Jakie procesy biznesowe należy zaprojektować na nowo dla sztucznej inteligencji? Praktyczny przewodnik

Chcesz zaprojektować na nowo lub zautomatyzować istniejące procesy biznesowe za pomocą sztucznej inteligencji. To mądy i logiczny pierwszy krok w transformacji sztucznej inteligencji. Ale istnieje krytyczne wymaganie, którego wiele organizacji dopiero zaczyna rozumieć.

Agentic AI przesunął możliwości sztucznej inteligencji poza prostą pomoc. Systemy Agentic AI mogą planować, podejmować decyzje, wykonywać wieloetapowe działania i ciągle uczyć się. Więc gdy integrujesz Agentic AI z Twoją organizacją, robisz coś więcej niż dodajesz tylko kolejne narzędzie technologiczne. Dodajesz nowego rodzaju współpracownika do Twojego zespołu.

Rzeczywiście, raport MIT Sloan z listopada 2025 roku The Emerging Agentic Enterprise wskazuje, że 76% globalnych menedżerów z 21 branż postrzega Agentic AI jako współpracownika, a nie tylko jako narzędzie.

To zmiana o dalekosiężnych konsekwencjach.

W organizacji, w której ludzie i sztuczna inteligencja pracują razem, nie ma sensu montować sztuczną inteligencję na nieefektywnych procesach biznesowych zaprojektowanych dekadami temu dla sekwencyjnej ludzkiej pracy.

Procesy dziedzictwa nagromadziły paraliżujące wąskie gardła, nadmierne przekazywanie i warstwy złożoności operacyjnej w czasie.

Wstawienie agentów sztucznej inteligencji do równania nie rozwiązuje tych problemów. To tylko przyspiesza nieefektywność i wprowadza poważne nowe ryzyka operacyjne i zarządcze.

Pytanie, które menedżerowie muszą rozważyć dzisiaj, brzmi: dlaczego budować transformacyjną sztuczną inteligencję na stare procesy zaprojektowane dla wczorajszego środowiska biznesowego?

Badanie IBM z 2026 roku wykazało, że organizacje, które najbardziej udane w wdrożeniu sztucznej inteligencji, to te, które agresywnie przemyślały i zaprojektowały na nowo przepływy pracy.

Raport McKinsey State of AI in 2025 mówi, że projektowanie na nowo przepływów pracy jest jednym z najsilniejszych czynników wpływających na znaczący wpływ biznesowy. Badania wykazały, że firmy o wysokich wynikach, które uzyskują znaczącą wartość z sztucznej inteligencji, są prawie trzykrotnie bardziej prawdopodobne niż ich koledzy, aby zaprojektować na nowo swoje przepływy pracy.

W tym artykule odkryjesz:

• Dlaczego procesy biznesowe dziedzictwa nie działają w organizacji napędzanej przez sztuczną inteligencję
• Ryzyka nakładania Agentic AI na stare procesy biznesowe
• Jak zidentyfikować procesy gotowe do zaprojektowania na nowo dla sztucznej inteligencji
• Pięć procesów biznesowych, które są najbardziej odpowiednimi kandydatami do zaprojektowania na nowo dla Agentic AI

Dlaczego procesy biznesowe dziedzictwa nie działają w organizacji napędzanej przez sztuczną inteligencję

Zacznijmy od porozumienia co do tego, co oznacza „procesy biznesowe”. Definiujemy procesy biznesowe jako operacyjne przepływy pracy, zatwierdzenia, decyzje, koordynację i interakcje systemowe, które napędzają sposób wykonywania pracy w całej firmie.

Procesy przed-sztuczną inteligencją były budowane na założeniach, które nie obowiązują już. Ludzie byli główną warstwą koordynacji. Systemy nie mogły koordynować w czasie rzeczywistym. Decyzje wymagały wielu eskalacji. I praca musiała przejść sekwencyjnie przez departamenty, co spowalniało jeszcze bardziej, gdy wiele funkcji zajmowało się procesem z własnej perspektywy.

Ludzie trzymali wszystko razem, łącząc i synchronizując każdą część procesu.

Z czasem organizacje dodały jeszcze więcej warstw zatwierdzeń, kolejkowania, mechanizmów routingu i powtarzających się kroków walidacji. Razem funkcjonowały jako sieć bezpieczeństwa, aby zarządzać ryzykiem i naturalnymi ograniczeniami ludzkimi.

