Sztuczna inteligencja i duże modele językowe to hasła, które wymieniane są w niemal każdej branży. Wiele firm zastanawia się, jak korzystać z nich bezpiecznie oraz jakie rozwiązanie będzie dla nich najbardziej efektywne. Możliwości jest wiele i często trudno je odróżnić. W tym tekście podzieliliśmy je w łatwy do zrozumienia sposób.
AI może działać w firmach jako chatbot, asystent, agent wykonujący złożone zadania, narzędzie do analizy danych, system generujący treści czy silnik wyszukiwania wiedzy. Jak wybrać rozwiązanie, które będzie optymalnie dopasowane do potrzeb pracowników? Warto poznać charakterystykę każdego z nich.
Chatbot – odpowiada na pytania, wyjaśnia i przyjmuje zgłoszenia
To najczęściej spotykana forma wykorzystania AI w obszarach takich jak obsługa klienta czy sprzedaż. Chatbot AI oparty na dużym modelu językowym, takim jak np. ChatGPT, potrafi prowadzić naturalną rozmowę, rozumieć kontekst zapytań i udzielać trafnych odpowiedzi – całodobowo, w wielu językach i bez udziału człowieka.
Rozwiązania tego typu są najczęściej wdrażane na stronach internetowych, w komunikatorach (Messenger, WhatsApp) lub w systemach helpdesk, gdzie pomagają w obsłudze zapytań, śledzeniu zamówień czy udzielaniu informacji o produktach. Dzięki temu znacząco automatyzują obsługę klienta, redukują koszty operacyjne i podnoszą ocenę satysfakcji klienta.
Na potrzeby tego artykułu przyjmujemy, że chatbot to przede wszystkim interfejs AI skierowany do użytkowników zewnętrznych, czyli działa „na zewnątrz firmy”. Taka definicja odróżnia go od agentów AI, które pełnią bardziej złożone funkcje w ramach procesów wewnętrznych – integrując się z systemami, bazami danych czy API.
Agent AI – narzędzie zaprojektowane do realizacji konkretnych zadań
W przeciwieństwie do chatbota, który prowadzi rozmowę z użytkownikiem zewnętrznym, agent AI działa wewnątrz organizacji i wspiera pracowników w automatyzacji konkretnych procesów biznesowych. Taki agent nie jest uniwersalnym narzędziem – tworzy się go z myślą o jasno określonym celu, np. przetwarzaniu dokumentów, analizie danych czy integracji z systemami ERP.
Dzięki dużym modelom językowym, takim jak Gemini czy Claude, agent AI potrafi analizować kontekst, podejmować decyzje i uruchamiać konkretne działania – bez udziału człowieka. Może działać w tle, przetwarzać dane z wielu źródeł, zarządzać plikami czy obsługiwać skrzynkę mailową.
Każdy Agent AI powstaje na miarę potrzeb danej firmy i jej specyficznych zadań. Tylko wtedy jego działanie jest realnym wsparciem, a nie kolejnym ogólnym narzędziem. Chcesz zobaczyć, jak wygląda takie rozwiązanie w praktyce?
Poznaj case study: Agent AI dla firmy spedycyjnej – opisujemy w nim, jak zbudowaliśmy agenta, zintegrowanego ze skrzynką email.
Zobacz także: Optymalizacja procesów back – office, dzięki wdrożeniu agenta AI. Praktyczny przykład
Asystent AI – wspiera użytkownika w codziennej pracy, działając kontekstowo i „w tle”
W przeciwieństwie do chatbota, który odpowiada na pytania oraz agenta, który automatyzuje zdefiniowany proces, asystent AI to narzędzie towarzyszące pracownikowi na bieżąco – rozumie kontekst, podpowiada następne kroki i ułatwia wykonywanie zadań w znanych aplikacjach.
