Wykorzystanie agentowego AI do transformacji biznesowej

Philip Tihonovich

18 czerwca 2025 r. 15 min czytania

Jakiś czas temu pracowałem z klientem logistycznym w fazie wdrażania modułu operacyjnego opartego na AI. Dopiero co został on uruchomiony, gdy zasygnalizował problem z łańcuchem dostaw, opracował obejście i przekierował operacje, zanim ktokolwiek z zespołu zauważył problem. Nikt nie kazał mu tego robić. Po prostu tak się stało.

Wtedy wszystko stało się jasne. Nie jesteśmy już ograniczeni do tradycyjnego AI. Możemy budować systemy, które przejmują inicjatywę.

A to zmienia zasady gry.

Systemy Agentic AI wykraczają poza automatyzację. Odblokowują rzeczy, których wcześniej nie można było zrobić. Wykrywają martwe punkty. Podejmowanie działań. Podejmowanie decyzji szybciej niż konkurencja, a co ważniejsze, działanie na ich podstawie, podczas gdy inni wciąż wyciągają raporty.

Jeśli prowadzisz firmę, to tak, jakbyś zyskał nowego partnera do myślenia - takiego, który nie potrzebuje odpoczynku, nie ma tunelowej wizji i nie czeka na instrukcje.

Jeśli brzmi to jak przeskok, to tak właśnie jest. Ale firmy, które robią to teraz? Będą tymi, które inni będą próbowali dogonić za dwa lata.

Porozmawiajmy o tym, jak się tam dostać.

Kluczowe wnioski

Tam, gdzie tradycyjne systemy AI reagują, agenci AI przejmują inicjatywę. Umożliwiają one autonomiczne podejmowanie decyzji. Agenci AI wyznaczają cele, działają niezależnie i dostosowują się w locie.
Najlepiej nadaje się do środowisk wymagających podejmowania decyzji pod dużą presją (finanse, handel detaliczny, opieka zdrowotna), gdzie opóźnienia lub niezdecydowanie kosztują prawdziwe pieniądze.
Nie oczekuj magii po wyjęciu z pudełka. Systemy te potrzebują kontekstu, danych i czasu na naukę. Ale po dostrojeniu zmniejszają hałas, z którym zespoły mają do czynienia na co dzień.
Nie, nie chodzi o redukcję zatrudnienia. Chodzi o przeniesienie uwagi - pozwalając ludziom radzić sobie z niuansami, podczas gdy AI obsługuje powtarzalne lub przewidywalne.
Nie musisz przebudowywać swojej firmy, aby zacząć. Zacznij od jednej niechlujnej pętli decyzyjnej i prototypuj wokół niej. To właśnie tam wartość staje się widoczna.
To coś więcej niż projekt techniczny. Jeśli kierownictwo potraktuje ją jak aktualizację zaplecza, utknie w martwym punkcie. Jeśli kierownictwo zaangażuje się wcześnie, stanie się to strategiczne.

Czym jest agentic AI i dlaczego liderzy biznesu powinni się tym przejmować?

Agentic AI to projekt systemu, który pozwala oprogramowaniu zasilanemu przez AI realizować cele, podejmować decyzje i dostosowywać działania bez oczekiwania na ludzki wkład na każdym kroku. Zamiast obsługiwać pojedyncze zadania, takie jak odpowiadanie na monity lub ocenianie ryzyka, systemy agentowe łączą wiele możliwości (rozumowanie, planowanie, pamięć i korzystanie z narzędzi) w coś, co może działać niezależnie w kierunku wyniku.

Ten projekt daje firmom coś nowego: AI, który może zarządzać złożonością w ruchu. Niezależnie od tego, czy chodzi o dostosowywanie cen w czasie rzeczywistym, przekierowywanie przesyłek podczas zakłóceń w dostawach, czy uruchamianie kontroli zgodności przed eskalacją ryzyka - systemy agentowe AI radzą sobie z tym, co wcześniej wymagało spotkania lub menedżera.