Wszystkie te założenia upadają, gdy wprowadzasz Agentic AI do równania. Teraz warstwa koordynacji może przenieść się z ludzi na agenci w niektórych obszarach.

Inteligencja mieszka wnętrzu przepływu pracy. Agenci sztucznej inteligencji mogą analizować kontekst, podejmować decyzje, koordynować działania w systemach, wyzwalać odpowiedzi, adaptować się dynamicznie i uczyć się ciągle.

Dlatego procesy dziedzictwa, zaprojektowane dla wolniejszego, ludzkiego świata, okazują się być głównymi barierami dla skalowania sztucznej inteligencji, operacyjnej zwinności i transformacji przedsiębiorstwa.

Badania EY podkreślają, że prawdziwy zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję nie przyjdzie tylko z automatyki. Wymaga to, aby organizacje zaprojektowały na nowo procesy, modele operacyjne i role.

Menedżerowie, uważajcie: nowy problem „cicho” wkracza na krajobraz sztucznej inteligencji

Wiele organizacji „niezamierzenie” zaczęło przyjmować sztuczną inteligencję i funkcjonalność agenty, nie z powodu celowej strategii, ale dlatego, że dostawcy szybko wbudowują te potężne możliwości w istniejące oprogramowanie i narzędzia.

Jeśli nie wprowadzisz przemyślanych strategii, nowe ryzyka operacyjne, zgodności i zarządcze szybko pojawiają się.

Zatem zajmowanie się projektem przepływu pracy dla Agentic AI stało się wysokim priorytetem narzuconym organizacjom.

Ta analogia może pomóc. Wyobraź sobie, że kupiłeś nowy samochód sportowy zaprojektowany dla maksymalnej prędkości. Jeśli będziesz jeździł tym samochodem tylko po wijących się, zniszczonych drogach pełnych dziur, nie będziesz mógł doświadczyć jego prawdziwych możliwości. Nie ma to znaczenia, jak potężny jest silnik. Podstawowa infrastruktura ogranicza Twoją wydajność i zwiększa ryzyko. Jeśli będziesz prowadził samochód zbyt agresywnie, możesz spowodować poważne uszkodzenia.

To samo dotyczy Twojej firmy. Nakładanie zaawansowanej Agentic AI na stare procesy tworzy iluzję postępu, pozostawiając niebezpieczne słabości strukturalne nietknięte.

W przeciwieństwie do dziur i uszkodzonych dróg, stare procesy nie zawsze zwiastują się jako niebezpieczeństwo, co czyni je jeszcze bardziej niebezpiecznymi.

W pośpiechu, aby ruszyć z sztuczną inteligencją, menedżerowie często nie rozpoznają, w jaki sposób procesy, które „działały dobrze w przeszłości”, są poważnym ryzykiem dla transformacji sztucznej inteligencji – to znaczy, dopóki ukryte koszty, awarie operacyjne i problemy z zarządzaniem nie zaczną pojawiać się.

Ryzyka nakładania Agentic AI na stare procesy biznesowe

Jedną z głównych konsekwencji braku przemyślenia procesów jest to, że przyspieszasz nieefektywność.

Agentic AI sprawia, że złe lub stare przepływy pracy działają szybciej, nie naprawiając ich. To powoduje szybsze wąskie gardła, szybsze błędy i szybsze decyzje oparte na wadliwej logice.

Inne powszechne konsekwencje to:

• Niespójne wyniki w skali
• Naruszenia zgodności
• Powtarzające się prace porządkowe
• Zmęczenie pracowników rutynowymi zadaniami operacyjnymi

Pracownicy rozwijają zmęczenie sztuczną inteligencją, gdy ciągle muszą poprawiać, monitorować lub anulować chaotyczne dane wygenerowane przez sztuczną inteligencję. I zaufanie do sztucznej inteligencji maleje z czasem, co spowalnia przyjęcie.

To tylko inna wersja powtarzającego się ostrzeżenia, że jeśli nie ustawisz odpowiedniej podstawy dla sztucznej inteligencji, większe problemy, awarie i ryzyko zaczynają się.

