Wywiad z IC Project: AI w biznesie to nie gadżet, tylko zmiana operacyjna

Jak zmieniły się źródła pierwszego kontaktu klienta z Waszą marką: czy nadal dominuje Google, czy coraz częściej widzicie, że klienci rozpoczynają research w narzędziach AI (ChatGPT,Gemini, Perplexity)?

Google nadal jest bardzo mocnym źródłem ruchu, szczególnie na etapie świadomego researchu. Pamiętajmy jednak, że sama wyszukiwarka zmieniał się również diametralnie, oferując AI Overview, co daje bardzo konkretne odpowiedzi na pytania użytkownika.

Myślę, że sam Google to już kompletnie inne narzędzie, które wykorzystując AI Overview skraca czas użytkownika potrzebny na znalezienie odpowiedzi, a bardzo szybki rozwój tej funkcji powoduje, że najczęściej to jest pierwszy styk z naszą marką. Myślę zatem, że Google dalej dominuje, ale już w kompletnie innej formie, zdecydowanie na styku z AI.

W ostatnich miesiącach wyraźnie widzimy też zmianę zachowań. Coraz więcej osób przychodzi już po wcześniejszym researchu wykonanym w ChatGPT, Gemini czy Perplexity, bo to są też narzędzia codziennego użytku dla kluczowych osób procesu zakupowego w organizacjach, więc wtedy te osoby nie mają nawet potrzeby korzystania z Google.

Najciekawsze jest to, że te osoby są dużo lepiej przygotowane do rozmowy. Nie pytają już o podstawy, tylko od razu schodzą na poziom procesów, wdrożenia, automatyzacji czy dopasowania do konkretnej branży. W praktyce AI zaczyna pełnić rolę pierwszego konsultanta i filtra rynku.

Czy monitorujecie lub zaczęliście monitorować ruch pochodzący z zapytań w narzędziach AI, takich jak ChatGPT, Gemini czy Perplexity? Czy jesteście w stanie określić jego udział procentowy w ruchu lub leadach?

Tak, i traktujemy to już jako osobny, szalenie istotny kierunek analizy. Widzimy regularne sesje ze wspomnianych LLM, których liczby regularnie u nas wzrastają. Analizujemy również źródło pozyskania dla jakościowych leadów, i w tym przypadku coraz częściej widnieje tam jedno z narzędzi AI, jak ChatGPT czy Gemini, co jasno potwierdza nasze przekonania.

Oczywiście pamiętajmy o tym, że nie jest to łatwy ruch do analityki. Uważam, że sama sesja w analityce pochodząca z AI to odsetek całości. AI jest naszą wiedzą, rekomendacją czy sugestią, a my podejmujemy swoje ścieżki dotarcia do danej marki. Mimo, że pierwszy styk mogliśmy mieć w AI, ruch może zostać policzony np. do kampanii płatnej na frazę własną, bo akurat w ten sposób przyszedł do nas po uzyskaniu tej wiedzy dany użytkownik.

W sferze monitorowania zaczęliśmy również analizować poziom cytowań dla IC Project. Obecnie pojawia się coraz więcej narzędzi, które oferują takie funkcjonalności, jak np. Senuto, AgentMonitor czy ChatBeat. Nie ukrywam, że jeszcze nie mam do nich największego zaufania, ale zakładam, że z tygodnia na tydzień będą coraz dokładniejsze, co pozwoli nam być bliżej jakościowych danych, którym będzie można ufać w 100%.

Jak oceniacie jakość ruchu pochodzącego z odpowiedzi generowanych przez AI – czy przekłada się on na realne zapytania, leady lub sprzedaż?

Bardzo wysoko.

Ten ruch jest mniejszy wolumenowo, ale dużo bardziej świadomy. Użytkownik często trafia już po porównaniu kilku rozwiązań w AI i przychodzi z konkretnym problemem biznesowym do rozwiązania. W SaaS B2B to ogromna różnica. Mniej przypadkowych wejść, więcej rozmów na poziomie operacyjnym i procesowym.

Mam wrażenie, że AI mocno skraca etap edukacji klienta.

Jak wyglądał pierwszy moment, w którym zrozumieliście, że AI może realnie zmienić Wasz biznes i sposób działania zespołów?

