Zanim wdrożysz agentów AI – jak podejść do automatyzacji, by naprawdę zwiększyć efektywność firmy?

Rozwój sztucznej inteligencji w ostatnich latach wywołał dwie skrajne reakcje: z jednej strony obawy przed jej wpływem na rynek pracy, z drugiej – bezkrytyczny entuzjazm i przekonanie, że rozwiąże każdy problem biznesowy. Jak zauważa Jerzy Biernacki, oba podejścia są równie niebezpieczne, ponieważ prowadzą do błędnych decyzji.

W swojej prelekcji Biernacki pokazuje, że zanim firma zdecyduje się na wdrożenie agentów AI, powinna wykonać krok wstecz i zrozumieć, gdzie ta technologia rzeczywiście ma sens. Klucz nie leży w samej technologii, lecz w sposobie jej dopasowania do procesów biznesowych.

Automatyzacja procesów – fundament skutecznego wykorzystania AI

Aby właściwie zrozumieć rolę agentów AI, należy najpierw spojrzeć szerzej na automatyzację. W istocie jest to proces zastępowania powtarzalnych, manualnych działań systemami, które wykonują je szybciej, taniej i bez błędów.

Każdy proces biznesowy składa się z szeregu kroków prowadzących do określonego rezultatu – na przykład przygotowania raportu, obsługi klienta czy przetwarzania dokumentów. Automatyzacja polega na tym, by część lub całość tych kroków przejął system.

Co istotne, automatyzacja nie zaczęła się wraz z AI. Już wcześniej firmy wykorzystywały narzędzia integrujące systemy czy wykonujące proste operacje. Dopiero modele językowe wprowadziły nową jakość – zdolność do analizy danych, podejmowania decyzji i pracy na nieustrukturyzowanych informacjach.

Trzy poziomy automatyzacji – od prostych narzędzi po dedykowane systemy

Jednym z najważniejszych elementów podejścia proponowanego przez Biernackiego jest rozróżnienie trzech poziomów automatyzacji.

Pierwszy poziom to gotowe rozwiązania typu SaaS, które można wdrożyć niemal natychmiast. Ich największą zaletą jest niski próg wejścia i szybkie efekty. Problem pojawia się jednak przy skali – koszty rosną, a elastyczność jest ograniczona.

Drugi poziom to platformy low-code i no-code. Pozwalają one budować własne automatyzacje poprzez łączenie gotowych bloków. To kompromis między szybkością wdrożenia a możliwością dopasowania rozwiązania do potrzeb firmy. Wciąż jednak istnieją ograniczenia technologiczne i zależność od dostawców.

Trzeci poziom to rozwiązania dedykowane, tworzone od podstaw. Oferują pełną kontrolę, wydajność i skalowalność, ale wymagają największych nakładów czasu i budżetu.

Kluczowy wniosek jest prosty: nie każde wyzwanie wymaga najbardziej zaawansowanego rozwiązania. Często prostsze narzędzia przynoszą lepszy zwrot z inwestycji.

Agenci AI vs. klasyczne workflow – kiedy które podejście ma sens?

W kontekście automatyzacji szczególną uwagę przyciągają agenci AI. W uproszczeniu można ich rozumieć jako systemy, które samodzielnie dzielą zadanie na kroki, wybierają narzędzia i weryfikują wyniki swojej pracy.

Ich największą zaletą jest elastyczność – potrafią radzić sobie z różnorodnymi scenariuszami bez konieczności ręcznego definiowania każdego kroku. Jednak ta elastyczność ma swoją cenę.

Po pierwsze, agenci są znacznie drożsi w eksploatacji, ponieważ zużywają więcej zasobów (np. tokenów). Po drugie, trudniej je kontrolować i debugować. W klasycznym workflow każdy etap jest jasno określony, co ułatwia identyfikację błędów. W przypadku agentów proces jest bardziej „czarną skrzynką”.

Dlatego w wielu przypadkach lepszym rozwiązaniem okazuje się prosty, przewidywalny workflow zamiast złożonego systemu agentowego. Wniosek jest jednoznaczny: technologię należy dobierać do problemu, a nie odwrotnie.

