Wprowadzenie
Sztuczna inteligencja (AI) obiecuje głęboką transformację, jednak wielu członków zarządów i dyrektorów C-level zachowuje ostrożność — i słusznie. Krajobraz biznesowy jest pełen inicjatyw AI, które nie spełniły swoich obietnic, często z powodu ich złożoności, wysokich wymagań dotyczących zasobów oraz wszechobecnych problemów z danymi. Niniejszy artykuł ma na celu bezpośrednie odniesienie się do tego sceptycyzmu, przedstawiając platformy typu low-code i no-code (LCNC) nie jako kolejny technologiczny slogan, lecz jako pragmatyczną i potężną drogę do odblokowania prawdziwej wartości biznesowej AI. Przeanalizujemy, w jaki sposób LCNC upraszcza integrację AI, demokratyzuje do niej dostęp oraz zapewnia mierzalny zwrot z inwestycji, przekształcając AI z wyspecjalizowanego przedsięwzięcia IT w powszechną, dostępną zdolność biznesową, która zwiększa zwinność, efektywność kosztową i przewagę konkurencyjną w całym przedsiębiorstwie.
I. Imperatyw AI: Jak poruszać się po świecie sceptycyzmu kadry zarządzającej
Obecny stan wdrożeń AI i ich pułapki
Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał transformacyjny w różnych branżach, napędzając innowacje i efektywność. Jednak pomimo tych obietnic, znaczna większość projektów AI niestety nie dostarcza oczekiwanych rezultatów, co prowadzi do rozczarowań w wielu organizacjach. Wysoki wskaźnik niepowodzeń stanowi istotny problem dla kadry kierowniczej najwyższego szczebla, która musi uzasadniać duże inwestycje i zarządzać zmianami organizacyjnymi.
Wiodące raporty branżowe konsekwentnie potwierdzają to wyzwanie. Gartner donosi o alarmującym wskaźniku niepowodzeń projektów AI na poziomie 85%. Ta niepokojąca statystyka podkreśla poważne trudności związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji. Z kolei raport McKinsey z 2023 roku wskazuje, że 70% projektów AI nie osiąga swoich celów z powodu problemów z jakością i integracją danych. Badanie Forrester Research z 2024 roku pokazuje, że 68% organizacji boryka się z istotnymi wyzwaniami związanymi z jakością danych i integracją, co bezpośrednio wpływa na sukces ich inicjatyw AI. Dodatkowo, według raportu Deloitte z 2024 roku, aż 80% projektów związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym zmaga się z trudnościami w zakresie jakości i zarządzania danymi.
Te spójne wyniki pochodzące od uznanych źródeł — takich jak Gartner, McKinsey, Forrester i Deloitte — wskazują na systemowy problem, który wykracza poza pojedyncze przypadki błędnego zarządzania projektami. Ujawniają one fundamentalne wyzwania tkwiące w tradycyjnym podejściu do rozwoju AI i przygotowania organizacji do jej wdrożenia. Główne przyczyny tych niepowodzeń są konsekwentnie przypisywane słabej jakości danych, ograniczonej dostępności danych oraz niewystarczającemu zrozumieniu możliwości, jakie daje AI. Dla kadry C-level potwierdza to ich sceptycyzm wobec wiarygodności i opłacalności sztucznej inteligencji, podkreślając, że obecne podejście do jej wdrażania jest z natury ryzykowne i często nieefektywne. Ta sytuacja wyraźnie pokazuje pilną potrzebę zastosowania innej, bardziej skutecznej metodologii.
Powszechne błędne przekonania kadry zarządzającej C-level na temat sztucznej inteligencji
Poza udokumentowanymi wskaźnikami niepowodzeń, sceptycyzm kadry kierowniczej często wynika z kilku utrwalonych błędnych przekonań dotyczących AI:
- „AI jest zbyt skomplikowana i przeznaczona tylko dla ekspertów technologicznych” Wielu liderów biznesu czuje się onieśmielonych sztuczną inteligencją, wierząc, że jej skuteczne wykorzystanie wymaga głębokiej wiedzy technicznej lub doktoratu z informatyki. To przekonanie tworzy poważną barierę dla powszechnego wdrożenia AI poza wyspecjalizowanymi działami IT. Typowym odruchem — jak zauważa McKinsey — jest delegowanie inicjatyw AI wyłącznie do działu IT lub cyfrowego, co często stanowi „przepis na porażkę”. Takie podejście, wynikające z przekonania, że AI to domena wyłącznie techniczna, uniemożliwia osiągnięcie niezbędnego dopasowania strategicznego i zaangażowania kierownictwa, kluczowych dla skutecznej transformacji. Bez świadomego przywództwa projekty często tracą jasne cele biznesowe i dryfują w niewłaściwym kierunku, co wzmacnia pierwotny sceptycyzm, gdy rezultaty okazują się rozczarowujące.
- „AI to tylko ChatGPT” Ogromne zainteresowanie społeczne chatbotami generatywnymi doprowadziło do zawężonego postrzegania AI. Wielu liderów utożsamia sztuczną inteligencję wyłącznie z narzędziami konwersacyjnymi, pomijając jej szersze zastosowania — takie jak optymalizacja procesów, automatyzacja, prognozowanie czy systemy rekomendacyjne. Tak ograniczona perspektywa może uniemożliwiać organizacjom identyfikację i rozwój wartościowych przypadków użycia AI. To błędne przekonanie ujawnia niedostateczną wiedzę o sztucznej inteligencji wśród kadry zarządzającej, co ogranicza ich zdolność do dostrzegania różnorodnych, znaczących zastosowań AI wykraczających poza chatboty.
- „AI jest tylko dla dużych przedsiębiorstw dysponujących ogromnymi zasobami” Powszechnie panuje przekonanie, że rozwiązania AI są korzystne wyłącznie dla wielkich korporacji z dużymi budżetami, wyspecjalizowanymi zespołami i rozbudowaną infrastrukturą.
