Na halach produkcyjnych pod Wrocławiem, w centrach usług w Krakowie i w działach finansowych warszawskich korporacji toczy się dziś cicha gra o przyszłość. Nie chodzi o rynki zbytu, lecz o wybór technologicznej ścieżki, która zdefiniuje krajobraz polskiego przemysłu i usług na nadchodzącą dekadę. Na szali leżą dwie potężne siły transformacyjne: z jednej strony Robotic Process Automation (RPA), sprawdzony i niezawodny cyfrowy pracownik, mistrz optymalizacji. Z drugiej – generatywna sztuczna inteligencja (GenAI), kreatywny wizjoner, zdolny do tworzenia innowacji na niespotykaną dotąd skalę.
Aby zrozumieć istotę dylematu, należy najpierw docenić siłę i rolę, jaką w polskim biznesie odegrała technologia RPA. W najprostszym ujęciu, RPA to oprogramowanie, które potrafi naśladować powtarzalne, oparte na regułach czynności wykonywane przez człowieka na komputerze. To „cyfrowy pracownik”, który loguje się do systemów, kopiuje dane z jednego pliku do drugiego, wypełnia formularze i klika w przyciski – robi to jednak bezbłędnie, 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu.
Popularność RPA w Polsce nie jest przypadkowa. Jej gwałtowny wzrost jest nierozerwalnie związany z fenomenem rozwoju sektora nowoczesnych usług dla biznesu (BPO/SSC). Przez ostatnie dwie dekady miasta takie jak Kraków, Wrocław, Warszawa czy Trójmiasto stały się europejskimi zagłębiami dla centrów operacyjnych globalnych korporacji. Ich model biznesowy opierał się na standaryzacji i realizacji ogromnej liczby powtarzalnych procesów – w finansach, księgowości, HR czy obsłudze klienta. W środowisku, gdzie liczyła się skala, precyzja i efektywność kosztowa, RPA okazała się technologią idealną. Polskie zespoły, wspierane przez narzędzia czołowych dostawców, takich jak UiPath, Blue Prism czy Automation Anywhere, stały się światowymi ekspertami w automatyzacji procesów.
Główne atuty RPA, które zadecydowały o jej sukcesie, to przede wszystkim przewidywalność i szybkość wdrożenia. W przeciwieństwie do skomplikowanych projektów transformacji systemów IT, robotyzację można było wdrażać stopniowo, proces po procesie, uzyskując mierzalne korzyści w relatywnie krótkim czasie. Dla dyrektora finansowego możliwość zautomatyzowania procesu uzgadniania faktur i uzyskania zwrotu z inwestycji w ciągu 9-12 miesięcy była niezwykle kuszącą propozycją. Banki automatyzowały wstępne etapy weryfikacji wniosków kredytowych, firmy ubezpieczeniowe – likwidację prostych szkód, a działy HR – proces onboardingu nowych pracowników.
Jednak siła RPA jest jednocześnie jej największym ograniczeniem. Roboty są niezwykle skuteczne, ale „kruche” i pozbawione inteligencji. Działają na podstawie sztywno zdefiniowanego scenariusza. Jakakolwiek zmiana w interfejsie aplikacji, przeniesienie przycisku czy dodanie nowego pola w formularzu, powoduje, że robot się zatrzymuje i wymaga kosztownej interwencji programisty. Co ważniejsze, RPA nie rozumie kontekstu. Automatyzuje proces w jego obecnym kształcie („as is”), nawet jeśli jest on z gruntu nieefektywny. Nie potrafi uczyć się na podstawie danych ani obsługiwać informacji nieustrukturyzowanych, takich jak treść e-maila, skan dokumentu o niestandardowym układzie czy zapis rozmowy z klientem. To niezawodny wykonawca, ale nigdy nie stanie się samodzielnym myślicielem.
Na drugim biegunie stoi sztuczna inteligencja generatywna. Jej pojawienie się w publicznej świadomości za sprawą modeli językowych takich jak GPT-3 i GPT-4 było dla biznesu technologicznym trzęsieniem ziemi. Po raz pierwszy na masową skalę zetknęliśmy się z technologią, która nie tylko przetwarza informacje, ale potrafi tworzyć zupełnie nowe, oryginalne i spójne treści – tekst, kod programistyczny, obrazy, a nawet projekty inżynierskie.
GenAI, w przeciwieństwie do RPA, nie operuje na poziomie interfejsu użytkownika, ale na poziomie znaczenia i kontekstu. Rozumie niuanse języka naturalnego, potrafi streszczać skomplikowane dokumenty, prowadzić złożone dialogi i generować kreatywne rozwiązania problemów. Jej siła leży w zdolności do pracy z danymi nieustrukturyzowanymi, które stanowią ponad 80% informacji w każdej organizacji – e-mailami, raportami, umowami, opiniami klientów czy zgłoszeniami serwisowymi.
