Trzy lata temu debatowaliśmy, czy sztuczna inteligencja zrewolucjonizuje sektory usług profesjonalnych, takich jak doradztwo podatkowe. Dziś możemy z całą pewnością stwierdzić: tak, lecz w sposób odmienny od pierwotnych przypuszczeń.
Prognozy sprzed trzech lat wskazywały, że AI wpłynie na usługi profesjonalne za pięć lat. Rewolucja nastąpiła w ciągu trzech. Co więcej, przewidywano błędnie, że AI zastąpi ekspertów — tymczasem ona modyfikuje ich pracę. Osoby, które nauczyły się z nią współdziałać, umacniają swoją pozycję. Natomiast ci, którzy czekali na ustabilizowanie się sytuacji, stają się nieadekwatni do wymogów rynku, a dla początkujących specjalistów coraz trudniej jest wejść na rynek pracy — analizuje Maciej Gierada, partner w Gekko Taxens, na łamach Business Insidera. Ekspert zdobywał doświadczenie z AI, automatyzując procesy dotyczące cen transferowych i wycen (CIT), by następnie skupić się na wdrażaniu rozwiązań AI w działalności gospodarczej.
Wyjaśnia, w jakim obszarze AI faktycznie wspiera obecnie i gdzie popełnia błędy, a także w jakich momentach firmy napotykają trudności podczas wdrażania sztucznej inteligencji. Wskazuje również na pułapkę, która umyka uwadze niewielu.
Przeczytaj również: Blokada konta bankowego paraliżuje firmy. Prosty błąd może generować ogromne straty
W jakich obszarach AI obecnie efektywnie pomaga
Jeszcze kilka lat temu ChatGPT lepiej radził sobie z generowaniem opisów i analizą treści pisanych niż z danymi liczbowymi. Dzisiejszy zakres zastosowań jest nieporównywalnie większy — wokół modeli rozwinęła się cała warstwa dedykowanych agentów, łączników z systemami firmowymi oraz wyspecjalizowanych silników. W usługach profesjonalnych AI doskonale sprawdza się w analizach rynkowych, tworzeniu standardowych modeli finansowych, weryfikacji spójności danych w obszernych zestawieniach, automatycznym wypełnianiu dokumentów umownych, wstępnej warstwie badań i tłumaczeń na poziomie jakości, który jeszcze niedawno wymagałby pracy tłumacza przysięgłego.
Jaki jest realny rezultat? Firmy, które zintegrowały AI z podstawowymi procesami, raportują wykonanie tej samej pracy przez dwukrotnie mniejszy zespół — bez dostrzegalnej degradacji jakości. To nie jest chwyt marketingowy. To po prostu nowa logika pracy.
Gdzie AI nadal popełnia błędy — i dlaczego
Należy jednak rozróżnić dwie kwestie, które potocznie określa się mianem “halucynacji”. Pierwsza to faktyczne ograniczenia samego modelu — niepoprawnie sformułowane pytanie, brak odpowiedniego kontekstu, próba uzyskania jednoznacznej odpowiedzi w sytuacji, gdy sama doktryna prawna nie jest zgodna. To nie jest błąd AI — to niewłaściwe użycie narzędzia.
Druga, znacznie częstsza w polskich realiach prawno-podatkowych, to halucynacja wymuszona przez brak dostępu do danych. Najprostsza analogia: różnica między studentem odpowiadającym z pamięci a studentem korzystającym z otwartej książki. Pierwszy, gdy czegoś nie pamięta, zgaduje — brzmi przekonująco, ale konfabuluje. Drugi otwiera podręcznik i cytuje właściwe fragmenty.
Ogólnodostępne modele, w przypadku zapytań dotyczących polskich interpretacji indywidualnych, zachowują się jak ten pierwszy student. Dzieje się tak, ponieważ EUREKA, czyli baza interpretacji prowadzona przez Ministerstwo Finansów, nie udostępnia publicznie ustrukturyzowanego interfejsu, z którego AI mogłaby na bieżąco pobierać dane. Model nie ma możliwości “otwarcia książki” — operuje na informacjach, których nauczył się podczas procesu treningowego, a tam dostęp do interpretacji jest fragmentaryczny. Efekt? Model “zgrywa” sygnatury wydawane przez Dyrektora Krajowej Informacji Skarbowej, myli tezy, miesza różne stany faktyczne. Brzmi to bardzo wiarygodnie — co jest najbardziej niepokojącą cechą tego typu błędów.