Taka postawa zniechęca małe i średnie firmy do eksplorowania potencjału sztucznej inteligencji, mimo że platformy typu AI-as-a-Service czynią ją coraz bardziej dostępną i przystępną kosztowo. - „AI gwarantuje natychmiastowy sukces i błyskawiczną transformację” Niektórzy liderzy uruchamiają projekty AI z nadmiernie wygórowanymi oczekiwaniami lub niejasnymi kryteriami sukcesu, licząc na szybkie, „magiczne” efekty.
Takie nierealistyczne podejście prowadzi do rozczarowania i postrzegania projektu jako nieudanego, gdy korzyści pojawiają się stopniowo, wymagając strategicznego planowania i ciągłej adaptacji. Pośpieszne wdrażanie AI bez wyraźnego zdefiniowania, jaki problem biznesowy ma rozwiązać, często skutkuje modelami, które rozwiązują niewłaściwy problem lub żaden. - „AI zastąpi ludzi w pracy” Powszechny i zrozumiały lęk wśród kadry zarządzającej i pracowników dotyczy masowego bezrobocia wywołanego automatyzacją przez AI. Taka obawa może prowadzić do oporu pracowników, braku zaangażowania i wewnętrznych napięć, utrudniając skuteczne wdrożenie. Jednak eksperci zgodnie podkreślają, że AI ma wspierać i wzmacniać ludzkie możliwości, umożliwiając pracownikom skupienie się na zadaniach bardziej strategicznych i kreatywnych, zamiast ich całkowicie zastępować.
- „AI jest pozbawiona zasad etycznych i nadzoru ludzkiego” – Obawy, że sztuczna inteligencja działa bez właściwego nadzoru, przejrzystości, odpowiedzialności czy uczciwości, mogą powodować niechęć do jej wdrażania, zwłaszcza w branżach regulowanych.
Zaufanie do systemów AI bywa kruche, zwłaszcza gdy działają one w sposób nieprzewidywalny lub opierają się na niejasnych, „czarnych skrzynkach” procesach decyzyjnych.
Przygotowanie gruntu pod LCNC jako pragmatyczne rozwiązanie
Utrzymujący się wysoki odsetek niepowodzeń projektów AI oraz powszechność powyższych błędnych przekonań wskazują na poważny rozdźwięk: ogromny potencjał sztucznej inteligencji jest często blokowany przez złożoność i wymagania zasobowe tradycyjnego podejścia do jej rozwoju, a także przez brak strategicznego dopasowania i zrozumienia na poziomie kierowniczym. Platformy typu Low-Code / No-Code (LCNC) stają się w tym kontekście kluczowym pomostem — zaprojektowanym z myślą o upraszczaniu wdrożeń AI, znacznym obniżeniu barier technicznych oraz umożliwieniu szerszemu gronu użytkowników efektywnego wykorzystania sztucznej inteligencji. Stanowią one ścieżkę do pragmatycznego wdrażania AI, która jest ściśle powiązana z celami biznesowymi i przynosi mierzalną wartość. Dzięki temu LCNC przestaje być postrzegane jako kolejny modny termin technologiczny, a staje się strategicznym narzędziem, które bezpośrednio odpowiada na udokumentowane wyzwania i bariery psychologiczne związane z adopcją AI — oferując realne, praktyczne rozwiązanie problemów, z którymi kadra zarządzająca już się mierzy lub których się obawia.
II. Demokratyzacja innowacji: Zrozumienie platform Low-Code i No-Code
Jasne definicje i rozróżnienia. Aby w pełni docenić strategiczną wartość platform Low-Code i No-Code (LCNC), konieczne jest precyzyjne określenie różnic między tymi dwoma potężnymi paradygmatami tworzenia oprogramowania. Choć często używane zamiennie, każde z podejść jest skierowane do innych grup użytkowników i odmiennych poziomów złożoności aplikacji.
Platformy No-Code są projektowane z myślą o użytkownikach nietechnicznych, często określanych jako „obywatele-deweloperzy” (citizen developers) lub „technolodzy biznesowi”. Umożliwiają im tworzenie aplikacji oraz automatyzację procesów biznesowych bez konieczności pisania tradycyjnego kodu programistycznego. Realizują to poprzez intuicyjne interfejsy wizualne, takie jak funkcje „przeciągnij i upuść”, panele konfiguracyjne oparte na formularzach oraz gotowe szablony. Platformy no-code są zazwyczaj wykorzystywane do tworzenia taktycznych aplikacji, które obsługują prostsze, wewnętrzne potrzeby działów, np. formularze wewnętrzne, podstawowe zbieranie danych czy nieskomplikowaną automatyzację przepływów pracy.
Platformy Low-Code, choć również opierają się na interfejsach wizualnych i funkcjonalnościach typu „drag-and-drop”, wymagają podstawowej znajomości kodowania. Dostarczają one inżynierom oprogramowania oraz technicznie zaawansowanym użytkownikom biznesowym zestaw narzędzi, komponentów niestandardowych i interfejsów API, które pozwalają im tworzyć i modyfikować aplikacje znacznie szybciej niż w tradycyjnym procesie programistycznym. Low-code sprawdza się w przypadku bardziej złożonych, kluczowych dla biznesu aplikacji, obejmujących m.in. integracje systemów, inicjatywy transformacji cyfrowej oraz projekty wymagające większego stopnia personalizacji.
Wspólne elementy Zarówno low-code, jak i no-code mają wspólny nadrzędny cel — przyspieszenie tworzenia aplikacji, umożliwienie szerszemu gronu użytkowników udziału w procesie tworzenia technologii oraz uprościenie budowy rozwiązań cyfrowych.
Różnica między nimi nie sprowadza się jedynie do poziomu umiejętności programistycznych, lecz dotyczy przede wszystkim zakresu strategicznego i stopnia złożoności aplikacji, jakie można dzięki nim tworzyć.
