Syndrom Kasparowa w biznesie. Dlaczego wygrywają firmy, które traktują AI jak partnera, a nie zamiennik

Zdjęcie: Sztuczna inteligencja, ai

Historia relacji człowieka z maszyną często opowiadana jest przez pryzmat jednego wydarzenia: przegranej Garry’ego Kasparowa z superkomputerem Deep Blue w 1997 roku. W narracji popularnej był to moment symbolicznego przekazania pałeczki, początek dominacji krzemu nad białkiem. Jednak z perspektywy biznesowej i strategicznej, znacznie ciekawsze jest to, co wydarzyło się później. Szachy nie zniknęły. Przeciwnie – wyewoluowały w model tzw. „szachów centaurów”, gdzie zespoły złożone z człowieka i algorytmu osiągają wyniki nieosiągalne ani dla samodzielnego arcymistrza, ani dla samodzielnego silnika obliczeniowego.

Dziś, niemal trzy dekady później, ten sam mechanizm zaczyna kształtować globalną gospodarkę. Znajdujemy się w punkcie zwrotnym, który analitycy coraz częściej porównują do roku 1999 i rewolucji chmurowej (Cloud Computing). Wówczas stawką była dystrybucja systemu i skalowalność infrastruktury.

Obecnie stawką jest redefinicja samej natury pracy operacyjnej poprzez wdrożenie tzw. Agentic AI – sztucznej inteligencji opartej na autonomicznych agentach.

Kluczowe wyzwanie przestało być pytaniem egzystencjalnym („Czy AI nas zastąpi?”), a stało się pytaniem architekturalnym: w jaki sposób zaprojektować organizację, by uniknąć „cyfrowego tarcia” i skutecznie zintegrować krzemowych agentów z ludzkim kapitałem?

Dysonans poznawczy: Smart Home, Legacy Office

Obecny krajobraz technologiczny w dużych organizacjach charakteryzuje specyficzny paradoks. Użytkownik końcowy – będący jednocześnie pracownikiem korporacji – w życiu prywatnym doświadcza bezprecedensowej płynności cyfrowej.

Aplikacje konsumenckie, wspierane przez zaawansowane algorytmy, przewidują intencje, integrują płatności, logistykę i komunikację w czasie rzeczywistym. Doświadczenie to jest holistyczne i natychmiastowe.

Tymczasem po zalogowaniu do systemów firmowych, ten sam użytkownik zderza się z rzeczywistością rozproszonych aplikacji, silosów danych i manualnych procesów. Systemy CRM, ERP czy HRIS często nie komunikują się ze sobą w sposób płynny, wymuszając na człowieku rolę „ludzkiego interfejsu API”, który manualnie przenosi dane z jednego okna do drugiego.

To właśnie w tej luce – między oczekiwaniami wyznaczonymi przez rynek konsumencki a realiami środowiska enterprise – rodzi się popyt na nową generację rozwiązań. Agentic AI nie jest już tylko narzędziem analitycznym czy generatorem tekstu. Jest próbą przeniesienia owej konsumenckiej płynności i decyzyjności do skomplikowanego krwioobiegu przedsiębiorstwa.

Pułapka 95 procent i „Luka Agentyczna”

Entuzjazm związany z generatywną sztuczną inteligencją (GenAI) w ostatnich latach doprowadził do uruchomienia tysięcy projektów pilotażowych. Jednak chłodna analiza danych – potwierdzana m.in. przez badania MIT czy raporty firm doradczych – wskazuje na niepokojący trend. Szacuje się, iż choćby 95% tych inicjatyw nie wychodzi poza fazę Proof of Concept (PoC) i nie trafia na środowiska produkcyjne.

Przyczyną tego stanu rzeczy rzadko jest niedoskonałość samych modeli językowych (LLM). Modele te są wystarczająco „inteligentne”, by rozumieć polecenia. Problemem strukturalnym jest brak integracji, zjawisko określane mianem „Agentic Gap” (Luki Agentycznej).