Liderzy biznesowi powinni zwrócić na to szczególną uwagę ponieważ korzyści są wymierne. Szybsze reakcje, mniej wąskich gardeł i mniej decyzji pozostawionych w zawieszeniu. Zespoły odzyskują czas, aby skupić się na strategii, a nie na rozwiązywaniu problemów. A organizacja zyskuje odporność tam, gdzie się to liczy: w obszarze operacji, finansów i obsługi klienta.

To właśnie dlatego agenci AI pną się po szczeblach kariery. Najważniejsze trendy w rozwoju oprogramowania. Nie tylko dlatego, że automatyzują więcej, ale także dlatego, że podejmują lepsze decyzje.

Niedawno współpracowaliśmy z firmą zajmującą się handlem detalicznym, która borykała się z ciągłymi tarciami w swoim łańcuchu dostaw: niewłaściwe jednostki SKU wysyłane do niewłaściwych magazynów, piętrzące się opóźnienia i przeciążeni decydenci. Zbudowaliśmy agentów AI, którzy monitorowali poziomy zapasów, sygnały od dostawców, a nawet lokalne wzorce pogodowe. Kiedy zauważyli prawdopodobne zakłócenie, nie podnieśli flagi. Działali. Dostosowywały trasy. Wysyłały alerty tam, gdzie miało to znaczenie.

Rezultat? Mniej ćwiczeń przeciwpożarowych. A 22% drop w opóźnieniach. Szczęśliwsze zespoły operacyjne.

"Zbudowaliśmy narzędzia oparte na AI, które mogą działać. Teraz budujemy AI, który może zamierzać. A wśród klientów, z którymi pracowaliśmy, wpływ już dociera do bilansów".

Dmitry Nazarevich

Dyrektor ds. technologii

Tego rodzaju możliwości nie pochodzą z gotowego oprogramowania. Potrzebna jest odpowiednia infrastruktura. Prawdziwe dane z domeny. Partner, który wie, że integracja AI oznacza dostosowanie technologii do rzeczywistego sposobu działania firmy.

W Innowise budujemy te systemy przy użyciu mieszanki Rozwoju AI, nauki o danych, i uczenie maszynowe (ML) doświadczenie. Ale co ważniejsze, projektujemy je tak, aby myślały tak jak Twoja firma - tylko szybciej i bez zmęczenia.

Czym agentowe AI różni się od tradycyjnego i generatywnego AI?

Agentic AI vs generative AI vs traditional AI najlepiej rozumieć jako różnicę w zachowaniu, a nie w architekturze modelu. Tradycyjne i generatywne systemy AI reagują na podpowiedzi. Przewidują, klasyfikują lub tworzą. Z drugiej strony, agentowe AI podejmują decyzje.

Tam, gdzie starsze systemy AI wyróżniały się odizolowanymi zadaniami, agentowy AI koordynuje działania między narzędziami, systemami i krokami, dostosowując się do zmieniających się warunków.

Wyjaśnijmy teraz tę różnicę.

Tradycyjny AI

Podejmowanie decyzji: Tradycyjne systemy AI obsługują predefiniowane decyzje. Są dobrzy w punktowaniu, sortowaniu i klasyfikowaniu, ale zawsze czekają na dane wejściowe lub reguły zdefiniowane z wyprzedzeniem.

Styl przypadku użycia: Pomyśl o wykrywaniu oszustw, przewidywaniu rezygnacji lub prognozowaniu popytu. Tradycyjne systemy AI identyfikują wzorce i oznaczają wyniki, ale ktoś inny decyduje, co dalej.

Mocne strony:

Szybkie rozpoznawanie powtarzających się wzorców
Solidne rozwiązanie do automatyzacji procesów stacjonarnych
Niskie ryzyko w przewidywalnych środowiskach

Limity:

Brak kontekstu lub możliwości adaptacji
Nie może podejmować niezależnych działań
Wymaga stałego nadzoru lub dostosowania reguł

Generative AI

Podejmowanie decyzji: Systemy generatywne AI nie decydują, lecz generują. Tworzą tekst, obrazy lub kod w oparciu o prawdopodobieństwo, ale nie rozumieją celów ani wyników.

