W świecie technologii niemal co chwilę pojawiają się nowe modne hasła: chatboty, co-piloty, automatyzacja kognitywna… Wiele z nich szybko znika, ale niektóre zapowiadają realną zmianę.
Agenci AI (ang. AI agents lub agentic AI) to przykład koncepcji, która z buzzwordu przeradza się w praktyczny kierunek rozwoju oprogramowania. Coraz więcej ekspertów wskazuje, że agenci AI to coś więcej niż chwilowy hype – mogą być początkiem nowego etapu, w którym oprogramowanie nie tylko wspomaga człowieka, ale samodzielnie planuje i wykonuje zadania. Poniżej wyjaśniamy, czym są agenci AI, czym różnią się od tradycyjnych chatbotów, jak działają „pod maską” oraz jaki wpływ mogą mieć na biznes.
Czym jest agent AI?
Agent AI to rodzaj oprogramowania wyposażonego w cel zamiast tylko pojedynczego polecenia. W przeciwieństwie do zwykłego programu czy chatbota, który czeka na pytanie i daje odpowiedź, agent działa jak cyfrowy współpracownik – potrafi samodzielnie zaplanować sekwencję działań i wykonać je od początku do końca, używając przy tym różnych narzędzi i źródeł danych. Innymi słowy, agent AI nie tylko informuje, ale faktycznie realizuje usługę. Można go sobie wyobrazić jako wirtualnego pracownika, któremu zlecamy zadanie i który wykonuje je z minimalnym nadzorem człowieka.
Według definicji firmy Gartner, inteligentne agentowe systemy to ukierunkowane na cel byty programowe, wykorzystujące AI do samodzielnego osiągania wyznaczonych wyników. Taki agent może otrzymać wysokopoziomową instrukcję – np. „opracuj miesięczny raport sprzedaży” – i sam zdecydować, jak ją zrealizować: jakie dane pobrać, jakie analizy wykonać i w jakiej formie przedstawić rezultat. Nie potrzebuje każdorazowo szczegółowych instrukcji – potrafi sam generować kolejne kroki pracy. To fundamentalna zmiana podejścia do oprogramowania: zamiast narzędzia, które wymaga ciągłego sterowania przez człowieka, mamy autonomicznego wykonawcę z pewną dozą decyzyjności.
Co ważne, agenci AI działają już nie tylko w teorii, ale i w praktyce. Gartner przewiduje, że do 2028 roku aż 33% oprogramowania biznesowego będzie zawierać elementy agentów AI (obecnie to poniżej 1%), co pozwoli automatycznie podejmować około 15% codziennych decyzji w organizacjach. Z kolei do 2029 roku “agentowa AI” może samodzielnie obsługiwać 80% typowych zapytań klientów bez udziału człowieka, prowadząc do spadku kosztów operacyjnych działów obsługi o ~30%. Takie prognozy pokazują, że koncepcja agentów AI ma mocne podstawy – firmy wiążą z nią nadzieje na automatyzację bardziej zaawansowanych zadań niż kiedykolwiek wcześniej.
Od chatbotów do agentów: nowy poziom samodzielności
Większość z nas miała już do czynienia z chatbotami – czy to w obsłudze klienta, czy w asystentach pokroju ChatGPT. Czym agent AI różni się od typowego chatbota? Przede wszystkim zakresem działania i inicjatywą. Klasyczny chatbot to najczęściej system reagujący na pytania użytkownika: udziela informacji, odpowiada na ściśle zadane pytania. Jego rola kończy się na wygenerowaniu odpowiedzi (tekstowej, głosowej itp.). Agent AI idzie o krok dalej – to nie tylko rozmówca, ale wykonawca zadań. Poniżej kluczowe różnice:
- Reaktywność vs proaktywność: Chatbot czeka na zapytanie i reaguje tylko w jego ramach. Agent może działać proaktywnie – gdy otrzyma cel, sam podejmuje inicjatywę, by go osiągnąć. Przykładowo chatbot odpowie na pytanie o stan zamówienia, ale agent sam może zidentyfikować opóźnione zamówienia i wysłać klientom powiadomienia bez polecenia.
