Wdrożenie UiPath on-prem z integracją LLM Bielik – praktyczne spojrzenie
Wszędzie słyszymy o tym, jak RPA zmienia biznes, jak cyfrowa transformacja to przyszłość, a AI to rozwiązanie na wszystko. Ale wiecie co? Po kilku latach prowadzenia projektów automatyzacji mogę powiedzieć jedno – między tym, jak świetnie coś działa na prezentacji, a tym, jak naprawdę funkcjonuje u klienta w produkcji, jest ogromna różnica.
Przez ostatnie lata prowadziłem dziesiątki wdrożeń UiPath-a u różnych klientów – od małych firm po duże korporacje. Ostatnio skończyliśmy ciekawy projekt z integracją polskiego Bielika. I mogę szczerze powiedzieć – każde takie wdrożenie to kawał roboty. Nie dlatego, że technologia jest trudna (choć też nie jest prosta), ale dlatego, że za każdym razem okazuje się to samo.
Najważniejsze nie jest to, jak dobrze napiszesz bota czy jak zaawansowaną technologię wybierzesz. Najważniejsze jest to, żeby ktoś nad tym wszystkim sprawował kontrolę, pilnował terminów, dbał o to, żeby wszyscy – i po stronie klienta, i u nas – wiedzieli, co robią i po co.
I tu właśnie widzę, jak kluczowe jest PMO. Klienci, którzy mają porządne PMO, to zupełnie inna bajka niż ci, gdzie każdy robi swoje. U tych pierwszych projekt idzie jak po szynach. U drugich… no cóż, czasami zastanawiam się, jak w ogóle udaje nam się cokolwiek wdrożyć.
🎯 Dlaczego PMO jest kluczowe w projektach RPA+AI?
Projekty łączące automatyzację robotyczną z sztuczną inteligencją to nie są zwykłe wdrożenia IT. To hybrydowe przedsięwzięcia, które wymagają synchronizacji różnych technologii, zaangażowania wielofunkcyjnych zespołów i wypracowania nowych kompetencji oraz procesów governance. Bez silnego PMO takie projekty szybko przekształcają się w technologiczną wieżę Babel, gdzie każdy zespół mówi własnym językiem, a integracja staje się koszmarem.
Nasze doświadczenie pokazuje, że PMO w takich projektach pełni rolę nie tylko koordynatora, ale także architekta zaufania między wszystkimi zaangażowanymi stronami. To PMO tworzy mostki komunikacyjne między biznesem a IT, między zespołami security a deweloperami, między entuzjastami AI a pragmatykami procesów biznesowych.
🔍 Etap 1: POC – Fundament, nie tylko dowód słuszności
Każdy projekt automatyzacji zaczyna się podobnie: identyfikujemy proces, budujemy szybki prototyp, pokazujemy pozytywne wyniki. W naszym przypadku wybraliśmy proces obsługi dokumentów, który idealnie nadawał się do połączenia możliwości UiPath z inteligencją językową Bielika. Na pierwszy rzut oka wyglądało to standardowo – robot pobiera dokumenty, ekstraktuje dane, przekazuje do dalszego przetwarzania.
Ale już na etapie POC PMO zadbało o elementy, które później okazały się kluczowe. Ustaliliśmy jasne kryteria sukcesu, które szły daleko poza standardowe „robot działa”. Zdefiniowaliśmy konkretne metryki: czas przetwarzania dokumentu, dokładność ekstraktowanych danych, stopień automatyzacji procesu, ale także wskaźniki związane z jakością odpowiedzi generowanych przez Bielika. To było fundamentalne, bo bez tych metryk nie bylibyśmy w stanie ocenić, czy idziemy w dobrym kierunku podczas późniejszego skalowania.
Równolegle rozpoczęliśmy prowadzenie rejestru ryzyk, koncentrując się szczególnie na aspektach związanych z integracją z LLM Bielik. Zagadnienia zgodności z RODO przy przetwarzaniu danych przez AI, stabilność odpowiedzi modelu językowego, bezpieczeństwo danych wrażliwych – to wszystko wymagało przemyślenia już na etapie prototypu. PMO zadbało także o komunikację cross-funkcyjną, angażując od początku właścicieli procesów, zespoły IT, security i compliance.
Kluczowa lekcja z tego etapu jest prosta: POC to nie tylko test techniczny – to pierwszy krok w budowaniu zaufania i governance dla całego programu automatyzacji. Bez solidnych fundamentów organizacyjnych najlepszy prototyp pozostanie tylko ciekawostką techniczną.
🏗️ Etap 2: Architektura – Decyzja o środowisku on-premise
Po pozytywnych wynikach POC stanęliśmy przed fundamentalną decyzją: cloud czy on-premise? Wybór padł na rozwiązanie lokalne ze względu na specyfikę danych, z jakimi pracujemy. To nie była decyzja podjęta lekkomyślnie – rozwiązania chmurowe oferują szybsze wdrożenie i niższe koszty początkowe, ale w naszym przypadku wymagania dotyczące kontroli nad danymi przeważyły szalę.