Styl przypadku użycia: Od chatbotów obsługi klienta po narzędzia kreatywne, narzędzia generatywne AI reagują na podpowiedzi. Ale nie będą działać, dopóki ktoś im tego nie powie.

Mocne strony:

Świetne do generowania treści
Elastyczność dzięki podpowiedziom
Interfejs języka naturalnego jest intuicyjny

Limity:

Brak pamięci lub długoterminowego planowania
Nie wie, czy to, co wygenerował, "zadziałało"
Potrzebuje człowieka w pętli dla trafności i oceny

Sztuczna inteligencja agentowa

Podejmowanie decyzji: Systemy agentowe AI podejmują decyzje niezależnie. Są zorientowane na cele. Agenci AI mogą ustawiać podzadania, korzystać z narzędzi i dostosowywać swoje zachowanie w czasie, aby osiągnąć wyniki bez konieczności mówienia im, co mają robić dalej.

Styl przypadku użycia: Systemy agentic AI zarządzają przepływami pracy od początku do końca, na przykład identyfikując ryzyko związane z łańcuchem dostaw, planując obejście i uruchamiając aktualizacje logistyczne bez ludzkich monitów na każdym etapie.

Mocne strony:

Działania ukierunkowane na cele biznesowe
Redukuje wąskie gardła decyzyjne
Automatyczna koordynacja między systemami

Limity:

Wymaga jasnego określenia celu
Potrzeby, ograniczenia i nadzór
Wciąż dojrzewa w zastosowaniach korporacyjnych

Które branże najbardziej korzystają z agentic AI?

Firmy z różnych branż już teraz widzą rzeczywiste rezultaty zastosowania agentic AI. Mercedes-Benz zintegrował swojego wirtualnego asystenta MBUX, aby zaoferować bardziej naturalną, responsywną nawigację i wsparcie w samochodzie. Globalny dostawca energii AES wykorzystał agentic AI do automatyzacji audytów bezpieczeństwa.

Najlepszym sposobem na zrozumienie różnicy jest przyjrzenie się sposobowi działania każdego z nich. Podzielmy to na domeny:

Bankowość i finanse

Finanse zawsze szybko przyjmowały AIWykrywanie oszustw, scoring kredytowy i modelowanie ryzyka są już standardem. Większość systemów potrafi wykryć problem. Ale wykrycie to nie rozwiązanie.

Agenci AI zmieniają tę dynamikę. Zamiast tylko sygnalizować problem, działają szybko, aby złagodzić ryzyko i zoptymalizować decyzje. Na przykład w handel algorytmicznyAgenci AI nieustannie oceniają dane rynkowe, automatycznie realizując transakcje o niskim ryzyku w oparciu o wstępnie ustawione parametry i zmiany warunków rynkowych w czasie rzeczywistym.

To autonomiczne podejmowanie decyzji Zmniejsza opóźnienia, które zwykle wynikają z ręcznych interwencji, umożliwiając firmom wyprzedzanie wahań rynkowych.

Niektóre banki prywatne wykorzystują agentów AI do proaktywnej analizy portfeli klientów i sugerowania korekt, w oparciu zarówno o preferencje klientów, jak i zewnętrzne sygnały ekonomiczne, często zanim klient o nie poprosi.

Na przykład, JP Morgan używa agentów AI w celu usprawnienia operacji finansowych. Systemy te autonomicznie monitorują transakcje, wykrywają oszustwa i dostosowują procesy płatności w czasie rzeczywistym, ograniczając ręczny nadzór i skracając czas reakcji. Automatyzując kluczowe decyzje, zwiększają wydajność i usprawniają zapobieganie oszustwom.

Handel detaliczny i handel elektroniczny

Sprzedawcy detaliczni od lat polegają na AI. W fizycznym handlu detalicznym, AI już pomaga zoptymalizować wszystko od planowania półek po planowanie personelu. A po stronie cyfrowej, Platformy handlu elektronicznego wykorzystują AI aby rekomendować produkty, zarządzać podróżami klientów i dostosowywać marketing.

