Jak wybrać konsultanta AI?

Główne ryzyko to nie brak wiedzy, tylko konflikt interesów

Rynek doradztwa AI w Polsce jest w przeważającej części zintegrowany pionowo: ten sam podmiot diagnozuje potrzebę i sprzedaje jej zaspokojenie. Konsekwencja jest strukturalna, nie moralna. Analiza wykonana przez przyszłego wykonawcę praktycznie nigdy nie kończy się wnioskiem, że wdrożenie jest niepotrzebne.

To nie znaczy, że firm wdrożeniowych należy unikać. Znaczy, że ich analizę należy czytać jako ofertę, którą jest, i że jeśli potrzebujesz odpowiedzi na pytanie „czy w ogóle warto”, musisz jej szukać u kogoś, kto nie zarabia na odpowiedzi twierdzącej.

Stawka tego wyboru jest wyższa, niż się zwykle zakłada: zdecydowana większość pilotaży generatywnej AI nie przynosi mierzalnego efektu finansowego, a rozstrzyga o tym dopasowanie do procesu i integracja z istniejącymi systemami (dane MIT NANDA omawiam w tekście o ROI wdrożeń). To są dokładnie te rzeczy, których nie zbada nikt, kto ma zarobić na wdrożeniu niezależnie od wyniku analizy.

Cztery pytania, które różnicują

„Proszę opisać wdrożenie, które się nie powiodło, i powiedzieć dlaczego.” Odpowiedź konkretna, z opisem błędu po własnej stronie, świadczy o doświadczeniu i o tym, że ktoś dowiózł projekt do końca. Odpowiedź „u nas wszystkie się udały” oznacza albo bardzo krótką historię, albo brak szczerości. Oba są istotne.

„W jakiej sytuacji odradziłby pan wdrożenie AI?” Doradca z niezależnym osądem odpowie konkretnie: za mała objętość procesu, dane w rozsypce, brak właściciela po stronie klienta, proces oparty na wyjątkach. Odpowiedź „AI da się zastosować wszędzie, kwestia skali” oznacza, że rozmawiasz z handlowcem.

„Kto konkretnie wykona pracę?” W doradztwie sprzedaje często osoba rozpoznawalna, a pracuje ktoś inny. To dopuszczalne, o ile powiedziane wprost. Poproś o nazwisko i o możliwość rozmowy z tą osobą przed podpisaniem.

„Jak zmierzymy, że to zadziałało?” Dobra odpowiedź zaczyna się od pytania zwrotnego: co mierzycie dziś. Doradca, który proponuje miarę, zanim pozna wasze dane, proponuje miarę, którą łatwo osiągnąć.

Sygnały ostrzegawcze

Wspólny mianownik tych sygnałów: przekonywanie zastępuje dowód. Jeśli którykolwiek pada w rozmowie, kupowany jest proces sprzedaży, nie rozwiązanie.

• Wycena bez zdefiniowanego produktu końcowego. „Wsparcie w transformacji AI” to nie zakres. To nie da się odebrać ani zareklamować.
• Rekomendacja narzędzia przed analizą procesu. Kolejność jest jednokierunkowa i jej odwrócenie zdradza, że sprzedawany jest gotowy produkt.
• Powoływanie się na rankingi i tytuły bez źródła. „Najlepszy ekspert AI”, „nr 1 w Polsce”. W tej branży nie istnieje instytucja, która takie rankingi prowadzi. Deklaracja bez wskazania, kto ranking sporządził i na jakiej podstawie, jest tylko sformułowaniem marketingowym.
• Case studies bez liczb i bez możliwości weryfikacji. Opis „zwiększyliśmy efektywność o 300%” bez informacji, co mierzono, względem czego i w jakim okresie, nie zawiera treści.
• Brak rozmowy o kosztach bieżących. Doradca, który mówi wyłącznie o koszcie wdrożenia i pomija koszt zmienny API, albo nie zna tego modelu, albo świadomie zaniża całkowity koszt posiadania.
• Obietnica konkretnej oszczędności przed audytem danych. Nikt nie zna wysokości oszczędności przed sprawdzeniem, w jakim stanie są dane.

Jak porównać oferty

Sprowadź każdą do tej samej tabeli, niezależnie od tego, jak została napisana:

Ostatni wiersz jest najważniejszy i najczęściej pusty.

Co zrobić przed rozmową

Zanim roześlesz zapytanie, ustal: który jeden proces ma zostać usprawniony, jaka liczba opisuje dziś jego koszt albo czas i w jakim naprawdę stanie są dane. Na tak opisany problem dostaniesz wycenę realną; na hasło „chcemy wdrożyć AI” dostaniesz wycenę ryzyka, za które zapłacisz ty.