Komplementarne podejście w ramach strategii cyfrowej przedsiębiorstwa Platformy no-code umożliwiają szybkie tworzenie taktycznych, działowych rozwiązań, natomiast low-code wspiera bardziej złożone i krytyczne dla biznesu inicjatywy, wymagające większej elastyczności i dostosowania.
Oznacza to, że w ramach strategii cyfrowej przedsiębiorstwa LCNC można wdrażać warstwowo i komplementarnie:
No-code – do szybkiego rozwiązywania lokalnych problemów przez użytkowników biznesowych,
Low-code – do budowy bardziej rozbudowanych, zintegrowanych systemów, często przy udziale profesjonalnych deweloperów.
Dla kadry zarządzającej zrozumienie tych różnic pozwala strategicznie dopasować odpowiednie narzędzie LCNC do konkretnego wyzwania, unikając niewłaściwego zastosowania i maksymalizując zwrot z inwestycji w te technologie.
Jak platformy LCNC upraszczają tworzenie oprogramowania i rozwiązań AI
Kluczową zaletą platform LCNC (Low-Code/No-Code) jest ich zdolność do ukrywania złożoności związanej z językami programowania, logiką oraz składnią kodu. Dzięki temu użytkownicy mogą skupić się na funkcjonalności i wyglądzie aplikacji, zamiast zagłębiać się w techniczne szczegóły programowania. W rezultacie osoby bez doświadczenia technicznego są w stanie tworzyć działające oprogramowanie, mając minimalną lub żadną wiedzę programistyczną.
Platformy te oferują intuicyjne narzędzia do projektowania aplikacji w sposób wizualny — w tym interfejsy typu „przeciągnij i upuść”, graficzne przepływy pracy oraz rozbudowaną bibliotekę gotowych komponentów, takich jak formularze, przyciski czy tabele danych. Umożliwia to szybkie tworzenie funkcjonalnych i estetycznych aplikacji.
Co istotne, korporacyjne platformy LCNC coraz częściej integrują w sobie elementy sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). Oznacza to, że użytkownicy mogą korzystać z funkcji takich jak analityka predykcyjna czy przetwarzanie języka naturalnego (NLP), bez konieczności posiadania specjalistycznej wiedzy z zakresu AI lub pisania złożonych algorytmów.
Integracja gotowych komponentów AI/ML oraz funkcji AutoML w platformach LCNC bezpośrednio rozwiązuje problem „ograniczonego zrozumienia możliwości AI”, z jakim często zmagają się organizacje. Dzięki temu zaawansowane funkcje sztucznej inteligencji stają się dostępne i konfigurowalne, zamiast wymagać głębokiej wiedzy o algorytmach czy data science.
Użytkownicy — w tym profesjonaliści biznesowi — nie muszą rozumieć złożonych modeli matematycznych ani kodu stojącego za AI. Zamiast tego mogą skupić się na tym, co AI robi (np. analityka predykcyjna, NLP, widzenie komputerowe) i jak można ją zastosować do konkretnych problemów biznesowych poprzez wizualną konfigurację. Zmienia to wymagany zestaw umiejętności — z głębokiej wiedzy technicznej na znajomość domeny i praktyczne rozwiązywanie problemów. Dzięki temu AI staje się bardziej dostępna, mniej onieśmielająca i natychmiast użyteczna dla szerszego grona użytkowników w organizacji.
W przypadku aplikacji opartych na AI, platformy LCNC oferują uproszczony proces pracy: użytkownik może przesłać dane, określić, co chce przewidzieć lub przeanalizować, oraz skonfigurować takie opcje jak zmienne docelowe czy typy modeli. Platforma automatycznie zajmuje się złożonymi etapami, takimi jak przygotowanie danych, wybór algorytmu i trenowanie modelu. Po zakończeniu trenowania modele AI mogą być bezproblemowo wdrażane do istniejących systemów biznesowych poprzez API lub bezpośrednie integracje.
Wzrost roli „deweloperów obywatelskich” i poszerzony dostęp
Rozwój platform LCNC (Low-Code/No-Code) zasadniczo demokratyzuje proces tworzenia oprogramowania, przenosząc go z wyłącznej domeny profesjonalnych programistów do szerszego grona talentów w ramach organizacji. Dzięki temu użytkownicy biznesowi — tzw. „deweloperzy obywatelscy” — mogą szybko tworzyć rozwiązania dopasowane do swoich potrzeb, bez ciągłego uzależnienia od działu IT czy opóźnień wynikających z jego przeciążenia. To upodmiotowienie deweloperów obywatelskich bezpośrednio rozwiązuje i łagodzi powszechny problem „wąskiego gardła IT”, z którym boryka się wiele organizacji.
Częstą frustracją kadry kierowniczej jest powolne tempo realizacji inicjatyw cyfrowych z powodu przeciążonych działów IT i długich kolejek projektowych. Umożliwiając użytkownikom biznesowym bez doświadczenia w programowaniu samodzielne tworzenie aplikacji i automatyzację procesów, platformy LCNC skutecznie omijają to tradycyjne ograniczenie. Taka decentralizacja sprawia, że poszczególne działy mogą opracowywać i wdrażać rozwiązania dostosowane do swoich potrzeb znacznie szybciej, bez konieczności oczekiwania na dostępność centralnego działu IT. W efekcie przyspiesza to realizację projektów, wzmacnia poczucie odpowiedzialności pracowników oraz rozwija kulturę samodzielnego rozwiązywania problemów, co sprzyja zwinności organizacji i jej szybszej adaptacji w ramach transformacji cyfrowej.
