Dlaczego warto już dziś zainteresować się agentami AI i jak wykorzystać ich potencjał do transformacji organizacji?
Agenci AI to nowa generacja narzędzi, które umożliwiają bezpośrednią interakcję ze sztuczną inteligencją. Potrafią automatyzować i realizować złożone zadania – takie jak przetwarzanie języka naturalnego – które do tej pory wymagały zaangażowania człowieka.
Agent AI to komponent oprogramowania działający w imieniu użytkownika lub systemu. Może wykonywać określone zadania, a także współdziałać z innymi agentami w ramach złożonych przepływów pracy. Tego typu systemy są zdolne do koordynacji, analizy, rozwiązywania problemów i generowania odpowiedzi na zapytania użytkowników.
Jeśli korzystałeś z narzędzi takich jak Microsoft Copilot do stworzenia podsumowania spotkania w Teams, lub używałeś ChatGPT do wygenerowania szkicu dokumentu strategicznego albo zapytania SQL — już zetknąłeś się z podstawową wersją działania agentów AI.
Generatywna AI przyspiesza ewolucję agentów
Autorzy tegorocznego raportu pt. „What is an AI agent? “(McKinsey, 2025 r.) podkreślają w nim, że dzięki szybkiemu postępowi w obszarze generatywnej AI (np. rozwój ChatGPT), możliwości agentów AI gwałtownie wzrosły. Dzisiejsze modele językowe umożliwiają agentom:
- planowanie zadań,
- współpracę w ramach zespołów,
- realizację procesów end-to-end,
- oraz uczenie się i samodoskonalenie na podstawie danych i doświadczeń.
Lari Hämäläinen, starszy partner w McKinsey potwierdza to słowami:
„Rozwój generatywnej AI był niezwykle szybki. Obecnie połączenie pracy człowieka i maszyny może zapewnić zarówno wysoką jakość pracy, jak i efektywność.”
Dzięki innowacjom w zakresie pamięci krótkoterminowej i długoterminowej, agenci AI mogą coraz lepiej personalizować interakcje – zarówno z użytkownikami wewnętrznymi (np. zespoły IT), jak i zewnętrznymi (np. klienci).
Od analizy do działania: nowa rola agentów AI
W ciągu ostatnich 18 miesięcy firmy takie jak Google, Microsoft i OpenAI zainwestowały ogromne środki w rozwój bibliotek i frameworków wspierających agentów. Narzędzia takie jak Microsoft Copilot, Amazon Q i nadchodzący Project Astra to przykłady aplikacji opartych na dużych modelach językowych (LLM), które przechodzą od wspomagania wiedzy do wspomagania działania.
Dla CTO oznacza to jedno. Agenci AI mogą wkrótce stać się tak powszechni jak mobilne aplikacje biznesowe. Kto zacznie wcześniej – zyska przewagę.
Typy agentów AI, które powinien znać każdy CTO
Agenci AI różnią się pod względem zdolności, roli, umiejętności oraz rodzaju rezultatów, do których są trenowani. Dla szefów IT kluczowe jest rozpoznanie, który typ agenta najlepiej pasuje do aktualnych potrzeb organizacji oraz jej dojrzałości cyfrowej.
Poniżej prezentujemy przegląd najważniejszych kategorii agentów AI, z jakimi warto się zapoznać już dziś i podsuwamy istotne wnioski dla CTO.
1. Wspomaganie indywidualne (tzw. „kopiloci” AI)
„Kopiloci” AI to agenci działający jako cyfrowi asystenci dla pojedynczych użytkowników – zwiększają efektywność, kreatywność i komfort pracy. Są to dla przykładu: Microsoft 365 Copilot, OpenAI ChatGPT. Typowymi zastosowaniami mogą być: tworzenie treści, pisanie kodu, szybki dostęp do wiedzy, wsparcie decyzyjne.
Dla CTO to najszybsza i najbezpieczniejsza ścieżka wejścia w świat agentów AI. Nie wymaga rewolucji architektonicznej, a może znacząco zwiększyć efektywność zespołów technicznych, analitycznych i operacyjnych.
