Jeszcze niedawno największe zainteresowanie sztuczną inteligencją budziły chatboty, które potrafiły odpowiadać na pytania, pisać teksty, tłumaczyć dokumenty czy analizować informacje. Dziś coraz częściej mówi się o kolejnym etapie rozwoju tej technologii – agentach AI. Ich możliwości wykraczają poza prowadzenie rozmowy, ponieważ mogą samodzielnie realizować określone zadania, korzystać z różnych narzędzi i podejmować decyzje dotyczące kolejnych działań. Czy oznacza to, że zamiast korzystać ze sztucznej inteligencji, zaczniemy powierzać jej wykonywanie codziennej pracy?
Czym są agenci AI i dlaczego robi się o nich coraz głośniej?
Agent AI to system wykorzystujący sztuczną inteligencję do realizacji określonego celu. W przeciwieństwie do prostego chatbota, który przede wszystkim odpowiada na polecenia użytkownika, agent może zaplanować kolejne czynności, skorzystać z dostępnych aplikacji, przeanalizować uzyskane wyniki i zdecydować, jakie działania należy podjąć dalej.
Najłatwiej zrozumieć tę różnicę na prostym przykładzie. Wyobraźmy sobie przedsiębiorcę, który chce przygotować raport dotyczący sprzedaży w ostatnim miesiącu. Korzystając z tradycyjnego chatbota, może przesłać mu dane i poprosić o analizę. Sztuczna inteligencja przygotuje zestawienie, wskaże trendy i zaproponuje wnioski.
Odpowiednio skonfigurowany agent AI może wykonać znacznie więcej. Po otrzymaniu polecenia może połączyć się z systemem sprzedażowym, pobrać potrzebne informacje, uporządkować je, przygotować wykresy, porównać wyniki z poprzednimi miesiącami i stworzyć raport. Jeśli otrzyma odpowiednie uprawnienia, może również zapisać dokument we wskazanym miejscu lub przekazać go do akceptacji.
Najważniejsza różnica polega więc na tym, że agent AI nie musi ograniczać się do udzielenia odpowiedzi. Może również podejmować działania prowadzące do wykonania zadania.
Nie oznacza to jednak, że każdy agent działa całkowicie samodzielnie. Zakres jego możliwości zależy od sposobu konfiguracji, dostępnych narzędzi, przyznanych uprawnień oraz zasad nadzoru ustalonych przez człowieka.
Jak działają agenci AI? Od polecenia do wykonania zadania
Działanie agenta AI można porównać do pracy cyfrowego asystenta, któremu powierzamy konkretny obowiązek. Zamiast szczegółowo opisywać każdy krok, określamy oczekiwany rezultat. Agent analizuje zadanie, wybiera odpowiednią metodę działania i korzysta z narzędzi, do których ma dostęp.
Przykładowo właściciel sklepu internetowego może polecić agentowi przeanalizowanie opinii klientów z ostatnich trzydziestu dni. System może pobrać dostępne recenzje, podzielić je na kategorie, rozpoznać najczęściej zgłaszane problemy i przygotować podsumowanie. Jeżeli okaże się, że klienci regularnie narzekają na czas dostawy, agent może wskazać ten problem jako jeden z priorytetów wymagających rozwiązania.
W bardziej rozbudowanym scenariuszu może również porównać opinie z danymi dotyczącymi realizacji zamówień, sprawdzić, czy liczba reklamacji wzrosła, a następnie zaproponować możliwe działania naprawcze.
Wszystko opiera się na połączeniu kilku elementów: modelu sztucznej inteligencji, instrukcji określających cel, dostępu do odpowiednich danych oraz narzędzi pozwalających wykonywać konkretne operacje. Niektóre systemy mogą także wielokrotnie analizować wyniki własnych działań i korygować sposób realizacji zadania.
Warto przy tym odróżnić agentów AI od tradycyjnych automatyzacji. Zwykła automatyzacja działa według wcześniej ustalonych reguł, na przykład wysyła wiadomość po wypełnieniu formularza. Agent może natomiast interpretować treść zgłoszenia i dobierać kolejne działania do jego charakteru. Granica między tymi rozwiązaniami nie zawsze jest jednak wyraźna, ponieważ współczesne systemy często łączą oba podejścia.
Gdzie agenci AI mogą znaleźć zastosowanie?
