Transformacja AI: kolejnym etapem są inteligentniejsi agenci, a nie większe modele.

W przypadku organizacji, które chciały uzyskać przewagę konkurencyjną dzięki wdrożeniu narzędzi sztucznej inteligencji , debata i decyzje koncentrowały się głównie na dużych modelach językowych.

Każda nowa wersja obiecuje lepsze możliwości wnioskowania, większą dokładność i funkcje przewyższające te dostępne w poprzedniej wersji.

Jednak w miarę jak podstawowe modele stają się coraz bardziej wydajne i powszechnie dostępne, prawdziwym czynnikiem decydującym dla organizacji nie będzie wybór modelu, lecz to, jak skutecznie wdrożą one sztuczną inteligencję zastępczą do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych.

Jay Florence

Inżynier rozwiązań w Digital Modus.

Podczas niedawnego szczytu Gartner Data & Analytics Summit 2026, przesłanie analityków było jasne: autonomiczne modele AI stają się przestarzałe, a autonomiczni, połączeni agenci AI to przyszłość. Aby jednak w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji agentów, liderzy IT muszą priorytetowo traktować „wysoce powtarzalne przypadki użycia o niskiej złożoności, wdrażać mechanizmy kontroli prewencyjnej i podnosić kwalifikacje pracowników”.

Chciałbym dodać do tego stwierdzenia, że ​​następna faza rozwoju sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach nie będzie polegała na stworzeniu największego modelu, lecz na stworzeniu lepszych agentów.

Oznacza to odejście od postrzegania sztucznej inteligencji jako kolejnego chatbota i traktowanie jej jako funkcji operacyjnej, która może wspierać pracowników, automatyzować powtarzalne zadania i zwiększać wydajność w całej organizacji.

Największa szansa dla sztucznej inteligencji nie leży w tej rozmowie.

Dla wielu sztuczna inteligencja nadal oznacza zadanie pytania na ChatGPT i otrzymanie odpowiedzi. To z pewnością jedno z zastosowań, a interfejsy konwersacyjne odegrały znaczącą rolę w udostępnieniu sztucznej inteligencji. Ale to tylko niewielki wycinek tego, co jest możliwe.

Niektóre z najcenniejszych zastosowań agentów AI koncentrują się na procesach operacyjnych, a nie na konwersacji. Na przykład w szkolnictwie wyższym agenci AI pomagają studentom poruszać się po usługach wsparcia, odpowiadając na rutynowe pytania dotyczące rejestracji, infrastruktury kampusu czy procedur administracyjnych, uwalniając personel do zajmowania się bardziej złożonymi problemami.

W sektorze transportu agenci mogą integrować informacje dotyczące planowania podróży, późniejsze opcje podróży i obsługę klienta w ramach jednej interakcji, oszczędzając użytkownikom konieczności przeszukiwania wielu usług.

W innych obszarach organizacje wykorzystują agentów AI do kwalifikowania zapytań sprzedażowych, podsumowywania złożonych dokumentów i wyodrębniania informacji z umów — zadań, które wcześniej wymagały wielu godzin ręcznej pracy.

Wspólnym mianownikiem jest nie tylko to, że agenci potrafią odpowiadać na pytania, ale także to, że usuwają obciążenia administracyjne i pozwalają ludziom skupić się na pracy wymagającej osądu, wiedzy specjalistycznej i interakcji z innymi ludźmi.

Lepsi agenci zaczynają od lepszych problemów.

Jednym z największych nieporozumień dotyczących sztucznej inteligencji proxy jest przekonanie, że organizacje muszą zacząć od określenia miejsca, w którym chcą wdrożyć proxy AI.

W rzeczywistości organizacje, które chcą rozwijać swoją ofertę rozwiązań AI, nie powinny zadawać sobie pierwszego pytania: „Gdzie możemy wdrożyć AI?”, lecz raczej: „Jaki problem biznesowy próbujemy rozwiązać?”

Rozpoczęcie od technologii często prowadzi organizacje do tworzenia agentów, którzy oferują niewielką wartość, ponieważ automatyzują niewłaściwy proces. Organizacje, które osiągają największe zyski, to te, które najpierw identyfikują słabości operacyjne, w obszarach, w których pracownicy poświęcają zbyt dużo czasu na powtarzalne zadania administracyjne, wyszukiwanie informacji lub ręczne przesyłanie danych między systemami.