2. Platformy automatyzujące przepływy pracy (AI workflow orchestration)
To z kolei agenci zaprojektowani z myślą o automatyzacji prostych lub złożonych procesów biznesowych. Przykładem mogą być tutaj rozwiązania takie jak Microsoft Copilot Studio, Salesforce Agentforce.
Są oni kluczowi dla liderów transformacji operacyjnej i optymalizacji procesów. Wymagają integracji z API, zarządzania stanem procesów i współpracy z zespołami operacyjnymi.
3. Natywni agenci AI dla konkretnych dziedzin (AI domain specialists)
To specjalistyczne rozwiązania zaprojektowane z myślą o konkretnych branżach lub działach – np. obsługa klienta, sprzedaż B2B, rozwój oprogramowania.
Dla CTO tutaj zaczyna się prawdziwa transformacja funkcjonalna. Wymaga solidnej architektury danych, ścisłej współpracy z biznesem i często własnych modeli lub dostrojenia modeli bazowych.
4. Przedsiębiorstwa natywne dla AI (AI-native enterprises)
W tym podejściu agenci AI są integralnym elementem operacyjnego DNA organizacji – nie dodatkiem, ale fundamentem. Wymaga to pełnego przemyślenia procesów, interfejsów i struktury zarządzania.
Jest to strategia długofalowa, dedykowana firmom, które chcą osiągnąć przewagę konkurencyjną dzięki AI. Wymaga odwagi, zasobów i zmiany kultury organizacyjnej.
5. Wirtualni pracownicy AI (AI virtual workers)
To agenci, którzy zachowują się jak członkowie zespołu – wykonują zadania, współpracują z innymi systemami, a nawet podejmują autonomiczne decyzje.
Dla CTO jest to doskonały model do skalowania AI bez konieczności reorganizacji firmy. Warto jednak zadbać o jasne ramy nadzoru (AI governance), integrację z systemami i precyzyjne przypisanie odpowiedzialności.
Hybrydowy model wdrożeń AI – rekomendacja dla CTO
Wg autorów zacytowanego już opracowania – w praktyce większość firm będzie korzystać z kombinacji różnych agentów AI:
- wdrażając „kopilotów” do codziennej pracy,
- automatyzując wybrane przepływy procesowe,
- oraz testując wirtualnych pracowników w konkretnych domenach.
Z perspektywy CTO kluczowe jest zrozumienie, które z tych rozwiązań:
- wymagają jedynie integracji z istniejącą infrastrukturą IT,
- a które będą wymagały przebudowy architektury danych, procesów i modeli operacyjnych.
Wdrożenie hybrydowe – np. rozpoczęcie od kopilotów, zautomatyzowanie jednego obszaru i uruchomienie pilota z wirtualnymi pracownikami wydaje się być bezpieczną, skalowalną drogą do długofalowych korzyści z agentów AI.
Jak działają agenci AI? Przegląd architektury i logiki działania
Agenci AI wspierają zaawansowane przypadki użycia technologii AI – od finansów, przez IT, po obsługę klienta w różnych branżach. Ich największą zaletą jest elastyczność: potrafią wykorzystywać zarówno narzędzia przeznaczone dla ludzi (np. przeglądarki internetowe), jak i te stworzone z myślą o systemach (np. API, bazy danych, platformy low-code).
Dzięki temu agenci AI mogą działać w ramach różnych architektur technologicznych – zarówno w nowoczesnym środowisku opartym na chmurze, jak i w starszych systemach typu legacy – bez konieczności przeprowadzania gruntownej modernizacji.
