Sztuczna inteligencja jest dziś testowana niemal w każdej firmie doradczej. Problem w tym, że większość z nich robi to źle.

Standalone’owe czatboty, izolowane piloty, narzędzia AI „doklejane” do istniejących procesów bez zmiany sposobu pracy to najczęstszy scenariusz. Na start wygląda to obiecująco, przez kilka tygodni rośnie zaangażowanie zespołu, a potem entuzjazm gaśnie równie szybko, jak się pojawił.

Nie dlatego, że AI nie działa. Dlatego, że funkcjonuje obok pracy, zamiast być jej częścią. Firmy, które realnie odczuwają efekty wdrożenia AI, nie „dodają” go do swojego stosu narzędzi wbudowują je w przepływ pracy: w sposób podejmowania decyzji, zarządzania projektami i generowania przychodu.

To pytanie, które coraz częściej pada wśród liderów firm doradczych: co się zmienia, gdy AI przestaje być osobnym narzędziem, a staje się częścią operacyjnego rytmu firmy?

Presja rośnie z każdej strony

Branża konsultingowa zawsze była wrażliwa na marże, ale presja, z jaką mierzą się dziś firmy doradcze, jest inna niż kiedykolwiek. Stawki są ściskane, projekty rozliczane w modelu fixed-fee stają się normą, a utrzymanie wysokiej utylizacji zespołów w środowisku hybrydowym jest coraz trudniejsze. Do tego dochodzą konkurenci budujący swoją przewagę właśnie na AI z lżejszymi strukturami i niższymi kosztami stałymi.

Zmieniają się też oczekiwania klientów. Chcą szybszych odpowiedzi, krótszego czasu realizacji i większej wartości strategicznej z każdego zlecenia. Coraz częściej pada zdanie: „to samo mógłbym dostać od ChatGPT”.

To nie oznacza, że konsultanci są zastępowani przez AI. Oznacza natomiast, że firmy muszą na nowo przemyśleć, jak dostarczają swoją ekspertyzę i jak sprawnie działają od kuchni. I właśnie w tym miejscu AI ma szansę stać się czymś więcej niż kolejnym narzędziem do zwiększania produktywności.

Prawdziwa zmiana: nie oszczędność czasu, a szybkość decyzji

Wiele rozmów o AI koncentruje się na oszczędności czasu – szybsze maile, automatyczne podsumowania spotkań, notatki bez ręcznego przepisywania. To się przydaje, ale samo w sobie nie jest przełomowe.

Prawdziwa wartość AI dla firm doradczych polega na skróceniu dystansu między zidentyfikowaniem problemu a podjęciem działania. W praktyce może to oznaczać:

• wychwycenie projektu, który zaczyna wychodzić poza budżet, zanim stanie się to nieodwracalne,
• wcześniejsze zidentyfikowanie zablokowanych szans sprzedażowych,
• proaktywne sygnalizowanie luk w utylizacji zespołu,
• automatyczne zebranie historii projektu przed spotkaniem kick-off.

Innymi słowy: AI zyskuje wartość wtedy, gdy pomaga firmie działać szybciej i bardziej proaktywnie – nie wtedy, gdy po prostu przyspiesza pisanie.

Dlaczego tak wiele pilotaży AI kończy się fiaskiem

Zanim firma zainwestuje w kolejne narzędzie AI, warto zadać sobie kilka prostych pytań, zamiast kierować się tym, który model jest akurat najnowszy:

• Czy AI jest wbudowane tam, gdzie faktycznie odbywa się praca?
• Czy korzysta z rzeczywistych danych projektowych i finansowych firmy?
• Czy dostęp jest bezpieczny i oparty na rolach?
• Czy można prześledzić, skąd pochodzi dana rekomendacja?
• Czy zachowany jest nadzór człowieka nad decyzjami?
• Czy efekty da się w ogóle zmierzyć?

To pytania, które mają dziś większe znaczenie niż to, jaki model stoi za danym narzędziem. Generyczne rozwiązania AI nie rozumieją bowiem, jak działa firma doradcza – nie „wiedzą”, czym są stopień realizacji budżetu, marża projektowa, wycieki utylizacji czy rentowność zlecenia. Bez kontekstu projektowego nawet najbardziej efektowne narzędzie AI staje się tylko kolejną, odizolowaną kartą w przeglądarce.

