Czym jest program skalowania AI?
Pierwsze rozwiązania AI mogą już działać produkcyjnie, a mimo to każda kolejna inicjatywa zaczyna się od zera. Zespoły ponownie uzgadniają role, technologie, zasady dla danych, ryzyka i sposób mierzenia wartości.
Program skalowania AI porządkuje sposób prowadzenia portfela AI. Oceniamy obecne wdrożenia i zdolność do skalowania, projektujemy docelowy model operacyjny, wspólne standardy oraz model zarządzania kolejnymi falami inicjatyw.
Celem nie jest kolejny projekt, lecz trwała zdolność organizacji do szybszego, tańszego i bardziej przewidywalnego uruchamiania kolejnych rozwiązań AI.
-
Dla kogo jest program skalowania AI?
Dla organizacji, które mają pierwsze wdrożenia produkcyjne AI, prowadzą kilka inicjatyw równolegle, korzystają z wielu platform lub dostawców albo budują AI CoE czy AI Factory.
-
Kiedy warto uporządkować skalowanie AI w organizacji?
Gdy każda kolejna inicjatywa zaczyna się od ponownego ustalania ról, technologii, zasad dla danych i ryzyka, a pilotaże zbyt wolno przechodzą do produkcji.
-
Co daje program skalowania AI?
Program buduje powtarzalny model uruchamiania inicjatyw, wspólne standardy, sposób zarządzania portfelem oraz system pomiaru wartości.
Jak możemy pomóc?
Budujemy model, w którym kolejne inicjatywy AI korzystają ze wspólnych zasad, komponentów, decyzji i sposobu mierzenia wartości.
-
Ocena obecnych wdrożeń i zdolności do skalowania
Sprawdzamy bariery dotyczące sposobu prowadzenia inicjatyw, ról, danych, technologii, ryzyka i kompetencji.
-
Docelowy model operacyjny AI
Projektujemy role, odpowiedzialność, prawa decyzyjne i współpracę jednostek biznesowych oraz technologicznych.
-
Wspólne standardy
Ustalamy zasady dla danych, technologii i ryzyka, które można stosować w wielu inicjatywach.
-
Zarządzanie portfelem i kolejnymi falami
Budujemy model priorytetyzacji, finansowania i decyzji inwestycyjnych.
-
Adaptacja i kompetencje
Rozwijamy sposób pracy i umiejętności potrzebne do powtarzalnego wdrażania rozwiązań.
Już 13 października 2026 weź udział w bloku poświęconym trendom w cyberbezpieczeństwie, digitalizacji i AI, które warto znać w 2027 roku.
Proces realizacji
-
Ocena
Sprawdzamy obecne wdrożenia i bariery skalowania.
Pytanie decyzyjne: Co ogranicza tempo kolejnych inicjatyw?Rezultat etapu: Ocena zdolności do skalowania. -
Model operacyjny
Projektujemy role i prawa decyzyjne.
Pytanie decyzyjne: Kto odpowiada za decyzje i wartość?Rezultat etapu: Docelowy model operacyjny. -
Standardy i zarządzanie portfelem
Ustalamy zasady dla danych, technologii i ryzyka.
Pytanie decyzyjne: Które zasady powinny być wspólne?Rezultat etapu: Wspólne standardy.Oraz budujemy model priorytetyzacji i finansowania.
Pytanie decyzyjne: Jak uruchamiać kolejne inicjatywy?Rezultat etapu: Model portfela.
-
Adaptacja i kompetencje
Rozwijamy sposób pracy zespołów.
Pytanie decyzyjne: Jak przygotować zespoły?Rezultat etapu: Model kompetencji. -
Pomiar wartości i roadmapa
Wprowadzamy mierniki efektu.
Pytanie decyzyjne: Jak rozliczać portfel z wartości?Rezultat etapu: System pomiaru.Oraz tworzymy plan kolejnych fal.Pytanie decyzyjne: Jak rozwijać portfel w kontrolowanej kolejności?Rezultat etapu: Roadmapa.
Sprawdzamy obecne wdrożenia i bariery skalowania.
Rezultaty tworzą podstawę do powtarzalnego prowadzenia kolejnych inicjatyw AI i zarządzania wartością całego portfela.
Co otrzymuje klient?
- Ocena zdolności do skalowania - Diagnoza barier ograniczających tempo kolejnych inicjatyw.
- Standardy i model portfela - Wspólne zasady dotyczące danych, technologii i ryzyka.
- Docelowy model operacyjny AI - Role, odpowiedzialność, decyzje i sposób prowadzenia inicjatyw.
- System pomiaru i roadmapa - Mierniki wartości biznesowej i plan kolejnych fal.
Od wielu projektów do jednej zdolności organizacji
Skalowanie AI nie polega wyłącznie na zwiększeniu liczby pilotaży. Kolejne inicjatywy powinny korzystać ze wspólnego sposobu podejmowania decyzji, prowadzenia prac, zarządzania danymi i technologią, kontrolowania ryzyka oraz mierzenia efektu biznesowego.
Dlaczego Grant Thornton?
Wybór pierwszej inwestycji w AI wymaga połączenia kontekstu biznesowego z procesami, danymi, technologią i doświadczeniem użytkowników.
Grant Thornton
Zespół Grant Thornton porządkuje cele, oczekiwaną wartość, kryteria sukcesu i odpowiedzialność za wynik.
Zespół Digital | EDISONDA
Eksperci zespołu Digital w Grant Thornton analizują problemy procesowe i potrzeby użytkowników, a następnie sprawdzają dane, technologię, zależności, ryzyko i gotowość zespołów.
-
30+ lat
działalności w Polsce
-
1200+
pracowników w 7 biurach
-
2400+
zadowolonych Klientów Grant Thornton rocznie