Zaczynaliśmy z zamiarem zbudowania modelu dojrzałości AI. Skala, poziomy, firma wypełnia i dowiaduje się, na którym stopniu stoi. Rzecz, która na slajdzie wygląda dobrze i której rynek ma już kilkanaście wersji.
Po dziewiętnastu rozmowach z zarządami porzuciliśmy ten pomysł. Nie dlatego, że było za mało danych. Dlatego, że dane pokazały, iż skala kłamie.
Skąd wziął się ten test
Badanie zrobiliśmy razem z Grzegorzem Wierchowcem z Qualio — 19 pogłębionych wywiadów z zarządami firm. Nie ankiet, w których zaznacza się odpowiedzi, lecz rozmów, w których można dopytać, dlaczego ktoś podjął decyzję, którą podjął, i co się potem stało.
Pytanie, które w nich wracało, brzmiało inaczej, niż się spodziewałem. Nie „jak wdrożyć AI" i nie „które narzędzie wybrać". Brzmiało: czy to, co u nas się dzieje, jest normalne?
To pytanie zadaje ktoś, kto ma już w firmie kilka rozproszonych inicjatyw, jeden pilot zakończony bez konkluzji, dwie osoby używające ChatGPT na własną rękę i zarząd pytający o wyniki. Ten ktoś nie potrzebuje informacji, że jest na poziomie 2 z 5. Potrzebuje wiedzieć, gdzie jest — i co z tego miejsca logicznie wynika.
Czego świadomie nie zbudowaliśmy
Model dojrzałości ma wadę, która ujawnia się dopiero w praktyce: ocenia, a nie orientuje. Firma dostaje wynik i natychmiast wie dwie rzeczy — że jest gorsza, niż chciała być, i że powinna dążyć do poziomu wyżej. Żadna z tych informacji nie pomaga podjąć następnej decyzji. Poziom 3 nie mówi, co zrobić w poniedziałek.
Dlatego odrzuciliśmy trzy rzeczy, które zwykle się w takich narzędziach znajdują:
- punktację — bo zamienia diagnozę w ocenę, a ocena uruchamia obronę zamiast myślenia;
- porównanie do średniej rynkowej — bo „jesteś poniżej średniej" nie wskazuje żadnego działania;
- rekomendację wielopunktową — bo lista dwunastu rzeczy do zrobienia jest funkcjonalnie tym samym co brak rekomendacji.
Sześć postaw, nie sześć poziomów
Z wywiadów wyszło sześć postaw organizacji wobec AI:
- Nieużytkownicy wysokiej ostrożności — obserwują temat, nie widzą jeszcze bezpiecznego punktu wejścia.
- Pragmatycy prostych zastosowań — używają tam, gdzie korzyść widać od razu; każdy po swojemu, bez wspólnych zasad.
- Automatyzatorzy przed GenAI — usprawniali procesy na długo przed obecną falą; od nowych narzędzi żądają dowodu, że coś dodają.
- Standaryzatorzy przed automatyzacją — wiedzą, że najpierw trzeba uporządkować proces, potem wybierać narzędzie.
- Właściciele procesów i budujący przepływy — AI przestała być u nich prywatnym narzędziem; ma gospodarza, testy i pilotaże.
- Organizacje wysokiej precyzji — wpuszczają AI tam, gdzie waży się odpowiedzialność, pod warunkiem sprawdzalności wyniku.
Numeracja jest tu wyłącznie porządkowa. I to jest najważniejsze zdanie w tym tekście, bo właśnie na tym pęka logika modeli dojrzałości.
Weź postawę drugą i trzecią. „Pragmatycy prostych zastosowań" mają AI w wielu miejscach organizacji — na każdej skali adopcji wypadną wysoko. „Automatyzatorzy przed GenAI" używają nowych narzędzi oszczędnie, bo najpierw żądają dowodu, że coś dodają — na tej samej skali wypadną niżej. Tylko że to Automatyzatorzy mają uporządkowane procesy i nawyk mierzenia efektu, a Pragmatycy mają rozproszone, nieudokumentowane użycie bez wspólnych zasad. Który z nich jest w lepszej sytuacji, żeby zrobić następny sensowny ruch?
Z mojego doświadczenia — ten drugi. Skala dojrzałości powiedziałaby odwrotnie, bo mierzy intensywność użycia, a nie zdolność do podjęcia decyzji.
Podobnie „Standaryzatorzy przed automatyzacją" nie są opóźnieni względem „Właścicieli procesów". Są w innym punkcie z innym wąskim gardłem: jedni muszą dokończyć porządkowanie procesu, drudzy — rozstrzygnąć, komu AI podlega. Dwa różne następne kroki. Jedna wspólna ocena nie pomogłaby żadnemu z nich.
Co dostajesz po czternastu pytaniach
Test ma 14 pytań i zajmuje 3-4 minuty. Nie pyta o listę narzędzi, które firma kupiła. Pyta o to, jak wokół AI podejmowane są decyzje: kto je podejmuje, na jakiej podstawie, co się dzieje, kiedy pilot się kończy, i czy ktoś jest gospodarzem tematu.
Wynik to nie stopień, lecz postawa i jeden konkretny następny krok, który do niej pasuje. Jeden, nie dwanaście — to była świadoma decyzja i najtrudniejsza część projektu. Ograniczenie się do jednej rekomendacji wymaga rozstrzygnięcia, co jest najważniejsze, zamiast wymienienia wszystkiego, co mogłoby pomóc. Wymienianie wszystkiego jest bezpieczniejsze dla autora i bezużyteczne dla czytelnika.
Szersze tło opisuje raport „Mapa wdrożeń AI" — skrócona wersja z sześcioma postawami i rekomendowanymi krokami jest dostępna bezpłatnie. Pełna, z wypowiedziami zarządów z wywiadów, trafia do klientów i uczestników badania.
Dlaczego to w ogóle działa
Kiedy firma dowiaduje się, że jej sytuacja ma nazwę i nie jest wyjątkowa, dzieje się rzecz, której nie widziałem po żadnej ocenie dojrzałości: zarząd przestaje szukać winy i zaczyna rozmawiać o kolejności ruchów. To zupełnie inna rozmowa — tańsza i szybciej prowadząca do decyzji.
Widzę ten mechanizm od dawna. W tekście o tym, dlaczego zarząd chce AI, ale nie chce zmieniać procesów, opisywałem dokładnie to samo z innej strony: firmy rzadko blokują się na braku technologii. Blokują się na braku umiejscowienia — nie wiedzą, który problem jest ich problemem, więc próbują rozwiązywać wszystkie naraz albo żaden.
Gdzie jest test
Gdzie jesteś na mapie AI? — czternaście pytań, 3-4 minuty, wynik z jednym następnym krokiem na maila. Bez punktacji, bez rankingu, bez porównania do średniej.
Jeśli wypełnisz i uznasz, że postawa, która ci wyszła, nie opisuje twojej firmy — napisz mi o tym. Mapa zbudowana na dziewiętnastu rozmowach jest dobrym początkiem, ale to nadal dziewiętnaście rozmów. Każda sytuacja, która się w nią nie mieści, jest informacją, że mapa wymaga poprawki.