Sztuczna inteligencja w izolacji jest efektowna, ale mało efektywna biznesowo. Aby agent AI mógł wykonać realną pracę – np. samodzielnie obsłużyć zwrot towaru, zmienić parametry w łańcuchu dostaw czy przygotować spersonalizowaną ofertę B2B – musi mieć dostęp do:

• Zaufanych danych w czasie rzeczywistym (Data Layer).
• Logiki biznesowej i reguł compliance.
• Możliwości wywoływania akcji w innych systemach (Action Layer).

Porażka większości wdrożeń wynika z próby nałożenia nowoczesnej AI na przestarzałą, nieuporządkowaną infrastrukturę danych. Bez solidnego fundamentu integracyjnego, agenci pozostają „halucynującymi doradcami”, zamiast stać się zaufanymi wykonawcami zadań.

Od automatyzacji do autonomii: Model Agentyczny

Różnica między dotychczasową automatyzacją (RPA) a Agentic AI jest fundamentalna. Tradycyjna automatyzacja podąża za sztywnym scenariuszem (if/then). Agenci AI posiadają zdolność do rozumowania, planowania sekwencji działań i adaptacji do zmiennych warunków, przy zachowaniu wyznaczonych przez człowieka barier bezpieczeństwa.

Wdrożenie paradygmatu agentycznego oznacza przejście od modelu „człowiek obsługuje narzędzie” do modelu orkiestracji, gdzie człowiek zarządza rojem agentów. W tej nowej architekturze pracy:

• Agenci przejmują zadania powtarzalne, wymagające analizy dużych zbiorów danych i podejmowania szybkich, niskopoziomowych decyzji.
• Ludzie migrują w stronę zadań o wysokiej wartości dodanej: zarządzania wyjątkami, strategii, relacji międzyludzkich i nadzoru etycznego.

Nie jest to gra o sumie zerowej, gdzie zysk maszyny jest stratą człowieka. Analizy IDC sugerują, iż do 2030 roku praca cyfrowa napędzana przez AI wygeneruje globalny wpływ ekonomiczny rzędu bilionów dolarów. Wartość ta nie powstanie z redukcji kosztów (zastępowania etatów), ale z reallokacji zasobów.

Uwolnienie specjalistów od ciężaru administracyjnego pozwala na eksplorację obszarów biznesowych, które dotychczas były zaniedbane z braku czasu lub mocy przerobowych.

Integracja jako nowa innowacja

Wnioski płynące z obecnego stadium rozwoju AI są jednoznaczne. Czas izolowanych eksperymentów dobiega końca. Przewagę konkurencyjną budują organizacje, które potrafią systemowo zintegrować AI z rdzeniem swojej działalności.

Strategia wdrożenia Agentic AI powinna opierać się na trzech filarach:

1. Uporządkowanie warstwy danych: Agenci są tak dobrzy, jak dane, na których pracują. Bez zunifikowanego widoku klienta (Customer 360) i produktu, wdrożenie AI będzie jedynie multiplikować chaos.

2. Platformizacja: Zamiast budować własne modele od zera, efektywniejsze okazuje się korzystanie z platform, które oferują gotowe ramy dla agentów („Agentforce”), zapewniając jednocześnie bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami.

3. Ewolucja przywództwa: Nowa rzeczywistość wymaga zarządzania zespołami hybrydowymi. Kluczową kompetencją staje się umiejętność definiowania celów dla agentów, audytowania ich pracy i projektowania procesów, w których maszyna i człowiek płynnie przekazują sobie zadania.

Garry Kasparow po swojej porażce nie odwrócił się od technologii. Zrozumiał, iż silnik szachowy nie jest mordercą gry, ale potężnym narzędziem analitycznym, które podnosi poziom rozgrywki.

W biznesie obserwujemy analogiczny proces. Pytanie, które pada dziś na posiedzeniach zarządów, ewoluowało. Nie brzmi już: „Czy wdrażać AI?”. Brzmi: „Jak to zrobić, by technologia realnie rozszerzyła nasze możliwości?”. Odpowiedź leży w mądrej integracji i zrozumieniu, iż w gospodarce przyszłości wygrywają nie ci, którzy mają najlepszą AI, ale ci, którzy najlepiej potrafią z nią współpracować. Agentic AI to nie koniec pracy człowieka – to początek pracy o wyższej wartości.