Nasza docelowa architektura obejmowała UiPath Orchestrator jako centralny hub zarządzania robotami, UiPath Robots jako wykonawców procesów automatyzacji, UiPath AI Center jako platformę do wdrażania modeli AI oraz Bielika – polski model językowy działający lokalnie. Ta konfiguracja dawała nam pełną kontrolę, ale wiązała się z dodatkowymi wyzwaniami integracyjnymi.
PMO musiało skoordynować budowę API proxy z kontrolą kontekstu, które pełni rolę warstwy pośredniej między robotami a Bielikiem. To rozwiązanie kontroluje przepływ requestów poprzez mechanizmy throttlingu, loguje wszystkie interakcje dla celów audytowych i zarządza kontekstem konwersacji z LLM. Opracowaliśmy także logikę sanityzacji danych wejściowych, która usuwa dane wrażliwe przed przekazaniem do LLM, standaryzuje formaty promptów i zapewnia spójność jakości danych wejściowych.
Jednocześnie PMO koordynowało kwestie compliance i audytu, co obejmowało tworzenie polityk dostępu do systemów AI, dokumentację przepływów danych i procedury compliance zgodne z wymaganiami branżowymi. Ta praca organizacyjna okazała się równie ważna co rozwój techniczny – bez niej cały projekt utknąłby w nieskończonych procedurach zatwierdzania.
⚙️ Etap 3: Model wdrożeniowy – Governance i standardy
Różnica między eksperymentem a skalowalną platformą leży w governance. To moment, gdy energia entuzjazmu musi zostać skanalizowana w uporządkowane procesy i standardy. PMO opracowało kompletny framework wdrożeniowy, który stał się podstawą wszystkich kolejnych projektów automatyzacji.
Stworzyliśmy matryce decyzyjną automatyzacji, która ustala jasne reguły określające, co automatyzujemy w pełni, co delegujemy do LLM, a co pozostaje w rękach człowieka. Procesy strukturalne i powtarzalne trafiają do pełnej automatyzacji, analiza tekstu i generowanie odpowiedzi zostają przekazane Bielikowi, podczas gdy decyzje strategiczne i nietypowe przypadki pozostają w kompetencji pracowników. Ta systematyzacja eliminuje chaos decyzyjny, który często paraliżuje projekty automatyzacji.
Standardy dokumentacji okazały się równie kluczowe. Opracowaliśmy szablony dokumentacji robotów zapewniające jednolity format opisu procesów, dokumentację interakcji z AI opisującą prompty, oczekiwane odpowiedzi i scenariusze fallback, oraz procedury testowania obejmujące testy funkcjonalne, testy regresji promptów i testy bezpieczeństwa. Te standardy nie są biurokratycznym balastem – to narzędzia umożliwiające efektywną współpracę między zespołami i szybkie wprowadzanie nowych członków do projektów.
PMO ustanowiło także regularne punkty decyzyjne z udziałem zespołów DevOps odpowiedzialnych za deployment, monitoring i maintenance, IT Security zajmujących się bezpieczeństwem, kontrolą dostępu i szyfrowaniem, oraz AI Governance dbających o jakość modeli i etyczne wykorzystanie AI. Te spotkania nie są formalnością – to forum, na którym różne perspektywy spotykają się i kształtują ostateczne decyzje projektowe.
Harmonogram z punktami kontrolnymi obejmuje checkpoint po każdym etapie rozwoju, review architektury przed deployment oraz post-implementation review z lessons learned. Ta rytmiczność daje wszystkim zaangażowanym stronom poczucie kontroli i przewidywalności, co jest kluczowe w projektach wykorzystujących tak dynamicznie rozwijające się technologie jak AI.
🚀 Etap 4: Produkcja i skalowanie – Gdzie teoria spotyka rzeczywistość
Pierwsze wdrożenia produkcyjne to moment prawdy. To tutaj pojawiają się pytania, które każdy doświadczony PMO przewiduje, ale które zawsze brzmią dramatycznie w ustach business ownerów: „Dlaczego robot czasem się zawiesza?”, „Jakie mamy SLA dla odpowiedzi LLM?”, „Dlaczego AI daje inne odpowiedzi niż wczoraj?”. Te pytania nie są oznaką porażki – to naturalna konsekwencja przejścia od kontrolowanego środowiska testowego do nieprzewidywalnej rzeczywistości produkcyjnej.
Bez zaangażowanego PMO nie byłoby spójnego systemu zgłaszania błędów i śledzenia regresji, komunikacja między business owners a zespołami RPA/AI byłaby chaotyczna, nie powstałby systematyczny rejestr lessons learned, a przede wszystkim brakłoby proaktywnego podejścia do optymalizacji. PMO zapewnia stabilność organizacyjną, która pozwala technologii działać niezawodnie.