Trzy etapy dojrzałości AI w firmie doradczej

Wdrażanie AI w firmach konsultingowych zwykle przebiega w trzech etapach. Większość organizacji jest przekonana, że jest dalej, niż wskazuje na to rzeczywistość.

Etap 1: Pytaj (Ask)

Na tym etapie AI pomaga szybciej odpowiadać na pytania i wyszukiwać informacje w oparciu o dane firmy – generuje podsumowania zleceń, odnajduje wcześniejsze prace dla danego klienta, przygotowuje maile statusowe czy zbiera materiały przed spotkaniem kick-off, bez ręcznego przeszukiwania kilku systemów naraz. To moment, w którym firmy zaczynają dostrzegać wartość połączenia AI z danymi operacyjnymi, zamiast traktować je jak osobnego czatbota.

Etap 2: Wskazuj (Insight)

Na drugim etapie AI przestaje czekać na pytanie – zaczyna samodzielnie sygnalizować to, co wymaga uwagi: projekty schodzące z kursu, anomalie przychodowe, ryzyka utylizacji czy operacyjne wąskie gardła, których zarząd mógł jeszcze nie zauważyć. Kluczowe jest przy tym oddzielenie sygnału od szumu. Większość firm ma już dashboardy – to, czego im brakuje, to system, który powie liderom, które trzy rzeczy naprawdę liczą się dzisiaj.

Etap 3: Orkiestruj (Orchestrate)

Na ostatnim etapie agenty AI zaczynają koordynować szersze procesy operacyjne – fakturowanie, zarządzanie projektami, księgowość, przygotowywanie ofert i dostarczanie usług. Dobrym przykładem są procesy ofertowe: zamiast ręcznie zestawiać wcześniejsze case study, CV konsultantów, wymogi compliance i szablony, AI może skoordynować większość tej pracy w tle – zostawiając strategię i finalną decyzję po stronie ludzi.

Efektem nie jest zastąpienie konsultantów, lecz ograniczenie operacyjnego tarcia, które spowalnia firmę od wewnątrz. Niewiele firm działa dziś w pełni na tym poziomie – ale to właśnie tutaj przewaga konkurencyjna będzie rosła najszybciej.

Firmy, które najwięcej zyskują na AI, najpierw robią „nudną” robotę

Jeden z najważniejszych wniosków nie dotyczy wcale samej sztucznej inteligencji, tylko dyscypliny danych.

Firmy, które najszybciej idą do przodu, niekoniecznie testują najbardziej zaawansowane narzędzia AI. To firmy, które najpierw porządkują dane projektowe, standaryzują procesy i budują zaufanie do wyników – bo niechlujne dane operacyjne dają niewiarygodne rezultaty AI.

Dlatego wiele organizacji zaczyna od mniejszej skali, niż mogłoby się wydawać. Zamiast reorganizować całą firmę naraz, skupiają się na jednym lub dwóch procesach o dużym znaczeniu – tam, gdzie cykl jest wolny, ryzyko wysokie, a nieefektywności najłatwiej zmierzyć. Takie podejście daje szybsze efekty, mocniejsze przyjęcie zmiany przez zespół i bardziej realistyczne oczekiwania wewnątrz organizacji.

AI w konsultingu to dziś strategia operacyjna, nie tylko decyzja technologiczna

Firmy, które zbudują przewagę w najbliższych latach, prawdopodobnie nie będą tymi, które testują każde nowe narzędzie AI na rynku. Będą to organizacje, które przeprojektowują sposób, w jaki płynie praca – wbudowując AI w operacje dostawcze, procesy finansowe, decyzje kadrowe i zarządzanie relacjami z klientem w sposób mierzalny, kontrolowany i realnie użyteczny.

W Todis od lat wdrażamy Deltek Maconomy w polskich firmach doradczych, prawniczych i audytorskich – i widzimy, że fundamentem każdego skutecznego wdrożenia AI jest właśnie uporządkowany, jeden system danych projektowych i finansowych. Bez tego nawet najlepsze narzędzie AI pozostaje tylko dodatkiem, a nie realną przewagą.

Na podstawie materiału Deltek: „How AI in the Flow of Work is Changing the Way Consulting Firms Operate”