Taka decentralizacja wspiera również kulturę innowacji w różnych działach organizacji. Na przykład zespoły HR mogą samodzielnie tworzyć systemy do onboardingu pracowników, a działy marketingu — aplikacje do ankiet klientów, wszystko to bez znaczącego zaangażowania IT. Co istotne, platformy LCNC skutecznie łączą wiedzę dziedzinową z implementacją technologiczną. Pozwalają osobom najlepiej znającym konkretne wyzwania biznesowe bezpośrednio eksperymentować z narzędziami opartymi na AI, iterować je i wdrażać, dzięki czemu powstające rozwiązania są bardziej trafne i natychmiast użyteczne.
Demokratyzacja sztucznej inteligencji za pośrednictwem LCNC zasadniczo przesuwa „wąskie gardło innowacji” — z ograniczonych i kosztownych zasobów IT oraz specjalistów od AI — na zdolność użytkowników biznesowych do identyfikowania i wdrażania rozwiązań. Tradycyjny rozwój AI jest bowiem wyjątkowo zasobochłonny i wymaga wysoko wykwalifikowanych naukowców danych oraz inżynierów oprogramowania. Niedobór takich specjalistów często stanowi poważną barierę, spowalniając adopcję i innowacje AI.
Platformy LCNC znacząco redukują tę zależność od rzadkich zasobów technicznych, umożliwiając pracownikom nietechnicznym aktywne uczestnictwo w cyfrowych innowacjach. Oznacza to, że głównym ograniczeniem innowacji przestaje być dostępność ekspertów IT, a staje się nim wewnętrzna zdolność jednostek biznesowych do rozpoznawania problemów i tworzenia rozwiązań. Umożliwiając osobom najbliższym wyzwaniom biznesowym tworzenie narzędzi opartych na AI, organizacje mogą uwolnić nową falę rozproszonej innowacji, budując bardziej zwinne i elastyczne przedsiębiorstwo, zdolne do szybkiej adaptacji do zmian rynkowych.
III. LCNC jako katalizator wdrażania AI i transformacji biznesowej
Przyspieszone tworzenie rozwiązań i skrócony czas wprowadzenia na rynek
Platformy LCNC (low-code/no-code) działają w praktyce jak „przycisk przewijania do przodu” w procesie tworzenia aplikacji. Umożliwiają budowanie i wdrażanie rozwiązań znacznie szybciej — według raportów nawet o 90% szybciej niż tradycyjnymi metodami. Niektóre platformy oferują 10-krotnie szybsze tworzenie aplikacji oraz 31% skrócenie ogólnego czasu realizacji projektów.
Tak gwałtowne przyspieszenie procesu deweloperskiego jest kluczowe dla zachowania zwinności w dzisiejszym dynamicznym środowisku biznesowym. Pozwala organizacjom szybko reagować na zmieniające się potrzeby rynku i wykorzystywać nowe możliwości.
W przypadku aplikacji zasilanych sztuczną inteligencją, platformy LCNC jeszcze bardziej skracają czas wdrożenia. Podczas gdy tradycyjne projekty AI często wymagają miesięcy na rozwój i walidację, LCNC pozwala tworzyć funkcjonalne prototypy i wdrażać rozwiązania w ciągu dni lub tygodni.
Efektywność kosztowa i optymalizacja zasobów
Platformy LCNC zapewniają znaczące oszczędności, minimalizując potrzebę zatrudniania kosztownych, wysoko wyspecjalizowanych programistów oraz istotnie redukując ogólne wydatki związane z tworzeniem oprogramowania. Według raportów koszty tworzenia aplikacji mogą spaść nawet o 70%, a koszty utrzymania – nawet o 60%. Ograniczenie zależności od deficytowych i wysoko opłacanych specjalistów umożliwia organizacjom efektywniejsze alokowanie zasobów.
Oszczędności wynikające z automatyzacji procesów i mniejszych nakładów na rozwój mogą być strategicznie reinwestowane w inne obszary działalności, takie jak badania i rozwój, marketing czy obsługa klienta. Przykładowo, jedno z niemieckich lotnisk wykorzystało low-code do obniżenia kosztów personalnych aż o 40%, co stanowi namacalny dowód wpływu tych technologii na finanse.
Połączenie przyspieszonego procesu tworzenia i niższych kosztów tworzy silną, pozytywną pętlę zwrotną, umożliwiając częstsze eksperymentowanie, szybkie prototypowanie oraz sprawniejsze dostosowanie się do zmian rynkowych. Jeśli czas i koszty rozwoju są radykalnie zredukowane — jak wskazują dane „nawet o 90% szybciej” i „do 70% niższe koszty tworzenia” — organizacje przestają być ograniczane tradycyjnymi wąskimi gardłami procesu deweloperskiego.
Ta ekonomiczna i czasowa swoboda pozwala firmom szybko testować pomysły związane z AI, zbierać feedback i iterować nad rozwiązaniami. Zdolność do iteracji wzmacnia zwinność, dzięki czemu przedsiębiorstwa mogą znacznie szybciej reagować na potrzeby rynku i działania konkurencji. Nie chodzi jedynie o oszczędność – chodzi o umożliwienie ciągłego cyklu innowacji, z którym tradycyjne metody tworzenia oprogramowania często nie są w stanie konkurować ze względu na swoją kosztowność i powolność. W praktyce przekłada się to bezpośrednio na utrzymanie przewagi rynkowej.
Zwiększona efektywność operacyjna i produktywność
Narzędzia LCNC są potężnym wsparciem dla efektywności operacyjnej, usprawniając działania biznesowe poprzez automatyzację powtarzalnych i czasochłonnych zadań w wielu obszarach, takich jak HR, finanse, operacje czy zarządzanie łańcuchem dostaw. Automatyzacja ta znacząco ogranicza liczbę błędów manualnych, zwiększa dokładność oraz poprawia ogólną wydajność procesów.
Automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji minimalizuje konieczność udziału człowieka w rutynowych czynnościach, uwalniając pracowników do realizacji zadań bardziej strategicznych, kreatywnych i o wyższej wartości. Na przykład zespół e-commerce może wykorzystać narzędzia no-code oparte na AI do stworzenia zaawansowanych modeli rekomendacyjnych, zapewniając klientom spersonalizowane doświadczenia zakupowe. Z kolei właściciel kawiarni odnotował redukcję marnowania żywności o 36% w zaledwie dwa miesiące, wdrażając prosty system inwentaryzacji oparty na AI.
Korzyści w zakresie produktywności są znaczące: dane wskazują, że 90% twórców aplikacji low-code obsługuje mniej niż pięć zgłoszeń na aplikacje miesięcznie, co świadczy o zwiększonej wydajności nawet niewielkich zespołów. Dodatkowo właściciele firm zgłaszają oszczędność 5–15 godzin tygodniowo na samych zadaniach administracyjnych, co pozwala im przeznaczyć ten czas na relacje z klientami i strategiczny rozwój biznesu.
Wspieranie innowacji i zwinności
Platformy LCNC odgrywają kluczową rolę w budowaniu kultury powszechnej innowacji w organizacji, ponieważ czynią tworzenie aplikacji dostępnym dla osób bez zaawansowanych umiejętności programistycznych. Dzięki temu różne działy i pracownicy mogą samodzielnie realizować inicjatywy związane z automatyzacją i cyfryzacją, zamiast czekać na wsparcie centralnego działu IT. LCNC umożliwiają szybkie prototypowanie i iterację, pozwalając organizacjom błyskawicznie testować nowe pomysły związane z AI, zbierać natychmiastowy feedback i dynamicznie rozwijać rozwiązania. Takie iteracyjne podejście znacząco przyspiesza wprowadzanie nowych aplikacji AI na rynek, zapewniając kluczową przewagę konkurencyjną.
Ulepszone doświadczenia klientów i pracowników
LCNC — szczególnie w połączeniu z AI — pozwalają dostarczać klientom znacznie lepsze doświadczenia. Obejmuje to m.in. obsługę w czasie rzeczywistym dzięki konwersacyjnym systemom AI, inteligentnym chatbotom czy wirtualnym asystentom, którzy obsługują zapytania, śledzą zamówienia i oferują rekomendacje, skracając czas odpowiedzi i odciążając zespoły. Umożliwia to personalizację doświadczeń klientów na dużą skalę – wykorzystując AI do precyzyjnych rekomendacji produktów, dopasowanych treści i ofert, które zwiększają zaangażowanie oraz konwersję.
Dla pracowników LCNC z AI stanowią potężne narzędzie wzbogacające ich role. Automatyzacja powtarzalnych i żmudnych obowiązków pozwala im skupić się na zadaniach bardziej złożonych, kreatywnych i o wyższej wartości, co zwiększa satysfakcję z pracy, poprawia dobrostan oraz ogólną produktywność.
Namacalne i mierzalne korzyści biznesowe
Liczne, różnorodne przykłady mierzalnego zwrotu z inwestycji – takie jak 40% redukcji kosztów personelu na niemieckim lotnisku, 36% ograniczenia marnowania żywności w kawiarni, 64% mniej braków magazynowych w sklepie z wyposażeniem kuchennym, 25% wzrost sprzedaży mobilnej w firmie e-commerce, 509% pięcioletniego ROI klientów Appian czy 10-krotny ROI w EDP Renewables – dostarczają namacalnych, przekonujących dowodów, że LCNC z AI to nie chwilowa moda, lecz technologia przynosząca realną, policzalną wartość biznesową.
To nie są teoretyczne korzyści, lecz sprawdzone efekty w zakresie efektywności operacyjnej, redukcji kosztów, zwiększania przychodów i poprawy satysfakcji klientów w różnych branżach i funkcjach biznesowych. Te konkretne przykłady dowodzą, że LCNC z AI dostarcza „realnej wartości”, przesuwając dyskusję z pytania „czy AI przynosi korzyści?” na „jak duże i jak szybko?”.
IV. Odpowiedź na obawy kadry zarządzającej: ROI, ryzyko i ewolucja zespołów
Kwantyfikacja zwrotu z inwestycji (ROI)
Należy uznać, że mierzenie zwrotu z inwestycji (ROI) w inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją może być złożone. Wiele korzyści wynikających z AI ma charakter pośredni, jakościowy i ujawnia się w dłuższej perspektywie, co utrudnia stosowanie tradycyjnych, krótkoterminowych metod obliczania ROI. W przeciwieństwie do prostych projektów programistycznych, AI często przekształca podstawowe procesy pracy — chodzi bardziej o odblokowanie nowych możliwości niż o zwykłe cięcie kosztów.
Aby uzyskać pełniejszy obraz, liderzy powinni przyjąć wielowarstwowe podejście do pomiaru ROI związanego z AI:
Rozpocznij od „Efektywnościowego ROI” (twardego ROI):
Skupia się ono na bezpośrednich, mierzalnych oszczędnościach kosztów i czasie, zwykle osiąganych w ciągu 3–6 miesięcy. Przykłady obejmują zaoszczędzone godziny pracy, redukcję liczby błędów i szybsze przetwarzanie danych. Konkretne przypadki to: 40% zgłoszeń wsparcia rozwiązywanych automatycznie, 30% szybszy cykl pull request dla programistów oraz 60% mniej czasu poświęcanego na tworzenie wewnętrznej dokumentacji. Jest to widoczne i raportowalne ROI, którego często oczekują CFO.
