Asystenci AI - Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting

Optymalizacja procesów back – office, dzięki wdrożeniu agenta AI. Praktyczny przykład

Marta Kuprasz — Wed, 19 Mar 2025 10:45:43 +0000

Szukasz praktycznych przykładów wykorzystania agentów AI w przedsiębiorstwie? W poprzednim blogu opisaliśmy możliwość integracji takiego agenta z pocztą email na przykładzie firmy spedycyjnej. Cały tekst znajdziesz tu >> . Tym razem przyjrzymy się jak agent oparty na sztucznej inteligencji, może pomóc w działach prawnych, administracyjnych i zarządzających zasobami ludzkimi. Poznaj nasze najnowsze case study.

„Agenci AI” to inteligentne systemy oparte na algorytmach uczenia maszynowego, Dowiesz się o nich więcej z tego tekstu>>. Mogą zostać zintegrowane z wieloma narzędziami jak poczta email, system ERP czy CRM. W tym przykładzie posłużymy się integracją z platformą do komunikacji Slack.

Slack jest wykorzystywany jako narzędzie do współpracy zespołowej, które umożliwia wymianę wiadomości, organizowanie rozmów w kanałach tematycznych, przesyłanie plików oraz integrację z innymi aplikacjami biznesowymi.

Jedną z możliwości, którą oferuje jest integracja poprzez API z wybranym LLMem (Large Language Models) jak Gemini, Chat GPT czy DeepSeek. Tym razem jako podstawa dla naszego agenta AI posłużą Chat GPT od OpenAI oraz wyszukiwarka Google.

Na pewno znasz sytuacje, w których należy pilnie przygotować ofertę lub umowę wprowadzając dane do szablonu. Każdego dnia pracownicy muszą opracowywać, analizować i negocjować różnorodne dokumenty, obejmujące umowy handlowe, kontrakty z dostawcami, porozumienia o zachowaniu poufności (NDA) czy umowy współpracy.

Wielu managerów zastanawia się jak zastosowanie sztucznej inteligencji może autoratywność i przyspieszyć część tych zadań, nie obniżając jednocześnie wysokiego poziomu realizowanych działań. Rozwiązaniem ponownie staje się wdrożenie dedykowanego Agenta AI, który wesprze pracowników w wyszukiwaniu i uzupełnianiu informacji na podstawie danych w Krajowym Rejestrze Sądowym.

W naszym przykładzie zaprojektowaliśmy agenta AI tak, aby wydając mu polecenia przez platformę Slack uzupełniał dane kontrahenta w otrzymanym wcześniej wzorze umowy NDA. Dzięki integracji z wyszukiwarką Google, Agent przeszukuje sieć w celu pobrania z danych KRS konkretnych danych. W tym przypadku: adresu firmy, numerów NIP, Regon, KRS i osoby do reprezentacji firmy.

Następnie asystent prosi nas o weryfikację poprawności znalezionych informacji. Po ich potwierdzeniu pracownik otrzymuje umowę NDA wraz z uzupełnionymi danymi firmy partnerskiej. Uzupełnione miejsca są zaznaczone kolorem żółtym, aby podkreślić widoczność miejsc, w których zostały wprowadzone zmiany.

To tylko jeden z wielu przykładów zastosowania Agenta AI w realizacji zadań, związanych z dokumentacją i procesami front i back office. Dzięki opracowanej przez nas metodzie, możemy przygotować narzędzie, które będzie przygotowywało umowy dla firm, które zajmują się na przykład zatrudnianiem pracowników sezonowych lub takich, w których jest duża rotacja personelu.

Agenci AI to temat stosunkowo nowy, jednak zyskujący szybko popularność. Wiele firm dostrzega korzyści takie jak: oszczędność czasu przy wykonywaniu powtarzalnych zdań, redukcja kosztów operacyjnych oraz zwiększenie efektywności procesów biznesowych. Dzięki automatyzacji rutynowych zadań, pracownicy mogą skupić się na bardziej strategicznych i kreatywnych aspektach swojej pracy.

Ponadto, Agenci AI mogą działać w trybie całodobowym, eliminując opóźnienia związane z dostępnością personelu. Ich zastosowanie obejmuje różne dziedziny – od obsługi klienta, poprzez analizę dokumentów prawnych, aż po zaawansowane systemy wspomagania decyzji w biznesie.

Firmy coraz częściej wdrażają otwarte modele językowe. co pozwala na większą kontrolę nad danymi i dostosowanie agentów do indywidualnych potrzeb organizacji. Wraz z rozwojem technologii możemy spodziewać się jeszcze większej integracji AI w codziennych procesach, przy jednoczesnym wzroście świadomości dotyczącej etyki i bezpieczeństwa ich wykorzystania.