Najczęstszy błąd firm: zaczynanie od wdrożenia zamiast od diagnozy

Organizacje zaczynają od wyboru narzędzia, zamiast od analizy swoich potrzeb. I takie podejście jest zazwyczaj błędne. 

Firmy często działają jak „dzieci w sklepie z cukierkami” – kuszone obietnicami dostawców i efektownymi demonstracjami technologii. W efekcie inwestują w rozwiązania, które nie rozwiązują realnych problemów.

Tymczasem właściwe podejście powinno zaczynać się od etapu odkrywania, czyli identyfikacji procesów, które rzeczywiście warto automatyzować. To właśnie tutaj powstaje największa wartość – nie w samej technologii, lecz w trafnym wyborze zastosowania.

Jak wybrać procesy do automatyzacji? Praktyczny framework

Biernacki proponuje uporządkowane podejście do wyboru obszarów automatyzacji, które można sprowadzić do kilku kluczowych etapów.

Pierwszym krokiem jest identyfikacja problemów – wąskich gardeł, powtarzalnych czynności, opóźnień czy błędów. Szczególną uwagę warto zwrócić na zadania czasochłonne i schematyczne oraz te, które mają bezpośredni wpływ na wyniki finansowe.

Następnie należy zaproponować potencjalne rozwiązania, bez oceniania ich jeszcze pod kątem trudności wdrożenia. Dopiero w kolejnym etapie analizuje się wartość biznesową – najlepiej w sposób mierzalny, np. poprzez oszczędność czasu lub redukcję błędów.

Kluczowym, często pomijanym elementem jest ocena gotowości organizacyjnej i technicznej. Brak danych, nieuporządkowane procesy czy opór zespołu mogą całkowicie zniweczyć nawet najlepszy projekt.

Na końcu następuje priorytetyzacja – wybór inicjatyw o największym potencjale przy relatywnie niskim koszcie wdrożenia. To one powinny być realizowane w pierwszej kolejności.

Trzy horyzonty wdrożeń – jak planować rozwój automatyzacji

Skuteczna strategia automatyzacji powinna uwzględniać różne horyzonty czasowe.

Pierwszy to szybkie wdrożenia, które przynoszą natychmiastowe efekty i budują zaufanie do technologii. Drugi obejmuje bardziej złożone zmiany procesowe, wymagające współpracy między działami. Trzeci to projekty długoterminowe, które mogą fundamentalnie zmienić sposób działania organizacji.

Takie podejście pozwala równoważyć szybkie rezultaty z długofalowym rozwojem i unikać pułapki inwestowania wyłącznie w spektakularne, ale ryzykowne projekty.

Czynnik ludzki – niedoceniany klucz do sukcesu wdrożeń AI

Choć technologia odgrywa istotną rolę, o sukcesie wdrożenia często decydują czynniki miękkie. Jeśli pracownicy nie rozumieją narzędzi lub nie ufają im, będą je omijać lub sabotować.

Dlatego równie ważne jak implementacja systemu są szkolenia, komunikacja i zarządzanie zmianą. Organizacja musi jasno określić, jak wykorzysta zaoszczędzony czas i jaką rolę będą pełnić pracownicy w nowej rzeczywistości.

Bez tego nawet najbardziej zaawansowany system nie przyniesie oczekiwanych rezultatów.

Podsumowanie: mniej technologii, więcej strategii

Najważniejszy wniosek z prelekcji jest zaskakująco prosty: skuteczne wykorzystanie AI nie zaczyna się od technologii, lecz od zrozumienia własnych procesów i potrzeb biznesowych.

Agenci AI mogą być potężnym narzędziem, ale tylko wtedy, gdy są właściwie dobrani i osadzeni w przemyślanej strategii automatyzacji. W przeciwnym razie stają się kosztownym eksperymentem bez realnej wartości.

Zamiast więc ślepo podążać za trendami, warto zatrzymać się na chwilę i zadać sobie podstawowe pytanie: czy naprawdę potrzebujemy agenta AI, czy może wystarczy prostsze rozwiązanie, które szybciej i taniej rozwiąże nasz problem?

Artykuł powstał na podstawie prelekcji Jerzego Biernackiego zaprezentowanej podczas Mobile Trends for Experts. A o bieżącej edycji Mobile Trends Conference przeczytasz tutaj.