Potencjał tej technologii dla polskiego przemysłu i usług jest ogromny i wykracza daleko poza prostą optymalizację. W sektorze produkcyjnym, inżynierowie mogą używać GenAI do generowania i testowania tysięcy wariantów nowego komponentu, aby znaleźć ten o optymalnych parametrach. Zamiast przeglądać setki stron dokumentacji technicznej, pracownik utrzymania ruchu może zadać systemowi pytanie w języku naturalnym: „Jakie są najczęstsze przyczyny awarii maszyny X i jak im zapobiegać?”. W branży marketingowej, GenAI może tworzyć spersonalizowane kampanie e-mailowe, które trafiają w indywidualne potrzeby każdego klienta. W obsłudze klienta, inteligentne chatboty nowej generacji mogą wreszcie prowadzić naturalne rozmowy, rozumieć frustrację dzwoniącego i samodzielnie rozwiązywać złożone problemy, zamiast zmuszać do przeklikiwania się przez drzewko IVR.
Jednakże, za tym ogromnym potencjałem kryją się równie duże wyzwania. Modele generatywne są kosztowne w utrzymaniu i wymagają ogromnych mocy obliczeniowych. Ich skłonność do „halucynacji”, czyli generowania nieprawdziwych, ale wiarygodnie brzmiących informacji, wymaga stałego nadzoru człowieka („human-in-the-loop”). Kwestie prywatności i bezpieczeństwa danych używanych do trenowania modeli stają się kluczowym zagadnieniem, zwłaszcza w kontekście europejskich regulacji. Wdrożenie GenAI to nie projekt na kilka miesięcy, lecz długofalowa, strategiczna inwestycja w nowe kompetencje i kulturę organizacyjną.
W Bitrix24 możesz automatyzować zadania, planować przepływy pracy i integrować zespoły w jednym miejscu.
Zarejestruj się bezpłatnieOrkiestracja tak złożonego przepływu pracy, gdzie zadania są płynnie przekazywane między człowiekiem, generatywną sztuczną inteligencją a robotem RPA, wymaga centralnej platformy do zarządzania procesami. Tu kluczową funkcję pełnią narzędzia wbudowane w zintegrowane systemy biznesowe. Na przykład, zaawansowane reguły Automatyzacji dostępne w Bitrix24 mogą działać jak cyfrowy dyrygent. Potrafią one monitorować przychodzące zgłoszenia, na podstawie ich treści uruchamiać odpowiednie API modelu GenAI, a następnie, po otrzymaniu ustrukturyzowanych danych, aktywować konkretny scenariusz robota RPA i przypisać zadanie do odpowiedniego pracownika w celu ostatecznej weryfikacji. W ten sposób dylemat „albo-albo” zamienia się w „i to, i to”.
[BANNER type="lead_banner_1" title="Scorecard decyzji o automatyzacji: macierz zastosowań RPA vs GenAI i mapy ryzyka dla polskiego przemysłu" description="Wprowadź swój adres e-mail, aby otrzymać kompleksowy, szczegółowy przewodnik krok po kroku" picture-src="/upload/medialibrary/c0f/04zrwoo0jpzvirn15czqu595pynw0yl9.webp" file-path="/upload/medialibrary/d2c/8lfl3a4vg6xhu3ttd71rzix3vdltb2n8.pdf"]Przenosząc te technologiczne rozważania na poziom strategii biznesowej, polscy decydenci stają przed trudnymi wyborami, uwarunkowanymi specyfiką naszej gospodarki.
Z jednej strony, silna presja na efektywność kosztową, wynikająca z rosnących wynagrodzeń i konkurencji ze strony krajów o niższych kosztach pracy, naturalnie pcha firmy w stronę RPA. Inwestycja w robotyzację oferuje szybki, przewidywalny i łatwy do obrony przed zarządem zwrot. Dla wielu polskich firm produkcyjnych, które są częścią międzynarodowych łańcuchów dostaw, kluczowa jest standaryzacja i niezawodność – cechy, w których RPA celuje.
Z drugiej strony, rośnie świadomość, że długoterminowa konkurencyjność polskiej gospodarki nie może opierać się wyłącznie na optymalizacji kosztów. Strategiczna ambicja to przejście od roli podwykonawcy do roli innowatora, który tworzy własne produkty, marki i technologie. Ta droga wymaga inwestycji w badania i rozwój, kreatywność i budowanie unikalnej wartości – a to jest domena generatywnej AI. Jednak inwestycje w GenAI są obarczone większym ryzykiem, wymagają nowych, rzadkich na rynku kompetencji (jak inżynieria promptów czy etyka AI) i często przynoszą zwrot w dłuższej perspektywie.
