Dlaczego otwarta architektura AI ma znaczenie dla przyszłości BPM

Co kilka dni na rynku pojawia się nowy model AI – szybszy, tańszy albo po prostu lepszy od poprzedniego. Z jednej strony to świetna wiadomość, z drugiej – jeśli oprzesz swoje zarządzanie procesami na jednym konkretnym modelu, ryzykujesz, że w przypadku kolejnej zmiany na rynku zostaniesz w tyle.

To napięcie między chęcią korzystania z najlepszych, szybko rozwijających się technologii a ryzykiem uzależnienia się od jednej z nich, staje się dziś jednym z kluczowych pytań w BPM. Właśnie tu pojawia się koncepcja otwartej architektury AI – i warto zrozumieć, dlaczego może mieć ona większe znaczenie niż wybór konkretnego modelu.

BPM pomaga organizacjom zrozumieć, usprawniać, wdrażać i nadzorować sposób wykonywania pracy – od projektowania procesu, przez jego automatyzację, aż po codzienne działanie. Dzięki temu firmy mogą nadążać za zmieniającymi się celami, przepisami i sytuacją na rynku.

AI to najnowsza z tych zmian, a zespoły procesowe już z niej korzystają. Wykorzystują ją do szybszego tworzenia i analizowania procesów, wspierania zgodności i usprawnień, a coraz częściej – do uruchamiania kolejnych kroków procesu w trakcie jego realizacji. Dobrze wykorzystana AI przejmuje rutynowe zadania i sprawia, że wiedza o procesach staje się łatwiej dostępna.

Aby jednak AI mogła dostarczać wiarygodne wyniki, potrzebuje wiedzy o procesach zgromadzonej w platformie BPM: modeli, ról, reguł i mechanizmów kontroli, które opisują, jak organizacja rzeczywiście działa. Dopóki ta wiedza pozostaje aktualna i odpowiednio nadzorowana, AI ma solidną podstawę do pracy.

Sprawdź: Dowiedz się, jak organizacje wykrywają, diagnozują i naprawiają nieefektywne procesy dzięki AI.

BPM pełni wiele funkcji, a każda z nich ma inne potrzeby względem AI:

• Analitycy procesów chcą szybciej tworzyć i udoskonalać procesy, z dokumentacją, która nadąża za zmianami.
• Zespoły ds. zgodności potrzebują bezpiecznej analizy wrażliwych danych procesowych i kontrolnych.
• Zespoły odpowiedzialne za doskonałość operacyjną oczekują pomysłów i rekomendacji dopasowanych do ich kontekstu.
• Zespoły automatyzacji i operacji chcą AI, która pomaga wiarygodnie budować i uruchamiać zautomatyzowane kroki procesu.
• Liderzy transformacji chcą łatwiejszego dostępu do wiedzy w obrębie procesów i całej organizacji.
• Właściciele IT i platform potrzebują AI zgodnej z polityką IT i strategią AI firmy, z wbudowanym nadzorem.

Te potrzeby bywają ze sobą sprzeczne. Niektóre zadania wymagają najsilniejszych modeli chmurowych, a wrażliwe dane często wymagają prywatnego lub lokalnego modelu, który zatrzymuje informacje w Twoim własnym środowisku. Rutynowa praca na dużą skalę lepiej sprawdza się z czymś mniejszym i tańszym. Żaden pojedynczy model nie obejmie jednocześnie wszystkich przypadków użycia, profili kosztowych i wymagań zgodności.

Potwierdza to sam rynek. Nowe modele pojawiają się nieustannie, a ich ceny i możliwości wciąż się zmieniają. Strategia zbudowana wokół jednego modelu odcina Cię więc od kolejnej opcji, która może okazać się lepsza, tańsza albo bardziej zgodna z przepisami w Twojej sytuacji.

BPM znajduje się w centrum operacji, zgodności i transformacji firmy, dlatego uzależnienie go od jednego dostawcy AI oznacza skupienie sporego ryzyka w jednym miejscu. To ryzyko ujawnia się na kilku frontach naraz – w cenach, dostępności, ochronie danych i zgodności z przepisami, ale też w wydajności modelu, wewnętrznej polityce IT oraz długoterminowej kontroli nad rozwojem firmy.

Zmienność kosztów jest już faktem. Z raportu Zylo 2026 SaaS Management Index wynika, że 78% liderów IT napotkało nieoczekiwane opłaty związane z AI lub rozliczeniami opartymi na zużyciu, a średnie wydatki na aplikacje natywnie oparte na AI wzrosły w ciągu roku o 108%. Skoro ceny i warunki mogą się zmieniać już po podpisaniu umowy, planowanie budżetu staje się dużo trudniejsze.

Kolejnym zagrożeniem jest dostępność usługi. Gdy Twoje procesy zależą od jednego dostawcy AI, a jego usługa akurat nie działa, masz poważny problem z ciągłością działania firmy – bez żadnego rozwiązania zapasowego. A jeśli zdążysz już zbudować głęboką, niestandardową integrację z tym dostawcą, późniejsza zmiana oznacza kosztowną przebudowę całego rozwiązania.

Z tych samych powodów większość dużych firm stosuje już podejście multi-cloud, czyli korzysta z usług kilku dostawców chmury jednocześnie, zamiast wiązać się z jednym. AI oparta na wielu modelach kieruje się dokładnie tą samą logiką. Chodzi o to, by móc swobodnie rozwijać strategię AI, nie naruszając przy tym solidnych fundamentów BPM.