Z drugiej strony mamy komercyjne bazy prawne, które od lat gromadzą i porządkują orzecznictwo. Ich dedykowani asystenci AI nie odpowiadają z pamięci — najpierw wyszukują konkretny dokument w bazie, a dopiero potem formułują odpowiedź, podając źródło. Ryzyko halucynacji jest znacząco ograniczone, ponieważ model ma się na czym oprzeć.
Ekspert korzystający z ogólnego chatbota do wyszukiwania interpretacji w rzeczywistości zyskuje dodatkowy problem do rozwiązania. Ekspert posługujący się wyspecjalizowanym narzędziem z dostępem do bazy danych — czerpie realne korzyści. Nie jest to wada “sztucznej inteligencji jako takiej”. To kwestia narzędzia, z którego korzystamy.
Wdrożenia — tu firmy napotykają największe trudności
Typowy scenariusz obecnie: firma posiada kilka licencji na różne modele językowe, jakąś platformę agentów AI, wtyczkę do systemu obsługi klienta, własny czat zintegrowany z dokumentami, do tego marketing wykorzystuje inne narzędzie niż dział finansów. Każdy element działa w izolacji, razem — tworzą chaos. Drugi błąd to przekonanie, że AI musi być kosztownym przedsięwzięciem. Absolutnie nie — czasem prostszy, trafnie dobrany agent przyniesie firmie więcej korzyści niż drogi pakiet, którego 80% funkcjonalności nigdy nie zostanie wykorzystane. Generowanie promptów i interakcja z czatem to obecnie podstawowy sposób korzystania z AI — choć wciąż lepszy niż całkowite zaniechanie działań. Prawdziwa wartość pojawia się dopiero przy integracji z systemami i danymi konkretnej firmy, wyznaczeniu liderów odpowiedzialnych nie tylko za koordynację, ale przede wszystkim za bezpieczeństwo danych — i zapewnienie, że AI faktycznie usprawnia procesy, a nie jest tylko kolejną ikoną na pasku zadań.
Cyfrowi współpracownicy — tego w 2023 r. nikt nie przewidział
Aspekt, którego naprawdę nie przewidywaliśmy, a który nastąpił tak szybko, to możliwość tworzenia własnych agentów — cyfrowych “współpracowników”, którzy autonomicznie wykonują wieloetapowe zadania.
Najprostszy przykład — obsługa faktury kosztowej. Jeszcze kilka lat temu faktura przychodziła mailem w formacie PDF, księgowa ręcznie wprowadzała dane do systemu, dokonywała dekretacji, przekazywała do akceptacji. Zajmowało to od pięciu do dziesięciu minut na fakturę. Obecnie, po wprowadzeniu obowiązkowego KSeF, faktury są ustrukturyzowane od źródła — co dla automatyzacji stanowi kluczową zmianę. Agent pobiera fakturę z KSeF, weryfikuje kontrahenta na białej liście podatników VAT, porównuje z zamówieniem w systemie ERP, dokonuje dekretacji zgodnie z historycznymi zasadami i przekazuje do osoby akceptującej. Rola człowieka ogranicza się wyłącznie do sytuacji wyjątkowych. KSeF, postrzegany jako uciążliwy obowiązek, w rzeczywistości staje się motorem napędowym rzeczywistej automatyzacji.
Taki model — “człowiek od wyjątków, agent od standardowych procedur” — przenika do kolejnych obszarów: obsługi płatności i uzgodnień bankowych, wstępnej analizy umów, początkowych wersji kalkulacji podatkowych, selekcji aplikacji CV. To nie jest scenariusz z filmów science-fiction. To obecna rzeczywistość, dostępna dla firm, które chcą ją wdrożyć.
Juniorzy — co z nimi?
Odpowiedź jest trudna, ale szczera: znaczącą część pracy wykonywanej przez młodszych specjalistów przejmuje dziś AI. Ma to wpływ na poziom zatrudnienia nie tylko w sektorze usług profesjonalnych, ale w całym segmencie pracowników umysłowych (white collars). Czy oznacza to redukcję zatrudnienia wśród juniorów, czy ich praca staje się niepotrzebna?