Z PMO w centrum koordynacji udało nam się wdrożyć Incident Management dostosowany do specyfiki środowiska hybrydowego RPA+AI, Performance Monitoring łączący dashboardy techniczne z business KPI, kontrolowane wdrażanie ulepszeń bez zakłócania działających procesów oraz centralną bazę wiedzy dla przyszłych projektów. To wszystko składa się na ekosystem, który nie tylko reaguje na problemy, ale je antycypuje i zapobiega im.
📈 Rezultaty i wartość biznesowa
Po dwunastu miesiącach od uruchomienia pierwszego robota w produkcji możemy podzielić się konkretnymi wynikami, które najlepiej ilustrują wartość całego przedsięwzięcia. Redukcja czasu przetwarzania o 75% oznacza, że zadania, które wcześniej zajmowały pracownikom godziny, teraz trwają minuty. Dokładność przetwarzania na poziomie 95% i wyżej pokazuje, że połączenie precyzji RPA z inteligencją Bielika daje wyniki lepsze niż każda z tych technologii osobno. Automatyzacja 80% rutynowych zadań uwolniła pracowników do skupienia się na pracy wymagającej kreatywności i strategicznego myślenia.
Ale równie ważne są korzyści organizacyjne. Zbudowaliśmy skalowalną platformę, która stanowi framework gotowy do wdrożenia kolejnych procesów. Usprawniłismy współpracę między zespołami dzięki jasnym rolom i odpowiedzialnościom. Przede wszystkim jednak zbudowaliśmy kompetencje – mamy teraz zespół z realnym doświadczeniem w zarządzaniu projektami łączącymi RPA z AI, co jest aktywem nie do przecenienia w dzisiejszym rynku.
🎓 Kluczowe wnioski i rekomendacje
Po przejściu całej ścieżki od POC do produkcji widzimy kilka fundamentalnych prawd, które warto podzielić z innymi organizacjami podejmującymi podobne wyzwania.
PMO w projektach łączących RPA z AI to nie kontroler postępu – to architekt zaufania. Jego rola polega na budowaniu przekonania stakeholderów, że automatyzacja jest przewidywalna, kontrolowalna i przynosi realne korzyści. Bez tego zaufania najlepsze technologie pozostaną niewykorzystane.
Governance musi poprzedzać technologię. Najlepszy kod świata nie zastąpi przemyślanych procesów zarządczych. Framework governance musi być gotowy jeszcze przed napisaniem pierwszej linii kodu, bo próby jego tworzenia post factum prowadzą do chaosu i frustracji wszystkich zaangażowanych stron.
Integracja UiPath z lokalnym modelem jak Bielik wymaga więcej pracy niż rozwiązania chmurowe, ale daje pełną kontrolę nad danymi i procesami. To inwestycja, która opłaca się w długiej perspektywie, szczególnie w branżach z wysokimi wymaganiami dotyczącymi bezpieczeństwa danych.
Najważniejsze jednak jest zrozumienie, że automatyzacja to proces, nie projekt. Sukces nie kończy się na uruchomieniu robota – to początek procesu ciągłego doskonalenia, który wymaga stałego nadzoru PMO. Organizacje, które traktują automatyzację jako jednorazowe przedsięwzięcie, skazują się na stagnację w szybko zmieniającym się świecie technologii.
🔮 Co dalej? Przyszłość automatyzacji w SNOK
Nasze doświadczenia z wdrożeniem UiPath + Bielik to dopiero początek większej transformacji. Planujemy rozszerzenie platformy o kolejne procesy biznesowe, które już czekają w kolejce do automatyzacji. Będziemy też eksplorować nowe możliwości polskich modeli językowych, które rozwijają się w ekspresowym tempie. Na horyzoncie mamy także hyperautomation – integrację z dodatkowymi narzędziami low-code/no-code, które jeszcze bardziej demokratyzują możliwości automatyzacji. Planujemy również wdrożenie advanced analytics dla głębszej analizy danych z procesów automatyzacji.
🤝 Zbudujmy przyszłość automatyzacji razem
W SNOK wierzymy, że dzielenie się wiedzą to klucz do rozwoju całej branży. Nasze doświadczenia z wdrożeniem UiPath on-premise + Bielik pokazują, że polskie firmy mogą być pionierami w łączeniu RPA z lokalnymi modelami AI. To nie tylko kwestia technologiczna – to dowód na to, że właściwie zarządzane projekty potrafią przekształcić wizje w działającą rzeczywistość.
Masz pytania o nasze podejście? Planujesz podobny projekt? Chcesz wymienić się doświadczeniami? Napisz do nas – chętnie podzielimy się szczegółami. Skomentuj ten post – każda dyskusja wzbogaca całą społeczność. Udostępnij, jeśli uważasz, że może być przydatny dla Twojej sieci.