Przejdź do „ROI możliwościowego” (miękkiego ROI):
Poza natychmiastowymi usprawnieniami, AI umożliwia nowe możliwości, które wcześniej były niemożliwe lub kosztowo nieopłacalne. Ta warstwa, zazwyczaj mierzalna w dłuższym okresie (około 6–18 miesięcy), skupia się na rozszerzeniu segmentów klientów, wzroście wskaźnika net promoter score (NPS) oraz korzyściach niematerialnych, takich jak wyższa motywacja pracowników czy lepsze dopasowanie strategiczne. Przykłady obejmują: osiągnięcie prawdziwej personalizacji 1:1 na dużą skalę, 10-krotny wzrost tempa tworzenia treści dla szybszej iteracji oraz panele operacyjnej inteligencji w czasie rzeczywistym, które wcześniej były zbyt kosztowne do ręcznego zbudowania.
Zdefiniuj jasne cele i kluczowe wskaźniki efektywności (KPI):
Skuteczne wdrożenie AI wymaga ustalenia wyraźnej bazy odniesienia przed rozpoczęciem oraz określenia konkretnych, mierzalnych KPI. Mogą to być np. czas tworzenia rozwiązań, wskaźnik ukończenia projektów czy redukcja kosztów.
Przyjmij podejście iteracyjne:
Aby ograniczyć ryzyko i zbudować zaufanie, zaleca się rozpoczynanie od mniejszych projektów pilotażowych, które mają zapewnić szybkie sukcesy lub wymierne oszczędności. Pozwala to na iteracyjne uczenie się i weryfikację wartości przed skalowaniem rozwiązania w całej organizacji.
Platformy LCNC same w sobie przyspieszają realizację ROI, drastycznie skracając czas i koszty tworzenia aplikacji. Ta szybkość umożliwia szybsze eksperymentowanie i iterację, pozwalając organizacjom szybko identyfikować i skalować rozwiązania o wysokiej wartości. Co istotne, dane pokazują, że 84% firm o surowych wymaganiach korporacyjnych, korzystających z low-code, osiąga pozytywny ROI.
Łagodzenie ryzyk: bezpieczeństwo, zarządzanie i skalowalność
Członkowie zarządu słusznie wyrażają obawy dotyczące potencjalnych ryzyk związanych z LCNC i AI, w tym ograniczonej możliwości dostosowania, uzależnienia od dostawcy, ograniczeń wydajności oraz kluczowych kwestii związanych z bezpieczeństwem i ochroną danych. Proaktywne podejście do tych zagrożeń jest kluczowe dla pomyślnej adopcji tych technologii.
- Ograniczona możliwość dostosowania i elastyczność: Platformy LCNC, a w szczególności rozwiązania typu no-code, mogą być ograniczające. Często opierają się na prekonfigurowanych modułach i wizualnych szablonach, co może ograniczać zaawansowane możliwości dostosowania, utrudniać tworzenie wysoko wyspecjalizowanych modeli lub integrację z zewnętrznymi bibliotekami. Może to prowadzić do suboptymalności modeli, jeśli wymagane jest precyzyjne sterowanie.
- Łagodzenie ryzyka: Platformy low-code oferują większą elastyczność, umożliwiając profesjonalnym programistom dostęp i modyfikację kodu źródłowego w przypadku złożonych potrzeb. W przyszłości możliwe będą podejścia hybrydowe łączące prostotę LCNC z elastycznością tradycyjnego programowania poprzez modułowe wtyczki. Organizacje muszą dokładnie ocenić, czy te rozwiązania są zgodne z ich długoterminowymi celami w zakresie elastyczności, wydajności i wymagań bezpieczeństwa.
- Ryzyko uzależnienia od dostawcy (Vendor Lock-In): Istotnym problemem jest to, że większość platform LCNC jest własnościowa. Tworzy to zależność od infrastruktury i warunków licencyjnych jednego dostawcy, co sprawia, że migracja aplikacji na inną platformę może być czasochłonna i kosztowna. Firmy mogą również napotkać niespodziewane podwyżki abonamentów lub przerwy w działaniu w przypadku ograniczenia wsparcia ze strony dostawcy.
- Łagodzenie ryzyka: Strategiczny wybór platformy powinien obejmować dokładną analizę warunków licencyjnych, jasne zrozumienie wsparcia API dla integracji oraz rozważenie platform oferujących większą otwartość lub opcje przenośności. Priorytetem powinna być elastyczność oraz integracja systemów LCNC z narzędziami open-source, co może pomóc w ograniczeniu tego ryzyka.
- Ograniczenia wydajności i skalowalności: Aplikacje tworzone na platformach LCNC czasami mają trudności z obsługą wysokich wymagań dotyczących wydajności i skalowalności, szczególnie przy dużym obciążeniu użytkowników. Infrastruktura zarządzana przez dostawcę może powodować nagłe wzrosty opóźnień lub ograniczanie przepustowości, jeśli wymagania obliczeniowe przekraczają zdefiniowane progi.
- Łagodzenie ryzyka: Platformy LCNC klasy enterprise z funkcjami AI są projektowane z myślą o skalowalnym zarządzaniu infrastrukturą, wykorzystując architektury serverless oraz orkiestrację kontenerów, które automatycznie dostosowują zasoby do zmieniającego się obciążenia, zmniejszając przestoje i nadmierne koszty. Jednak zespoły wymagające wyjątkowo rygorystycznych umów SLA (Service-Level Agreements) dla przetwarzania w czasie rzeczywistym mogą uznać wbudowane polityki autoskalowania za mniej precyzyjne. Wykorzystanie zaawansowanych rozwiązań sieciowych, skalowalnych architektur oraz zoptymalizowanych środowisk hostingowych może pomóc w utrzymaniu wydajności na poziomie klasy enterprise.