Moja odpowiedź: nie redukcję, lecz przesunięcie kompetencji — pod warunkiem, że firma jest w stanie przekwalifikować pracowników. Młodszy specjalista, który rozumie proces od strony merytorycznej i zna funkcjonowanie firmy od wewnątrz. To czyni go naturalnym łącznikiem między zewnętrznym dostawcą rozwiązań AI a konkretną firmą — znajomość wewnętrznych procedur w połączeniu z praktyczną wiedzą o AI to dziś kompetencja niezwykle cenna. Po co zwalniać osobę odpowiedzialną za research, skoro można zaangażować ją w rozwój i nadzór nad dedykowanymi narzędziami? To nowe role, które jeszcze pięć lat temu nie istniały.
Pułapka, której branża jeszcze nie dostrzega
Jeśli AI nie zastąpi masowo pracowników umysłowych w najbliższej przyszłości — a wszystko na to wskazuje, że nie zastąpi całkowicie, ponieważ wiele zadań eksperckich wymaga oceny sytuacji, kontekstu i odpowiedzialności — pojawia się pozornie prozaiczne pytanie: skąd będą się brać przyszli starsi specjaliści i kadra zarządzająca?
Ekspert nie staje się nim z dnia na dzień. Doświadczony specjalista z piętnastoletnim stażem zaczynał od żmudnego researchu i godzin poświęconych na analizy. Te “nudne” lata budowały jego intuicję, zapewniały ekspozycję na setki różnorodnych stanów faktycznych. Junior, który nigdy nie musiał ręcznie analizować kilkudziesięciu spraw, ponieważ zrobił to za niego agent, nie rozwinie tej samej intuicji — nie dlatego, że jest gorszy, ale dlatego, że nie miał ku temu okazji.
Pula doświadczonych specjalistów naturalnie zacznie się zmniejszać. Jeśli odpowiedzią rynku będzie “pozyskamy pracowników od konkurencji”, to za 7-10 lat okaże się, że nie ma kogo pozyskać. Firmy, które obecnie drastycznie redukują zatrudnienie wśród młodszych pracowników, w przyszłości będą walczyć o starszych specjalistów za ceny, które pochłoną oszczędności uzyskane z redukcji etatów.
Warto zadać pytanie wprost: co jest łatwiejsze? Zwolnić, poczynić oszczędności, zaprezentować akcjonariuszowi lepszy wynik kwartalny? Czy walczyć o pracownika, przekwalifikować go, zbudować w firmie kompetencję, która jeszcze rok temu nie istniała — i tłumaczyć to udogodnienie udziałowcom z Frankfurtu lub Nowego Jorku, którzy oczekują natychmiastowego zwrotu z inwestycji? Odpowiedź wydaje się oczywista. I właśnie dlatego globalne korporacje wybierają pierwszą ścieżkę.
A to może stanowić unikalną szansę dla polskich przedsiębiorstw. Polski biznes — ten nieposiadający zagranicznych udziałowców naciskających na kwartalny wynik — ma w tej sytuacji przewagę strukturalną: większą elastyczność w inwestowaniu w ludzi, których globalne korporacje właśnie wypuszczają na rynek. Najzdolniejsi pracownicy, którzy jeszcze niedawno byli nieosiągalni dla konkurencji, dziś poszukują miejsca, w którym ich merytoryczne kompetencje i nowo nabyte umiejętności w pracy z AI będą realnie doceniane. Ta okazja otwiera się na okres od trzech do maksymalnie pięciu lat. Kto ją wykorzysta, zbuduje swoją przewagę na kolejną dekadę.
Co z tego wynika
Trzy lata temu można było jeszcze obserwować rozwój sytuacji. Dziś osoby, które jedynie obserwowały, już przegrały — choć jeszcze tego nie są świadome. Pozostaje jedno pytanie: czy Twoja firma znajduje się po stronie tych, którzy budują przewagę na kolejną dekadę — czy po stronie tych, którzy właśnie oszczędzają na zwolnieniach, prezentując akcjonariuszom korzystny wynik kwartalny. Odpowiedź na to pytanie zostanie podjęta nie podczas posiedzenia zarządu. Zapada ona w poniedziałek rano, gdy ktoś podejmie decyzję, czy wysłać CV młodszego specjalisty do kosza, czy zaproponować mu nową rolę.
Autor: Maciej Gierada, partner w Gekko Taxens
Dziękujemy za przeczytanie naszego artykułu do końca. Bądź na bieżąco! Obserwuj nas w Google.