Kluczowe etapy działania agenta AI
Działanie przeciętnego agenta AI można sprowadzić do czterech podstawowych kroków:
- Przyjęcie zadania od użytkownika
Użytkownik definiuje cel lub problem. Agent AI analizuje zapytanie i samodzielnie planuje sposób jego realizacji. - Planowanie, rozdzielanie i wykonanie pracy
Agent nadrzędny dzieli zadanie na mniejsze podzadania i przydziela je specjalistycznym agentom (np. agent wyszukiwania, agent analityczny, agent raportujący). Każdy z nich bazuje na własnej wiedzy, danych lub historii zadań. - Stopniowe udoskonalanie wyników
System może zbierać dodatkowe dane od użytkownika, aby zapewnić większą trafność i jakość odpowiedzi. Po zakończeniu zadania prosi o feedback, który służy do dalszego uczenia się. - Realizacja działania końcowego
Agent wykonuje ostatni krok – np. przesyła mail, generuje raport, publikuje treść – domykając w pełni cały proces.
Dla liderów technologii najważniejszy jest fakt, że większość strategii adoptowania agentów AI nie wymaga rewolucji architektonicznej. Agenci potrafią działać niezależnie od środowiska – zarówno w nowoczesnych systemach, jak i w starszych aplikacjach.
Istotne jest także to, że CTO mogą wdrażać agentów AI etapowo – testując ich w małej skali, integrując z obecnymi narzędziami i skalując tylko wtedy, gdy pojawi się wartość biznesowa. Takie podejście minimalizuje ryzyko i pozwala lepiej zarządzać transformacją cyfrową.
Rysunek 1
Źródło: Opracowano na podstawie artykułu: “What is an AI agent?”, McKinsey, 2025 r.
Kontrola i współpraca między agentami AI
1. Dlaczego governance agentów AI jest kluczowy?
Każde wdrożenie agentów AI powinno być uzupełnione o mechanizmy kontrolne i nadzorcze, które zapewniają bezpieczeństwo, zgodność i możliwość skalowania systemu.
Przykładowo, pętle informacji zwrotnej (feedback loops) umożliwiają agentom analizę i ulepszanie własnych działań w oparciu o wcześniejsze rezultaty. To fundament uczenia się i doskonalenia agentów w czasie rzeczywistym.
2. Jak współpracują ze sobą agenci AI?
Agenci mogą być projektowani w taki sposób, aby:
- samodzielnie rozwiązywali napotkane problemy,
- eskalowali złożone sytuacje do człowieka, jeśli nie potrafią podjąć decyzji,
- współpracowali z innymi agentami, wymieniając się wynikami pracy lub opiniami.
Przykład: agent-krytyk może przeanalizować plan przygotowany przez agenta-twórcę i zaproponować jego ulepszenie. Dzięki takim iteracjom rośnie jakość finalnych rezultatów.
3. Na czym polegają etyczne aspekty governance agentów AI?
Niektórzy agenci mogą być zaprogramowani do zadawania pytań menedżerom, aby doprecyzować wymagania. Co więcej, możliwe jest stworzenie specjalistycznych agentów audytowych, których zadaniem jest:
- testowanie wyników pracy innych agentów,
- sprawdzanie decyzji pod kątem błędów,
- wykrywanie potencjalnych uprzedzeń (bias),
- sygnalizowanie niepożądanych zachowań.
4. Jak zaprojektować system, który nie wymknie się spod kontroli?
To właśnie mechanizmy kontroli i współpracy pomiędzy agentami AI będą decydować o tym, czy system jest:
- skalowalny,
- bezpieczny,
- zgodny z regulacjami i wewnętrzną polityką firmy.
CTO powinien już na etapie projektowania architektury AI zaplanować tzw. warstwę „agent governance” – zestaw zasad i procesów, które określą:
- kto nadzoruje działanie agentów,
- jak rewidować ich decyzje i wyniki,
- oraz jak mierzyć ich wpływ na realne efekty biznesowe.
Jak agenci AI współpracują z dużymi modelami językowymi (LLM)?
1. Integracja agentów z LLM-ami w praktyce
Agenci AI rzadko działają samodzielnie. W rzeczywistości są częścią szerszej architektury opartej na różnych typach modeli AI – w tym LLM-ów (Large Language Models).