Jesteśmy w branży technologicznej, tworzymy narzędzie do zarządzania projektami i organizacji pracy dla firm, więc ten styk z AI był bardzo wcześnie. Patrzyliśmy na to z dwóch perspektyw – wsparcia naszej pracy, ale też implementacji AI w oprogramowaniu.

Pamiętam początki, kiedy ChatGPT rzeczywiście pokazał się światu, coraz więcej osób zobaczyło, jak łatwo jest dostępny i skuteczny w swoich odpowiedziach. Pierwsze rozwiązania w programach, które się pojawiały dotyczyły skrócenia wiadomości, zmiany stylu, poprawy błędów – co i my zaimplementowaliśmy do siebie w sferze komunikacji.

Krótki czas pokazał, że były to tylko i wyłącznie gadżety, ale myślę, że już wtedy widzieliśmy duże przełożenie na rzeczywistość i naszą codzienność. Edukując się, AI-First to była główna tematyka każdej konferencji. Pamiętam, jak odwiedziłem ponad dwa lata temu Web Summit w Lizbonie, a tam praktycznie każda prelekcja dotyczyła wykorzystania sztucznej inteligencji w oprogramowaniu. Już wtedy wiedziałem, że nie możemy się przed tym bronić, a jedynie zaadaptować. Im szybciej to zrobimy, tym mniej stracimy, a więcej zyskamy.

Kolejne miesiące to już coraz to lepsze rozwiązania w sferze AI, które zaczęliśmy implementować do swojej codziennej pracy. Przede wszystkim takim krokiem milowym była praca w kontekście projektu z wykorzystaniem danych, procesów, instrukcji zdefiniowanych.

Uważam, że to był dla nas kluczowy moment, kiedy rzeczywiście zrozumieliśmy, że to nie jest zwykły chat, który działa świetnie po wklejeniu instrukcji, a pełni rolę naszego asystenta, który doskonale zna kontekst, nasz biznes i pracuje z prawdziwymi danymi biznesowymi.

Jak przebiegał proces wdrażania AI w Waszej firmie — które obszary okazały się najbardziej „AI-ready”, a które wymagały największych zmian?

Podzieliłbym to również na dwa obszary: rozwój oprogramowania i praca naszych zespołów.

Sam rozwój oprogramowania to przede wszystkim analiza danych, budowanie procesów projektowych i jak największa automatyzacja pracy naszych użytkowników. Obecnie jednak widzimy coraz to więcej możliwości i pracujemy nad tym, aby każdy z użytkowników miał przy sobie swojego asystenta AI, który może w systemie bardzo wiele. Główny cel to automatyzacja pracy i zniwelowanie do minimum ręcznej pracy manualnej w systemie.

Jeśli chodzi o pracę naszych zespołów, pierwszym obszarem było usprawnienie przez AI pracy komunikacyjnej, wprowadzenie standardów notatek, transkrypcji spotkań, automatyzacje między narzędziami, czy przygotowanie specjalnych rozwiązań AI na poszczególne etapy naszego procesu sprzedażowego. Bardzo szybko AI zaczęło nas wspierać również po stronie IT i samego budowania oprogramowania – szczególnie w poszukiwaniu rozwiązań dla pojawiających się problemów i eliminacji błędów w kodzie.

Największe wyzwanie to przede wszystkim wprowadzenie dokładnych standardów dla całej organizacji. Nie jest to łatwe, wymaga wielu zmian i dostosowania obecnych procesów.

Gdybyś miał wskazać jeden obszar, w którym AI przyniosła największy zwrot z inwestycji, co byłoby na pierwszym miejscu?

W momencie, kiedy AI funkcjonuje w wielu obszarach, nie jest łatwe wskazanie tylko jednego. My za pomocą AI chcemy wspierać pracę każdego u nas w teamie, a nie zastępować osobę przez AI. Dlatego odwracając sytuację, gdybyśmy zabrali to AI z poszczególnych obszarów… która z tych osób byłaby najbardziej wkurzona? 🙂

Patrząc jednak realnie, największym obszarem jest dokumentacja naszej pracy. To obszar, który zajmował bardzo dużo czasu, a był szalenie potrzebny, aby wrócić do pewnych informacji po tygodniach czy miesiącach. Obecnie skróciliśmy czas na dokumentację z AI do minimum. Drugim ważnym elementem na pewno będzie asysta ze strony AI względem kreatywności, pomysłów, rozwiązań. To partner, którego wcześniej po prostu nie było.