Obecnie niektórzy sprzedawcy detaliczni używają już agentów AI do obserwowania na żywo danych dotyczących sprzedaży, cen konkurencji i opóźnień w realizacji zamówień. Gdy sytuacja się zmienia, AI dostosowuje promocje, wstrzymuje nieefektywne reklamy lub przekierowuje przesyłki, nie czekając, aż ktoś zatwierdzi plan.

Jasne, jest szybki. Ale to, co czyni go potężnym, to sposób, w jaki łączy punkty w marketingu, zapasach i logistyce. Zmierza w kierunku wspólnego celu bez przekształcania każdej drobnej decyzji w spotkanie.

Walmart jest wyjątkowym przypadkiem zastosowania agentowego AI w praktyce. Jak opisano w ich Raport 2025 Retail RewiredFirma wdraża agentów AI, którzy obsługują wszystko, od korekt zapasów po negocjacje z dostawcami - bez konieczności pomocy człowieka. Środki te śledzić dane na żywo, oznaczać zakłócenia, zmieniać kolejność zapasów, a nawet optymalizować układy półek w locie. Ten rodzaj autonomii zmniejsza opóźnienia i pozwala pracownikom skupić się na decyzjach dotyczących szerszej perspektywy, zamiast na wykonywaniu rutynowych zadań.

Podobnie, Nova-Act AI firmy Amazon Agenci są zaprojektowani do autonomicznego przejmowania codziennych zadań, obsługując wszystko, od planowania po przetwarzanie danych. Pozwala to pracownikom skupić się na zadaniach wyższego szczebla i zwiększa ogólną wydajność operacyjną.

Odkrywanie leków

W odkrywaniu leków szybkość nie tylko oszczędza pieniądze, ale może ratować życie. Badacze mają do czynienia z milionami kombinacji związków, z których każda ma swoje własne zmienne, zależności i niewiadome. To skomplikowana i czasochłonna praca.

AI już pomógł przyspieszyć pracę poprzez wykrywanie wzorców i zawężanie celów. Agentic AI idzie jednak o krok dalej. Zamiast po prostu generować spostrzeżenia, działa w kierunku celu. Może ustalać priorytety hipotez, przeprowadzać symulacje i sugerować kolejne kroki bez konieczności każdorazowego podpowiadania.

Na wczesnym etapie testów niektóre zespoły zaobserwowały już 30 do 40% szybsza identyfikacja celu. Nie dlatego, że poszli na skróty, ale dlatego, że odciążyli się od szumu. System obsługuje niekończące się pętle "co by było, gdyby", dzięki czemu badacze mogą skupić się na pomysłach, które faktycznie posuwają naukę do przodu.

Na przykład, Firma Novartis z powodzeniem zastosowała systemy napędzane AI w procesie odkrywania leków. Czynniki AI przyspieszają identyfikację realnych kandydatów na leki poprzez analizę dużych zbiorów danych i szybsze przewidywanie wyników.

Opieka zdrowotna i diagnostyka

AI odgrywa ważną rolę w diagnostyce, triage i operacje szpitalne.

Większość systemów opieki zdrowotnej ma do czynienia z fragmentarycznymi danymi, ograniczoną liczbą personelu i nieprzerwanym przepływem pilnych decyzji. Agentic AI został zaprojektowany do przejmowania inicjatywy i wykonywania zadań od początku do końca.
W niektórych szpitalach agenci już skanują dokumentację pacjentów w rozłączonych systemach, wykrywając wczesne oznaki pogorszenia stanu zdrowia i automatycznie przesuwając krytyczne przypadki w kolejkach skanowania, często na wiele godzin przed interwencją lekarza.

Coraz częściej wykorzystywane są również na zapleczu. Systemy agentowe obsługują wstępne zatwierdzenia ubezpieczeń, zmieniają terminy spotkań w zależności od dostępności personelu i utrzymują codzienne operacje w ruchu, gdy ludzie po prostu nie mają przepustowości.

To nie jest teoria. Narzędzia te są testowane właśnie teraz, w rzeczywistych środowiskach, pod prawdziwą presją.