- Zakres działania: Chatbot koncentruje się na prowadzeniu konwersacji (udzielaniu odpowiedzi, ewentualnie przekierowaniu do człowieka). Agent potrafi wyjść poza rozmowę – korzysta z narzędzi, systemów i API, by faktycznie coś zrobić. Może np. uruchomić proces w wewnętrznym systemie, zaktualizować bazę danych, dokonać analizy w arkuszu kalkulacyjnym, itp.
- Efekt końcowy: Chatbot zwraca głównie informację (np. tekst, liczbę, link). Agent ma dostarczyć gotowe rozwiązanie problemu lub ukończone zadanie. Z punktu widzenia użytkownika rezultat pracy agenta to np. zrealizowana aktualizacja umowy, wygenerowany raport, utworzony wpis na stronie – coś, co normalnie zrobiłby pracownik.
- Samodzielność decyzyjna: Chatbot nie podejmuje sam decyzji – odpowiada według zaprogramowanych schematów lub wyuczonego modelu na podstawie pytania użytkownika. Agent AI ma ograniczoną autonomię – w ramach wyznaczonego celu może decydować, jakie akcje podjąć i w jakiej kolejności. Oczywiście zakres tej autonomii jest kontrolowany (agent działa w ustalonych granicach), ale jest ona realna.
- Pamięć i kontekst: Wiele chatbotów (zwłaszcza starszych) ma bardzo krótką pamięć – odpowiadają na bieżące pytanie, a dalszy kontekst łatwo gubią. Agenci AI mogą utrzymywać dłuższy kontekst i uczyć się na podstawie kolejnych interakcji. Mają mechanizmy pamięci, które pozwalają im wyciągać wnioski z poprzednich kroków i dostosowywać działania.
Najprościej mówiąc: chatbot to wirtualny rozmówca, a agent AI to wirtualny pracownik. Chatbot odpowiada – agent załatwia sprawę.
W praktyce przejście od chatbotów do agentów oznacza zmianę sposobu wykorzystania technologii. Dla organizacji to jak przejście od modelu „oprogramowanie jako narzędzie” do modelu „praca jako usługa”. Zamiast kupować narzędzie i samemu z niego korzystać, możemy docelowo „wynająć” agenta, który pewną pracę wykona za nas. Przykładowo, zamiast tylko używać systemu marketing automation – mieć agenta, który sam tworzy i publikuje posty według założeń kampanii. Zamiast modułu HR do umawiania spotkań – agenta, który poprowadzi wstępną rekrutację. Ta idea jeszcze raczkuje, ale kierunek jest jasny: automatyzujemy nie interfejs, lecz realizację zadań.
Jak działają agenci AI? (mechanizm i architektura)
Jak to możliwe, że agent AI wykonuje złożone zadanie samodzielnie? Warto prześledzić prosty scenariusz. Wyobraźmy sobie, że agent otrzymuje cel: rozwiązać zgłoszenie klienta dotyczące opóźnienia w realizacji usługi. Taki agent obsługi klienta może podjąć następujące kroki:
- Zebranie danych kontekstowych: Agent najpierw sam zbiera potrzebne informacje – np. sprawdza w systemie status zamówienia klienta, historię komunikacji, obowiązujące procedury (SLA) dotyczące opóźnień.
- Analiza możliwych działań: Na podstawie tych danych agent analizuje dostępne scenariusze rozwiązania problemu. Może rozważać opcje: zaproponowanie rekompensaty, przełożenie terminu realizacji, eskalacja zgłoszenia do wyższego poziomu itp. Tutaj wykorzystuje model AI do oceny, jaka odpowiedź i akcja będą najlepsze.
- Podjęcie akcji: Wybrawszy najlepszy scenariusz, agent wykonuje odpowiednią akcję. Może np. poprzez integrację z systemem CRM wygenerować dla klienta kupon rabatowy lub zmienić termin dostawy w systemie zamówień. Jeśli potrzebuje zewnętrznych narzędzi – korzysta z nich poprzez API (np. wysyła e-mail z przeprosinami, aktualizuje status w bazie).
