Sztuczna inteligencja staje się powszechnym narzędziem pracy. Tym większego znaczenia nabiera jakość jej wdrażania w firmach. Sam dostęp do ChatGPT czy innych modeli LLM nie gwarantuje korzyści biznesowych. Trzeba wiedzieć, gdzie zastosować AI, jak przygotować wdrożenie i ocenić jego efekty.
Marcin Żmigrodzki podjął ten temat w książce „Zarządzanie projektami AI dla początkujących. Jak optymalizować procesy biznesowe za pomocą modeli językowych (LLM)”, wydanej we wrześniu 2026 roku przez Onepress.
O książce i jej autorze
W pierwszym rozdziale książki Żmigrodzki szczegółowo omawia autorską metodykę DAPIS, opisując pięć etapów prowadzenia projektu AI. Drugi rozdział poświęca narzędziom i technikom przydatnym podczas takich przedsięwzięć, w tym PoC, MVP i pilotażowi. W trzecim wyjaśnia zasady dobrego promptowania, ograniczenia modeli językowych oraz aspekty prawne ich wykorzystania. W ostatnim rozdziale pokazuje, jak zarządzać programem automatyzacji opartym na LLM, planować kolejne projekty AI i koordynować ich realizację w przedsiębiorstwie.
Dr Marcin Żmigrodzki jest ekspertem zarządzania projektami, konsultantem biznesowym i trenerem z ponad 20-letnim doświadczeniem. Jest współwłaścicielem firmy szkoleniowo-doradczej Octigo oraz kierownikiem merytorycznym studiów podyplomowych z zarządzania projektami w Akademii Leona Koźmińskiego. Wspierał przedsięwzięcia realizowane zarówno w startupach, jak i dużych korporacjach. Jest autorem licznych publikacji, w tym książki „Bardziej niż Agile”, a także twórcą narzędzi wspierających zarządzanie projektami. Ma również praktyczne doświadczenie w Six Sigma, do której nawiązuje w swojej najnowszej książce.
DAPIS, czyli AI jako projekt optymalizacyjny
Najbardziej zainteresowała mnie część poświęcona autorskiej metodyce zarządzania projektami AI. Żmigrodzki proponuje potraktowanie wdrożenia AI jako projektu optymalizacji istniejącego procesu biznesowego. Opracował w tym celu metodykę DAPIS, inspirowaną DMAIC, znaną z Six Sigma.
DAPIS obejmuje pięć etapów: Define, Analyze, Plan, Implement i Scale. Autor szczegółowo wyjaśnia kolejne kroki: od określenia problemu i analizy procesu, przez planowanie i wdrożenie, po ocenę efektów i skalowanie. Każdy etap uzupełnia opisami działań i pytaniami kontrolnymi.
Podoba mi się, że pracę zaczynamy od zrozumienia problemu, a nie od wyboru narzędzia. Autor pokazuje, że czasami większe korzyści niż zastosowanie AI może przynieść uproszczenie procedur czy wyeliminowanie zbędnych czynności. Przykład obsługi zgłoszeń klientów dobrze ilustruje, dlaczego przed automatyzacją trzeba poznać przebieg procesu.
Z zainteresowaniem przeczytałem także omówienie Proof of Concept (PoC), Minimum Viable Product (MVP) i pilotażu. Takie sposoby sprawdzania pomysłów i rozwiązań są bliskie mojemu podejściu do zarządzania projektami, opartemu na zwinności i eksperymentowaniu. Chociaż DAPIS wyrasta z Six Sigma i Lean, autor pokazuje, jak poprzez testy ograniczać niepewność przed pełnym wdrożeniem.
Od projektu do programu wdrożeń AI
Drugim szczególnie interesującym dla mnie wątkiem jest spojrzenie na wdrażanie AI jako program obejmujący powiązane projekty realizujące wspólne cele biznesowe. Zarządzając takim programem, trzeba wybierać projekty, ustalać ich priorytety, zapewniać zasoby i wykorzystywać doświadczenia z wcześniejszych wdrożeń.
Autor proponuje realizację programu AI w kolejnych falach. Menedżer programu wspólnie ze sponsorem i innymi menedżerami wybiera projekty do realizacji, a po ich zakończeniu ocenia uzyskane korzyści i wykorzystuje doświadczenia przy planowaniu następnych wdrożeń. Omawia również sześć poziomów dojrzałości wykorzystania AI w przedsiębiorstwie.
Dla początkujących i nie tylko
Tytułowe „dla początkujących” ma uzasadnienie: autor wyjaśnia podstawy zarządzania projektami i sporo miejsca poświęca promptowaniu. Doświadczeni czytelnicy część informacji potraktują jako przypomnienie. Moim zdaniem chodzi przede wszystkim o początkujących we wdrażaniu AI, a nie w zarządzaniu projektami.
Jako osoba zajmująca się zarządzaniem zmianą mam dwie uwagi do fragmentu poświęconego reakcjom pracowników. Pierwsza dotyczy przekonania o powszechności oporu wobec zmian, druga – wykorzystania modelu Elisabeth Kübler-Ross do opisywania reakcji pracowników na zmiany organizacyjne. Obie kwestie omawiamy szerzej w „Zwinnologii 2.0”, której jestem współautorem. Nie rozwijam tutaj polemiki, ponieważ zarządzanie zmianą nie jest głównym tematem książki.
Dlaczego warto sięgnąć po Zarządzanie projektami AI dla początkujących?
Jeśli przygotowujesz wdrożenie AI w firmie, to w książce „Zarządzanie projektami AI dla początkujących” z pewnością znajdziesz wiele praktycznych podpowiedzi i narzędzi. Autor pokazuje, jak wykorzystać metodykę DAPIS na kolejnych etapach projektu, ilustrując swoje propozycje przykładami. Doceniam również to, że wychodzi poza pojedyncze wdrożenie i omawia zarządzanie całym programem projektów AI. To książka zarówno dla osób rozpoczynających przygodę z wdrażaniem sztucznej inteligencji, jak i bardziej doświadczonych menedżerów.