Każdy lider inicjatyw AI powinien mieć swój „cyfrowy piórnik” 🧰 Nie po to, żeby przestać myśleć, ale po to żeby „szybciej” myśleć dobrze.
Dziś poprowadziłem swój pierwszy samodzielny webinar o AI & Data Governance (widok z lotu ptaka 🛩️ i z „przybornikiem” dla liderów hashtag#ai). Jednym z narzędzi, które pokazałem był prosty sposób wzorzec podejmowania decyzji: Build / Buy / Hybrid.
Jak to działa w praktyce?
Pilot / eksploracja 🧪 – gdy nie wiemy, czy to w ogóle zadziała (albo jaki będzie ROI), to warto czasami zdecydować się na rozwiązania pudełkowe / licencje. Będzie zwyczajnie szybciej i efektywniej kosztowo.
Buy / Box 📦 – gdy na rynku jest rozwiązanie „wystarczająco dobre”. Serio, czasem nie ma sensu bić się z koniem. Niestety, czasem najlepsze rozwiązanie nie sprawdzi się, jeżeli projekt ma charakter „nad wyraz” strategiczny.
Build / In-house (R&D, IT) 🛠️ – gdy wymagania (np. bezpieczeństwo, dane, outsourcing) wymuszają kontrolę i specyfikę wdrożenia. A może przepisy stoją nam na drodze?
I dopiero potem wchodzą „twarde” filtry:
🏋️ MLOps/monitoring i nadzór – czy udźwigniemy to operacyjnie?
🦾 Capability dostawcy – mini due diligence (w tym umowy/standardy, np. logika znana z DORA).
🏭 Integracja oraz infrastruktura – legacy IT, źródła danych, bezpieczeństwo integracji.
Wybór złego dostawcy albo złej ścieżki => ryzyko, którym później trudno zarządzić. A reperkusje mogą być – cóż, bolesne. Dlatego też zadbajmy o odpowiednią politykę zakupową.
Planuję kolejne spotkanie – podrzućcie tematy; co dla Was jest szczególnie istotne w tym procesie. Pamiętajcie, że macie ułatwić życie sobie i swojej organizacji. AI Governance do tego służy.
Źródło: T. Zwingmann, The Profitable AI Advantage, 2025 (Packt).