Choć temat agentów AI kojarzy się przede wszystkim z branżą technologiczną, ich potencjalne zastosowania obejmują niemal każdy obszar działalności przedsiębiorstwa. Szczególnie interesujące są zadania, które wymagają korzystania z kilku systemów, analizowania informacji i wykonywania powtarzalnych czynności.
W marketingu agent AI może wspierać analizę kampanii reklamowych, przygotowywać cykliczne raporty, zbierać informacje o wynikach publikacji i wskazywać zmiany w zachowaniu odbiorców. Zamiast ręcznie przeglądać kilka narzędzi analitycznych, specjalista może otrzymywać uporządkowane zestawienia oraz propozycje dalszych działań.
W obsłudze klienta agent może analizować przychodzące wiadomości, rozpoznawać ich temat, sprawdzać informacje w systemie zamówień i przygotowywać odpowiedzi. Proste sprawy mogą być obsługiwane automatycznie, natomiast bardziej skomplikowane zgłoszenia trafiać do pracowników. Takie rozwiązanie wymaga oczywiście odpowiednich zabezpieczeń i jasno określonych zasad dostępu do danych.
Z kolei w działach sprzedaży agenci mogą wspierać aktualizowanie systemów CRM, porządkowanie informacji o klientach, przygotowywanie podsumowań spotkań i identyfikowanie spraw wymagających kontaktu ze strony handlowca.
Duże możliwości pojawiają się również w administracji, księgowości, logistyce czy zarządzaniu projektami. Agent może pomagać w porównywaniu dokumentów, analizowaniu formularzy, wyszukiwaniu brakujących informacji albo przygotowywaniu cyklicznych zestawień.
Nie każde z tych zastosowań wymaga jednak autonomicznego agenta. Część procesów można równie skutecznie, taniej i bezpieczniej obsłużyć za pomocą klasycznej automatyzacji. Dlatego najważniejsze jest właściwe rozpoznanie potrzeb firmy, a nie samo wdrożenie modnej technologii.
Czy do tworzenia agentów AI trzeba umieć programować?
To jedno z najciekawszych pytań związanych z rozwojem agentów AI. Jeszcze kilka lat temu tworzenie zaawansowanych systemów automatyzujących pracę wymagało zwykle znajomości programowania i integracji aplikacji. Obecnie coraz większe znaczenie mają platformy no-code i low-code, które umożliwiają projektowanie procesów z wykorzystaniem interfejsów graficznych.
Narzędzia takie jak n8n, Make czy Microsoft Copilot Studio pozwalają łączyć różne usługi, definiować przepływy pracy i wykorzystywać modele sztucznej inteligencji do wykonywania określonych czynności. Dzięki temu część rozwiązań można przygotować bez pisania rozbudowanego kodu.
Przykładem może być automatyzacja obsługi zapytań ofertowych. System odbiera wiadomość, analizuje jej treść, sprawdza kompletność informacji, zapisuje dane w odpowiedniej aplikacji i przygotowuje projekt odpowiedzi. Gdy zgłoszenie wymaga indywidualnej decyzji, kieruje je do pracownika.
Nie oznacza to, że stworzenie niezawodnego agenta AI jest zawsze proste. Potrzebna jest umiejętność projektowania procesów, rozumienia zasad działania narzędzi, zarządzania dostępem do danych oraz kontrolowania rezultatów pracy systemu. W bardziej złożonych projektach niezbędna może okazać się również wiedza programistyczna.
Z tego powodu coraz większego znaczenia nabierają kompetencje związane z automatyzacją i integracją aplikacji. Osoby, które chcą nauczyć się projektowania takich rozwiązań, mogą zainteresować się ofertami obejmującymi szkolenia z automatyzacji i no-code/low-code. Poznanie podstaw automatyzowania procesów biznesowych może być dobrym punktem wyjścia do zrozumienia sposobu działania agentów AI i ich praktycznych zastosowań.
Czy agent AI może popełnić błąd? Ograniczenia nowej technologii
Wraz z rosnącymi możliwościami agentów AI pojawia się kwestia bezpieczeństwa i odpowiedzialności za podejmowane działania. Sztuczna inteligencja nadal może błędnie interpretować informacje, korzystać z nieaktualnych danych lub wyciągać niewłaściwe wnioski.