Powszechne punkty awarii obejmują sylosy danych, niejasne własność decyzji między ludźmi a agentami, nadmierne warstwy zarządzania i przepływy pracy nadal budowane wokół starych ograniczeń ludzkich.

Pamiętaj, że sztuczna inteligencja po prostu wzmacnia istniejące procesy, niezależnie od tego, czy są dobre, czy złe. Bez przemyślenia procesów mnożysz nieefektywność wczoraj, zamiast odblokować prawdziwy potencjał Agentic AI.

Dowody rynkowe: dlaczego projektowanie na nowo procesów biznesowych dla sztucznej inteligencji ma znaczenie

Co mówi badanie? Czy problem jest naprawdę tak zły? Tak, jest. Ostatnie lata ujawniły stały wzorzec.

IBM poinformował w maju 2025 roku, że tylko 25% projektów sztucznej inteligencji dostarcza oczekiwaną stopę zwrotu, często z powodu braku procesów i zmian organizacyjnych.

Deloitte zauważa, że tylko 30% przedsiębiorstw projektuje na nowo podstawowe procesy biznesowe głęboko wokół sztucznej inteligencji, ale te, które to robią, zdobędą znacznie większą wartość.

Badanie McKinsey State of AI in 2025 pokazuje, że 94% organizacji nie uzyskuje znaczącej wartości z sztucznej inteligencji. 6%, które to robią, zwane „wysokimi wykonawcami”, to te, które pracują nad transformacją swojego biznesu, projektują na nowo przepływy pracy i ustanawiają najlepsze praktyki transformacji.

Wydobywający się z rynku przekaz jest taki, że udana transformacja sztucznej inteligencji wymaga, aby organizacje zaprojektowały na nowo przepływy pracy, przemyślały, w jaki sposób praca jest wykonywana, zmodernizowały modele operacyjne i zdefiniowały na nowo role ludzkie odpowiednie dla przedsiębiorstwa napędzanego przez sztuczną inteligencję.

Kluczowy punkt do zrozumienia jest taki, że organizacje nie powinny po prostu projektować na nowo przepływów pracy. Muszą zdefiniować na nowo, w jaki sposób praca jest koordynowana, wykonywana i zarządzana w przedsiębiorstwie napędzanym przez sztuczną inteligencję.

Jak zidentyfikować procesy biznesowe gotowe do zaprojektowania na nowo dla sztucznej inteligencji

Organizacje często zakładają, że muszą zacząć od najbardziej zaawansowanych lub skierowanych do klienta inicjatyw sztucznej inteligencji. W rzeczywistości najlepsze punkty startowe są zwykle procesami, które już tworzą operacyjne tarcie w całej firmie.

Zwróć uwagę na procesy obejmujące wiele departamentów. Są one często szczególnie cennymi kandydatami do zaprojektowania na nowo, ponieważ zawierają największą złożoność koordynacji, opóźnień i obciążeń komunikacyjnych.

Silni kandydaci do zaprojektowania na nowo często dzielą się kilkoma cechami:

• Zbyt wiele zatwierdzeń lub przekazywań
• Powtarzająca się ręczna koordynacja
• Wolne czasy cyklu
• Duże uzależnienie od poczty e-mail lub arkuszy kalkulacyjnych
• Fragmentowane systemy i rozłączone dane
• Wysokie koszty administracyjne
• Częste wąskie gardła lub prace porządkowe
• Opóźnienia w podejmowaniu decyzji
• Niespójne wyniki w zespołach
• Frustracja pracowników z powodu rutynowych zadań operacyjnych

Te procesy mają tendencję do pochłaniania znaczącego czasu i zasobów, ograniczając jednocześnie zwinność i skalę.

Tworzą one również idealne warunki dla systemów Agentic AI do uproszczenia koordynacji, przyspieszenia decyzji i poprawy operacyjnej gotowości.

5 procesów biznesowych o wysokim wpływie do zaprojektowania na nowo dla Agentic AI

Teraz najbardziej oczywiste pytanie brzmi: gdzie organizacje powinny zacząć?

Nie każdy przepływ pracy wymaga natychmiastowej reinwencji. Ale niektóre procesy są szczególnie narażone na ograniczenia starych modeli operacyjnych, takich jak te, które obejmują nadmierną koordynację, podejmowanie decyzji ręcznych, powtarzalną pracę administracyjną, fragmentowane systemy lub duże ilości nieustrukturyzowanych informacji.

