Jak wybrać dostawcę AI – checklista 10 kryteriów dla średniej firmy B2B

Rynek wdrożeń AI w Polsce wygląda dziś jak po wybuchu. Działają na nim cztery różne typy podmiotów, które używają podobnego języka marketingowego, ale dostarczają zupełnie różne wartości. Pierwsza grupa to vendorzy produktowi – firmy, które oferują konkretne narzędzie (Microsoft, OpenAI, Anthropic) lub jego implementację partnerską. Druga grupa to software house'y, które potrafią napisać dowolny kod, w tym integracje z LLM-ami. Trzecia grupa to agencje konsultingowe, które dostarczają strategię i często outsourcują wykonanie. Czwarta grupa – konsulting wdrożeniowy z własnymi inżynierami – łączy strategię z realizacją w jednym zespole.

Dla średniej firmy B2B (50–500 osób) najczęściej najlepiej sprawdza się czwarty typ. Vendor produktowy próbuje sprzedać licencję — niezależnie od tego, czy odpowiada na realny problem. Software house napisze kod, ale nie zaprojektuje procesu i nie zarządzi wdrożeniem operacyjnie. Czysty konsulting wytworzy świetną strategię, ale wykonanie i tak trafi do innego zespołu, który nie zna kontekstu. Konsulting wdrożeniowy z inżynierami w jednym zespole odpowiada za projekt od strategii do produkcji.

Poniższe 10 kryteriów pozwala porównać kandydatów na partnera wdrożenia AI w sposób mierzalny. Każde z nich warto ocenić w skali 1–5 i zsumować — dostawca poniżej 35 punktów raczej nie powinien znaleźć się na shortliście.

Najważniejsze dwa kryteria to doświadczenie z podobnym typem firmy i przejrzystość architektury proponowanego rozwiązania. To one zwykle różnicują kandydatów najmocniej, gdy wszyscy mają stronę internetową z hasłami o AI.

Pierwsza rozmowa z potencjalnym partnerem to nie demo technologii. To rozmowa o waszej organizacji, procesie i kontekście biznesowym. Dobry dostawca AI zada więcej pytań niż wy. Jeśli rozmowa wygląda jak monolog o możliwościach LLM, to jest zła rozmowa.

Poniżej 8 pytań, które warto zadać każdemu kandydatowi. Odpowiedzi pozwalają błyskawicznie ocenić, czy partner ma realne doświadczenie operacyjne, czy tylko marketing.

W trakcie procesu wyboru pojawiają się sygnały, które powinny zakończyć rozmowy z kandydatem niezależnie od cenności jego oferty. Każda z poniższych czerwonych flag wystąpiła w realnych projektach i każda kończyła się porażką wdrożenia.

Najsilniejsza czerwona flaga: dostawca nie potrafi powiedzieć, jakich projektów NIE warto realizować. Każde wdrożenie AI ma niepasujące case'y. Partner, który mówi „zrobimy wszystko”, w praktyce nie umie odróżnić wartościowej automatyzacji od ciekawej demonstracji.

RFP (Request for Proposal) to dokument, który wysyłacie do 3–5 kandydatów po wstępnej selekcji. Dobry RFP powinien dawać dostawcom dość kontekstu, żeby przygotowali realistyczną ofertę, ale nie tyle, żeby wszyscy odesłali identyczne odpowiedzi marketingowe.

Poniżej minimalna struktura RFP dla wdrożenia AI w średniej firmie B2B. Plik powinien mieć 6–10 stron, nie więcej — długie RFP odstraszają najlepszych dostawców (mają z czego wybierać).

Po otrzymaniu ofert warto je porównać w spreadsheet'cie według kryteriów z RFP. Najczęstszy błąd: ocena tylko ceny i czasu. Wdrożenia AI o najgorszym ROI to często te najtańsze — bo zostały zaprojektowane szybko i nie uwzględniają realnego kontekstu organizacyjnego.

Rekomendujemy porównanie według 5 wymiarów: dopasowanie do problemu, realizm proponowanego rozwiązania, jakość zespołu (CV członków zespołu są warte więcej niż logo firmy), model komercyjny i ryzyka, jakość komunikacji w trakcie procesu sprzedaży.