Hasło sztuczna inteligencja pojawia się od pewnego czasu w bardzo wielu publikacjach jako rozwiązanie problemów z wydajnością, organizacją czy kreatywnością. Wiele firm podąża za tym trendem i stara się dodać do swojej oferty rozwiązania oparte na AI. Starania te przybierają różną formę. W tym tekście przyjrzymy się dokładnie Agentom AI, którzy mogą stanowić cenną pomoc m.in. w procesach back –office.
Od pewnego czasu obserwujemy dużą popularyzację haseł, związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Zacznijmy więc od początku.
Czym jest „Sztuczna inteligencja”?
Pod hasłem „sztuczna inteligencja” kryją się Duże Modele Językowe (Large Language Models – LLMs), systemy przetwarzania języka naturalnego (NLP), algorytmy uczenia maszynowego, sieci neuronowe oraz generatywne modele AI.
LLM-y, takie jak Chat GPT od OpenAI czy Gemini od Google, to modele wytrenowane na ogromnych zbiorach danych, które potrafią analizować, przetwarzać i generować tekst w sposób zbliżony do ludzkiego myślenia. Są wykorzystywane w różnych zastosowaniach – od chatbotów i asystentów głosowych po zaawansowane systemy wspierające analizy biznesowe czy automatyzację procesów w firmach.
Sztuczna inteligencja nie ogranicza się wyłącznie do języka. Nowoczesne modele mogą także analizować obrazy, dźwięk, wideo oraz dane numeryczne, co czyni je niezwykle wszechstronnymi narzędziami w biznesie. Dzięki AI możliwe jest nie tylko automatyzowanie powtarzalnych zadań, ale także wykrywanie wzorców w dużych zbiorach danych, przewidywanie trendów czy wspomaganie decyzji strategicznych w firmach.
Kim są agenci AI?
„Agenci AI” to inteligentne systemy oparte na algorytmach uczenia maszynowego, modelach przetwarzania języka naturalnego (NLP) oraz Dużych Modelach Językowych (LLMs). Ich zadaniem jest automatyzacja procesów, wspieranie decyzji oraz interakcja z użytkownikami w sposób naturalny i dostosowany do kontekstu.
Oznacza to, że wirtualni asystenci bazują na znanych i popularnych LLM’ach jak na przykład: Chat GPT, Gemini, Claude, Mistral, czy Deep Seek które potrafią generować spójne odpowiedzi, analizować teksty oraz dostosowywać się do kontekstu rozmowy.
Agenci AI różnią się jednak od samych modeli językowych tym, że są zaprojektowani do wykonywania określonych zadań w sposób autonomiczny. W praktyce oznacza to, że są wyposażeni w dodatkowe moduły, które umożliwiają im zdobywanie informacji, przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym oraz podejmowanie decyzji na podstawie reguł biznesowych.
W przeciwieństwie do klasycznych chatbotów, agenci AI nie tylko odpowiadają na pytania, ale mogą także obsługiwać skomplikowane procesy, integrować się z systemami firmowymi oraz uczyć się na podstawie interakcji z użytkownikami. Dzięki temu są wykorzystywani w wielu obszarach – od wsparcia administracyjnego i analizy dokumentów po automatyzację procesów operacyjnych w przedsiębiorstwach.
Działanie agentów AI opiera się na kilku kluczowych elementach:
- Interfejs komunikacyjny – pozwala agentowi na interakcję z użytkownikiem poprzez tekst, mowę lub inne formaty danych.
- Silnik decyzyjny – oparty na modelach AI i regułach biznesowych, umożliwia analizę sytuacji i wybór optymalnych działań.
- Integracja z zewnętrznymi systemami – Agenci AI często działają w połączeniu z bazami danych, aplikacjami biznesowymi (ERP, CRM) czy usługami chmurowymi, co pozwala im na dostęp do aktualnych informacji.
- Automatyzacja działań – mogą wykonywać konkretne zadania, np. generować raporty, przetwarzać wnioski, wysyłać powiadomienia czy inicjować określone procesy w systemach IT.
Jakie są typy agentów AI?
Agenci AI mogą przyjmować różne formy w zależności od ich zastosowania i poziomu autonomii. Dzięki zaawansowanym modelom sztucznej inteligencji potrafią wspierać użytkowników w szerokim zakresie działań – od obsługi klienta po analizę danych i zarządzanie procesami biznesowymi.