W kontekście interakcji z ludźmi to właśnie LLM-y – jak GPT-4, Claude czy Gemini – odpowiadają za:
- rozumienie języka naturalnego,
- generowanie odpowiedzi,
- interpretację kontekstu i intencji użytkownika.
Z kolei inne, wyspecjalizowane modele AI mogą obsługiwać konkretne zadania – np. nawigację, analizę predykcyjną, podejmowanie decyzji operacyjnych.
2. Budowa hybrydowej architektury AI
To podejście pokazuje, jak istotne staje się projektowanie modułowych, współpracujących systemów agentowych. Dla CTO oznacza to konieczność łączenia:
- generatywnych modeli językowych (do komunikacji i interakcji z użytkownikiem),
- oraz klasycznych modeli decyzyjnych (do działania i podejmowania kroków w systemie).
Wniosek? LLM to mózg, ale agenci to ręce i nogi AI – dlatego tak ważna jest ich synergia w projektowaniu systemów nowej generacji.
Wpływ agentów AI na rozwój biznesu
McKinsey szacuje, że w dłuższej perspektywie zastosowanie generatywnej AI w przedsiębiorstwach może generować nawet do 4,4 biliona dolarów rocznie.
Aby jednak przekuć ten potencjał w rzeczywisty wzrost, organizacje muszą szybko wdrożyć AI i zredefiniować sposób wykonywania pracy. Agenci AI pomagają wydobyć tę wartość szybciej, efektywniej i taniej niż starsze technologie.
McKinsey prognozuje również, że agenci AI będą kluczowi w modernizacji infrastruktury IT – od przejścia na łatwiejsze języki programowania, przez wdrażanie nowoczesnych frameworków, aż po migrację aplikacji do chmury.
Liderzy technologii mogą korzystać z wielu wyspecjalizowanych agentów, z których każdy ma określoną rolę i kompetencje. Mogą oni współpracować nad złożonymi zadaniami, iterować w czasie rzeczywistym i uwzględniać informację zwrotną od ludzi.
Orkiestracja agentów to największa wartość
Największą wartość przynosi koordynacja działań agentów – zarówno w realizacji pojedynczych zadań, jak i całych procesów, np. rozwoju oprogramowania.
Wiele branż już wdraża agentów AI – np. chatboty w obsłudze klienta. Z badań McKinsey wynika, że firmy korzystające z takich rozwiązań:
- zwiększyły skuteczność rozwiązywania spraw o 14% na godzinę,
- skróciły czas obsługi o 9%.
„Z czasem” – mówi Jorge Amar, starszy partner w McKinsey – „spodziewam się, że agenci AI poprawią satysfakcję klientów i zwiększą przychody. Będą kluczowi w sprzedaży nowych usług i zaspokajaniu bardziej złożonych potrzeb klientów.”
To umożliwi firmom oferowanie szerszego wachlarza doświadczeń klienta, w tym np. bezpośrednich interakcji z człowiekiem jako usługi premium.
Podsumowanie
Agenci AI to coś więcej niż modne narzędzie – to przełom w sposobie, w jaki organizacje mogą pracować, skalować operacje i automatyzować złożone procesy. Dzięki generatywnej AI (czyli AI potrafiącej tworzyć nowe treści) agenci zyskują zdolność rozumienia języka naturalnego, podejmowania decyzji, współpracy z innymi systemami i uczenia się na podstawie danych.
W tej pierwszej części przewodnika przybliżyliśmy:
- czym są agenci AI i jakie mają możliwości,
- jakie typy agentów warto znać (np. kopiloci, agenci domenowi, wirtualni pracownicy)
- jak działa ich architektura i proces realizacji zadań,
- oraz jak CTO może podejść do pierwszych wdrożeń.
Już wkrótce opublikujemy kolejną część, w której skupimy się na: ️
- sposobach budowania zaufania do agentów AI,
- architekturze systemów opartych na agentach,
- oraz realnych przykładach wdrożeń w organizacjach.
Zostań z nami – najlepsze jeszcze przed Tobą!