Na decyzje te nakłada się również kontekst regulacyjny. Nadchodzący unijny Akt o Sztucznej Inteligencji (AI Act) nałoży na firmy dodatkowe obowiązki związane z transparentnością i zarządzaniem ryzykiem, co może wpłynąć na tempo adopcji bardziej zaawansowanych rozwiązań AI. Wreszcie, pozostaje kwestia luki kompetencyjnej. Choć Polska może poszczycić się armią utalentowanych programistów, wciąż brakuje nam menedżerów i strategów, którzy potrafią myśleć o technologii nie w kategoriach narzędzia, ale w kategoriach fundamentalnej transformacji modelu biznesowego.
Strategiczny dylemat między optymalizacją a innowacją wymaga przełożenia na konkretny, pragmatyczny plan działania. Dla polskiego menedżera, który chce świadomie prowadzić swoją organizację przez tę transformację, pierwszym krokiem nie jest wybór dostawcy technologii, ale spojrzenie w głąb własnej firmy.
Prawdziwa rewolucja w produktywności i innowacyjności nie dokona się poprzez wybór jednej z tych technologii, ale poprzez ich inteligentne połączenie w ramach szerszej strategii hiperautomatyzacji. RPA pozostanie niezastąpiona w automatyzacji prostych, ustrukturyzowanych zadań na dużą skalę, stanowiąc solidny fundament operacyjnej doskonałości. GenAI będzie natomiast mózgiem operacji, który radzi sobie ze złożonością, kontekstem i kreatywnością, otwierając drzwi do zupełnie nowych możliwości.
W Bitrix24 możesz automatyzować zadania, planować przepływy pracy i integrować zespoły w jednym miejscu.
Zarejestruj się bezpłatnieGłówne zalety RPA to przewidywalność, szybkość wdrożenia i mierzalny, szybki zwrot z inwestycji (ROI). Technologia ta jest idealna do automatyzacji powtarzalnych, opartych na regułach zadań, co jest kluczowe w sektorach nastawionych na optymalizację, takich jak centra usług wspólnych (BPO/SSC), finanse czy księgowość. RPA doskonale sprawdza się w doskonaleniu istniejących, ustandaryzowanych procesów.
Decyzja rzadko jest wyborem „albo-albo”. Proces decyzyjny zazwyczaj zaczyna się od audytu i mapowania procesów w celu zidentyfikowania odpowiednich kandydatów dla każdej z technologii. Następnie firmy budują zróżnicowane uzasadnienie biznesowe: dla RPA opiera się ono na twardych danych dotyczących oszczędności, a dla GenAI na potencjale innowacyjnym i wzroście. Kluczową rolę odgrywają projekty pilotażowe (Proof of Concept), które pozwalają przetestować technologię w kontrolowanym środowisku przed pełnym wdrożeniem.
Koszty i efektywność są kluczowymi czynnikami, które często skłaniają polskie firmy w kierunku RPA. W obliczu rosnących kosztów pracy, technologia ta oferuje szybki i przewidywalny zwrot z inwestycji, co jest atrakcyjne dla zarządów. Generatywna AI jest postrzegana jako inwestycja bardziej strategiczna i długoterminowa, obarczona większym ryzykiem i kosztami, dlatego jej wdrożenie jest motywowane chęcią innowacji, a nie tylko bezpośrednią optymalizacją kosztów.
Ku generatywnej AI skłaniają się branże i firmy, których celem jest przejście od roli podwykonawcy do innowatora. Należą do nich sektor produkcyjny (do projektowania i testowania nowych komponentów), marketing (do tworzenia spersonalizowanych kampanii) oraz szeroko pojęta obsługa klienta (do budowy zaawansowanych chatbotów). GenAI jest atrakcyjna wszędzie tam, gdzie kluczowe jest budowanie unikalnej wartości i praca z danymi nieustrukturyzowanymi.
Adaptacja polskiej siły roboczej jest procesem, który wymaga świadomego zarządzania zmianą ze strony firm. Kluczowe działania obejmują otwartą komunikację na temat celów automatyzacji oraz inwestycje w podnoszenie i zmianę kwalifikacji (upskilling i reskilling). Pracownicy są szkoleni w zakresie nowych kompetencji, takich jak programowanie robotów RPA czy inżynieria promptów dla modeli AI. Coraz częściej firmy tworzą także wewnętrzne Centra Doskonałości, aby zarządzać nowymi technologiami i promować najlepsze praktyki.