Lata pracy w konsultingu mogą doprowadzić do jednego wniosku — to wszystko dałoby się zautomatyzować. Adam Bujak, który w trakcie kariery spędził m.in. 13 lat w Capgemini, pół dekady temu przeszedł na swoje. Ze wspólnikami — Mirosławem Barteckim i Frankiem Scheuble — założył start-up KYP.AI. Polsko-niemiecka firma stworzyła wykorzystującego AI doradcę dla menedżerów.
— Poszedłem pracować w doradztwie z założeniem, że przez dekadę nauczę się, jak funkcjonuje globalna firma, a potem założę swoją. Potrwało to trochę dłużej, bo trudno porzucić dobrze płatną, pewną posadę, żeby budować coś od zera, ale widziałem rynkowe zapotrzebowanie na produkt, który mogliśmy stworzyć — mówi Adam Bujak, prezes KYP.AI.
W doradczej grupie przez cztery ostatnie lata odpowiadał m.in. za optymalizację i automatyzację procesów.
— W tej pracy bardzo brakowało mi danych, które mógłbym dostać od firm, żeby w bardzo mierzalny sposób zwiększyć ich efektywność. Najczęściej trzeba było opierać się na informacjach od zespołów i ich interpretacjach, a przecież wiadomo, że te dane istniały, lecz potrzebne było narzędzie do ich zebrania i analizy. Rozwiązaliśmy ten problem — nasze narzędzie analizuje operacyjne dane z różnych źródeł w procesie i organizacji. Na tej podstawie przygotowuje rekomendacje dla menedżerów — mówi Adam Bujak.
Technologiczne przyspieszenie
Współtwórca KYP.AI podkreśla, że dzięki wykorzystaniu narzędzi AI proces analizy efektywności, który kiedyś trwał miesiące i wymagał zaangażowania ogromnych zasobów i zewnętrznych doradców, teraz można zrobić w minuty.
— Mamy teraz modę na AI i dużo firm mówi o implementowaniu sztucznej inteligencji. W znacznej części firm duże modele językowe na razie mają w praktyce ograniczone zastosowanie — bo co mogą robić, automatycznie odpowiadać na mejle klientów? Optymalizacja procesów jest jednak obszarem, w którym AI ma natychmiastowe zastosowanie, wprost przekładające się na efektywność i w konsekwencji na wskaźniki finansowe — przekonuje Adam Bujak.
Spółka ruszyła jeszcze przed pandemią i stopniowo rozbudowywała swoje narzędzia, m.in. integrując z nimi dostępne na rynku duże modele językowe takich firm, jak OpenAi i Mistral. Obecnie testuje także m.in. DeepSeek.
— Pierwszych trzech klientów pozyskaliśmy w USA, Singapurze i Niemczech, od początku więc szliśmy globalnie. Wykorzystujemy AI do analizy procesów biznesowych na wielką skalę, identyfikując powtarzalne wzorce i wskazując, gdzie automatyzacja oraz sztuczna inteligencja mogą faktycznie zwiększyć efektywność i rezultaty biznesowe. Początkowo tylko wykrywaliśmy wzorce na małą skalę, teraz jesteśmy już w stanie analizować wszystkie procesy w czasie rzeczywistym, w kilkanaście sekund dostarczając rekomendacje różnym zespołom w firmie — mówi Adam Bujak.
Korporacyjni klienci
W ubiegłorocznej rundzie finansowania spółka pozyskała 18,7 mln USD (ponad 75 mln zł) od wielu funduszy, w tym od polskiego OTB Ventures i Tola Capital z Doliny Krzemowej.
— Nie ujawniamy szczegółowych danych finansowych, ale nasze przychody już w 2024 r. sięgnęły, w przeliczeniu, kilkudziesięciu milionów złotych. W 2025 r. chcemy je potroić — mówi Adam Bujak.
KYP.AI ma biura w Berlinie i Nowym Jorku, a zaplecze technologiczne mieści się w Tychach.
