1. Wprowadzenie
W poprzednim artykule pt. „Od modeli procesów do projektowania ról”, pokazaliśmy, jak punktem wyjścia do budowy nowoczesnej organizacji może być precyzyjnie zaprojektowany proces operacyjny – zapisany w notacji BPMN, oparty na rzeczywistych działaniach i decyzjach, wykonywanych przez ludzi oraz agentów AI.
Odwróciliśmy tradycyjne podejście HR-owe: nie wkładamy ludzi w pudełka gotowego, tradycyjnego schematu organizacyjnego, lecz definiujemy adekwatne Role Biznesowe dla nich wychodząc logicznego narastania wartości dodanej w procesach głównych oraz procesach wspierających.
W konstrukcji modeli operacyjnych firm trzymamy się z żelazną konsekwencją zasady, że zarówno każda czynność w procesie, jak i każda decyzja musi mieć jasno przypisaną odpowiedzialność funkcyjną – właśnie w postaci Roli Biznesowej.
Niezależnie czy dotyczy to człowieka, czy automatu. Celowo nie piszę w tym miejscu o agencie AI – bo ta sama reguła dotyczy np. mikroserwisów o precyzyjnie zdefiniowanej funkcjonalności.
W tej publikacji chcielibyśmy przybliżyć Państwu fragment naszej metodyki, pokazując konkretny przykład wdrożeniowy. Muszę jednak zaznaczyć, że ze względów publicystycznych został on dość znacznie uproszczony i skrócony.
Jako punkt wyjścia weźmiemy nietrywialny proces biznesowy przeprowadzenia kampanii crowdfundingowej w czasie rzeczywistym (a mówiąc językiem ścisłym: quasi rzeczywistym).
Wierzymy, że jest on dobrą ilustracją jak pod nadzorem HEM CC następuje integracja współdziałania ekspertów dziedzinowych i wyspecjalizowanych agentów AI.
Dlaczego dla ilustracji wzięliśmy stosunkowo trudną kampanię crowdfundingową?
Ponieważ jest to proces wymagający nie tylko perfekcyjnego zarządzania treścią, ale też dynamicznego reagowania na emocje odbiorców, interpretacji danych oraz synchronizacji działania zespołów
Także zdolności przewidywania trendów – wszystko to w warunkach ograniczonego czasu i zewnętrznej presji..
Zatem do dzieła!
2. Cel procesu
Zebrać jak najwięcej środków od społeczności online na szlachetny cel (tu: wsparcie leczenia) w ograniczonym czasie, dynamicznie reagując informację zwrotną adresatów kampanii oraz zidentyfikowane w kampanii trendy.
3. Zakres procesu
proces obejmuje wszystkie czynności od zdefiniowania persony kampanii do sformułowania rekomendacji ulepszających następne uruchomienie procesu sformułowanych po zamknięciu kampanii. Dla wyjaśnienia Persona kampanii to fikcyjna, ale szczegółowo opisana postać reprezentująca typowego odbiorcę kampanii marketingowej, sprzedażowej lub – lub jak tym przypadku – crowdfundingowej.
4. Główne kroki procesu (z przypisaniem do człowieka lub Agenta AI) – uwaga, dość mocno uproszczone
Uproszczenie polega na odejściu od dość ścisłej dyscypliny języka graficznego, która jest jedną z cech metodyki Reinvention, na rzecz jego zrozumiałości.
Przykład: metodyka wymaga, aby nazwa każdej czynności zaczynała się zawsze od czasownika dokonanego lub rzeczownika odczasownikowego. Czyli w punkcie 2 powinno być Wygenerowanie materiałów promocyjnych oraz zaimplementowanie w procesie formalnej iteracji z jasno określonym warunkiem stopu jak na przykład: skończy się czas na tę czynność, skończy się budżet, wyczerpie się cierpliwość oceniającego, kolejne iteracje nie przynoszą zauważalnego przyrostu wartości, itd.
Podobnie nie doprecyzowaliśmy modelu współdziałania Lidera + AI Copilota w punkcie 6 – chociaż tworząc ten proces naoliwiłem sobie sumienie inżyniera organizacji i zaznaczyłem, że obaj partnerzy mówiąc językiem legislacji wewnętrznej działają w porozumieniu i uzgodnieniu w oparciu o mechanizm zgody wstępnej. @Arkadiusz Koper – czy to w oczach zawodowca jest do przełknięcia z punktu widzenia żelaznych zasad tworzenia wewnętrznych aktów normatywnych (governance).
5. Przebieg procesu
- Zdefiniowanie persony kampanii (Lider Zespołu Marketingowego) –Lider Zespołu Marketingowego tworzy atrakcyjny profil kampanii, opisuje historię produktu, misję i język przekazu (standaryzowany brief).