Jakie dane są przetwarzane w Waszych rozwiązaniach AI i jakie mechanizmy zapewniają ich bezpieczeństwo oraz zgodność z regulacjami?

W naszym przypadku AI pracuje głównie na danych projektowych, zadaniowych i operacyjnych związanych z organizacją pracy.

Bezpieczeństwo jest kluczowe szczególnie dlatego, że pracujemy z firmami operującymi na poufnych danych biznesowych. Stawiamy na rozwiązania zgodne z europejskimi standardami bezpieczeństwa, kontrolę dostępu do danych oraz jasne zasady przetwarzania informacji. Równolegle również przy coraz to większym wykorzystaniu AI, staramy się budować standardy bezpieczeństwa, np. wdrażając procedury ISO, które również pomagają nam trzymać nad wszystkim pełną kontrolę.

Jak AI zmieniła sposób podejmowania decyzji w firmie — czy widać zmianę w kulturze pracy, dynamice projektów, czy w podejściu zespołów?

Zdecydowanie. Większość osób w naszej organizacji korzysta ze wsparcia AI w tych obszarach. Kluczowe jednak, aby nie popadać ze skrajności w skrajność, więc zawsze staramy się, aby to było wsparcie, a nie wyrocznia. Przy odpowiednim przygotowaniu i zasileniu sztucznej inteligencji kontekstem biznesowym, uzyskujemy określone efekty.

Decyzje są dużo bardziej oparte o dane i aktualny kontekst niż o intuicję czy subiektywne odczucia, co jest dużym krokiem do przodu w naszej organizacji. Wiele analiz wykonujemy szybciej, jesteśmy pewniejsi swoich wniosków, bo robimy double-check razem z AI.

AI przyspieszyła też tempo działania. Projekty, które kiedyś wymagały kilku spotkań i ręcznego zbierania informacji, dziś można przeanalizować praktycznie od ręki.

Widzę też dużą zmianę kultury pracy. Zespoły coraz częściej oczekują automatyzacji i zaczynają traktować ją jako standard, a nie bonus.

Jakie mity dotyczące AI najczęściej słyszycie w branży — i jak wygląda ich zderzenie z praktyką podczas rzeczywistych wdrożeń?

„Wdrożymy AI i wszystko zrobi się samo”. W praktyce AI nie naprawia chaosu organizacyjnego. Jeżeli firma nie ma procesów, kultury organizacyjnej, właścicieli zadań i uporządkowanych danych, to AI tylko przyspieszy chaos. W obecnych samo wykorzystanie ChatGPT w najprostszej formie, to raczej nie jest wykorzystanie AI. Patrząc na organizacje, musimy już patrzeć na ludzi, ich poziom adaptacji do narzędzi AI i przygotowanie całego środowiska, które AI połączy w całość. Praca operacyjna niestety sama się nie wykona.

Kiedyś bym pewnie jeszcze powiedział, że największym mitem jest zastąpienie ludzi przez AI. Teraz jednak jestem pewien, że pewne osoby i role muszą się dostosować do sytuacji, zmienić swój model pracy, czasami zrobić totalny pivot dla kariery zawodowej, bo AI zastępuje pewne role i nie ma co z tym walczyć, a trzeba się po prostu dostosować.

Jakie kompetencje i role w organizacji stały się kluczowe w erze AI? Czy tworzycie nowe stanowiska lub zmieniacie strukturę zespołów?

Najbardziej rośnie znaczenie ludzi, którzy potrafią łączyć technologię z biznesem i procesami. Dziś samo „znanie AI” niewiele znaczy. Kluczowe jest rozumienie operacji firmy i umiejętność przełożenia tego na konkretne automatyzacje czy usprawnienia.

Widzę też, że bardzo rośnie wartość osób, które potrafią szybko testować i wdrażać nowe rozwiązania zamiast miesiącami je analizować. AI rośnie tak szybko, że jutro może być już nieaktualne to, co dzisiaj tutaj padnie, więc ta szybkość działania jest szalenie istotna.

Co jest dziś największą barierą w skalowaniu AI w organizacjach podobnych do Waszej – technologia, dane, kompetencje, budżet, opór zespołu?

Spójne skalowanie AI dla całej organizacji, które będzie bazować na procesie, danych w standardzie i funkcjonowaniu w jeden, spójny sposób dla wszystkich zespołów. To ogromne wyzwanie i duży projekt do poprowadzenia. Jeśli firma ma procesy, to jest projekt dużo prostszy do realizacji, ale jeśli tutaj pojawiają się znaki zapytania, wyzwanie wzrasta.

