Artykuł na podstawie wideo, w którym Zbigniew Misiak – autor książki Practical Business Process Modeling and Analysis, odpowiada na pytanie społeczności dotyczące tego, czy projektowanie usprawnień i transformacja procesów w erze AI różni się od podejścia sprzed AI.
To pytanie zadał Pan Mateusz i jak podkreśla Zbigniew, było to jedno z tych, nad którymi naprawdę trzeba się zatrzymać. Bo tu nie ma prostego „tak” albo „nie”. I to właśnie czyni to pytanie ciekawym.
Co pozostaje niezmienne w projektowaniu procesów mimo boomu na AI?
Zbigniew zaczyna od rzeczy, które wcale się nie zmieniły. I to jest ważny punkt odniesienia, bo dziś wszyscy mamy tendencję do myślenia, że AI wywraca wszystko do góry nogami.
1. Wartość ponad technologię
Nieważne, czy pracujesz z AI, robotyzacją czy zwykłą analizą procesów – fundament jest wciąż ten sam: procesy mają tworzyć wartość. Technologia jest tylko narzędziem.
2. Ludzie są nadal kluczowi
Procesy nie dzieją się w izolacji. To rozmowy, współpraca, rozwiązywanie problemów, komunikacja i to nadal jest praca ludzka. AI nie zastąpi relacji, empatii, rozumienia kontekstu.
Co faktycznie zmienia sztuczna inteligencja w usprawnianiu procesów?
No i tutaj przechodzimy do tego, co Zbigniew podkreśla z dużą pewnością: AI jest realną zmianą. Ale nie w sensie „magicznej rewolucji”. Raczej w sensie skali i tempa pracy.
1. Szybkość analizy rośnie o kilka poziomów
AI może przejrzeć setki dokumentów w tempie nieporównywalnym z ludźmi. To oznacza szybsze podejmowanie decyzji, lepsze podsumowania, mniej żmudnych zadań na głowie analityków.
2. Możliwość tworzenia wstępnych modeli procesów
AI potrafi przygotować szkice, propozycje scenariuszy i wariantów. Zbigniew słusznie zauważa: analityk nie zaczyna od pustej kartki, tylko od „propozycji, którą można mądrze poprawić”.
3. Odciążenie ludzi z nudnych i powtarzalnych zadań
Jeśli AI może przejąć monotonne czynności, ludzie mogą skupić się na:
- kreatywności,
- empatii,
- budowaniu relacji,
- działaniach, które tworzą realną wartość.
To jest perspektywa, którą warto podkreślać dużo częściej, bo w wielu organizacjach wciąż się o tym zapomina.
Nowe podejście do projektowania procesów: mądry podział ról między AI a ludźmi
Jak projektować procesy, uwzględniając silne i słabe strony zarówno ludzi, jak i AI?
I tu pada kilka ważnych wniosków:
1. Nie wszystko, co „da się zrobić AI”, opłaca się robić AI
Czasami reguły biznesowe są tańsze i bardziej przewidywalne. Czasami RPA będzie stabilniejsze. AI nie zawsze jest najrozsądniejszym wyborem.
2. Trzeba rozumieć, co AI robi dobrze, a czego nie powinna robić
AI nie ma intuicji, emocji, kontekstu kulturowego czy etycznego. Nie będzie „myślała jak człowiek”, nawet jeśli świetnie generuje tekst.
3. Ludzie nie powinni robić tego, co można zautomatyzować
I tu Zbigniew trafia w sedno. Pracownik nie powinien być „trybikiem”, który odhacza kroki procesu, które AI mogłaby spokojnie przejąć.
Kto decyduje? Człowiek czy AI?
To fragment, który szczególnie mocno wybrzmiewa we wideo.
Zbigniew pyta wprost: czy pozwolimy AI projektować procesy samodzielnie, czy zachowamy kontrolę nad tym, jak procesy powstają?
I tu podnosi ważną kwestię:
- nawet jeśli AI potrafi wygenerować proces,
- to ktoś musi ustawić reguły, granice, kontekst, wartości, kulturę organizacyjną.
Jeżeli oddamy za dużo w ręce agentów AI, może się okazać, że proces „formalnie działa”, ale w praktyce jest sprzeczny z tym, jak organizacja funkcjonuje.
AI nie rozwiązuje wszystkiego. Ale daje nam ogromną szansę.
W rozmowie przewija się jeszcze jeden ważny wątek: transformacja procesów w erze AI to nie tylko kwestia efektywności. To kwestia decyzji, jak traktujemy ludzi.
Zbigniew zwraca uwagę na dwa modele:
Model 1: „oszczędzamy, redukujemy etaty, AI zrobi resztę”
Krótkowzroczne. Kuszące. I – jak sam mówi – słabe.