Na przykład, Bayer wykorzystał AI do przewidywania epidemii grypy i przeziębienia poprzez analizę trendów danych, w tym danych wyszukiwania i informacji o pogodzie. Pozwala im to zoptymalizować zasięg i skuteczniej docierać do klientów z aktualnymi produktami.

Testowanie oprogramowania i kontrola jakości

Ten jest mniej rzucający się w oczy, ale ma niesamowity wpływ. AI już teraz zmienia podejście zespołów QA do testowaniaautomatyzacja i analiza ryzyka.

Dzięki agentic AI system uczy się, co robi produkt, co jest ważne dla użytkowników i które zmiany wymagają testowania. W zaawansowanych konfiguracjach oznacza obszary ryzyka, dostosowuje priorytety testów, a nawet może wycofywać kompilacje w przypadku wykrycia anomalii.

Zmniejsza to ręczny wysiłek związany z testowaniem i zapewnia, że ważne problemy są wychwytywane na wcześniejszym etapie procesu rozwoju. W rezultacie agenci AI pomagają poprawić ogólną jakość oprogramowania i skrócić czas wprowadzania produktów na rynek.

Na przykład, Firma Cognizant wdraża obecnie rozwiązanie agentowe AI do swoich procesów testowych. W tym przypadku agenci AI nie tylko uruchamiają testy lub generują wyniki. Analizują wyniki testów, autonomicznie ustalają priorytety, które testy należy uruchomić w oparciu o zmiany w czasie rzeczywistym, a nawet decydują, kiedy wstrzymać testy z powodu anomalii. Ta dynamiczna regulacja podczas testowania zapewnia, że zapewnianie jakości pozostaje dostosowane do stale ewoluującego oprogramowania.

Zastanawiasz się, w jaki sposób agenci AI mogą przyczynić się do rozwoju Twojej firmy?

Jak wykorzystać agentyczne AI do uzyskania przewagi konkurencyjnej?

Szybsze reagowanie na zmiany rynkowe, mniej wąskich gardeł i możliwość wyprzedzenia konkurencji - a wszystko to bez czekania na zatwierdzenie na każdym kroku - to prawdziwa wygrana, jaką przynoszą agenci AI.

Nie potrzebujesz więcej technologii. Potrzebujesz mniej opóźnień, mniej momentów "sprawdźmy to jutro" i systemu, który pomoże ci przestać gasić pożary i wyprzedzić rzeczy. Właśnie do takiego bałaganu stworzeni są agenci.

Jak więc wykorzystać je w praktyce bez wywracania całej firmy do góry nogami?

Użyj agentów AI, aby odblokować wąskie gardła, które spowalniają Twój zespół

Każdy je ma: łańcuchy zatwierdzania, drobne eskalacje, rzeczy, które wpadają przez szczeliny. System agentowy AI nie zatrzymuje się, aby się zameldować. Utrzymuje maszynę w ruchu bez konieczności zatrzymywania się i pytania co pięć minut.

Jeśli system się zepsuje, zmienia trasę. W przypadku przekroczenia terminu automatycznie dostosowuje priorytety. Ten rodzaj autonomii nie tylko usprawnia przepływ pracy. Sprawia, że cała operacja wydaje się lżejsza.

Pozwól agentom AI zająć się danymi, na które nie masz czasu

Większość zespołów przechowuje stosy cennych danych, z których nigdy nie korzysta, ponieważ nikt nie ma czasu, aby się w nich zagłębiać. Agenci AI nie tylko czytają dane. Łączą kropki, znajdują wzorce i działają na podstawie tego, co widzą.

Wyobraź sobie system, który sygnalizuje utratę klientów, zanim do niej dojdzie i uruchamia plan retencji, gdy jesteś jeszcze na porannym spotkaniu. Tak właśnie wygląda to w akcji.

Ulepsz swoje boty: daj im mózgi, a nie tylko skrypty

Standardowa automatyzacja jest przydatna... dopóki nie wydarzy się coś dziwnego. Wtedy się psuje.

