AI-first: szansa czy pułapka?

Ostatnia aktualizacja: 28.08.2026

Sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza do organizacji. Dla jednych jest szansą na zwiększenie efektywności i budowanie przewagi konkurencyjnej, dla innych – źródłem obaw związanych z bezpieczeństwem, odpowiedzialnością czy wpływem na sposób pracy. AI przestało być tematem przyszłości i nikt już nie pyta, czy warto z niej korzystać, ale jak robić to mądrze. Podczas konferencji „To jest strategia” zapytaliśmy ekspertów o to, od czego zacząć, jakich błędów unikać i co decyduje o powodzeniu wdrażania AI. Rozmowa pokazała, iż największym wyzwaniem niekoniecznie jest technologia.

Kilka słów od Autorki

Sztuczna inteligencja w bardzo krótkim czasie stała się jednym z najważniejszych tematów w świecie biznesu. Coraz więcej organizacji zastanawia się, jak wykorzystać jej potencjał, jednocześnie dbając o bezpieczeństwo, odpowiedzialność i realną wartość dla biznesu. Nic więc dziwnego, iż dyskusja o AI coraz częściej wykracza poza technologię i dotyczy strategii, przywództwa oraz sposobu funkcjonowania organizacji.

Inspiracją do napisania tego artykułu był panel dyskusyjny „Jak nie zostać zjedzonym przez Al – strategiczne podejście do sztucznej inteligencji”, który odbył się podczas konferencji „To jest strategia”. Wzięli w nim udział eksperci reprezentujący różne perspektywy – biznes, technologię i prawo – dzieląc się doświadczeniami oraz praktycznymi obserwacjami dotyczącymi wdrażania sztucznej inteligencji w organizacjach.

Nie chciałam tworzyć transkrypcji ani relacji z panelu. Zależało mi na tym, aby powstał wartościowy materiał, który łączy najważniejsze wnioski z dyskusji z praktycznym spojrzeniem na wdrażanie AI. Mam nadzieję, iż znajdziesz w nim nie tylko opinie ekspertów, ale przede wszystkim wskazówki, które pomogą świadomie podejść do wykorzystania sztucznej inteligencji w Twojej organizacji.

Zapraszam do lektury.

Agnieszka Kruk
Editor-in-Chief | Leanpassion Blog

Spis Treści

1. AI-first: moda, strategia czy niepotrzebna etykieta?
2. Wdrażanie AI zaczyna się od problemu biznesowego, nie od technologii
3. Dlaczego ludzie są największym wyzwaniem we wdrażaniu AI
4. AI shadowing – zjawisko, którego organizacje nie mogą ignorować
5. Kto powinien odpowiadać za wdrażanie AI w organizacji?
6. Od eksperymentów do strategii – jak mądrze skalować AI
7. Praktyczne zastosowania AI, które już dziś tworzą wartość biznesową
8. Najważniejsze wnioski dla liderów planujących wdrażanie AI

Zobacz też: Jak nie zostać zjedzonym przez Al – strategiczne podejście do sztucznej inteligencji

AI-first: moda, strategia czy niepotrzebna etykieta?

Jeszcze do niedawna wiele organizacji zastanawiało się, czy w ogóle korzystać ze sztucznej inteligencji. Dziś coraz częściej pojawia się inne pytanie: czy firma powinna stać się AI-first?

To określenie zrobiło ogromną karierę, zwłaszcza za sprawą największych firm technologicznych. Coraz częściej pojawia się również w dyskusjach o strategii, transformacji cyfrowej i przyszłości biznesu. Łatwo jednak odnieść wrażenie, iż dla wielu organizacji staje się bardziej modnym hasłem niż świadomie obranym kierunkiem działania.

Podczas konferencji „To jest strategia” zapytaliśmy ekspertów:

Czy każda firma powinna być AI-first?

Odpowiedź była jednoznaczna – nie. Co ciekawe, nikt z panelistów nie podważał znaczenia sztucznej inteligencji dla biznesu. Wątpliwości dotyczyły przekonania, iż każda organizacja powinna rozwijać się według tego samego modelu.