- Komunikacja rezultatu: Agent sam komunikuje klientowi rezultat. Może wysłać spersonalizowaną wiadomość z informacją o podjętych działaniach (np. „Przepraszamy za opóźnienie, Państwa termin dostawy został zmieniony na … i przyznaliśmy rabat 10% …”).
- Weryfikacja celu: Na koniec agent ocenia, czy problem został rozwiązany – czy cel (zadowolenie klienta/ zamknięcie zgłoszenia) został osiągnięty. Jeśli nie (np. klient odpowie, że to nie wystarcza), agent może ponowić cykl, biorąc pod uwagę dodatkowe informacje od klienta.
Tak właśnie działa agent AI: nie poprzestaje na jednej odpowiedzi, ale dąży do zamknięcia sprawy. Pod maską takiego agenta funkcjonuje kilka warstw technologii. Przede wszystkim zwykle sercem jest model AI, często duży model językowy (LLM) pokroju GPT-4, który odpowiada za rozumienie poleceń, kontekst i podejmowanie decyzji. Do tego agent ma dostęp do narzędzi i interfejsów – może wykonywać działania poprzez integracje z innymi systemami (np. bazy danych, aplikacje wewnętrzne, API serwisów zewnętrznych). Posiada też mechanizm pamięci pozwalający przechować informacje o stanie zadania i wynikach poszczególnych kroków (by uczyć się na bieżąco i utrzymywać dłuższy kontekst niż pojedyncza interakcja). Często w architekturze występuje moduł określany jako orchestrator lub planer – to on rozbija cel na zadania cząstkowe i przydziela je do wykonania (czasem mamy nawet wielu wyspecjalizowanych mini-agentów od różnych zadań, nad którymi czuwa agent-nadzorca). Wszystkie te elementy współpracują, by agent mógł rozumować, działać i weryfikować efekty w pętli, aż osiągnie zamierzony rezultat.
Typy agentów AI
Wyróżniamy kilka kategorii agentów AI, w zależności od sposobu ich działania i stopnia autonomii. Do najczęściej opisywanych należą:
Agenci reaktywni
Agenci reaktywni – najprostsza forma, reagująca na bieżące bodźce według ustalonych reguł, bez budowania planu. Taki agent nie „myśli” o przyszłych krokach – działa trochę jak automat odrywający odpowiednią odpowiedź lub akcję na podstawie zaistniałego zdarzenia. Tradycyjne chatboty oparte na skryptach można uznać za formę agenta reaktywnego (odpowiadają na konkretne pytanie, nie wybiegając poza nie).
Agenci planujący (deliberatywni)
Agenci planujący (deliberatywni) – bardziej zaawansowani, potrafią zaplanować sekwencję działań potrzebnych do osiągnięcia celu. Taki agent sam wymyśla, co po kolei zrobić. Wykorzystuje modele AI do wnioskowania i przewidywania skutków, dzieli zadanie na kroki, które następnie wykonuje. Większość dzisiejszych innowacyjnych agentów (np. bazujących na LLM jak GPT) to agenci planujący – użytkownik daje im cel, a one same ustalają plan (np. „znajdź informacje, podsumuj je i wygeneruj raport”).
Systemy multi-agentowe
Systemy multi-agentowe – to już bardziej złożone platformy, gdzie wiele agentów współpracuje ze sobą lub nawet negocjuje między sobą role. Każdy agent może być wyspecjalizowany w innym zadaniu, a nad całością czuwa meta-agent lub mechanizm orkiestracji. Celem jest podzielenie bardzo złożonego problemu na części między kilku „wirtualnych pracowników”. Tego typu rozwiązanie zaprezentował np. Unilever – we współpracy z Microsoft i Capgemini firma stworzyła sieć agentów AI na swojej stronie e-commerce, gdzie jeden agent pełni rolę orkiestratora, kierując zapytania klientów do odpowiednich wyspecjalizowanych agentów (np. agent od rekomendacji produktów, agent od obsługi zamówień, agent od pomocy kulinarnej). Razem, te agentowe mikro-usługi zapewniają spójną, spersonalizowaną obsługę klienta – czego pojedynczy chatbot by nie osiągnął.