Systemy agentowe AI obsługują przypadki brzegowe. Rozumieją cel i dostosowują się, gdy sytuacja się zmienia. Jeśli krok się nie powiedzie lub warunki ulegną zmianie, agenci AI opracowują następny najlepszy ruch zamiast zgłaszać błąd.

Więc tak, to wciąż automatyzacja, ale z impulsem.

Odciążenie psychiczne zespołu, aby mógł myśleć szerzej.

Nikt nie wpada na przełomowe pomysły, gdy jest pochłonięty pracą. Kiedy agenci AI zajmują się powtarzalnymi decyzjami (aktualizacje statusu, szturchnięcia, połączenia o niskim ryzyku), zespół odzyskuje przepustowość. To właśnie wtedy rozwija się kreatywność.

Niektóre z najlepszych pomysłów na produkty rodzą się w ciszy po burzy. Agentic AI pomaga stworzyć tę ciszę.

Ile swobody powinieneś dać swojemu AI (i kiedy wkroczyć)?

Sprawa wygląda następująco: to, że AI może decydować, nie oznacza, że zawsze to robi. powinien.

Systemy agentowe są inteligentne. Uczą się, dostosowują i przejmują inicjatywę. Nie są jednak odporne na martwe punkty. Zwłaszcza jeśli dostarczane im dane są nieuporządkowane lub wypaczone. W takim przypadku niezbędny staje się ludzki nadzór.

Pomyśl o tym w ten sposób: nie przekazujesz kierownicy. Dajesz systemowi AI prawo jazdy z nadzorcą na siedzeniu pasażera, który wkracza w razie potrzeby.

Niektóre firmy robią to źle. Albo traktują AI jak delikatnego stażystę, który ma wpływ na każdą decyzję, albo przekazują mu zbyt dużą kontrolę zbyt wcześnie. Ani jedno, ani drugie nie działa. Najlepszym rozwiązaniem są jasne ramy:

Co system AI może zrobić solo?
Co potrzebuje człowieka w pętli?
A kiedy powinien się zatrzymać i zapytać?

Nie chodzi o mikrozarządzanie. Chodzi o zaufanie z barierami ochronnymi.

A tak przy okazji, najlepsze systemy agentowe poprawiają się wraz z dobry nadzór. Każdy moment "hej, wstrzymaj się z tym" staje się nową lekcją. Stają się one ostrzejsze, bardziej zgodne z celami biznesowymi i z czasem bardziej przewidywalne.

Jeśli wcześniej zostałeś sparzony przez automatyzację (boty, które się zepsuły, modele, które wpadły w spiralę), zwykle dzieje się tak dlatego, że nie zostały one zbudowane z myślą o sprzężeniu zwrotnym. Agenci AI to zmieniają. Ale nadal potrzebują kontekstu. I tu właśnie wkracza twój zespół.

Rola agenta AI: co powinni wiedzieć liderzy biznesu

Jeśli chodzi o przyjęcie agentic AI, liderzy biznesowi muszą zrozumieć jedną rzecz: nie chodzi tylko o posiadanie inteligentniejszej technologii. Chodzi o to, co ta technologia robi dla wyników finansowych. Potencjał ROI jest realne, a wpływ na działalność firmy może być natychmiastowy.

Oto, czego powinieneś się spodziewać:

Redukcja kosztów: Gartner przewiduje że do 2029 r. agent AI będzie autonomicznie rozwiązywał 80% typowych problemów związanych z obsługą klienta bez interwencji człowieka, co prowadzi do 30% redukcja kosztów operacyjnych. Dzięki automatyzacji decyzji, które normalnie wymagałyby zatwierdzenia lub nadzoru ze strony człowieka, agentic AI pomaga firmom znacznie obniżyć koszty operacyjne.
Lepsze pozyskiwanie i utrzymywanie klientów: Umożliwiając firmom szybsze i bardziej proaktywne reagowanie na potrzeby klientów, agentic AI zwiększa ich zadowolenie. Na przykład, pierwsi użytkownicy już odnotowują większe zaangażowanie klientów identyfikując problemy przed ich eskalacją.
Oszczędność czasu: Podejmując się powtarzalnych zadań o niskiej wartości, AI pozwala zespołowi skupić się na tym, co ważne. W przypadku jednego z naszych klientów, rozwiązania oparte na agentach AI pozwoliły zaoszczędzić do 20 godzin tygodniowo dla zespołów obciążonych rutynowymi zadaniami administracyjnymi.