Jan Maria Kowalski, Co-Founder BIELIK.AI, zwrócił uwagę, iż koncepcja AI-first może mieć uzasadnienie przede wszystkim w przypadku startupów oraz firm, które od początku budują swój model biznesowy wokół sztucznej inteligencji. Zupełnie inaczej wygląda sytuacja organizacji obecnych na rynku od wielu lat. W ich przypadku znacznie większą wartość przynosi wykorzystywanie AI do usprawniania procesów, wspierania pracowników i zwiększania efektywności niż próba podporządkowania całego sposobu działania jednej technologii.

Robert Pławiak, CDIO/CTO Polpharma, spojrzał na ten temat z jeszcze innej perspektywy. Jego zdaniem, zanim organizacja zacznie mówić o AI, powinna bardzo dobrze zrozumieć własny biznes. Nie chodzi wyłącznie o opisanie procesów, ale przede wszystkim o poznanie reguł biznesowych, poziomu ryzyka i miejsc, w których człowiek powinien pozostać uczestnikiem procesu decyzyjnego. Dopiero wtedy można świadomie ocenić, gdzie automatyzacja rzeczywiście ma sens, a gdzie mogłaby przynieść więcej szkody niż pożytku.

Podobny wniosek wybrzmiał w wypowiedzi Jędrzeja Paulusa, Strategic AI Partnera w Youniversity, który przestrzegał przed bezrefleksyjnym dodawaniem AI do wszystkiego. Przywołał słowa Radka Drzewieckiego, autora książki To Jest Strategia, iż jeżeli w organizacji panuje bałagan, a dołożymy do niego modne AI, powstanie jedynie „modny chaos”. Sztuczna inteligencja nie naprawi źle zaprojektowanych procesów. Może jedynie sprawić, iż będą działały szybciej.

Choć eksperci reprezentowali różne środowiska – biznes, technologię i prawo – ich wypowiedzi prowadziły do bardzo podobnego wniosku. Organizacje nie powinny rozpoczynać dyskusji od pytania: „Czy chcemy być AI-first?” Znacznie ważniejsze jest pytanie: „W jakich obszarach sztuczna inteligencja może pomóc nam tworzyć większą wartość?”

Wdrażanie AI zaczyna się od problemu biznesowego, nie od technologii

Jeszcze kilka lat temu firmy kupowały systemy ERP, CRM czy platformy do zarządzania projektami z nadzieją, iż same w sobie uporządkują sposób działania organizacji. Dziś podobne oczekiwania coraz częściej towarzyszą sztucznej inteligencji. Pojawia się nowe narzędzie, kolejny model językowy albo głośna premiera i niemal natychmiast pojawia się pytanie: czy my też powinniśmy to wdrożyć?

Problem polega na tym, iż technologia bardzo rzadko jest odpowiedzią na źle postawione pytanie.

Zapytaliśmy ekspertów:

Od czego powinno zaczynać się wdrażanie AI w organizacji?

W odpowiedziach panelistów bardzo wyraźnie wybrzmiała jedna zasada: najpierw biznes, potem technologia.

Jan Maria Kowalski zwrócił uwagę, iż zanim organizacja zacznie zastanawiać się nad wyborem narzędzia, powinna odpowiedzieć sobie na znacznie prostsze pytania. Gdzie dziś tracimy czas i pieniądze? W których miejscach klienci czekają zbyt długo? Jakie procesy są kosztowne, powtarzalne albo powodują najwięcej frustracji pracowników? Dopiero zrozumienie rzeczywistej potrzeby biznesowej pozwala zdecydować, czy sztuczna inteligencja rzeczywiście będzie najlepszym rozwiązaniem.

To odwraca sposób myślenia, który w ostatnich miesiącach można zaobserwować w wielu organizacjach. Zamiast zaczynać od fascynacji kolejnym modelem AI i dopiero później szukać dla niego zastosowania, warto rozpocząć od problemu, a technologię potraktować jako jedno z możliwych narzędzi jego rozwiązania.

Podobną perspektywę przedstawił Robert Pławiak z Polpharmy. Jego zdaniem organizacje zbyt często koncentrują się na samych procesach, zamiast przyjrzeć się regułom biznesowym, które za nimi stoją. Dopiero zrozumienie, dlaczego dany proces przebiega właśnie w taki sposób, gdzie pojawiają się decyzje, jakie ryzyko się z nimi wiąże i kto powinien za nie odpowiadać, pozwala ocenić, czy sztuczna inteligencja rzeczywiście wniesie wartość. Czasami najlepszym rozwiązaniem będzie automatyzacja, czasami zmiana sposobu pracy, a czasami… pozostawienie procesu dokładnie takim, jaki jest.