Warto podkreślić, że obecne możliwości agentów AI w dużej mierze wynikają z niedawnych postępów w modelach generatywnych. Jeszcze parę lat temu większość automatyzacji opierała się na sztywnych regułach lub wąskich modelach ML; dziś modele pokroju GPT-4 potrafią „rozumować” na tyle skutecznie, że mogą sterować działaniami oprogramowania. To dlatego Gartner zalicza agentów autonomicznych do najgorętszych trendów – choć jednocześnie podkreśla, że jesteśmy dopiero na wczesnym etapie tej drogi (technologia wymaga dalszego rozwoju w zakresie wnioskowania, pamięci i niezawodności). Niemniej jednak, podstawy techniczne są już na tyle mocne, by firmy zaczęły eksperymentować z agentami w realnych procesach.
Przykłady wdrożeń agentów AI w firmach
Jeśli agenci AI to coś więcej niż branżowa nowinka, to warto zapytać: gdzie już dziś znajdują zastosowanie? Poniżej kilka konkretnych przykładów organizacji, które wcieliły agentów AI do swoich działań:
GitHub (Microsoft)
GitHub (Microsoft) – w świecie oprogramowania głośno jest o narzędziu GitHub Copilot, początkowo asystencie podpowiadającym kod, a obecnie rozwijanym w kierunku prawdziwego agenta kodującego. Najnowsza funkcja „Copilot Agent” potrafi samodzielnie realizować całe zadania programistyczne na podstawie zgłoszonych issue – np. wygenerować kod nowej funkcji, przetestować go i zaproponować pull request ze zmianami. Różnica w porównaniu do zwykłego asystenta jest taka, że agent ten iteruje nad własnym outputem (sam poprawia błędy, jeśli testy nie przejdą) i może domykać poboczne wątki zadania, o których programista nie wspomniał wprost. W praktyce Copilot potrafi np. automatycznie przygotować środowisko, sklonować repozytorium, dokonać zmian w kodzie i wypchnąć je do sprawdzenia – czyniąc to asynchronicznie, w tle, podczas gdy programista może zająć się czymś innym. GitHub udostępnił tę funkcjonalność klientom Enterprise, podkreślając że wszystkie zmiany agenta nadal podlegają review przez ludzi, ale już teraz widać, że kod może być pisany i poprawiany przez AI pracujące jak „współprogramista”. To ogromna zmiana w modelu pracy developerów.
Unilever
Unilever – gigant branży FMCG wykorzystał agentów AI, by usprawnić obsługę klientów na stronach swoich marek (np. serwisy e-commerce z kosmetykami i żywnością). W 2024 r. firma zaprezentowała we współpracy z Microsoft rozwiązanie oparte o system multi-agentowy zamiast jednego chatbota. Gdy konsument zadaje pytanie na stronie (np. prosi o przepis na danie lub poradę który produkt wybrać), zapytanie trafia do orkiestratora AI, który rozbija je na mniejsze zadania i przekazuje do wyspecjalizowanych agentów: jeden agent wyszukuje przepisy z wykorzystaniem produktów Unilever, inny udziela informacji o składnikach i wartościach odżywczych, jeszcze inny może dodać rekomendowane produkty do koszyka sklepowego. Cała ta „flota” agentów działa w harmonii, by klient otrzymał kompleksową, kontekstową odpowiedź i gotową akcję (np. listę zakupów na podstawie przepisu) – czego tradycyjny chatbot by nie zapewnił. Projekt Unilevera pokazał, że architektura wieloagentowa może znacząco skrócić czas, jaki klient spędza na szukaniu informacji i produktów, czyniąc doświadczenie bardziej intuicyjnym i spersonalizowanym.