To powiedziawszy, wdrożenie agentowego AI nie jest tak proste, jak przełączenie przełącznika. Wymaga inwestycji w jakość danych i kontekst - AI potrzebuje dostępu do właściwych informacji, aby podejmować mądre decyzje. Ponadto wymaga to równowagi między autonomia i nadzór. Nie chcesz, aby agenci AI biegali na wolności, ale chcesz też, aby mieli możliwość podejmowania decyzji bez ciągłej interwencji człowieka.

Ostatecznie systemy agentic AI sprawią, że Twoja firma będzie bardziej elastyczna i konkurencyjna. Jest to inwestycja, która się opłaca, ponieważ eliminuje wąskie gardła, oszczędza czas i zapewnia elastyczność umożliwiającą szybsze podejmowanie decyzji.

Gotowy, aby zbudować swojego pierwszego agenta AI i szybko zobaczyć prawdziwe wyniki?

Kroki do pomyślnej integracji agentic AI w organizacji

Wdrożenie systemu agentowego AI nie musi oznaczać transformacji na pełną skalę od pierwszego dnia. W rzeczywistości nie powinien. Najmądrzejsze firmy nie spieszą się, ale budują warstwami. Poniżej znajduje się mapa drogowa, która faktycznie działa w prawdziwym świecie, a nie tylko w pitch deckach.

1. Identyfikacja punktów decyzyjnych o wysokim współczynniku tarcia

Zacznij od zmapowania miejsc, w których decyzje konsekwentnie utknęły w martwym punkcie. Poszukaj obszarów, w których:

Pracownicy czekają na zatwierdzenia
Zadania są przekazywane między zespołami
Wyniki różnią się znacznie w zależności od tego, kto się nimi zajmuje

Są to najlepsi kandydaci do interwencji agentowej. Jeśli proces jest powolny, powtarzalny i nadal wymaga oceny? To jest najlepsze miejsce.

Co robić:

Przeprowadzaj wywiady z liderami operacyjnymi, a nie tylko z kadrą kierowniczą
Cień przepływu pracy (tak, obserwacja w starym stylu)
Dokumentacja 3-5 decyzji, w których zastosowano inteligentny system może przejęcie

2. Zdefiniuj cel agentów tak, jak definiuje się rolę zawodową.

Nie zaczynaj od danych. Zacznij od intencji. Za co właściwie odpowiadają agenci? Na jakie wyniki powinni wpływać?

Myśl w kategoriach:

O czym muszą zdecydować agenci
Jakich danych wejściowych będą używać (dane, reguły, kontekst)?
Jakie działania są dozwolone (powiadomienia, wyzwalacze, zmiany)?

Wskazówka: Napisz opis stanowiska dla agentów AI. Jeśli brzmi on niejasno, nie jesteś gotowy do tworzenia.

3. Zbudowanie programu pilotażowego z wyraźnymi granicami

Traktuj to jak piaskownicę. Celem jest nauka, a nie perfekcja.

Zacznij od jednej pętli mikrodecyzji. Coś w stylu: "Gdy zapasy spadną poniżej X, a opóźnienie dostawcy przekroczy Y, przekieruj zapasy z Z."

Zbuduj tę logikę, zintegruj źródła danych i pozwól jej działać. Następnie dokonaj pomiaru:

Jak często działają agenci?
Czy podejmowanie decyzji jest logiczne?
Jak reagują na nią ludzie?

4. Zaangażuj swoich pracowników od samego początku

System agentowy AI wymaga rozbudowy technicznej, ale przyjęcie organizacyjne jest równie ważne.