Gdy te wyzwania zostaną jasno zrozumiane, sztuczna inteligencja proxy stanie się skutecznym narzędziem operacyjnym, a nie tylko technologią szukającą przypadków użycia.

Znaczenie wdrożenia jest ważniejsze niż znaczenie modelu.

Wiodące modele sztucznej inteligencji (AI) rozwijają się dziś w wyjątkowym tempie. Stają się coraz bardziej wydajne, szybsze i bardziej opłacalne, co oznacza, że ​​przewaga konkurencyjna ulega zmianie.

Organizacje raczej nie prześcigną konkurencji, wybierając tylko jeden model bazowy zamiast innego. Zamiast tego, sukces będzie w coraz większym stopniu zależał od wszystkiego, co go otacza.

Jakość danych jest jednym z największych czynników różnicujących. Agent AI jest tak dobry, jak informacje, na których się opiera. Sprzeczna dokumentacja, niespójne zasady lub słabe zarządzanie wiedzą nieuchronnie obniżają jakość jego wyników.

Inżynieria roszczeń to kolejna często pomijana umiejętność. Projektowanie agenta to nie tylko kwestia wydawania mu instrukcji i oczekiwania spójnych rezultatów. Dobrze opracowane roszczenia wyznaczają jasne granice, definiują obowiązki agenta i zapewniają, że pozostaje on skoncentrowany na swoim celu.

To samo dotyczy zarządzania. Dobry agent nie powinien odpowiadać na każde zadane mu pytanie. Powinien rozumieć swoją rolę, wiedzieć, kiedy odrzucić prośby wykraczające poza jego uprawnienia, i działać wyłącznie w oparciu o informacje i uprawnienia, których naprawdę potrzebuje. Stosowanie zasady „najmniejszych uprawnień” to nie tylko dobra praktyka bezpieczeństwa, ale także poprawa wydajności poprzez minimalizację zbędnego przetwarzania i utrzymanie kosztów pod kontrolą.

Ostatecznie jakość wykonania jest o wiele ważniejsza niż rozmiar podstawowego modelu.

Pewność siebie buduje się poprzez powtarzanie, nie ambicję.

Kolejnym powszechnym błędnym przekonaniem jest założenie, że sztuczna inteligencja proxy powinna być wdrażana w ramach programów transformacji na dużą skalę. W rzeczywistości zazwyczaj jest odwrotnie.

Organizacje osiągające znaczące rezultaty zazwyczaj zaczynają od jasno zdefiniowanego przypadku użycia, który przynosi wymierną wartość. To buduje zaufanie wśród pracowników, pokazuje zwrot z inwestycji i pozwala na lepsze zarządzanie, zanim przejdą do bardziej złożonych przepływów pracy.

Agent AI należy traktować jako produkt ewoluujący z czasem, a nie projekt, który kończy się w dniu premiery. Zmienia to jednak również podejście organizacji do testowania.

Tradycyjne oprogramowanie jest projektowane tak, aby za każdym razem dostarczać identyczne wyniki. Agenci AI są jednak z natury probabilistyczni, co oznacza, że ​​spójność staje się równie ważna jak funkcjonalność. Dlatego ciągłe testowanie, monitorowanie i optymalizacja stają się integralną częścią udanego wdrożenia.

Równie ważne jest, aby pracownicy uczestniczyli w tej podróży. Budowanie zaufania nie polega na ujawnieniu agenta AI po jego ukończeniu, ale na zaangażowaniu zespołów w cały proces rozwoju, pomagając im zrozumieć, jak podejmowane są decyzje, gdzie wdrożono zabezpieczenia i w jaki sposób technologia ma wzbogacać, a nie zastępować ich wiedzę specjalistyczną.

Lepsi agenci zdefiniują następną fazę sztucznej inteligencji.

Nieuniknione jest, że branża sztucznej inteligencji będzie nadal produkować szybsze, tańsze i bardziej wydajne modele bazowe. Nie jest jednak nieuniknione, czy organizacje będą w stanie przełożyć te możliwości na znaczącą wartość komercyjną.

Kolejny wyścig sztucznej inteligencji nie wygrają ci, którzy mają największy model. Wygrają ci, którzy stworzą niezawodne, dobrze zarządzane agenty zdolne do rozwiązywania rzeczywistych problemów operacyjnych.