W dyskusji pojawił się również wątek, który warto szczególnie podkreślić. Eksperci zwracali uwagę, iż wiele firm przez cały czas wybiera narzędzia dlatego, iż są modne, a nie dlatego, iż rozwiązują konkretny problem biznesowy. Tymczasem skuteczne wdrażanie AI powinno zawsze zaczynać się od dobrze zdefiniowanego przypadku użycia (use case), który ma realne znaczenie dla organizacji, pozwala zmierzyć efekty i można go bezpiecznie przetestować przed szerszym wdrożeniem.

Największą wartością sztucznej inteligencji nie jest więc sama technologia. Jest nią zdolność do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych. o ile organizacja o tym zapomni, bardzo łatwo wpaść w pułapkę wdrażania AI dlatego, iż robią to wszyscy inni. A to rzadko prowadzi do trwałej przewagi konkurencyjnej.

Dlaczego ludzie są największym wyzwaniem we wdrażaniu AI

Można kupić najlepsze narzędzia, wykupić licencje i przygotować ambitny plan transformacji. To jednak nie oznacza, iż organizacja rzeczywiście zacznie wykorzystywać sztuczną inteligencję. Największym wyzwaniem bardzo często nie jest technologia, ale ludzie.

Zapytaliśmy ekspertów:

Co najczęściej blokuje skuteczne wdrażanie AI w organizacjach?

W odpowiedziach panelistów wybrzmiewał wspólny wniosek: barierą rzadko jest brak dostępu do technologii. Znacznie częściej są nią kompetencje, obawy i sposób, w jaki organizacja przygotowuje ludzi do zmiany.

Eksperci zwracali uwagę, iż wielu pracowników przez cały czas nie wie, czego może oczekiwać po AI. Jedni obawiają się, iż nowe narzędzia zastąpią ich w codziennej pracy, inni nie ufają generowanym odpowiedziom, a jeszcze inni po prostu nie wiedzą, jak z nich korzystać. W takich warunkach samo udostępnienie narzędzia nie prowadzi do jego rzeczywistej adopcji.

Dlatego tak ważna jest edukacja. Nie chodzi jednak wyłącznie o nauczenie pracowników obsługi kolejnych aplikacji. Równie istotne jest rozwijanie umiejętności krytycznej oceny odpowiedzi generowanych przez AI, zadawania adekwatnych pytań i świadomego podejmowania decyzji dotyczących tego, kiedy warto zaufać technologii, a kiedy konieczna jest weryfikacja przez człowieka.

Ten wątek dobrze uzupełniła Aleksandra Maciejewicz, Legal Advisor, Lawmore, zwracając uwagę, iż odpowiedzialne korzystanie z AI wymaga budowania świadomości na wszystkich poziomach organizacji. Bez zrozumienia zasad działania technologii, jej ograniczeń i ryzyk trudno mówić o bezpiecznym wykorzystywaniu sztucznej inteligencji.

Równie ważna jest rola liderów. To oni nadają kierunek zmianie i pokazują, iż AI nie jest celem samym w sobie, ale narzędziem wspierającym realizację celów biznesowych. o ile zabraknie jasnej komunikacji, przestrzeni do zadawania pytań i możliwości bezpiecznego eksperymentowania, naturalny opór wobec zmiany będzie tylko narastał.

AI shadowing – zjawisko, którego organizacje nie mogą ignorować

Coraz więcej organizacji zastanawia się, jak wdrażać sztuczną inteligencję w sposób bezpieczny. Problem w tym, iż w wielu przypadkach AI już działa w firmie – tyle iż poza wiedzą i kontrolą pracodawcy.

Zapytaliśmy ekspertów:

Jak organizacje powinny reagować na zjawisko AI shadowing?

Eksperci byli zgodni: zakazy nie rozwiązują problemu. Pracownicy korzystają z ogólnodostępnych narzędzi AI, ponieważ chcą pracować szybciej i wygodniej. jeżeli organizacja nie zapewni im bezpiecznych alternatyw ani jasnych zasad, będą szukać własnych rozwiązań.