Najczęściej jest zintegrowany z konkretnym środowiskiem pracy, takim jak edytor tekstu, arkusz kalkulacyjny, CRM czy narzędzie do zarządzania projektami. Asystent nie zastępuje użytkownika – ale aktywnie wspiera go w podejmowaniu decyzji, pisaniu, analizowaniu danych czy planowaniu.
Asystenci AI, tacy jak GitHub Copilot, Notion AI czy asystent Google w Workspace, są przykładem tego, jak technologia może realnie zwiększać produktywność zespołów i skracać czas potrzebny na rutynowe zadania. Z punktu widzenia firmy, dobrze zaprojektowany asystent może poprawić jakość pracy, ograniczyć błędy i ułatwić onboarding nowych pracowników
Jak jeszcze można wykorzystać duże modele językowe w biznesie?
Możliwości nie kończą się na chatbotach, asystentach czy agentach. Modele te mogą pełnić także wyspecjalizowane role, wspierając konkretne zadania, np. przetwarzanie dokumentów, analizę danych czy tworzenie treści. Coraz częściej są wykorzystywane do automatycznego podsumowywania raportów, wyciągania informacji z nieustrukturyzowanych źródeł (takich jak e-maile, PDF-y czy zeskanowane formularze) lub odpowiadania na pytania zadawane w języku naturalnym, na podstawie firmowej dokumentacji.
LLMy mogą także wspierać zespoły marketingowe, generując propozycje tekstów reklamowych, opisów produktów czy komunikatów sprzedażowych, zgodnych ze stylem firmy. W działach analitycznych umożliwiają szybszy dostęp do danych – potrafią generować zapytania do baz danych, interpretować wyniki i prezentować wnioski w sposób zrozumiały dla osób nietechnicznych. Takie zastosowania często nie wymagają tworzenia nowego narzędzia, lecz polegają na integracji modelu AI z już istniejącym systemem w firmie. Dzięki temu technologia wspiera konkretne działania – dokładnie tam, gdzie jest potrzebna.
Modele AI a bezpieczeństwo i przetwarzanie danych
Właściciele i managerowie wciąż zachowawczo podchodzą do wdrażania narzędzi AI, ponieważ nie wiedzą, jak zapewnić bezpieczeństwo i poufność przetwarzanych danych. Przyjrzeliśmy się tym obszarom w naszych poprzednich publikacjach, które warto poznać.
W tekście „Jak platformy AI korzystają z Twoich danych? Przegląd obowiązujących zasad” opisaliśmy zasady, dotyczące prywatności danych i trenowania modeli stosowane przez najpopularniejsze platformy AI, takie jak OpenAI, Google Gemini, Azure OpenAI od Microsoftu oraz Claude firmy Anthropic.
Z kolei dla osób, które rozważają wdrożenie lokalne polecamy blog: „Lokalne LLM-y: testujemy lekkie modele do przetwarzania dokumentów”. Przyjrzeliśmy się w nim kilku najlepszym otwartoźródłowym lekkim modelom LLM oraz sposobom ich uruchamiania na lokalnym komputerze z systemem Windows, jak i z ograniczoną kartą graficzną (GPU).
Wybór odpowiedniego narzędzia AI w firmie zależy przede wszystkim od celu, jaki ma ono realizować. Chatbot sprawdzi się tam, gdzie liczy się szybka i dostępna obsługa klienta. Agent AI pozwoli zautomatyzować powtarzalne procesy wewnętrzne i usprawnić przepływ informacji między systemami. Asystent AI będzie codziennym wsparciem pracownika – podpowie, podsumuje, przygotuje dane do dalszej pracy.
Duże modele językowe dają też możliwość integracji z istniejącymi procesami – bez konieczności budowania dedykowanego narzędzia od zera. Wdrożenie technologii opartej na AI wymaga jednak przemyślanej decyzji – zarówno pod kątem efektywności, jak i bezpieczeństwa przetwarzania danych. Jeśli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie i szukasz doświadczonego partnera, który przeprowadzi Cię przez ten proces, skontaktuj się z nami.