- Generowanie materiałów promocyjnych (AI Agent: Kreator Treści) AI tworzy grafiki, slogany i posty na social media na podstawie briefu i wcześniejszych kampanii.
- Ocena i zatwierdzenie treści materiałów promocyjnych (Lider Zespołu Marketingowego). Lider przegląda całość lub statystycznie istotną próbkę treści.
- Publikowanie treści w wielu kanałach (AI Agent: Scheduler) Agent analizuje najlepsze godziny publikacji i automatycznie publikuje treści w mediach społecznościowych.
- Monitorowanie reakcji społeczności (AI Agent: Analizator Emocji) przetwarza komentarze, lajki i udostępnienia, klasyfikuje reakcje według stopnia pozytywności i zaangażowania.
- Odpowiadanie na pytania użytkowników (Lider Zespołu Marketingowego+ AI Agent: Copilot Wsparcia) Agent AI działając w porozumieniu i uzgodnieniu z człowiekiem sugeruje odpowiedzi, człowiek je przegląda i zatwierdza lub zleca ich personalizacje. Model koordynacji – zgoda zstępna.
- Identyfikowanie wpływowych użytkowników (influencerów) (AI Agent: Network Mapper) – wykrywa konta o dużym zasięgu i pozytywnym wpływie, proponuje ich zaangażowanie.
- Zaproponowanie ofert specjalnych lub stretch goals (człowiek) Szef Zespołu Marketingowego decyduje o nowych progach nagród na podstawie danych od AI (np. „Darmowy dodatek przy 150% celu”).
- Przewidywanie ryzyk i wypalenia kampanii (AI Agent: Prognozujący Kampanii) wykrywa spadek zainteresowania, sugeruje korekty lub nowe działania promocyjne.
- Podjęcie decyzji o uruchomieniu kampanii podtrzymującej (Lider Zespołu Marketingowego) Lider Zespołu Marketingowego na podstawie ostrzeżeń AI, decyduje o zwiększeniu budżetu lub zmianie strategii.
- Raportowanie wyników i rekomendacje na przyszłość (AI Agent + Lider Zespołu Marketingowego) Agent tworzy raport, Lider Zespołu Marketingowego dopisuje komentarze, identyfikuje dobre praktyki biznesowe oraz aktualizuje wcześniej stworzone procedury operacyjne dla swoich ludzi. Także sugestie dla zespołów współpracujących (Finanse, Corporate Risk Management, itp.)
Podobny (choć znacznie bardziej rozbudowany) opis procesu trafia teraz do Wioletta Koper-Staszowska EMBA jako Dyrektora Zarządzającego HEM CC – gdzie zostanie przekierowany do małego zespołu specjalistów od tworzenia modeli kompetencyjnych.
Dzięki ich pracy do każdej czynności zostanie przypisany wymagany minimalny poziom kompetencji. Wbrew pozorom nie jest to takie proste, ponieważ operacja ma silnie kontekstowy charakter ze względu na to, że rola Lider Zespoły Marketingowego występuje w wielu różnych procesach oraz w wielu różnych kontekstach.
Oczywiście nie jest to robione ręcznie, HEM CC dysponuje bogato wyposażoną skrzynką narzędziową – dzięki temu metody clusteringu poszukiwania nieznanego wzorca w zbiorze alternatywnych cech są skuteczne i efektywne. Chociaż niespełna ćwierć wieku temu robiliśmy to przy pomocy żółtych, samoprzylepnych karteczek – i rezultaty były bardzo dobre. Chociaż nie były to krótkie dni w pracy…
Oto przykładowy wynik pracy zespołu HEM.
No dobrze, a co z obiecaną specyfikacją dla naszych wirtualnych współpracowników? Spokojnie!
Lubimy ich tak samo i dbamy o ich organizacyjny dobrostan, troszcząc się o to, aby po rekrutacji i selekcji trafili we właściwe miejsce w firmie. A także systematycznie rozwijali swoje kariery po krótkim etapie on-boardingu, gdy jeszcze będą żółtodziobami korporacyjnym w formie prototypów funkcjonalnych 🙂
Przykładowe zestawienie (duże uproszczenie).
Powstaje jednak ciekawe pytanie, o bardziej precyzyjną definicję 5 poziomów kompetencji w nie łatwym wymogu „Estetyka i język marki”
Wyzwanie polega na tym, że misie podległe Violi w HEM CC muszą stworzyć model kompetencyjnym użyteczny zarówno z punktu widzenia ludzi, jak i ich specyfikacji funkcjonalnej ich cyfrowych towarzyszy – czyli dla Agentów AI (np. Kreatora Treści lub Copilota Komunikacyjnego).