Wiele firm chce wdrażać AI, ale nadal pracuje na rozproszonych danych, Excelach i komunikacji opartej na mailach oraz spotkaniach. AI najlepiej działa tam, gdzie organizacja ma już pewien poziom dojrzałości operacyjnej. Zwróćmy jednak uwagę, że wskazuję na sytuację, kiedy AI działa spójnie w firmie dla wszystkich zespołów. Obecnie większość pracowników korzysta z AI, ale na swój sposób w wybranych narzędziach, a organizacja nie ma nad tym żadnej kontroli – okiełznanie tego procesu stanowi obecnie ogromne wyzwanie.

Jakich narzędzi i źródeł wiedzy używacie, aby rozwijać kompetencje AI w organizacji i pozostawać na bieżąco z najnowszymi trendami?

Staram się bardzo praktycznie podchodzić do tematu.

Testujemy ogromną liczbę narzędzi na własnych procesach i sprawdzamy, co realnie działa, a co jest tylko dobrze sprzedanym marketingiem. Śledzimy też mocno zmiany w obszarze AI search, agentów AI i automatyzacji pracy wiedzy, bo to naszym zdaniem będzie największa zmiana najbliższych lat.

Obecnie sieć jest zalana informacjami o AI – wiedzę możemy pozyskiwać tak naprawdę z dowolnego źródła, natomiast trzeba mieć też na uwadze background biznesowy. Wiele zastosowań AI jest pokazywana “na sztukę”. My chcemy, aby wdrożenie AI do procesu rzeczywiście nam usprawniło pewien proces, a nie było na końcu fajnym gadżetem.

Spójrzmy też na osoby w naszych organizacjach, które są freakami AI. To mogą być świetne zasoby wiedzy w tym obszarze, które stanowić będą trampolinę wzrostu AI w organizacji.

Jak widzicie przyszłość AI w e-commerce, digital marketingu i obsłudze klienta – które procesy Waszym zdaniem zautomatyzują się jako pierwsze?

Pierwsze mocno zautomatyzują się obszary operacyjne i powtarzalne: research, raportowanie, tworzenie pierwszych wersji treści, analiza danych, support pierwszej linii czy kwalifikacja leadów.

Natomiast im wyżej wchodzimy w strategię, relacje i decyzje biznesowe, tym większe znaczenie nadal będzie miał człowiek.

Moim zdaniem firmy, które wygrają, to nie te z największą liczbą automatyzacji, tylko te, które najlepiej połączą AI z doświadczeniem ludzi.

Gdybyś miał dziś zacząć wdrażanie AI od zera, jak wyglądałaby idealna roadmapa w 5 krokach?

1. Najpierw uporządkować procesy i dane — bez tego AI nie ma na czym pracować.
2. Wybrać jeden konkretny problem biznesowy zamiast „wdrażania AI dla AI”.
3. Zacząć od małych, szybkich wdrożeń pokazujących realny efekt zespołowi.
4. Mierzyć oszczędność czasu i wpływ na operacje, a nie tylko liczbę narzędzi.
5. Skalować dopiero to, co faktycznie działa i zostało zaakceptowane przez ludzi.

Norbert Sinkiewicz – Chief Operating Officer (Dyrektor Operacyjny)
Menedżer odpowiedzialny za rozwój produktu SaaS do zarządzania projektami – IC Project. W marcu 2026 r. objął stanowisko COO (Chief Operating Officer – Dyrektor Operacyjny) i nadzoruje wszystkie obszary związane z flagowym programem polskiej spółki. Odpowiada też za prawidłowy przebieg kluczowych procesów w firmie – począwszy od marketingu i sprzedaży, poprzez rozwój oprogramowania, aż po współpracę pomiędzy działami.
Norbert Sinkiewicz jest związany z IC Project od wczesnego etapu rozwoju produktu. Zanim objął funkcję Dyrektora Operacyjnego, przez wiele lat zdobywał doświadczenie w strategicznym budowaniu procesów w różnych obszarach działalności spółki, m.in. w marketingu, sprzedaży, obsłudze klienta i procesach wdrożeniowych. Dzięki temu patrzy na zarządzanie projektami z perspektywy praktyka, który zna realne wyzwania organizacji na różnych etapach rozwoju.