Najlepszymi kandydatami do zaprojektowania na nowo dla sztucznej inteligencji są zwykle przepływy pracy o wysokiej objętości i wysokiej frakcji, w których nagromadziły się opóźnienia, wąskie gardła, eskalacje i złożoność operacyjną w czasie.

Te procesy często pochłaniają znaczący wysiłek pracowników, spowalniając jednocześnie gotowość, zwiększając koszty i ograniczając skalowalność.

Gdy Agentic AI wchodzi w te środowiska, organizacje powinny wykorzystać okazję, aby holistycznie przemyśleć, w jaki sposób praca jest wykonywana, zamiast po prostu zautomatyzować istniejące kroki.

Poniższe procesy biznesowe konsekwentnie wyróżniają się jako silni kandydaci do zaprojektowania na nowo o wysokim wpływie dla Agentic AI:

1. Przegląd umów i procesów dokumentacyjnych: Tradycyjne, nie-sztuczne inteligencje podejścia do długich dokumentów wymagają znaczącej ilości czasu. Sztuczna inteligencja dramatycznie kompresuje cykle przeglądu, poprawiając jednocześnie spójność i dokładność.
2. Procesy HR i operacji pracowników: Sztuczna inteligencja może przekształcić onboarding, wytyczne polityki, wsparcie pracowników, planowanie siły roboczej i wewnętrzne wnioski.
3. Procesy finansowe i zakupowe: Przestarzałe sekwencyjne zatwierdzenia i ręczna rekonsolidacja notorycznie prowadzą do opóźnień i błędów. Zaprojektuj na nowo przepływy pracy, aby wspierać analizę w czasie rzeczywistym, predykcyjne prognozowanie, autonomiczną koordynację i ciągłe monitorowanie zgodności.
4. Procesy łańcucha dostaw i operacji: Przestarzałe podejścia są często reaktywne i polegają na planowaniu i wykonywaniu pracy w partiach, a nie natychmiast. Systemy Agentic AI umożliwiają dynamiczne planowanie, adaptacyjną optymalizację logistyki, optymalizację zapasów w czasie rzeczywistym i predykcyjne zarządzanie perturbacjami.
5. Procesy obsługi klienta i wsparcia: Tradycyjne procesy polegają na trasowaniu biletów, kolejkach i eskalacjach departamentowych. Wersja z sztuczną inteligencją umożliwia rozwiązanie problemów na koniec dla rutynowych przypadków, wszystko to robione autonomicznie. Poza tymi, ludzie są powiadamiani i zaangażowani w złożone, wrażliwe lub wysokiej stawki interakcje, w których empatia, taktyka i zrozumienie ludzkiej strony interakcji z klientem są kluczowe.

Całokształt: budowanie przedsiębiorstwa Agentic poprzez projektowanie na nowo procesów

Dowody wskazują, że projektowanie na nowo procesów biznesowych dla sztucznej inteligencji jest imperatywne. Jego ostatecznym celem nie jest tylko efektywność. Celem jest stworzenie organizacji z sztuczną inteligencją jako zdolnym współpracownikiem, koordynatorem i warstwą wykonawczą.

Dobra wiadomość jest taka, że przechodzenie przez ten proces umożliwia organizacjom zaprojektowanie na nowo lub wyeliminowanie przestarzałych przepływów pracy zaprojektowanych wokół ograniczeń siły roboczej ludzkiej.

Przez zaprojektowanie na nowo procesów w ten sposób, przesuniesz swoją organizację z przestarzałych przepływów pracy do adaptacyjnych, inteligentnych systemów pracy.

Firmy, które z powodzeniem zaprojektowały na nowo procesy biznesowe dla sztucznej inteligencji, już oddzieliły się od konkurencji dzięki szybszym innowacjom, większej operacyjnej zwinności, innowacjom, silniejszym doświadczeniom klienta i bardziej skalowalnej transformacji sztucznej inteligencji.

Zrozumienie, które procesy biznesowe wymagają reinwencji, jest tylko pierwszym krokiem. Trudniejszym wyzwaniem jest zaprojektowanie na nowo przepływów pracy, modeli zarządzania i ról ludzkich dla przedsiębiorstwa z sztuczną inteligencją jako pierwszym.