— Zatrudniamy ponad 70 osób. Naszym celem jest uproszczenie pracy ekspertów, by mogli zająć się strategicznymi rekomendacjami oraz ich realizacją, a nie żmudnym zbieraniem i analizą danych o procesach w firmie — mówi Adam Bujak.
Z usług start-upu korzystały już globalne firmy — DHL, Colgate, Rockwell Automation, Coca-Cola czy Qatar Airways, ale też kilka tysięcy polskich pracowników, np. z ostatnio pozyskanego polskiego oddziału Castoramy wchodzącej w skład brytyjskiej grupy Kingfisher.
— Mamy ponad 60 klientów, którymi są przede wszystkim duże korporacje. Pracujemy m.in. dla branż produkcyjnej, logistycznej, FMCG, bankowości i ubezpieczeń, duże zainteresowanie naszymi rozwiązaniami jest w segmencie centrów usług wspólnych i outsourcingu. Naszą grupą docelową jest relatywnie szerokie grono klientów korporacyjnych, skutecznie konkurujemy z rozwiązaniami dostarczanymi przez Microsoft, IBM i Celonis — mówi prezes KYP.AI.
Spółka informuje, że w ciągu ostatniego roku w ramach tych kontraktów pozyskała ponad 40 tys. użytkowników, a stosowanie jej narzędzi przekłada się na ponad 30-procentowy wzrost efektywności zespołów i automatyzacji procesów i jeszcze większy wzrost ich standaryzacji.
W tym roku start-up chce rozwijać się m.in. na rynku amerykańskim, gdzie do tej pory pozyskał 10 dużych klientów. Celem jest też przebicie 5 mln zł powtarzalnych przychodów subskrypcyjnych co miesiąc.
— Mamy już w portfolio ponad 35 firm płacących za minimum 500 subskrypcji dla pracowników. Celujemy w następnych 50 takich firm w najbliższych kwartałach, a amerykański rynek jest tu najbardziej obiecujący i priorytetowy — mówi Mirosław Bartecki, współzałożyciel KYP.AI.
Pierwsze zachwyty nad sztuczną inteligencją i wizje szybkiego zastąpienia przez AI ekspertów mamy już za sobą. Wdrożenie AI w konsultingu okazało się znacznie trudniejsze, niż początkowo zakładano. Wysokie koszty korzystania z modeli zapewniających poufność danych i zgodność z wymogami RODO oraz ograniczone zaufanie do generowanych wyników szybko sprowadziły oczekiwania na ziemię.
Obecnie AI w konsultingu to głównie wsparcie, a nie alternatywa dla ekspertów. Narzędzia oparte na AI usprawniają prace pomocnicze: analizę dokumentów, przetwarzanie dużych zbiorów danych, identyfikację wzorców czy generowanie wstępnych wniosków. To cenne wsparcie, ale ostateczne decyzje i interpretacje nadal należą do specjalistów. Zastąpienie ich wiedzy i doświadczenia wydaje się wciąż odległą perspektywą, choć w świecie gwałtownych zmian odległa może oznaczać też jutro.
Widać też wyraźny podział w podejściu do AI między dużymi korporacjami i mniejszymi firmami. Duże organizacje chętniej inwestują w zaawansowane technologie, choć zdecydowanie częściej w formie zakupu licencji na gotowe narzędzia pojawiające się na rynku niż poprzez tworzenie własnych rozwiązań. Efekt skali sprawia, że relacja kosztów i korzyści jest dla takich organizacji akceptowalna.
Mniejsze firmy, działające w warunkach ograniczonych budżetów, zwykle korzystają z otwartych modeli AI. To sprawdza się przy pracy z danymi zanonimizowanymi lub w zadaniach niewymagających korzystania z danych klienta. W praktyce ich zastosowanie ogranicza się zwykle do generowania pomysłów, dostarczania informacji ogólnych czy redagowania treści.
Podsumowując, AI w konsultingu to dziś nie rewolucja, lecz ewolucja. To narzędzie, które przyspiesza i ułatwia pracę, ale wciąż potrzebuje ludzkiego nadzoru, wiedzy i doświadczenia.