Czy sztuczna inteligencja zastąpi systemy obiegu dokumentów? Firmy mają z tym większy problem, niż się wydaje

Sztuczna inteligencja wyraźnie obniżyła próg wejścia w tworzenie aplikacji biznesowych i dziś pozwala stosunkowo szybko budować rozwiązania wspierające obieg dokumentów, akceptację czy prosty workflow. Nie oznacza to jednak, że firmy mogą już zrezygnować
z kompetencji inżynierskich, projektowania systemów i długofalowego myślenia
o rozwoju takich systemów. W praktyce coraz częściej okazuje się, że samo stworzenie aplikacji nie jest największym wyzwaniem. Znacznie trudniejsze stają się później jej utrzymanie, rozwój, bezpieczeństwo oraz możliwość przejęcia systemu przez inne osoby
w organizacji.

Szybszy start nie zastępuje solidnych podstaw

Sztuczna inteligencja rzeczywiście skraca czas potrzebny na przygotowanie pierwszej wersji systemu. Wspiera generowanie kodu, projektowanie interfejsów, integracje oraz analizę dokumentów, dlatego wiele organizacji widzi w niej szansę na szybsze uruchamianie nowych rozwiązań. Nie zmienia to jednak faktu, że budowa systemów biznesowych nadal wymaga wiedzy z zakresu projektowania, architektury oprogramowania i analizy wymagań. To właśnie od tych elementów zależy, czy rozwiązanie będzie przydatne także po miesiącach i latach rozwoju.

– Trzeba jednak bardzo wyraźnie zaznaczyć, że nie oznacza to, że tworzenie takich systemów przestało wymagać kompetencji inżynierskich. Nadal potrzebna jest wiedza z zakresu projektowania systemów, architektury oprogramowania oraz analizy wymagań biznesowych. AI jest zaawansowanym narzędziem, ale nie zastępuje tych kompetencji – raczej je wzmacnia. – podkreśla dr Przemysław Sołdacki, CEO AMODIT, ekspert w dziedzinie digitalizacji
i automatyzacji procesów biznesowych.

Najwięcej trudności zaczyna się po wdrożeniu

Z perspektywy firmy główne wyzwania pojawiają się dopiero wtedy, gdy system zaczyna działać w praktyce i musi odpowiadać na zmieniające się potrzeby biznesu. Rozwiązania tworzone szybko przy pomocy sztucznej inteligencji potrafią dobrze sprawdzać się na początku, ale z czasem zaczynają generować coraz większą złożoność. Pojawiają się pytania o rozwój systemu, sposób wprowadzania zmian, zarządzanie integracjami i zapewnienie ciągłości działania. Właśnie na tym etapie widać, że najtrudniejsze nie jest już samo zbudowanie aplikacji, lecz bezpieczne i stabilne zarządzanie nią w dłuższej perspektywie.

– Samo stworzenie aplikacji – nawet bardzo sprawnie – nie jest dziś głównym problemem. Kluczowe staje się to, co dzieje się później, utrzymanie systemu, jego rozwój, dostosowanie
do zmieniających się procesów i zapewnienie bezpieczeństwa. – wyjaśnia ekspert
dr Przemysław Sołdacki.

Sztuczna inteligencja nie zastępuje systemów workflow

Choć sztuczna inteligencja może wspierać automatyzację i budowę rozwiązań procesowych, nie zastępuje całej warstwy systemowej, na której opiera się obieg dokumentów. W takich systemach liczy się nie tylko logika procesu, ale również zarządzanie uprawnieniami, historia zmian, audyt, integracje, skalowanie oraz zgodność z regulacjami. To właśnie dlatego platformy workflow i systemy obiegu dokumentów nadal pozostają istotnym elementem działania organizacji. Dla wielu firm są one po prostu bardziej przewidywalnym środowiskiem do rozwijania kluczowych procesów biznesowych.

– AI nie jest systemem zarządzania procesami biznesowymi. Jest technologią, która może wspierać ich tworzenie i automatyzację, ale nie zastępuje całej warstwy systemowej, która odpowiada za stabilność, zarządzanie procesami, bezpieczeństwo czy integracje. – zaznacza
dr Przemysław Sołdacki.

Ryzyko rośnie, gdy cały system opiera się na jednej osobie

W wielu firmach rozwiązania tworzone z pomocą sztucznej inteligencji rozwijane są wokół jednego programisty. Taki model pozwala szybko zbudować działający system, ale jednocześnie tworzy silną zależność od konkretnej osoby. Gdy wiedza o architekturze, logice działania i decyzjach technologicznych pozostaje skupiona w jednym miejscu, przejęcie systemu przez inną osobę staje się znacznie trudniejsze, niż może się wydawać. Z czasem to właśnie ten problem może najmocniej utrudniać dalszy rozwój rozwiązania.

– Mówimy tutaj o tzw. ‘knowledge silo’, czyli sytuacji, w której wiedza o systemie jest skoncentrowana w jednym miejscu. Dopóki ta osoba jest w firmie, wszystko działa poprawnie. Problem pojawia się w momencie zmiany zespołu albo konieczności dalszego rozwoju systemu. – tłumaczy dr Przemysław Sołdacki.

Najrozsądniejsze jest połączenie obu podejść

W praktyce coraz częściej nie chodzi o prosty wybór między autorskim rozwiązaniem
a gotową platformą. W przypadku prostych procesów i projektów eksperymentalnych budowanie własnych narzędzi z pomocą sztucznej inteligencji może mieć sens. Gdy jednak mowa o systemach obsługujących kluczowe procesy biznesowe, organizacje zaczynają stawiać przede wszystkim na stabilność, bezpieczeństwo i możliwość długoterminowego rozwoju. Dlatego najbardziej racjonalne okazuje się połączenie obu podejść i wykorzystanie sztucznej inteligencji jako technologii wspierającej, ale działającej w ramach uporządkowanego systemu zarządzania procesami.

– W praktyce coraz częściej najlepszym podejściem jest połączenie obu światów – wykorzystanie AI jako technologii wspierającej, ale w ramach uporządkowanego systemu zarządzania procesami. – podsumowuje dr Przemysław Sołdacki, CEO AMODIT, ekspert w dziedzinie digitalizacji i automatyzacji procesów biznesowych.