95% wdrożeń sztucznej inteligencji (AI) nie przynosi zwrotu z inwestycji, tak wynika z raportu MIT State of AI in Business 2025. Większość organizacji automatyzuje procesy, które nie są do tego przygotowane lub po prostu nie mają sensu z biznesowego punktu widzenia. Jak więc wybrać procesy do automatyzacji, żeby uniknąć strat i wykorzystać realny potencjał AI?
W tym artykule, opartym na wideo, w którym Zbigniew Misiak, autor książki „Practical Business Process Modeling and Analysis”, odpowiada na pytania społeczności analityków IT – znajdziesz praktyczne wskazówki, jak analizować, selekcjonować i planować automatyzację procesów biznesowych.
Dlaczego automatyzacja procesów biznesowych często kończy się niepowodzeniem?
Z raportu MIT wynika jedno: technologia to nie wszystko. Firmy inwestują w AI, robotyzację i automatyzację, ale pomijają kluczowy etap – analizę wartości i dojrzałość procesów.
Jak tłumaczy Zbigniew Misiak, błędy zaczynają się wtedy, gdy:
- automatyzowany proces jest zbyt rzadki lub mało istotny,
- nie ma jasno opisanych kroków,
- albo jego przebieg różni się za każdym razem.
W takich przypadkach wdrożenie automatyzacji nie tylko nie przynosi wartości, ale wręcz generuje dodatkowy chaos i koszty.
Jak skutecznie wybierać procesy do automatyzacji krok po kroku
1. Zacznij od procesów częstych i powtarzalnych
Jeśli proces występuje regularnie, angażuje wiele osób i ma znaczenie operacyjne – warto rozważyć automatyzację. Rzadkie, niestandardowe procesy lepiej zostawić jako przestrzeń do testów lub uczenia się.
2. Wybieraj procesy dobrze opisane i stabilne
Automatyzacja nie naprawi chaosu. Proces, który nie jest udokumentowany lub działa „na wyczucie”, nie nadaje się do automatyzacji. Najpierw warto go opisać, zrozumieć i uporządkować.
3. Zadbaj o dostępność danych
Bez danych w wersji cyfrowej nie ruszysz. AI i automatyzacja bazują na danych, dlatego jednym z pierwszych kroków powinna być ocena dostępności i jakości danych w danym procesie.
4. Oceń wartość biznesową procesu przed automatyzacją
Automatyzacja ma sens tylko tam, gdzie przynosi konkretną wartość: skraca czas, zmniejsza koszty, redukuje błędy lub poprawia jakość obsługi klienta. Zanim zainwestujesz w narzędzie, zadaj pytanie: jaki efekt biznesowy ma to przynieść i jak go zmierzymy?
Analiza wartości w automatyzacji procesów. Fundament skutecznych wdrożeń AI
W książce „Practical Business Process Modeling and Analysis” Zbigniew Misiak i jego współautor B.J. podkreślają znaczenie analizy wartości (value analysis) w projektach transformacyjnych.
To dzięki niej można:
- zidentyfikować procesy o największym potencjale,
- odfiltrować inicjatywy o niskiej wartości,
- i, co równie ważne, udowodnić efekty automatyzacji w liczbach.
Analiza wartości to nie tylko etap planowania. To także narzędzie do raportowania i uzasadniania kolejnych inwestycji w automatyzację czy rozwiązania AI.
Najczęstsze błędy przy wyborze procesów do automatyzacji i jak ich uniknąć
Z doświadczeń autorów książki i społeczności analityków wynika, że firmy najczęściej:
- automatyzują bez analizy danych i wartości,
ignorują kontekst biznesowy, koncentrując się na „fajnych technologiach”, - nie mierzą rezultatów po wdrożeniu, przez co trudno ocenić sukces projektu.
Efekt? Wysokie koszty, frustracja zespołów i spadek zaufania do inicjatyw z obszaru AI.