Na tym polega zjawisko określane jako AI shadowing – wykorzystywanie narzędzi sztucznej inteligencji bez wiedzy lub zgody organizacji. Choć często wynika z dobrych intencji, może prowadzić do poważnych konsekwencji.

Eksperci zwracali uwagę na ryzyka związane z wprowadzaniem do publicznych modeli poufnych danych, informacji o klientach czy wewnętrznych dokumentów. Pojawiają się również pytania o prawa autorskie, wiarygodność generowanych treści oraz odpowiedzialność za decyzje podejmowane na podstawie odpowiedzi przygotowanych przez AI. To jednak nie oznacza, iż rozwiązaniem jest całkowity zakaz korzystania ze sztucznej inteligencji. Taka strategia najczęściej sprawia jedynie, iż problem staje się mniej widoczny, ale nie znika.

Znacznie skuteczniejsze jest stworzenie jasnych zasad korzystania z AI. Pracownicy powinni wiedzieć, z jakich narzędzi mogą korzystać, jakie dane wolno do nich wprowadzać, a jakich bezwzględnie nie należy udostępniać. Równie ważne jest zapewnienie bezpiecznych, zatwierdzonych przez organizację rozwiązań, które pozwolą korzystać z możliwości AI bez narażania firmy na niepotrzebne ryzyko.

W dyskusji wyraźnie wybrzmiała jeszcze jedna myśl. Bezpieczeństwa nie buduje się wyłącznie poprzez procedury i ograniczenia, równie ważne są edukacja oraz zaufanie. Pracownicy, którzy rozumieją zasady odpowiedzialnego korzystania z AI, znacznie częściej podejmują adekwatne decyzje niż ci, którzy działają wyłącznie w obawie przed naruszeniem regulaminu.

Kto powinien odpowiadać za wdrażanie AI w organizacji?

W wielu firmach pierwsze projekty związane ze sztuczną inteligencją trafiają do działów IT. To naturalny odruch – w końcu mówimy o technologii. Problem w tym, iż AI bardzo gwałtownie przestaje być wyłącznie tematem technologicznym.

Zapytaliśmy ekspertów:

Kto powinien odpowiadać za wdrażanie AI w organizacji?

Odpowiedzi panelistów pokazały, iż nie istnieje jeden adekwatny model organizacyjny. W jednych firmach za rozwój AI odpowiada dedykowany lider lub AI Owner, w innych powstają centra kompetencji, a jeszcze gdzie indziej odpowiedzialność spoczywa na właścicielach poszczególnych procesów biznesowych. Sam model ma jednak mniejsze znaczenie niż coś znacznie ważniejszego – jasny podział odpowiedzialności.

Eksperci podkreślali, iż sztuczna inteligencja wpływa jednocześnie na sposób działania biznesu, procesy, ludzi, bezpieczeństwo informacji, kwestie prawne i zgodność z regulacjami. Oznacza to, iż żadna z tych funkcji nie powinna działać w oderwaniu od pozostałych. Skuteczne wdrażanie AI wymaga współpracy biznesu, technologii, HR, działów prawnych, compliance i bezpieczeństwa.

Dlatego coraz częściej mówi się o AI governance,sposobie podejmowania świadomych decyzji. Chodzi o ustalenie, kto decyduje o priorytetach, kto ocenia ryzyko, kto zatwierdza nowe rozwiązania i kto odpowiada za efekty ich wdrożenia. Brak takich zasad gwałtownie prowadzi do chaosu. Poszczególne zespoły zaczynają realizować własne inicjatywy, powielają te same rozwiązania albo podejmują decyzje bez uwzględnienia konsekwencji dla całej organizacji. Z drugiej strony nadmierna centralizacja również nie jest odpowiedzią – może skutecznie spowolnić rozwój i zniechęcić zespoły do eksperymentowania.

Paneliści byli zgodni co do tego, iż model organizacyjny może wyglądać różnie, ale odpowiedzialność nie może być rozproszona do tego stopnia, iż ostatecznie nikt nie czuje się właścicielem decyzji. Niezależnie od tego, jak firma zorganizuje wdrażanie AI, ktoś musi mieć mandat do wyznaczania kierunku, podejmowania decyzji i brania odpowiedzialności za ich konsekwencje.