6. Przykład – model kompetencyjny dla człowieka
7. Analogiczny model dla automatu – specyfikacja funkcjonalna kompetencji: Estetyka i język marki (dla Agenta AI)
Taki sposób projektowania organizacji naturalnie wbudowuje w nią własność zachowania ciągłości działania, gdyby zawiodły automaty. Proces będzie realizowany – zapewne wolniej, po większych kosztach być może z mniejszą jakością. Ale będzie działał.
Taka własność łagodnej degradacji organizacji w fazie gorącej kryzysu jest rzeczą bardzo pożądaną. Polecam zapoznanie się z opisem profesjonalnego podejścia do tematu by Grzegorz (Greg) Krzeminski.
8.Zamiast podsumowania
Wierzymy, że przedstawiona analiza procesu prowadzenia kampanii crowdfundingowej w czasie rzeczywistym dość dobrze ilustruje logikę projektowania organizacji w modelu post-industrialnym w metodyce Reinvention.
Punktem wyjścia jest nie stanowiskowy, lecz procesowy opis działalności operacyjnej – ujęty w formalnej notacji wywiedzionej z BPMN, z precyzyjnym przypisaniem odpowiedzialności do Ról Biznesowych – zarówno ludzkich, jak i cyfrowych.
Na tej podstawie możliwe było przejście do drugiego kroku – identyfikacji kompetencji wymaganych od ludzi pełniących przypisane Role. Dzięki zaawansowanym narzędziom semantycznego dopasowania, rozwijanym dla potrzeb HEM Competence Center, możliwe było przypisanie do każdej czynności i decyzji minimalnego poziomu kompetencji w pięciostopniowej skali HEM.
Zauważmy wartościowe elementy integracji działań pomiędzy Market Management CC, a HEM CC. Specjaliści HEM używają zautomatyzowanych narzędzi do oceny poziomu kompetencji w zakresie tworzenia języka marki – ale to MM CC aktualizuje bazy wiedzy wzorców – np. identyfikacji wizualnej danej Linii Biznesowej. Dzięki temu mamy pewność, że ewaluacja postępów np. w procesie on-boardingu odnosi się zawsze do bieżących praktyk i know-how funkcjonowania firmy.
To podejście oznacza, że każdej kompetencji przypisano zestaw interaktywnych narzędzi oceny i rozwoju danego pracownika – umożliwiających nie tylko mapowanie Ról, ale i systematyczne budowanie potencjału kadry – również w kontekście współpracy z agentami AI – aktualnymi oraz planowanymi.
Kolejny krok metody stanowiła specyfikacja funkcjonalna Agenta AI, który – zgodnie z tą samą logiką procesową – pełni przypisaną funkcję biznesową, analogicznie do człowieka. Na przykładzie Kreatora Treści pokazano, jak na podstawie briefu i historii kampanii, agent generuje materiały w pełnej zgodności z estetyką danej marki (dla danej Linii Biznesowej).
To co uważamy za ważne, to to, że nie są to jedynie ogólne opisy (patrz niżej), lecz kompletna architektura komponentu, sposób przetwarzania danych, interfejsy API oraz mechanizmy audytu i nadzoru, zgodne ze standardami HEM/RAI i ISO.
Co jednak najważniejsze – cały ten ciąg projektowy jest powtarzalny. Dzięki wykorzystaniu (m.in. matryc kompetencyjnych, silników dopasowań, baz wzorców architektury agentów), możliwe jest seryjne, spójne i skalowalne tworzenie zharmonizowanych par:
- Rola Człowieka + Model Kompetencyjny
- Rola Agenta AI + Specyfikacja Funkcjonalna
W efekcie organizacja post-industrialna może być projektowana nie jako statyczna struktura stanowisk, lecz jako dynamiczny system ról i kompetencji – zsynchronizowanych z funkcjami agentów cyfrowych, w pełni zgodnych z logiką wartości procesu. Orkiestracja współdziałania następuje tu i teraz – i jest naturalna jak cała przyroda w której pomieszkują skrzaty AI.
Czujecie się zachwyceni prostotą podejścia i precyzją opisu kompetencji?
Pozdrawiam Cały Klan LI.
9. Addendum. Uwaga, tylko dla komputerowych geeków!
Mimo ciepłych recenzji, które mi Państwo podsyłacie na Grupie, jednak to chrupanie, które słyszycie przy czytaniu, to moje inżynierskie sumienie, które szepcze mi do ucha, że propaguję w swoich opisach budowy firmy post-industrialnej pewien pop-management – głosując swoim piórem głównie za zrozumiałością kosztem precyzji opisu.
Dlatego poniżej przedstawiam rozszerzoną, korporacyjną specyfikację techniczną komponentu AI Kreator Treści – zgodną ze standardami Strategii Rozwoju Ekosystemu AI w obszarze automatyzacji marketingu i zarządzania komunikacją, uwzględniającą elementy zgodne z podejściem HEM/AI Role Management oraz technicznymi standardami firmowymi.