Automatyzacja procesów to proces, nie projekt jednorazowy
Wideo Zbigniewa Misiaka przypomina o jednej ważnej rzeczy: automatyzacja to nie sprint, tylko proces rozwojowy. To nie jest jednorazowe wdrożenie, ale ciągła praca nad zrozumieniem, doskonaleniem i mierzeniem wartości.
Firmy, które osiągają sukces, zaczynają od małych kroków: od analizy, nie od narzędzia. Bo AI nie naprawi źle zaprojektowanego procesu. Ale dobrze przeprowadzona analiza może stać się punktem zwrotnym w sposobie działania całej organizacji.
Podsumowanie: jak nie dołączyć do 95% nieudanych wdrożeń sztucznej inteligencji
Jeśli chcesz, żeby automatyzacja przyniosła realne efekty:
- Zacznij od analizy wartości.
- Automatyzuj tylko to, co powtarzalne, mierzalne i istotne.
- Dbaj o dane i dokumentację.
- Mierz efekty i pokazuj wartość.
To proste kroki, które oddzielają udane wdrożenia od projektów zakończonych frustracją.
Chcesz lepiej zrozumieć, jak analizować procesy, wybierać te właściwe i rozmawiać o automatyzacji z biznesem?
Dołącz do BA Circle – społeczności, w której wiedza spotyka praktykę, a analiza staje się wspólnym wyzwaniem, nie samotną walką.
👉 Sprawdź, jak wygląda 1 miesiąc wśród ludzi, którzy naprawdę kumają Twoje analityczne rozkminy.
FAQ – najczęstsze pytania o automatyzację procesów i AI w biznesie
- Czym jest automatyzacja procesów biznesowych?
Automatyzacja procesów to wykorzystanie technologii (np. AI, RPA, chatbotów czy systemów workflow) do zastąpienia lub usprawnienia powtarzalnych czynności w organizacji. Jej celem jest oszczędność czasu, redukcja błędów i poprawa efektywności. - Jak wybrać procesy, które warto automatyzować?
Najlepiej zaczynać od procesów częstych, powtarzalnych, dobrze opisanych i opartych na cyfrowych danych. Warto też przeprowadzić analizę wartości, by określić, czy automatyzacja przyniesie realne korzyści biznesowe. - Jakie błędy firmy najczęściej popełniają przy wdrażaniu automatyzacji i AI?
Najczęstsze błędy to brak analizy wartości, automatyzowanie chaotycznych lub rzadkich procesów, brak pomiaru efektów oraz koncentrowanie się na technologii zamiast na potrzebach biznesu. - Co to jest analiza wartości w kontekście automatyzacji procesów?
Analiza wartości (value analysis) to metoda oceny, które procesy przynoszą organizacji największe korzyści. Pomaga wybrać te, które warto automatyzować, oraz mierzyć efekty wdrożenia – np. skrócenie czasu, redukcję kosztów czy poprawę jakości obsługi. - Czy każdą czynność można zautomatyzować przy użyciu AI?
Nie. AI i automatyzacja mają sens tylko tam, gdzie dane są dostępne, proces jest powtarzalny, a wynik możliwy do zmierzenia. Automatyzacja chaotycznych, jednorazowych działań często generuje więcej problemów niż korzyści. - Jak przygotować organizację do skutecznego wdrożenia automatyzacji AI?
Zacznij od analizy procesów, zbudowania kultury danych, zaangażowania zespołów i określenia celów biznesowych. Dopiero wtedy wybierz narzędzie i model AI, który pomoże osiągnąć te cele. - Jak mierzyć efekty automatyzacji procesów biznesowych?
Najczęściej stosowane wskaźniki to: oszczędność czasu, redukcja błędów, koszt obsługi, satysfakcja klienta, liczba zautomatyzowanych przypadków oraz ROI (zwrot z inwestycji).
8. Jakie są przykłady procesów, które najczęściej przynoszą wartość po automatyzacji?
Najczęściej: obsługa zamówień, fakturowanie, procesy HR (np. onboarding), obsługa zapytań klientów, raportowanie i przetwarzanie danych finansowych.