Od eksperymentów do strategii – jak mądrze skalować AI

Pierwsze sukcesy z AI potrafią być bardzo przekonujące. Organizacja uruchamia pilotaż, skraca czas realizacji wybranego procesu albo automatyzuje jedno z powtarzalnych zadań. Pojawia się entuzjazm, ale po kilku miesiącach okazuje się, iż poza pojedynczym projektem kilka się zmieniło.

Zapytaliśmy ekspertów:

Jak przejść od udanych eksperymentów do rzeczywistej transformacji organizacji?

Paneliści podkreślali, iż eksperymentowanie jest niezbędnym elementem wdrażania AI. Pilotaże pozwalają sprawdzić, czy dane rozwiązanie rzeczywiście odpowiada na potrzeby organizacji i przynosi oczekiwane rezultaty. Problem pojawia się wtedy, gdy testy stają się celem samym w sobie. Każdy pilotaż powinien zakończyć się konkretną decyzją. Czy rozwiązanie rozwijamy? Czy wymaga zmian? A może warto z niego zrezygnować i poszukać lepszego pomysłu? Organizacje, które miesiącami prowadzą kolejne eksperymenty bez wyciągania wniosków, bardzo łatwo wpadają w pułapkę niekończących się testów.

Eksperci zwracali również uwagę, iż pojedynczy sukces nie oznacza jeszcze gotowości do skalowania. Rozwiązanie, które dobrze działa w jednym zespole, nie zawsze sprawdzi się w całej organizacji. Wraz ze wzrostem skali pojawiają się nowe wyzwania związane z jakością danych, integracją z istniejącymi systemami, bezpieczeństwem, kosztami utrzymania czy odpowiedzialnością za rozwój rozwiązania.

Dlatego już na etapie pilotażu warto jasno określić, co adekwatnie chcemy sprawdzić. Nie zawsze da się od razu policzyć pełny zwrot z inwestycji, ale można zdefiniować mierniki, które pokażą, czy projekt zmierza we adekwatnym kierunku. Czas realizacji procesu, liczba błędów, poziom satysfakcji użytkowników czy jakość generowanych odpowiedzi często dostarczają znacznie cenniejszych informacji niż próba natychmiastowego wyliczenia ROI.

W dyskusji wybrzmiał jeszcze jeden istotny wniosek. Skalować warto tylko te rozwiązania, które odpowiadają na realną potrzebę biznesową i mają właściciela odpowiedzialnego za ich rozwój. Bez tego choćby najbardziej obiecujący projekt gwałtownie staje się kolejnym eksperymentem, o którym po kilku miesiącach nikt już nie pamięta.

Praktyczne zastosowania AI, które już dziś tworzą wartość biznesową

Dyskusja o sztucznej inteligencji często koncentruje się na możliwościach technologii. Tymczasem z perspektywy biznesu znacznie ważniejsze jest to, jaki problem udało się dzięki niej rozwiązać.

Zapytaliśmy ekspertów:

Gdzie AI już dziś przynosi organizacjom największą wartość?

Jednym z najczęściej wskazywanych obszarów była analiza dokumentów i dużych zbiorów informacji. AI potrafi w kilka chwil odnaleźć najważniejsze dane, porównać dokumenty czy przygotować podsumowanie materiałów, których ręczna analiza zajęłaby wiele godzin. Wartością nie jest więc sama szybkość działania technologii, ale możliwość podejmowania decyzji na podstawie informacji dostępnych niemal natychmiast.

Podobnie wygląda wykorzystanie AI do wyszukiwania wiedzy wewnątrz organizacji. Zamiast przeszukiwać dziesiątki dokumentów, procedur czy prezentacji, pracownik może znacznie szybciej dotrzeć do potrzebnych informacji. Na koniec dnia mniej czasu poświęca na szukanie odpowiedzi, a więcej na realizację adekwatnych zadań.

Eksperci wskazywali również na analizę opinii klientów, zgłoszeń serwisowych i powtarzających się problemów. Dzięki AI organizacje są w stanie szybciej zauważyć powtarzające się wzorce i lepiej zrozumieć, z jakimi wyzwaniami mierzą się klienci. To z kolei ułatwia podejmowanie decyzji dotyczących rozwoju produktów i usług.