W przypadku zwykłego chatbota błąd może oznaczać nieprawidłową odpowiedź. W przypadku agenta, który ma dostęp do firmowych systemów, konsekwencje mogą być poważniejsze. Nieprawidłowo skonfigurowane rozwiązanie mogłoby na przykład zmodyfikować niewłaściwe dane, wysłać błędną wiadomość lub wykonać operację, której użytkownik nie zamierzał zlecać.
Dodatkowym zagrożeniem są próby manipulowania agentem za pomocą treści pochodzących z zewnętrznych źródeł. Dokument, wiadomość lub strona internetowa mogą zawierać instrukcje mające nakłonić system do niepożądanego działania. Zjawisko to określa się mianem prompt injection.
Dlatego odpowiedzialne wdrażanie agentów AI powinno uwzględniać ograniczanie uprawnień, kontrolowanie wykonywanych operacji, testowanie scenariuszy działania oraz zatwierdzanie czynności, które mogą mieć istotne konsekwencje finansowe, prawne lub organizacyjne.
W praktyce najlepsze rezultaty może przynosić model, w którym agent samodzielnie wykonuje zadania pomocnicze, natomiast człowiek zachowuje kontrolę nad ważnymi decyzjami.
Czy agenci AI zastąpią pracowników, czy zmienią sposób pracy?
Pojawienie się agentów AI wywołuje podobne pytania jak wcześniejszy rozwój automatyzacji i generatywnej sztucznej inteligencji. Skoro system potrafi analizować dokumenty, przygotowywać raporty i korzystać z firmowych aplikacji, czy część stanowisk pracy stanie się niepotrzebna?
Nie istnieje jedna odpowiedź dotycząca wszystkich zawodów i branż. Wiele zależy od rodzaju wykonywanych obowiązków, możliwości technologicznych oraz sposobu organizacji pracy w poszczególnych przedsiębiorstwach.
Można jednak spodziewać się, że wraz z rozwojem agentów AI zmieniać się będzie charakter części codziennych zadań. Pracownik, który wcześniej poświęcał znaczną część dnia na kopiowanie danych między systemami, przygotowywanie standardowych zestawień czy porządkowanie dokumentów, może w większym stopniu zajmować się analizą wyników, rozwiązywaniem problemów i kontrolowaniem procesów.
Pojawia się też nowy obszar kompetencji: umiejętność właściwego delegowania zadań sztucznej inteligencji. Nie wystarczy wydać polecenia. Trzeba wiedzieć, jakie dane są potrzebne, jaki rezultat ma zostać osiągnięty, jakie ograniczenia powinny obowiązywać i w jaki sposób ocenić poprawność wykonanej pracy.
Nie oznacza to automatycznie końca pracy wykonywanej przez ludzi. Oznacza natomiast, że w wielu organizacjach może wzrosnąć znaczenie umiejętności współpracy z systemami AI i świadomego wykorzystywania automatyzacji.
Agenci AI – kolejny etap rozwoju sztucznej inteligencji?
Popularność ChatGPT i innych narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji przyzwyczaiła użytkowników do tego, że komputer potrafi rozumieć polecenia formułowane naturalnym językiem. Agenci AI rozwijają tę koncepcję, dodając możliwość wykonywania działań w zewnętrznych aplikacjach i realizowania bardziej złożonych procesów.
Zmiana jest istotna. Zamiast wielokrotnie pytać sztuczną inteligencję, jak wykonać określone zadanie, możemy w wybranych sytuacjach powierzyć jej część jego realizacji. Człowiek nadal powinien jednak określać cele, wyznaczać granice działania systemu i kontrolować rezultaty.
Nie wiadomo jeszcze, w jakim tempie agenci AI upowszechnią się w poszczególnych branżach ani które zastosowania okażą się najbardziej opłacalne. Już dziś warto jednak zrozumieć podstawy ich działania, ponieważ łączą trzy ważne kierunki rozwoju technologii: sztuczną inteligencję, automatyzację procesów oraz integrację narzędzi cyfrowych.
Najważniejsze pytanie nie brzmi więc, czy agent AI potrafi wykonać zadanie za człowieka, ale które zadania rzeczywiście warto mu powierzyć. To właśnie umiejętność znalezienia odpowiedzi może zdecydować o tym, czy sztuczna inteligencja stanie się realnym wsparciem w codziennej pracy, czy pozostanie jedynie kolejną technologiczną ciekawostką.