Model 2: „wykorzystujemy AI, żeby praca ludzi była mądrzejsza i bardziej wartościowa”
To podejście, które daje efekty nie tylko finansowe, ale też kulturowe i strategiczne.
W wideo pada kilka rekomendacji:
- Laura Brandenburg — praktycznie o analizie biznesowej i rolach.
- Rewired — świetna książka o transformacji procesów.
- Publikacje prof. Subczaka — znakomite źródło wiedzy o AI w procesach.
Podsumowanie – co naprawdę zmienia się w projektowaniu procesów dzięki AI?
Jeśli zebrać odpowiedź Zbigniewa w jednym zdaniu, brzmiałoby ono tak:
👉 AI zmienia tempo, skalę i narzędzia, ale nie zmienia fundamentów analizy biznesowej.
Wciąż kluczowe pozostaje:
- zrozumienie celu,
- tworzenie wartości,
- odpowiedzialność,
- rola ludzi,
- mądre decyzje projektowe.
A AI?
AI jest ogromną szansą o ile wykorzystamy ją z głową, a nie „dla samej technologii”.
FAQ — projektowanie procesów w erze AI
Czy projektowanie procesów naprawdę zmieniło się przez AI?
Tak i nie. Fundamenty — czyli wartość biznesowa, rola ludzi, zrozumienie celu i kontekstu — są takie same jak przed erą AI. Zmieniło się tempo, skala pracy i to, jak szybko jesteśmy w stanie zbierać dane, analizować dokumenty czy generować wstępne rozwiązania. AI przyspiesza pracę, ale nie zastępuje zdrowego rozsądku ani analitycznego myślenia.
Co w projektowaniu procesów pozostaje niezmienne mimo boomu na AI?
Wciąż najważniejsze są:
wartość biznesowa (technologia nie może być celem sama w sobie),
ludzie — komunikacja, współpraca, zrozumienie kontekstu,
decyzje projektowe podejmowane świadomie, nie automatycznie.
AI nie zastąpi rozmów z interesariuszami ani empatii.
Jak AI zmienia analizę i usprawnianie procesów?
AI przede wszystkim przyspiesza to, co dotąd było żmudne: przegląd setek dokumentów, przygotowanie wariantów procesów, podsumowania i pierwsze szkice modeli. Daje punkt startu — analityk nie zaczyna od pustej kartki.
Czy AI potrafi samodzielnie zaprojektować proces?
Technicznie — tak, może wygenerować propozycję.
Praktycznie — nie powinno robić tego bez nadzoru.
To człowiek ustawia granice, wartości, kontekst organizacji i ocenia, czy proces „działa dobrze” także w realnym świecie, a nie tylko na diagramie.
Czy AI zastąpi analityków procesów?
Nie. AI przejmie powtarzalne zadania, ale nie zastąpi:
rozumienia kultury organizacyjnej,
empatii,
rozmów z ludźmi,
decyzji etycznych,
wiedzy kontekstowej.
Rola analityka przesuwa się bardziej w stronę interpretacji, decyzji i moderowania zmian, a nie „rysowania pudełek”.
Jak mądrze podzielić pracę między ludzi i AI w procesach?
Zasada jest prosta:
AI robi to, co powtarzalne, szybkie i oparte na przetwarzaniu dużej ilości danych.
Ludzie robią to, co wymaga osądu, empatii, kontekstu i odpowiedzialności.
Nie wszystko, co da się zautomatyzować, warto automatyzować.
Czy AI jest zawsze lepszym wyborem niż RPA lub proste reguły?
Nie. Czasem RPA jest stabilniejsze i tańsze. Czasem proste reguły działają lepiej niż duży model AI. AI jest narzędziem, a nie odpowiedzią na wszystko — i tak właśnie warto ją traktować w projektowaniu procesów.
Czy AI sprawia, że procesy będą bardziej efektywne?
Tak — ale tylko wtedy, gdy wdrażamy ją z głową.
Jeśli organizacja traktuje AI jako pretekst do cięć etatów, efekty są krótkotrwałe.
Najlepiej działa podejście: „odciążamy ludzi z nudnych zadań, żeby mogli robić pracę, która dodaje wartość”.
Jakie kompetencje są kluczowe w projektowaniu procesów w erze AI?
rozumienie podstaw analizy procesów,
umiejętność zadawania dobrych pytań,
ocenianie ryzyk i konsekwencji,
świadomość ograniczeń modeli AI,
praca z ludźmi i moderowanie zmian.
AI pomaga, ale wciąż trzeba wiedzieć co i po co projektujemy.
Jak zacząć projektować procesy z wykorzystaniem AI?
Najprościej:
Zacząć od celu i wartości — nie od narzędzia.
Określić, co AI może zrobić szybciej lub lepiej niż człowiek.
Ustalić granice i zasady: co zawsze zostaje po stronie człowieka.
Testować małe elementy procesów, zamiast od razu robić wielkie transformacje.
