Od odpowiedzi do działania. Agenci AI, którzy dowożą wyniki.
Chatboty tylko odpowiadają na pytania. Agenci AI (Agentic AI) wykonują zadania w Twoim ekosystemie: planują kroki, uruchamiają narzędzia i realizują cel. To nowa era automatyzacji, w której AI przejmuje od Twojego zespołu ręczną robotę przy integracji, jakości i analizie danych.
Dostarczamy rozwiązania w oparciu o technologie światowych liderów
Gartner prognozuje, że do 2026 roku 40% aplikacji enterprise będzie zintegrowanych z task-specific AI Agents - wzrost z mniej niż 5% w 2025 roku.
(Gartner, “Gartner Predicts 40% of Enterprise Apps Will Feature Task-Specific AI Agents by 2026, Up from Less Than 5% in 2025”, 2025)
Agentic AI (Agent AI) to system sztucznej inteligencji, który - w odróżnieniu od chatbotów i asystentów konwersacyjnych - autonomicznie planuje działania, uruchamia narzędzia i realizuje złożone zadania end-to-end w rzeczywistych systemach IT. Agent otrzymuje cel, sam dobiera kroki do jego osiągnięcia i wykonuje je przez API - w CRM, ERP, systemach danych lub dokumentacji - zatrzymując się w kluczowych momentach, by uzyskać akceptację człowieka (Human-in-the-loop).
Chatbot pyta "jak mogę pomóc?". Agent pyta "jaki cel mam osiągnąć?" - i samodzielnie go realizuje.
Ile kroków ręcznych wyeliminują Agenci AI?
10
20h
Agenci AI mogą przejąć do 75% Twoich manualnych zadań
150h
uwolnionych roboczogodzin Twojego zespołu miesięcznie
Wyślij te wyliczenia do nas – dołączymy do nich bezpłatny szkic wdrożenia Agenta AI dopasowany do Twojej skali.
Agent RAG przeszukuje dokumentację, podając gotowe odpowiedzi z bezpośrednimi cytatami ze źródeł firmowych.
Zobacz, jak myśli Twój cyfrowy pracownik.
Pełna kontrola i transparentność. Widzisz każdą decyzję i każdy dokument, z którego korzysta AI.
Od koncepcji do działającego Agenta.
1. Discovery
Wybieramy 1 kluczowy proces i definiujemy mierzalne KPI sukcesu.
2. Mapa Zasobów
Określamy uprawnienia Agenta – co może "widzieć" i w jakich systemach może działać (API).
3. Projekt Scenariusza
Ustalamy ramy bezpieczeństwa, zasady etyczne i punkty kontrolne dla AI.
4. Implementacja PoC
Uruchamiamy Agenta w bezpiecznym środowisku testowym (Sandbox).
5. Produkcja & Skalowanie
Agent przejmuje realne zadania, a my dodajemy kolejne scenariusze automatyzacji.
„W Agentic AI nie chodzi o to, żeby komputer z nami rozmawiał, ale żeby za nas pracował. Projektujemy Agentów, którzy rozumieją kontekst Twoich danych i potrafią autonomicznie dowieźć wynik wewnątrz Twojej unikalnej architektury IT. To koniec ery prostych chatbotów."
Trzy filary skutecznego wdrożenia Agentów AI w organizacji.
Ludzie
Agenci AI uwalniają ludzi od powtarzalności. Wdrażamy tryb Human-in-the-loop: AI planuje i wykonuje, ale to Ty masz ostatnie słowo przed zapisem danych.
Procesy
Analizujemy ścieżki decyzyjne i obsługę wyjątków. Agent staje się integralnym elementem zespołu z jasnym zakresem obowiązków i uprawnień.
Technologia
Łączymy zaawansowane modele LLM z Twoją infrastrukturą poprzez bezpieczne API. Twoje dane są chronione i nigdy nie służą do trenowania modeli publicznych.
Dlaczego dane to fundament sukcesu Agentów AI
15%
codziennych decyzji w pracy będzie podejmowanych autonomicznie przez agentic AI do 2028 roku — wzrost z 0% w 2024 roku.
Gartner, “Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End 2027”, 2025
43%
liderów danych wskazuje jakość, kompletność i gotowość danych jako jedną z głównych barier przejścia inicjatyw GenAI z pilotażu do produkcji.
Informatica, “CDO Insights 2025”, 2025
Korzyści dla Ról
CTO/CIO
Redukcja długu operacyjnego i wyższa przewidywalność wdrożeń w skomplikowanych ekosystemach danych.
CDO / Head of Data
Błyskawiczne przygotowanie danych "AI-ready" i automatyzacja żmudnych procesów utrzymania jakości.
Data Engineering
Krótszy lead time w pipeline'ach danych i eliminacja powtarzalnej roboty przy poprawkach błędów.
Integration Architect
Pełna kontrola nad przepływem informacji i porządek w architekturze integracyjnej.