Możemy wyróżnić kilka głównych typów agentów AI:
- Agenci konwersacyjni – obejmują chatboty i voiceboty, które prowadzą interakcje z użytkownikami za pomocą tekstu lub mowy. Mogą odpowiadać na pytania, obsługiwać zapytania klientów i wspierać procesy sprzedażowe.
- Agenci analityczni – specjalizują się w przetwarzaniu i interpretacji danych. Wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do analizy trendów, wykrywania anomalii oraz generowania raportów.
- Agenci operacyjni – automatyzują zadania biznesowe, integrując się z systemami firmowymi. Mogą zarządzać dokumentacją, przetwarzać dokumenty czy koordynować działania w ramach firmowych procesów.
- Agenci autonomiczni – działają samodzielnie, podejmując decyzje w oparciu o zgromadzone dane i określone reguły biznesowe. Wykorzystywane są m.in. w logistyce, zarządzaniu zasobami czy dynamicznym planowaniu operacji.
- Agenci wspierający decyzje – dostarczają rekomendacje na podstawie zaawansowanej analizy danych, pomagając menedżerom i specjalistom w podejmowaniu strategicznych decyzji.
Każdy z tych typów może działać samodzielnie lub współpracować z innymi systemami, tworząc złożone środowisko oparte na sztucznej inteligencji. W kolejnych częściach przyjrzymy się konkretnym zastosowaniom agentów AI oraz ich wpływowi na efektywność operacyjną firm.
Rozwiązanie chmurowe czy lokalne, czyli jak można wdrożyć agenta AI w środowisko firmowe?
Zastosowanie Agenta AI w organizacji wymaga wyboru odpowiedniego modelu wdrożenia, który będzie najlepiej odpowiadał wymaganiom biznesowym, technicznym i regulacyjnym. Firmy mogą zdecydować się na rozwiązanie chmurowe (SaaS) lub lokalne (On-Premise), w zależności od potrzeb w zakresie elastyczności, bezpieczeństwa oraz integracji z istniejącymi systemami.
Wybór odpowiedniego modelu zależy od wielu czynników, które przedstawiamy w poniższej tabeli.
| Kryterium | SaaS (Chmura) | On-Premise (Lokalne) |
|---|---|---|
| Model wdrożenia | Oparty na chmurze (AWS, Azure, Google Cloud) | Działa na własnej infrastrukturze firmy |
| Infrastruktura | Dostawca usług chmurowych | Serwery lokalne |
| Koszty początkowe | Niskie | Wysokie |
| Koszty operacyjne | Abonament/subskrypcja | Stałe koszty utrzymania i energii |
| Skalowalność | Bardzo wysoka | Ograniczona (zależna od sprzętu) |
| Bezpieczeństwo danych | Ograniczone (przetwarzanie poza firmą) | Wysokie (pełna kontrola nad danymi) |
| Zgodność z regulacjami | Może wymagać dodatkowych umów i certyfikacji | Łatwiejsze spełnienie wymagań regulacyjnych |
| Łatwość wdrożenia | Łatwe i szybkie | Wymaga zakupu sprzętu i konfiguracji |
| Aktualizacje i utrzymanie | Automatyczne, dostarczane przez dostawcę | Samodzielne zarządzanie i aktualizacje |
| Integracja z systemami firmowymi | Dobre wsparcie przez API i gotowe integracje | Pełna kontrola, ale może wymagać dodatkowej integracji |
Wybór odpowiedniego modelu wdrożenia – chmurowego lub lokalnego– zależy od indywidualnych wymagań przedsiębiorstwa w zakresie bezpieczeństwa, kosztów oraz integracji z istniejącymi systemami. Niezależnie od wybranej strategii, agenci AI mogą znacząco podnieść efektywność operacyjną i umożliwić pracownikom skupienie się na zadaniach wymagających kreatywności i strategicznego myślenia.
Rozwój technologii AI to zdecydowanie jeden z najsilniejszych trendów technologicznych ostatnich lat, dlatego warto już teraz zastanowić się, jak Agenci AI mogą wspierać rozwój Twojej firmy i stać się kluczowym elementem jej cyfrowej transformacji.