Jeśli wdrożenie asystenta opartego na sztucznej inteligencji jest dla Ciebie ciekawym tematem, to przypominamy, że w ramach Pomeranian EDIH realizujemy usługi consultingowe IT m.in. w zakresie budowania dedykowanych agentów AI do automatyzacji procesów back-office.

Uczestnicy dowiedzą się m.in. jak stworzyć wirtualnego asystenta głosowego lub tekstowego, którego zadaniem będzie wsparcie firmy w m.in. sporządzaniu ofert, komunikacji z klientami, analizie dokumentacji i jej weryfikacji.

Stwórz z nami agenta AI

Jeśli chcesz skorzystać z proponowanych przez nas szkoleń to skontaktuj się z nami

Kontakt

Artykuł Optymalizacja procesów back – office, dzięki wdrożeniu agenta AI. Praktyczny przykład pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

Czym są Agenci AI i jak mogą pomóc w Twojej firmie?

Marta Kuprasz — Fri, 28 Feb 2025 09:24:00 +0000

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.

Przeczytaj także: Poznaj swojego osobistego Agenta AI: Case study dla firmy spedycyjnej

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.

Porównanie SaaS vs On-Premise

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.

Stworzymy Agenta AI dla Twojej firmy

Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się jak możemy pomóc Ci we wdrożeniu nowego rozwiązania na bazie AI.

Kontakt

Artykuł Czym są Agenci AI i jak mogą pomóc w Twojej firmie? pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

Asystenci AI: Szanse i ograniczenia dla rozwoju przedsiębiorstw

Marta Kuprasz — Thu, 23 Jan 2025 12:26:26 +0000

Gartner przewiduje, że do 2028 roku co najmniej 15% codziennych decyzji zawodowych będzie podejmowanych autonomicznie przez agentyczną sztuczną inteligencję. W teorii technologia ta pozwoli na tworzenie bardziej adaptacyjnych systemów oprogramowania, zdolnych do wykonywania szerokiej gamy zadań. W praktyce jest wciąż wiele niewiadomych, dotyczących bezpieczeństwa danych, zgodności z procedurami wewnętrznymi i regulacjami prawnymi. W tym artykule, omawiamy zagadnienia związane z ograniczeniami (zwłaszcza w obszarze EU) oraz skupimy się wyzwaniach związanych z wdrażaniem Agentów AI.

Tempo rozwoju narzędzi opartych na AI, pozwala twierdzić, że praktyczne wykorzystanie „agentowej” / “agentycznej” (ang. Agentic) sztucznej inteligencji do wykonywania czasochłonnych zadań zrewolucjonizuje wiele branż. szczególnie tych, w których automatyzacja i podejmowanie decyzji na podstawie dużych zbiorów danych może znacząco zwiększyć efektywność.

Myśląc o możliwościach, należy pamiętać także o ograniczeniach.

Ograniczenia związane z wykorzystaniem Agentów AI

Zależność od jakości danych

AI wymaga dużych zbiorów danych wysokiej jakości do skutecznego działania. Dane błędne, niepełne lub zmanipulowane mogą prowadzić do nieprawidłowych decyzji, co w wielu przypadkach (np. medycyna, finanse) może mieć poważne konsekwencje.

W badaniu „The Effects of Data Quality on Machine Learning Performance” autorzy analizują wpływ sześciu tradycyjnych wymiarów jakości danych na wydajność piętnastu popularnych algorytmów uczenia maszynowego. Wyniki wskazują, że niekompletne, błędne lub nieodpowiednie dane treningowe mogą prowadzić do niepewnych modeli, które podejmują błędne decyzje.

Wiarygodne aplikacje AI wymagają wysokiej jakości danych treningowych i testowych w wielu wymiarach jakości, takich jak dokładność, kompletność i spójność.

To, co jest napisane powyżej, dla wielu osób zajmujących się AI/ML będzie oczywiste. Jednak ocena jakości danych w danej organizacji nie zawsze jest jednoznaczna. Ważne jest, aby informacje, na których chcemy używać agenta OpenAI, były kompletne i nie zawierały obraźliwych treści. Ocena tego stanu na wczesnym etapie może pomóc wyeliminować potencjalne błędy podczas prac wdrożeniowych.

Bezpieczeństwo danych

Program, który w analizowanym przypadku ma pełnić rolę pomocnika, asystenta ma za zadanie dostarczać nam wiarygodnych i sprawdzonych informacji. Analizę opiera on na danych, o których pisaliśmy wcześniej. Oczywiście, najlepszymi materiałami do nauki są prawdziwe dokumenty i dane, które są procedowane wewnątrz organizacji.