W praktyce AI coraz częściej wspiera także przygotowywanie prezentacji, analiz, raportów czy pierwszych wersji treści. Nie po to, by zastąpić specjalistów, ale by uwolnić ich od najbardziej czasochłonnych etapów pracy i pozwolić skupić się na tym, co wymaga doświadczenia, wiedzy i oceny.

W panelu pojawiły się również przykłady wykorzystania chatbotów i asystentów AI wspierających zarówno pracowników, jak i klientów, a także rozwiązań opartych na analizie obrazu (computer vision), które pomagają automatyzować procesy kontroli jakości czy identyfikacji nieprawidłowości.

Reasumując, AI warto traktować jak partnera do dyskusji – narzędzie, które pomaga spojrzeć na problem z różnych perspektyw, przygotować warianty rozwiązań czy zweryfikować własne pomysły. Ostateczna odpowiedzialność za decyzje przez cały czas pozostaje jednak po stronie człowieka.

Najważniejsze wnioski dla liderów planujących wdrażanie AI

Podczas całego panelu padło wiele konkretnych przykładów, rekomendacji i praktycznych wskazówek. Choć eksperci reprezentowali różne perspektywy – biznes, technologię i prawo – ich wypowiedzi prowadziły do tych samych wniosków.

Zapytaliśmy ekspertów:

Od czego lider powinien zacząć, jeżeli chce odpowiedzialnie wdrażać AI?

Przede wszystkim nie od narzędzia i nie od deklaracji, iż organizacja chce być AI-first. Znacznie ważniejsze jest zrozumienie, jakie problemy warto rozwiązać i gdzie sztuczna inteligencja może rzeczywiście poprawić sposób działania firmy.

Równie istotne jest przygotowanie organizacji do zmiany. O sukcesie wdrażania AI nie decyduje wyłącznie wybór technologii. Tak samo ważne są kompetencje pracowników, gotowość liderów do prowadzenia zmiany, jasne zasady korzystania z nowych narzędzi oraz odpowiedzialność za podejmowane decyzje.

Nie można również ignorować faktu, iż pracownicy już dziś korzystają z AI. Zamiast udawać, iż problem nie istnieje, warto stworzyć bezpieczne środowisko, w którym będą wiedzieli, z jakich narzędzi mogą korzystać, jakie dane można przetwarzać i gdzie przebiegają granice odpowiedzialnego wykorzystania sztucznej inteligencji.

Eksperci zgodnie podkreślali także znaczenie eksperymentowania. Warto testować nowe rozwiązania na niewielką skalę, gwałtownie wyciągać wnioski i równie świadomie podejmować decyzje o ich rozwijaniu lub zakończeniu. Nie każdy pilotaż zakończy się sukcesem, ale każdy powinien dostarczyć wiedzy, która pomoże podejmować lepsze decyzje w przyszłości.

Najważniejszy wniosek z całej dyskusji jest taki, iż AI nie jest kolejnym projektem technologicznym, który można zamknąć w dziale IT. To element zmiany organizacyjnej wpływający na sposób podejmowania decyzji, projektowania procesów, rozwijania kompetencji i budowania przewagi konkurencyjnej. Ogromnym ryzykiem jest wdrażanie AI bez jasno określonego celu, bez przygotowania ludzi i bez odpowiedzialności za skutki podejmowanych decyzji.

Ostatecznie na AI wygrają firmy, które będą potrafiły ją wykorzystać do rozwiązywania realnych problemów biznesowych i będą w stanie konsekwentnie przekładać możliwości AI na trwałą wartość dla organizacji.

___________________

Jeśli chcesz lepiej zrozumieć, dlaczego skuteczne organizacje zaczynają od strategii, a nie od narzędzi, sięgnij po książkę „To jest strategia” Radka Drzewieckiego.

Planujesz wdrażanie AI w swojej organizacji? Umów się na bezpłatną konsultację z ekspertami Leanpassion i sprawdź, jak podejść do tego procesu w sposób przemyślany, bezpieczny i dopasowany do potrzeb Twojego biznesu.

Chcesz być na bieżąco z tematami dotyczącymi strategii, przywództwa i rozwoju organizacji? Zasubskrybuj kanał Skuteczny CEO na YouTube, gdzie Radek Drzewiecki dzieli się praktycznymi wskazówkami dla CEO, właścicieli firm i liderów odpowiedzialnych za rozwój biznesu.