Otwarta architektura AI sprawia, że platforma BPM nie jest przywiązana do jednego dostawcy, modelu ani sposobu wdrożenia AI. Cała wiedza biznesowa znajduje się w jednym miejscu, a modele AI łączą się z nią przez otwarte interfejsy – dzięki temu żaden dostawca nie przejmuje na własność Twojej wiedzy o procesach.

Platforma BPM staje się stabilnym fundamentem wiedzy biznesowej, a modele AI działają jako wymienna warstwa nad nim. Gdy pojawi się silniejszy model, zmieni się przepis albo koszty, wystarczy podmienić model AI – cała wiedza o procesach zostaje na miejscu, bez potrzeby przebudowy.

ADONIS działa właśnie w ten sposób – nie jest przywiązany do jednego dostawcy AI. Organizacje same wybierają konfigurację dopasowaną do swoich celów: może to być wbudowana pomoc oparta na chmurze, firmowa infrastruktura chmurowa, wdrożenie lokalne albo możliwości konkretnego modelu. Ekosystem AI ADONIS obejmuje obecnie modele chmurowe, takie jak OpenAI, Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Google Gemini i Anthropic Claude, a także europejskie modele, na przykład Mistral, które można uruchamiać lokalnie za pomocą Ollama. Ponieważ dla każdego zadania można skonfigurować inny model, organizacje mogą dopasować wybór do konkretnej pracy – na przykład użyć jednego modelu do wyodrębniania danych z dokumentów, a innego do analizy.

To decyzja strategiczna, nie tylko techniczna. Sam decydujesz, jak AI wchodzi do Twojego środowiska BPM, a wiedza o procesach zostaje połączona, gotowa do ponownego wykorzystania i przygotowana na kolejne modele, które się pojawią.

Duży model językowy dysponuje szeroką ogólną wiedzą, ale niewiele wie o tym, jak działa konkretnie Twoja organizacja. Aby dostarczać przydatne i wiarygodne odpowiedzi, potrzebuje dostępu do sprawdzonej wiedzy operacyjnej – od procesów oraz stojących za nimi ról i zakresów odpowiedzialności, przez aplikacje, ryzyka i mechanizmy kontroli, po przekazania zadań, zależności i punkty decyzyjne, które to wszystko łączą.

Właśnie tutaj BPM zdobywa swoje miejsce w strategii AI. Techniki takie jak generowanie wspomagane wyszukiwaniem (ang. retrieval-augmented generation, RAG) łączą model z danymi organizacji, dzięki czemu jego odpowiedzi pozostają oparte na faktach. IBM opisuje to jako sposób na udostępnienie modelom wiedzy wewnętrznej, dzięki czemu wyniki są dokładniejsze i lepiej dopasowane do konkretnej dziedziny. Bez takiego kontekstu model może zwracać odpowiedzi, które brzmią przekonująco, ale są błędne. Gdy dostanie kontekst, AI może powiedzieć Ci, kto zatwierdza dany krok procesu albo który mechanizm kontroli ogranicza określone ryzyko.

Utrzymując ten kontekst w ustrukturyzowanej, nadzorowanej formie, BPM daje AI biznesową rzeczywistość, której ta potrzebuje, żeby być użyteczna.

AI przechodzi od pojedynczych, odizolowanych narzędzi do asystentów i agentów, którzy działają jednocześnie w wielu systemach. Żeby wiarygodnie to koordynować, potrzebny jest wspólny standard łączenia modeli z tymi systemami – zapewnia go Model Context Protocol (MCP). Anthropic wprowadził MCP w 2024 roku jako otwarty standard łączenia modeli AI z zewnętrznymi danymi i narzędziami, a od tego czasu przyjęły go także OpenAI, Google i Microsoft. W grudniu 2025 roku standard trafił pod opiekę Agentic AI Foundation, działającej w ramach Linux Foundation, dzięki czemu stał się rozwiązaniem niezależnym od pojedynczego dostawcy.

MCP wzmacnia tę samą zasadę, na której opiera się otwarta architektura – oddziela wiedzę biznesową od modelu czy agenta AI, który z niej korzysta. Kontrola dostępu i rejestrowanie zdarzeń odbywają się w punkcie połączenia, a nie wewnątrz samego modelu, co oznacza, że dowolny model można wymienić bez zmiany tego, kto i do czego ma dostęp. W takim układzie ADONIS pełni rolę nadzorowanej warstwy wiedzy procesowej, z której korzystają systemy AI, niezależnie od konkretnego dostawcy.

Tempo rozwoju AI nie zwolni. To, co dziś przoduje w branży, za rok będzie tylko jedną z wielu opcji. Firmy, które dziś na stałe zwiążą się z jednym modelem, jutro będą musiały żmudnie odkręcać tę decyzję. Sposobem, by tego uniknąć, jest to, by od samego początku nie wiązać swoich fundamentów z jednym rozwiązaniem.

Właśnie w oparciu o takie podejście zaprojektowano narzędzie do zarządzania procesami biznesowymi ADONIS od BOC Group. Twoja wiedza procesowa pozostaje na miejscu jako stabilny fundament, a podłączona do niej AI może być wymieniana, aktualizowana lub przemyślana na nowo, gdy tylko pojawi się lepsza opcja – dzięki czemu jesteś gotowy na to, co przyniesie przyszłość.