Wpływ na sposób pracy i strukturę organizacji
Skoro agenci AI potrafią przejmować wykonywanie całych zadań, pojawia się kluczowe pytanie: jak to wpłynie na ludzi i organizacje? Najważniejsza zmiana polega na przesunięciu granicy między tym, co pracownik wykonuje samodzielnie, a tym, co jedynie nadzoruje. Dotychczas nawet zaawansowana automatyzacja (RPA, klasyczne algorytmy, a nawet modele uczenia maszynowego) miała charakter wspierający – przyspieszała czynności, porządkowała dane, podpowiadała decyzje, ale to człowiek pozostawał kierownikiem procesu. Teraz agent AI w pewnym zakresie sam staje się wykonawcą i decydentem. Nawet jeśli dziś te decyzje dotyczą stosunkowo prostych spraw (np. przyznanie standardowej rekompensaty klientowi, wygenerowanie raportu według szablonu), to jest to nowość jakościowa – system informatyczny działa w ramach zadanego celu i sam wybiera środki do jego realizacji.
W efekcie agenci AI przyjmują nową rolę w strukturze pracy. Nie są “żywymi pracownikami”, ale też nie pasują do kategorii tradycyjnych narzędzi. To rodzi szereg pytań natury organizacyjnej: jak nadzorować działania agenta? Kto odpowiada za błędy popełnione przez AI? Jak przekazać agentowi kulturę organizacyjną i zasady etyczne firmy? Jakie zadania w ogóle nie powinny być delegowane maszynie? Firmy, które wdrażają agentów, już teraz muszą definiować nowe polityki i procedury, żeby korzystać z tej technologii odpowiedzialnie.
Rola człowieka w pracy z agentami AI zmienia się z wykonawcy na planistę, trenera i kontrolera. Pracownicy będą w większym stopniu wyznaczać cele i weryfikować wyniki, zamiast osobiście wykonywać każdy krok procesu. Na przykład marketer przyszłości nie tyle sam tworzy 100 wariantów kampanii mailingowej, co nadzoruje agenta generującego te komunikaty i wybiera najlepsze z nich do realizacji. Specjalista HR nie przekopuje ręcznie setek CV, lecz uczy agenta jakie kryteria stosować przy preselekcji i potem ocenia tylko najbardziej obiecujących kandydatów wybranych przez AI. Zamiast wielu godzin rutynowej pracy, ludzie mogą skupić się na zadaniach kreatywnych, strategicznych i relacyjnych – tych, w których maszyna ich nie zastąpi. Potwierdzają to analizy: według badania OpenAI ok. 80% zawodów może mieć co najmniej 10% swoich czynności zautomatyzowanych przez generatywne AI, ale jednocześnie powstaną nowe obowiązki związane z kontrolą jakości, dostrajaniem modeli czy też zarządzaniem innowacjami.
Organizacje będą musiały prawdopodobnie przedefiniować wiele ról i procesów wraz z postępem agentów AI. Pojawi się zapotrzebowanie na nowe umiejętności: od tworzenia skutecznych promptów i scenariuszy dla agentów, przez analizę danych generowanych przez AI, po projektowanie całych ekosystemów współpracy ludzi z agentami. Być może wyłonią się wręcz nowe stanowiska, takie jak ”projektant procesów AI”, ”trener AI ds. etyki” czy ”menedżer współpracy człowiek–agent”. Co istotne, nie tylko dział IT będzie w to zaangażowany – potrzebne będą zespoły interdyscyplinarne, łączące kompetencje technologiczne z domenową wiedzą biznesową i zrozumieniem czynników ludzkich.
Wdrażanie agentów na szerszą skalę będzie też wymagało zaufania i nowych form nadzoru. Nie da się ręcznie monitorować milionów mikro-decyzji podejmowanych przez AI, dlatego Gartner przewiduje, że do 2028 roku 40% CIO będzie domagać się wdrożenia tzw. „agentów strażników” (guardian agents) – czyli metasystemów nadzorujących inne AI. Tacy meta-agenci mają pilnować, by flota agentów działała zgodnie z polityką firmy, nie łamała zasad bezpieczeństwa czy prywatności, a w razie wykrycia anomalii – by natychmiast reagowała (np. wyłączając zbuntowanego agenta). To pokazuje skalę wyzwania: gdy AI przenika wiele procesów, potrzebna jest kontrola na wyższym poziomie, bo inaczej zarządzanie tym przekroczy ludzkie możliwości.