Nie zrzucaj czarnej skrzynki na zespół operacyjny i licz na najlepsze. Włącz ich na wczesnym etapie. Pokaż im, co widzą agenci. Pozwól im wpływać na parametry.

Najlepsze wdrożenia, jakie widzieliśmy, przypominają bardziej szkolenie nowego pracownika niż instalację oprogramowania.

5. Ustanowienie modelu nadzoru AI

Skonfiguruj cykl przeglądu (tygodniowy lub miesięczny), aby analizować decyzje agentów:

Czy działali wtedy, kiedy powinni?
Czy przesadzili?
Czy wyniki zmierzają we właściwym kierunku?

Zdecyduj, co wymaga eskalacji, a co nie, i kiedy ludzie muszą wkroczyć. To jest twój system poręczy i ma kluczowe znaczenie dla długoterminowej stabilności.

Wskazówka: udokumentować wszystko. Audyt AI jest odpowiedzialny za AI.

6. Celowe skalowanie. Nie klonuj, dostosuj się

Gdy pierwszy program pilotażowy wykaże spójne, godne zaufania wyniki, nie należy po prostu kopiować i wklejać go do innych działów. Każda funkcja ma inne zmienne, cele i tolerancję ryzyka.

Zamiast tego:

Dostosuj logikę do przypadku użycia
Trenowanie agentów na nowych danych kontekstowych
Stopniowe rozszerzanie zakresu obowiązków

W tym momencie ewoluujesz swoją strukturę organizacyjną do pracy z AI.

Wnioski: Przyszłość agentowego AI w podejmowaniu decyzji biznesowych

Pomińmy futuryzm. Agentic AI nie jest jakimś skokiem sci-fi czekającym na lepszy sprzęt lub regulacje. Jest już w rękach firm, które postanowiły przestać czekać na idealną przejrzystość i zacząć eksperymentować.

I zmienia sposób podejmowania decyzji - po cichu, ale zasadniczo.

Jeśli jesteś na stanowisku kierowniczym, nie musisz opanowywać technologii. Ale musisz zrozumieć, co to znaczy, gdy system zaczyna samodzielnie ustalać priorytety. Musisz zdecydować, gdzie należy inicjatywa i co się dzieje, gdy nie pochodzi ona od człowieka.

To jest prawdziwa zmiana.

Nie pulpity nawigacyjne. Nie chatboty. Agencja.
Firmy, które idą do przodu? To one budują agentów, którzy rozumieją cele, podejmują działania i uczą się na ich podstawie. I nie rzucają tego na zepsute przepływy pracy, ale przeprojektowują je.

Bez szumu, po prostu dźwignia.

Jeśli masz jedną część firmy, która zawsze działa z opóźnieniem lub jedną pętlę decyzyjną, która nigdy nie działa, zacznij od niej. Zbuduj system, który nie tylko reaguje, ale reaguje celowo.

A jeśli nie wiesz od czego zacząć? Pomożemy ci to ustalić.

Udostępnij:

Philip Tihonovich

Kierownik ds. dużych zbiorów danych

Philip skupia się na wszystkich kwestiach związanych z danymi i sztuczną inteligencją. To on zadaje właściwe pytania na wczesnym etapie, wyznacza silną wizję techniczną i upewnia się, że budujemy nie tylko inteligentne systemy - budujemy te właściwe, dla prawdziwej wartości biznesowej.

Spis treści

Skontaktuj się z nami

Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość

Wyślij nam wiadomość głosową

Załącz dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć 1 plik o rozmiarze do 2 MB. Prawidłowe formaty plików: pdf, jpg, jpeg, png.

Klikając przycisk Wyślij, użytkownik wyraża zgodę na przetwarzanie przez Innowise jego danych osobowych zgodnie z naszą polityką prywatności. Politykę Prywatności w celu dostarczenia użytkownikowi odpowiednich informacji. Podając swój numer telefonu, użytkownik wyraża zgodę na kontaktowanie się z nim za pośrednictwem połączeń głosowych, wiadomości SMS i aplikacji do przesyłania wiadomości. Mogą obowiązywać opłaty za połączenia, wiadomości i transmisję danych.