Tydzień 0: definicja problemu i sponsor
Wybieracie jeden proces (np. faktury kosztowe, pierwsza linia BOK, jedna maszyna w hali). Mianujecie sponsorów biznesowego i technicznego — bez tego pilotaż utknie między działami.
Tydzień 1: dane i „linia bazowa”
Zbieramy próbkę historycznych danych lub logów. Ustalamy proste KPI sprzed zmiany: średni czas obsługi, liczba błędów, przestoje — w zależności od procesu. To jest linia, wobec której oceniamy skutek.
Tydzień 2–3: wdrożenie pilotażowe
Uruchamiamy ograniczoną wersję rozwiązania na wybranym podzbiorze (np. jeden typ faktur, jeden kanał chatu, jedna maszyna). Pilnujemy, żeby użytkownicy końcowi faktycznie z niej korzystali — inaczej wynik jest „na papierze”.
Tydzień 4: retrospective i decyzja
Porównanie KPI, lista tego, co nie zadziałało (z przyczyn!), koszt utrzymania vs uzyskana oszczędność czasu. Na tej podstawie decyzja: stop (bo się nie opłaca), iteracja (bo jest potencjał, trzeba dopracować dane), scale (bo efekt jest jasny i powtarzalny).
Czego pilotaż nie musi dowodzić
Nie musicie w 4 tygodnie udowadniać pełnego ROI na całą firmę — tylko wiarygodnego sygnału na wąskim obszarze. Jeśli ktoś oczekuje „konkurencji z ChatGPT korporacji” w pierwszym miesiącu, to źle postawiony cel.
Podsumowanie
Pilotaż to narzędzie decyzyjne dla właściciela: czy i gdzie włożyć kolejne środki w AI. Jeśli chcesz przejść przez ten schemat z kimś, kto robił to na polskich MŚP — umów konsultację; najpierw posłuchamy, potem powiemy, czy Wasz zakres nadaje się na krótki eksperyment.