Podsumowując, pojawienie się agentów AI wskazuje na kierunek, w którym firmy stają się organizmami hybrydowymi – część „pracowników” to algorytmy. Ci „wirtualni pracownicy” mogą pracować 24/7, przetwarzać ogrom danych w sekundy i wykonywać wiele zadań równolegle. Firmy, które nauczą się to wykorzystywać, zyskają przewagę konkurencyjną nie tylko w efektywności kosztowej, ale i w szybkości adaptacji oraz innowacyjności. Jak ujął to CEO Nvidia Jensen Huang, czeka nas świat, w którym będziemy mieć „całą populację cyfrowych pracowników” – w sprzedaży, obsłudze, administracji – i tak jak ludzkich, trzeba ich będzie odpowiednio zorganizować i skoordynować, by wspólnie z nami realizowali misje firmy. To ogromna zmiana kulturowa: trzeba nauczyć się ufać automatyzacji tam, gdzie dotąd wymagana była ludzka kontrola, a zarazem ustanowić jasne zasady odpowiedzialności i etyki dla AI. Nie jest to już pytanie czy agentom AI się uda, lecz jak przygotujemy nasze organizacje na ich nadejście.
Jak zacząć wdrażanie agentów AI?
Dla wielu firm perspektywa wdrożenia agentów AI może brzmieć abstrakcyjnie albo przytłaczająco. Warto jednak podejść do tematu krok po kroku – z mentalnością eksperymentatora, nie rewolucjonisty od razu zmieniającego cały biznes. Oto kilka praktycznych wskazówek, jak zacząć przygodę z agentami AI w Waszej organizacji:
- Wybierz mały, konkretny obszar do pilotażu. Najlepiej taki proces, który jest powtarzalny, oparty na danych i względnie prosty do automatyzacji. Może to być np. generowanie miesięcznego raportu, kwalifikacja leadów sprzedażowych, wstępna selekcja CV albo analiza opinii klientów. Upewnij się, że masz miary sukcesu (KPIs) dla tego procesu – pozwoli to ocenić, czy agent faktycznie poprawił wyniki (czas realizacji, koszty, satysfakcja itp.).
- Zapewnij ludziom poczucie kontroli i jasno podziel role. Zanim agent wejdzie do zespołu, omów z pracownikami które zadania przejmie AI, a które nadal wymagają kreatywności lub empatii człowieka. Kluczem jest odciążenie ludzi z monotonnych czynności, a nie zastąpienie ich całkowicie. Warto wyznaczyć osoby odpowiedzialne za nadzór nad agentem – kogoś, kto będzie go „prowadził na smyczy”, szczególnie na początku. Dzięki temu zespół poczuje, że to narzędzie im pomaga, a nie zagraża.
- Traktuj agenta jak nowego pracownika. To może brzmieć dziwnie, ale podejście „HR-owe” naprawdę się sprawdza. Zaprojektuj zakres obowiązków agenta – jasno określ, co może robić sam, a czego nie wolno mu ruszać bez akceptacji. Wdroż go: nakarm danymi, zasadami biznesowymi, pokaż mu (poprzez odpowiednie prompty i testy), jakie standardy obowiązują w firmie. Na początku monitoruj i oceniaj jego „wydajność” – np. przeglądaj logi działań agenta, weryfikuj poprawność wyników, zbieraj feedback od pracowników współpracujących z AI. Tak jak nowy członek zespołu, agent będzie potrzebował trochę treningu i korekty, zanim w pełni mu zaufasz.
- Zadbaj o aspekty bezpieczeństwa i etyki. Nawet jeśli zaczynasz od małego eksperymentu, już na starcie uwzględnij kwestie ochrony danych, zgodności z przepisami i etycznego użycia AI. Ustal, do jakich systemów agent ma dostęp, a gdzie stawiasz granice. Pomyśl o mechanizmach awaryjnych – np. jeśli agent wykona niepożądane działania, jak to wykryjecie i skorygujecie? Transparentność i jasne zasady pomogą zyskać akceptację kierownictwa oraz zaufanie zespołu do nowych rozwiązań.