- Obawy dotyczące bezpieczeństwa i prywatności danych: Abstrakcja oferowana przez platformy LCNC, choć upraszcza proces tworzenia aplikacji, może nieświadomie ukrywać krytyczne mechanizmy bezpieczeństwa i wprowadzać ryzyka związane z prywatnością. Ponad 70% naruszeń danych w systemach AI wynika z błędnych konfiguracji procesów (pipeline), a 55% platform może nie oferować szyfrowania end-to-end, co naraża wrażliwe informacje. Domyślne ustawienia konektorów często przyznają szerokie uprawnienia do danych, dając użytkownikom nietechnicznym możliwość przetwarzania lub ujawniania danych osobowych (PII) bez świadomości konsekwencji, omijając przy tym ustalone zasady zarządzania IT. Organizacje polegające wyłącznie na domyślnych ustawieniach platform doświadczają o 30% więcej niepowodzeń audytowych niż te, które stosują ręczne procesy przeglądu.
- Łagodzenie ryzyka: Kluczowe jest wprowadzenie solidnego zarządzania danymi. Obejmuje to definiowanie jasnych celów zarządzania danymi, budowę dedykowanego zespołu ds. zarządzania danymi z udziałem ekspertów ds. zgodności i prawnych, wdrażanie rygorystycznej kontroli jakości danych oraz zabezpieczanie danych poprzez szyfrowanie i kontrolę dostępu. Krytyczne znaczenie mają mechanizmy kontroli dostępu oparte na rolach (RBAC), uwierzytelnianie wieloskładnikowe (MFA) oraz dzienniki audytu, umożliwiające śledzenie dostępu do danych i zapobieganie nieautoryzowanemu wykorzystaniu. Ważne jest również wprowadzenie polityk przechowywania i usuwania danych w celu zarządzania cyklem życia danych oraz zapewnienia zgodności z regulacjami takimi jak GDPR czy CCPA. Platformy LCNC klasy enterprise powinny posiadać wbudowane funkcje bezpieczeństwa, ale profesjonaliści IT muszą kontrolować dostęp do zasobów danych i być informowani o uprawnieniach wymagających większej kontroli. Wymaganie od programistów korzystania z „sandboxa” platformy może ograniczyć dostęp do zasobów i zdolność do udostępniania danych, sprzyjając większej przejrzystości.
- Shadow IT: Łatwość tworzenia aplikacji bez nadzoru działu IT może prowadzić do braku standaryzacji, narażenia na potencjalne luki w bezpieczeństwie oraz problemów z integracją.
- Łagodzenie ryzyka: Wdrożenie jasnych modeli zarządzania dla „citizen developers”, określenie ról i odpowiedzialności oraz zapewnienie szkoleń z zakresu najlepszych praktyk, bezpieczeństwa i zgodności może pomóc w ograniczeniu tego ryzyka. Stworzenie Centrum Doskonałości (CoE) dla LCNC pozwala ustalić najlepsze praktyki, zapewnić wsparcie oraz utrzymać standardy bezpieczeństwa i zgodności.
Ewolucja siły roboczej: Wspomaganie, nie zastępowanie
Obawa, że AI doprowadzi do masowego zastępowania miejsc pracy, stanowi istotną barierę w adopcji technologii dla wielu członków zarządu i pracowników. Jednak dominująca perspektywa ekspertów i wczesnych użytkowników jest taka, że AI, szczególnie gdy jest integrowana poprzez platformy LCNC, przede wszystkim wspiera ludzkie zdolności, zamiast je całkowicie zastępować.
Wspomaganie pracy: AI ma na celu wspieranie pracowników, pomagając im wykonywać zadania szybciej, lepiej i bardziej kreatywnie. Automatyzując powtarzalne, rutynowe czynności, AI pozwala pracownikom skupić się na bardziej złożonej, strategicznej i wartościowej pracy, wzbogacając ich stanowiska zamiast je eliminować. Na przykład AI może w kilka minut przygotować większość raportu, pozwalając człowiekowi go dopracować i dodać kreatywne spostrzeżenia. Taka zmiana nie tylko czyni środowisko pracy bardziej ekscytującym, ale także zwiększa satysfakcję i dobrostan pracowników.
Tworzenie nowych ról i możliwości: Firmy, które skutecznie zintegrowały AI, często tworzyły nowe role i możliwości dla swoich pracowników. Dotyczy to ról skoncentrowanych na zarządzaniu AI, etyce i specjalistycznej integracji. Prognozuje się, że zapotrzebowanie na „architektów no-code” wzrośnie o 40%, a tradycyjni programiści będą przesuwać się w kierunku specjalistycznych ról związanych z integracją AI.
Przekwalifikowanie i podnoszenie kwalifikacji: Aby w pełni wykorzystać potencjał AI, organizacje muszą inwestować w przekwalifikowanie i podnoszenie kwalifikacji swojej istniejącej kadry. Obejmuje to szkolenie pracowników w zakresie skutecznego korzystania z platform LCNC i narzędzi AI oraz promowanie kompetencji AI na wszystkich poziomach organizacji. Proaktywne zarządzanie zmianą i otwarta komunikacja są kluczowe w łagodzeniu obaw i pokazywaniu, jak AI wspomaga role pracowników, czyniąc ich częścią procesu wdrażania AI, zamiast postrzegać siebie jako ofiary zmian.
Zmniejszanie luki kompetencyjnej: Platformy LCNC obniżają bariery związane z umiejętnościami, umożliwiając większej liczbie osób zdobycie biegłości w różnych dziedzinach. Ta demokratyzacja tworzenia aplikacji pozwala użytkownikom nietechnicznym i „citizen developers” tworzyć i wdrażać aplikacje oparte na AI przy minimalnej wiedzy programistycznej, skutecznie zmniejszając lukę talentów w rozwoju AI.
V. Przyszły krajobraz: konwergencja i ciągła ewolucja
Konwergencja sztucznej inteligencji (AI) z platformami low-code i no-code (LCNC) nie jest chwilowym trendem, lecz fundamentalną zmianą w krajobrazie tworzenia oprogramowania. To połączenie tworzy nową erę, w której uczenie maszynowe przyspiesza rozwój w porównaniu do tradycyjnych metod, AI wspiera procesy decyzyjne, a narzędzia LCNC demokratyzują tworzenie technologii.
