9 godzin temu
W ostatnich miesiącach agenci sztucznej inteligencji stali się jednym z najgorętszych tematów w branży IT. Pojęcie to przewija się w materiałach marketingowych niemal wszystkich dostawców systemu – od firm ERP po narzędzia do zarządzania IT. Ale w natłoku obietnic i roadmap coraz trudniej zrozumieć, co kryje się za tą etykietą.
Bo choć „agent AI” brzmi przełomowo, to w rzeczywistości wiele z tych rozwiązań to po prostu chatboty z nową nazwą. Dla zespołów IT, integratorów i CIO ma to istotne konsekwencje – błędna diagnoza technologii może prowadzić do nietrafionych inwestycji, a w dłuższej perspektywie: do utraty zaufania klientów i użytkowników.
Moda na agentów – ale co to adekwatnie znaczy?
Agent AI to dziś jedno z najbardziej nadużywanych haseł w katalogach dostawców. W wielu przypadkach „agentem” określane są proste komponenty AI, które w ograniczonym zakresie przetwarzają polecenia użytkownika. Podobnie jak w przypadku generatywnej AI, na rynku zaczęło dominować zjawisko tzw. „AI washing” – przypisywania technologii kompetencji, których faktycznie jeszcze nie posiada.
W efekcie, dla wielu decydentów IT coraz trudniej odróżnić innowację od marketingu. Czy nowa funkcja w narzędziu do zarządzania flotą urządzeń to realny agent, czy tylko rozbudowany interfejs do zadawania promptów?
Czym nie jest agent AI: chatboty, copiloty i inne złudzenia autonomii
Choć chatboty i współpiloci (copiloty) bywają przedstawiani jako agenci, w praktyce są to rozwiązania o znacznie mniejszym stopniu autonomii. Chatboty odpowiadają na zapytania w ramach z góry określonych skryptów lub modeli językowych. Copiloty – choćby te oparte na modelach LLM – wykonują działania w odpowiedzi na konkretne polecenia użytkownika, nie posiadając własnej inicjatywy ani trwałej pamięci.
Oba podejścia są przydatne, ale daleko im do definicji „agenta” jako systemu zdolnego do samodzielnego działania, podejmowania decyzji i adaptacji do zmieniającego się kontekstu. Różnica ta – choć pozornie subtelna – ma ogromne znaczenie przy ocenie dojrzałości technologii.
Czym jest agent AI?
W uproszczeniu, agent AI to oprogramowanie, które:
– posiada trwałą pamięć, umożliwiającą uczenie się z przeszłych interakcji,
– dokonuje decyzji autonomicznie, a nie tylko wykonuje polecenia użytkownika,
– działa proaktywnie, identyfikując cele i realizując zadania bez ciągłego nadzoru człowieka,
– może współpracować z innymi agentami, tworząc złożone systemy.
Tego typu systemy są wciąż na wczesnym etapie rozwoju. Przykładem mogą być tzw. multiagentowe frameworki – zestawy autonomicznych modułów AI, które współpracują w celu realizacji złożonych zadań, np. analizy danych, optymalizacji procesów czy zarządzania incydentami.
Tyle że… na rynku dostępnych jest dziś bardzo kilka takich rozwiązań. Gartner szacuje, iż wśród tysięcy podmiotów oferujących „agentów AI”, tylko około 130 spełnia faktycznie kryteria technologiczne, które można uznać za zalążki prawdziwych systemów agentowych.
Dlaczego to rozróżnienie ma znaczenie?
Dla CIO i zespołów IT odróżnienie realnych agentów od marketingowych etykiet ma wymiar praktyczny. Inwestycje w niedojrzałe technologie mogą prowadzić do:
– nieudanych wdrożeń, które generują więcej problemów niż korzyści,
– nadmiernych kosztów integracji, ponieważ systemy nie są zaprojektowane do rzeczywistej automatyzacji,
– rozczarowania użytkowników, którzy oczekują „inteligentnych asystentów”, a dostają jedynie kolejne okno czatu.
Dla integratorów i kanału sprzedaży to dodatkowe wyzwanie – jak przekonać klienta do technologii, która z jednej strony jest modna, ale z drugiej – często nieprzygotowana do wdrożenia w środowisku produkcyjnym?
Warto też dodać, iż użytkownicy końcowi coraz lepiej rozumieją technologię – a to oznacza, iż każda nieudana próba sprzedaży „agentów AI” w formie prostych chatbotów może zniszczyć zaufanie do marki na lata.
Jak rozpoznać prawdziwego agenta AI?
Przy ocenie rozwiązań warto sięgnąć po konkretną listę kontrolną. Oto kilka kluczowych pytań, które powinien zadać każdy CIO lub integrator, zanim zainwestuje w narzędzie określane jako „agent”:
– Czy system posiada trwałą pamięć o użytkowniku, kontekście i wcześniejszych działaniach?
– Czy potrafi działać bez wyraźnego impulsu od człowieka?
– Czy podejmuje decyzje w zmiennym środowisku – np. przy niedokładnych danych?
– Czy współdziała z innymi komponentami systemu IT – lub innymi agentami?
– Czy posiada kontrolę dostępu, interfejs audytu i mechanizmy bezpieczeństwa typowe dla systemów produkcyjnych?
Jeśli odpowiedź na te pytania brzmi „nie” – prawdopodobnie mamy do czynienia z kolejnym chatbotem, a nie agentem AI.
Co dalej – inwestować, eksperymentować, czekać?
Nie oznacza to, iż agentów AI należy ignorować. Wręcz przeciwnie – to technologia, która z dużym prawdopodobieństwem zmieni sposób działania systemów IT w ciągu najbliższych lat. Ale – jak każda przełomowa innowacja – wymaga cierpliwości, testów i bardzo realistycznego podejścia do możliwości na dziś.
Warto inwestować tam, gdzie technologia ma szansę na szybki zwrot: w automatyzację rutynowych zadań, integrację z back-office, ulepszenia w helpdesku czy zarządzaniu dokumentacją. Z drugiej strony, warto unikać spektakularnych wdrożeń „pełnych agentów AI” bez dokładnych testów i planu migracji.
Trzeba też liczyć się z porażkami – według Gartnera ponad 40% projektów związanych z agentami AI zakończy się niepowodzeniem do 2027 roku, głównie z powodu błędnej oceny gotowości technologii i niedoszacowania kosztów.