- Ucz się iteracyjnie i dziel wiedzą. Po wdrożeniu pierwszego agenta, przeanalizuj wyniki: co poszło dobrze, a gdzie pojawiły się problemy? Wyciągnij wnioski i dopracuj model działania. Następnie wybierz kolejny obszar do automatyzacji albo skaluj pierwotne rozwiązanie na szerszą skalę, jeśli się sprawdziło. Koniecznie dziel się doświadczeniami wewnątrz organizacji – inne działy mogą skorzystać z waszych lekcji. Budujcie wspólnie kompetencje w zakresie AI, organizując np. warsztaty z tworzenia promptów czy hackathony na najlepszy pomysł wykorzystania agentów. Taka kultura eksperymentowania sprawi, że firma płynniej wejdzie w erę AI.
Na koniec pamiętajmy: era agentów AI dopiero się zaczyna. Technologia będzie się rozwijać, ale to ludzie muszą zdecydować jak ją wykorzystać. Firmy, które już dziś zdobędą pierwsze doświadczenia z autonomicznymi agentami, jutro mogą wyprzedzić konkurencję o krok – mając bardziej adaptacyjne, innowacyjne i odciążone od rutynowych zadań zespoły. Agenci AI to nie magia ani rozwiązanie każdej bolączki biznesu. Jednak traktowani z rozmysłem, mogą stać się lojalnymi „współpracownikami”, którzy wykonają za nas wiele żmudnych zadań, pozostawiając nam to, co naprawdę ważne: kreatywność, relacje z klientami, wizję rozwoju. A to chyba całkiem niezły powód, by zacząć działać?
Źródła
- Gartner: How Intelligent Agents in AI Can Work Alone:
https://www.gartner.com/en/articles/intelligent-agent-in-ai - Gartner: How to Implement AI Agents to Transform Business Models:
https://www.gartner.com/en/articles/ai-agents - Wired: Who’s to Blame When AI Agents Screw Up?:
https://www.wired.com/story/ai-agents-legal-liability-issues/ - GitHub Copilot Agent Mode:
https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/agent-mode-101-all-about-github-copilots-powerful-mode - GitHub Copilot Agent Mode – analiza:
https://dev.to/brylie/github-copilot-agent-mode-enhancing-developer-workflows-2ae0? - Unilever – opis systemu multi-agentowego z Azure AI:
https://www.linkedin.com/pulse/from-chatbots-multi-agent-ai-how-unilever-customer-engagement-clark-sqd9c - Unilever – szczegóły techniczne wdrożenia na Microsoft Ignite:
https://ignite.microsoft.com/en-US/sessions/24b730c6-b68b-4cda-bdfb-3b601f59610a
Autor
Marcin Stasiak
Product Solution Advisor
Architekt rozwiązań, który przekłada złożoną technologię na realną wartość dla użytkowników i zespołów marketingowych. Skupia się na tym, by nawet najbardziej zaawansowane systemy działały sprawnie, intuicyjnie i zgodnie z potrzebami biznesu.
Inne artykuły:
Masz system. Masz dane. Brakuje Ci kogoś, kto to wszystko połączy
Zamiast wielkiej transformacji – przemyślany pilotaż. Zamiast teorii – działający agent, który robi konkretną robotę.
Pomożemy Ci wybrać proces, zaprojektować rozwiązanie i dopasować model AI, który pasuje do Twojej organizacji.
Zanim wybierzesz dostawcę IT: zadaj trafne pytania
Aby uniknąć niespodziewanych wydatków i wybrać partnera, który rozumie potrzeby Twojej organizacji. Pobierz checklistę pytań w formacie PDF 📧 i dowiedz się, jakie pytania zadać dostawcy IT, by upewnić się, że jego oferta odpowiada na Twoje potrzeby i długoterminowe cele.