Wiele wątpliwości i obaw jest związanych z dostarczeniem do Asystenta danych wrażliwych na temat przedsiębiorstwa.

Obecny stan przepisów prawnych, niezależnie od naszych opinii, wyznacza ramy działania systemów AI, szczególnie w kontekście zgodności z RODO. Przykładem są agenci oparci na infrastrukturze Azure OpenAI, które dzięki integracji z chmurą zapewniają pełną zgodność z regulacjami, o ile są prawidłowo skonfigurowane przez użytkownika. Warto też wspomnieć o rozwiązaniach takich jak Azure AI Studio, umożliwiających tworzenie agentów w środowisku chmurowym.

Z drugiej strony, lokalne rozwiązania – oparte na modelach takich jak Llama, Bielik czy inne otwarte modele językowe (np. kontrowersyjny dla niektórych DeppSeek) – dają pełną kontrolę nad danymi i ich przetwarzaniem, choć wymagają większych nakładów technicznych, np. w postaci dedykowanych serwerów. Warto jednak podkreślić, że zarówno w przypadku rozwiązań chmurowych, jak i lokalnych, zgodność z przepisami, w tym z RODO, zależy od odpowiedniej konfiguracji i implementacji systemów przez użytkownika.

Dynamiczny rozwój tej dziedziny sugeruje, że za kilka miesięcy możliwości te będą jeszcze bardziej rozbudowane, oferując nowe opcje zarówno dla rozwiązań lokalnych, jak i chmurowych- ocenia Andrzej Chybicki, CEO Inero Software

Keycloak - kompleksowo zarządzaj dostępem i uprawnieniami

Zapewniamy pełne wdrożenie, utrzymanie i szkolenia

Dowiedz się więcej

Cyberbezpieczeństwo i autoryzacja

Autentykacja użytkownika to wyzwanie dla systemów AI, które wymaga szczególnej uwagi w kontekście bezpieczeństwa. Choć w większości przypadków autoryzacja odbywa się na wcześniejszych etapach, istnieją sposoby na obejście tego procesu, co naraża systemy na ryzyko manipulacji.

Przykład:

Agent AI, który komunikuje się z użytkownikami, może być podatny na ataki phishingowe, jeśli nie jest odpowiednio zabezpieczony. Na przykład, atakujący może stworzyć zapytanie, które imituje komunikację od autoryzowanego użytkownika. Jeśli agent nie weryfikuje kontekstu lub danych wejściowych, może odpowiedzieć na takie zapytanie, udzielając poufnych informacji lub wykonując nieautoryzowane działania.

To pokazuje, że wcześniejsza autoryzacja użytkownika, choć kluczowa, nie zawsze wystarcza do zabezpieczenia systemu. Ważne jest wdrożenie dodatkowych mechanizmów, takich jak analiza kontekstowa, zaawansowane systemy wykrywania nietypowych zachowań, a także odpowiednie zabezpieczenie danych przetwarzanych przez agenta AI. Tylko takie podejście minimalizuje ryzyko związane z atakami phishingowymi i manipulacją agentami AI.

W praktyce autoryzacja użytkownika powinna zawsze odbywać się przed przyznaniem dostępu do asystenta AI. W środowisku chmurowym, np. Azure, można zastosować dodatkowe zabezpieczenia, np korzystając z Active Directory czy Keycloak, aby ograniczyć ryzyko ataków. Jeśli dane nie mogą być przetwarzane poza organizacją, warto korzystać z lokalnych rozwiązań uwierzytelniania i przechowywania danych.
Z perspektywy bezpieczeństwa kluczowe jest jednak rozwijanie mechanizmów odpornych na phishing, ponieważ brak odpowiednich zabezpieczeń w agentach AI może prowadzić do poważnych zagrożeń- dodaje Andrzej Chybicki

Podsumowując. Agentyczna sztuczna inteligencja ma potencjał, by zrewolucjonizować sposób, w jaki podejmowane są decyzje zawodowe, zwłaszcza w zadaniach opartych na analizie dużych zbiorów danych. Jednak możliwości te wiążą się z istotnymi wyzwaniami, takimi jak jakość danych, bezpieczeństwo informacji czy zgodność z regulacjami prawnymi.

Pomożemy Ci wdrożyć nadzędzia AI w organizacji

Chcesz poznać możliwości?

Napisz do nas

Artykuł Asystenci AI: Szanse i ograniczenia dla rozwoju przedsiębiorstw pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.