Wersja ta zawiera przykładowe odniesienia do repozytoriów kodów, bibliotek baz danych, warstw komunikacyjnych oraz struktur YAWL/BPMN dla orkiestracji procesu.
Czy podobnie definiujecie Państwo swoje specyfikacje?
Specyfikacja techniczna komponentu: AI Kreator Treści
Kod funkcjonalny (HEM/AI): AIC.CRE.002.v3
1. Cel funkcjonalny
Komponent odpowiada za generowanie treści promocyjnych i marketingowych na podstawie dostarczonego briefu kampanii, zgodnie z ustalonym profilem marki oraz historią wcześniejszych komunikatów. Obsługuje wielokanałowe wyjścia (WWW, social media, mailing, landing pages) oraz umożliwia ręczną inspekcję i korektę wyników przez użytkownika końcowego. Zgodność: RAI-DOC/GEN/21.07 + YAML-SPEC/AUTO-PUB/v4.1 + BPMN-PROC/REV03/AICRE-GEN-SEQ.v2.2
2. Klasa roli: Agent AI wspierający (Content Generation Agent)
Zgodny z ramą HEM AI Role Taxonomy v2.2, rola klasyfikowana jako:
- Execution Agent / Semi-autonomous
- Podlega interfejsowi nadzoru ze strony Human Creative Reviewer
- Wymaga poziomu interaktywności: średniego (tłumaczenie intencji, obsługa feedbacku)
Zgodność: HEM-AIR/Spec/Taxonomy-v2.2 + HECC-VOC-INTL-META/HCI-SUPT.01
3. Architektura komponentu
4. Wymagania danych wejściowych
- Brief kampanii (format: JSON lub TXT/MD): cel kampanii persona odbiorcy styl/ton (jeśli dostępny) ograniczenia prawne, etyczne lub językowe
- Repozytorium treści wcześniejszych kampanii: CampaignMemoryStore v2 teksty, hasła, grafiki z wynikami engagementu dane analityczne (opcjonalnie)
Bazodanowo zgodny z: DB-SCHEMA/CampaignStore/2.0 + MetaLink/HEM-AnalyticsBridge + TABLE-FED/CACHE-MEMO-AI-PREVIO/v5.2
5. Tryb pracy
- Wsadowy (batch)
- Interwencyjny (on-demand)
- Wersja testowa (sandboxed)
Tryby uruchomieniowe: EXEC-MODEL/CREA-LOOP/3.2 + RuntimeSwitchBoard/CMDMode-Dispatcher v2.1
6. API i Integracja
- REST API zgodne z OpenAPI 3.0 Dokumentacja Swagger UI generowana automatycznie: SWAGGER-AUTO-DOC-REINV-2.1 + Repo-Sync/INTF-ContractLayer/v3.5
- Punkty końcowe: POST /generate – wygeneruj zestaw treści GET /history/{campaign_id} – pobierz historię kampanii POST /review – zatwierdzenie lub korekta treści
- Kompatybilność: CMS: WordPress, Drupal Publikacja: Buffer, Hootsuite CRM: Salesforce, HubSpot
Standardy integracyjne: REINV-HOOKS/CRM-CMS/Spec/5.1 + E2E Pipeline-MQ-TXN-SCHEMA/OPS/BINDv2.6
7. Standardy i zgodność
- HEM-CC Specification 1.4 (Content Oversight Layer)
- ISO 25010 (jakość oprogramowania)
- Polityka RAI (Responsible AI): komponent HEM.AUD.013 – semi-automated fairness auditor
Compliance Stack: RAI/COMPONENT/MonitorStack-v1.0 + GOV/EQ-Policy/RAI-01.2 + ISO/23053/Interoperability-with-Humans
8. Zabezpieczenia i ślad audytowy
- Pełen log zdarzeń generacyjnych: źródło danych wejściowych numer wersji silnika modelu metadane użytkownika zatwierdzającego
- Wersjonowanie promptów i wygenerowanych treści: PromptTrace v1.3
Zgodność z: REINV-AUDIT/TRC-MGMT-1.5 + PromptSig Repository API/HEM-05 + ACCESSCHAIN/GUARDIANLOGS/AICRE/24.1
9. Parametry wydajności (SLA)
- Średni czas odpowiedzi na żądanie wsadowe: ≤ 3s / kampania
- Niezawodność (uptime): ≥ 99.7% / miesiąc
- Pokrycie błędów językowych (detekcja + auto-sugestia): ≥ 92%
Zgodność z metrykami SLA wg: OPS-KPI-CONTENT-AICRE/2025/EN-v1.0 + QOS-TrackSchema-LLMExec-REINVENTED/v3.0.