowego.
Najważniejsze pytanie nie brzmi zatem:
„Czy firma wykorzystuje AI?”
Znacznie ważniejsze jest pytanie:
„Czy firma wie, dlaczego wykorzystuje AI, jaki proces chce poprawić i jak oceni wynik?”
Dziękuję Pawłowi Pastuszce i Natalii Kleczko za wspólne spotkanie, rozmowę i możliwość zestawienia trzech perspektyw: strategicznej, komunikacyjnej oraz technologiczno-analitycznej.
Konferencja była również dobrą okazją do pokazania, że praktyczna transformacja cyfrowa nie rozpoczyna się od wyboru narzędzia. Rozpoczyna się od poprawnego zrozumienia problemu, procesu i odpowiedzialności.