- Platformy LCNC wspierane przez AI: Przyszłość przyniesie coraz bardziej zaawansowane funkcje AI wbudowane w platformy LCNC. Obejmuje to tworzenie aplikacji w języku naturalnym, gdzie użytkownicy opisują swoje potrzeby w codziennym języku, a AI automatycznie generuje strukturę aplikacji, modele danych i przepływy pracy. Inteligentne generowanie i uzupełnianie kodu stanie się coraz powszechniejsze, a AI będzie automatycznie tworzyć funkcje i moduły na podstawie komentarzy lub wymagań.
- Automatyczne testowanie i zapewnienie jakości: Generatywna AI zrewolucjonizuje testowanie, automatycznie generując kompleksowe przypadki testowe i syntetyczne dane testowe, proaktywnie identyfikując podatności, a nawet samoczynnie naprawiając kod. Znacznie skróci to czas potrzebny na zapewnienie jakości i poprawi jakość oraz bezpieczeństwo aplikacji.
- Bezproblemowa integracja i hiperautomatyzacja: Przyszłe platformy będą oferować inteligentniejszą integrację i zarządzanie danymi, automatycznie mapując i transformując różnorodne źródła danych. Trend hiperautomatyzacji pozwoli firmom korzystać z AI do pełnej automatyzacji procesów, ograniczając udział człowieka i zwiększając efektywność operacyjną w złożonych przepływach pracy.
- Integracja multimodalnej AI: Przyszłe platformy LCNC umożliwią bardziej intuicyjne doświadczenia w tworzeniu aplikacji, wykorzystując multimodalną AI, która rozumie i przetwarza tekst, obrazy, głos i wideo. Bezproblemowa integracja z nowymi technologiami, takimi jak IoT, blockchain czy rzeczywistość rozszerzona (AR), pozwoli firmom tworzyć innowacyjne rozwiązania w różnych sektorach.
- Wzrost rynku: Rynek LCNC przewiduje się, że będzie rósł w zawrotnym tempie, a eksperci prognozują, że osiągnie wartość 187 miliardów dolarów do 2030 roku. Badania wskazują, że do 2025 roku 75% dużych przedsiębiorstw będzie korzystać przynajmniej z czterech narzędzi do tworzenia aplikacji low-code, a 65% tworzenia aplikacji będzie realizowane za pomocą no-code AI. Oznacza to szeroką adopcję i integrację LCNC w kluczowych operacjach biznesowych.
Organizacje, które śledzą trendy w rozwoju AI i platform low-code/no-code (LCNC), będą lepiej przygotowane do poruszania się w zmieniającym się krajobrazie technologicznym i osiągania innowacji oraz efektywności operacyjnej.
Wnioski
Powszechny sceptycyzm wśród kadry kierowniczej (C-level) wobec AI, w dużej mierze podsycany wysokim odsetkiem niepowodzeń projektów i powszechnymi nieporozumieniami, stanowi istotną przeszkodę w wykorzystaniu jej transformacyjnego potencjału. Platformy low-code i no-code oferują jednak przekonujące i pragmatyczne rozwiązanie, które pozwala zmniejszyć tę lukę w dostępie do AI.
LCNC demokratyzuje rozwój AI, upraszczając złożone kwestie techniczne i umożliwiając użytkownikom biznesowym — tzw. „obywatelskim deweloperom” — tworzenie aplikacji wspieranych przez AI bez rozległej wiedzy programistycznej. Przesuwa to wąskie gardło innowacji z ograniczonych zasobów IT na elastyczność i zdolności rozwiązywania problemów samych jednostek biznesowych, promując rozproszony i responsywny model innowacji. Integracja gotowych komponentów AI/ML oraz AutoML w platformach LCNC sprawia, że zaawansowane funkcje AI stają się dostępne i konfigurowalne, bezpośrednio odpowiadając na obawy, że AI jest zbyt skomplikowana lub przeznaczona wyłącznie dla specjalistów.
Korzyści są wymierne i przekonujące: LCNC znacząco przyspiesza cykle rozwoju, obniża koszty, zwiększa efektywność operacyjną i wspiera kulturę ciągłej innowacji. Przykłady z rzeczywistego świata pokazują istotny zwrot z inwestycji (ROI), od znacznych oszczędności i wzrostu produktywności po poprawę doświadczenia klienta i tworzenie nowych źródeł przychodu. Dowody te bezpośrednio obalają obawy dotyczące rentowności AI.
Chociaż platformy LCNC mają swoje ograniczenia, takie jak ograniczona możliwość dostosowania, ryzyko uzależnienia od dostawcy czy kwestie skalowalności, można je skutecznie zminimalizować poprzez strategiczny dobór platformy, solidne ramy zarządzania danymi oraz zrównoważone podejście łączące rozwój obywatelski z nadzorem IT. Ponadto obawy dotyczące utraty miejsc pracy są w dużej mierze niwelowane przez rzeczywistość wspomagania AI, gdzie narzędzia LCNC uwalniają pracowników od rutynowych zadań, pozwalając im skupić się na pracy o wyższej wartości i kreatywnej, a także tworząc nowe role w organizacji.
Przyszły krajobraz wskazuje na jeszcze głębszą konwergencję AI i LCNC, gdzie generatywne możliwości AI dodatkowo usprawnią rozwój, automatyzację testów i wprowadzą hiperautomatyzację. Dla kadry kierowniczej przyjęcie LCNC AI nie jest jedynie opcją, lecz strategiczną koniecznością. Stanowi ono drogę do odblokowania innowacji w całej organizacji, optymalizacji operacji i zapewnienia trwałego wzrostu w coraz bardziej zdominowanym przez AI środowisku konkurencyjnym. Poprzez zrozumienie i strategiczne wykorzystanie LCNC, organizacje mogą przejść od sceptycyzmu do realizacji wymiernej, transformującej mocy AI.