Według McKinsey, 88% organizacji używa już AI regularnie w co najmniej jednej funkcji biznesowej. Jednak tylko 2% firm w pełni wyskalowało wdrożenia AI agents.
McKinsey, “The State of AI: Global Survey 2025”, 2025 · Capgemini Research Institute, “Rise of agentic AI”, 2025
Gartner ostrzega, że ponad 40% projektów Agentic AI zostanie anulowanych do końca 2027 roku z powodu rosnących kosztów, niejasnej wartości biznesowej lub niewystarczających mechanizmów kontroli ryzyka.
Gartner, “Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End 2027”, 2025
Agenci AI vs Chatboty vs RPA
Skupione na rozmowie. Generują tekst, ale nie potrafią samodzielnie wykonać akcji w zewnętrznych systemach.
Sztywne automatyzacje oparte na stałych regułach. Przestają działać przy najmniejszej zmianie interfejsu lub danych.
Autonomicznie planują drogę do celu. Rozumieją kontekst biznesowy, uczą się na błędach i same dobierają narzędzia (API) do zadania.
Kryterium
Chatbot / GenAI
RPA
Agent AI (Agentic AI)
Działanie
Odpowiada na pytania i generuje treści
Wykonuje z góry zaprojektowane kroki (skrypty)
Autonomicznie planuje kroki i realizuje cel
Rozumienie kontekstu
Ograniczone do rozmowy
Brak - działa wg reguł
Pełne - rozumie cel biznesowy i dobiera narzędzia
Obsługa wyjątków
Odpowiada pytaniem lub eskaluje
Zatrzymuje się, wymaga interwencji
Próbuje rozwiązać sam, eskaluje gdy potrzeba
Integracja z systemami
Przez API (ograniczona)
Przez UI scraping lub API
Przez API - natywna, wielosystemowa
Uczenie się
Z danych treningowych (raz)
Brak adaptacji
Uczy się na podstawie wyników i feedbacku
Nadzór człowieka
Opcjonalny
Minimalny (wg reguł)
Human-in-the-loop - człowiek zatwierdza kluczowe kroki
Najlepszy dla
FAQ, generowanie treści, asystent
Powtarzalne, ustrukturyzowane procesy biurowe
Złożone procesy danych, integracje, MDM, jakość danych
Sektory, w których działamy
Finanse
Automatyczna weryfikacja transakcji i wsparcie procesów KYC/AML.
Retail
Autonomiczne wzbogacanie katalogów produktowych (Agentic PIM) i analiza sentymentu opinii.
Farmacja
Przeszukiwanie tysięcy dokumentów badawczych i automatyczna kontrola jakości danych HCP.
Przemysł
Monitoring parametrów produkcji i generowanie inteligentnych instrukcji dla serwisantów.
FAQ
ChatGPT generuje tekst na bazie promptu. Agent AI to system, który używa modeli LLM jako "mózgu" do obsługi Twoich systemów (np. SAP, Salesforce) i dowożenia wyników.
Nie. Wdrażamy bramki akceptacji (Human-in-the-loop), gdzie Agent przygotowuje propozycję zmiany, a człowiek ją zatwierdza jednym kliknięciem.
RAG to Retrieval-Augmented Generation. Pozwala on Agentowi korzystać wyłącznie z Twoich aktualnych plików i baz danych, co gwarantuje prawdziwość odpowiedzi i bezpieczeństwo informacji.
Nie. Agenci AI komunikują się z Twoimi systemami poprzez istniejące API, działając jako dodatkowa, inteligentna warstwa orkiestracji.
Agenci AI są tak skuteczni jak dane i wiedza, które ich zasilają.
Customer 360 i MDM
Personalizacja działań agenta wymaga pełnego profilu klienta w czasie rzeczywistym. Customer 360 dostarcza agentowi kontekst - historię, preferencje i otwarte sprawy - żeby każda interakcja była trafna, nie generyczna.
Agent AI może być autonomiczny tylko wtedy, gdy ma dostęp do systemów, w których dzieje się biznes. iPaaS i API Management zapewniają mu bezpieczne połączenia z CRM, ERP i systemami operacyjnymi w ramach zdefiniowanych uprawnień.
Agenci AI bez danych wysokiej jakości działają z przekonaniem, ale bez precyzji. Data Governance zapewnia, że bazy wiedzy i rekordy zasilające agentów są aktualne, spójne i wolne od sprzeczności prowadzących do halucynacji.
Wnioski z modeli predykcyjnych mają wartość tylko wtedy, gdy przekładają się na działanie. Agenci AI zasilani prognozami Altair RapidMiner automatyzują decyzje - od dynamicznej wyceny po prewencję churnu - bez udziału człowieka.
Interfejsy dla agentów AI - panele operatora z podglądem działań agenta, narzędzia human-in-the-loop i dashboardy monitoringu automatyzacji - można budować i modyfikować w Mendix szybko, bez pełnego cyklu deweloperskiego.
Agent AI udziela precyzyjnych odpowiedzi tylko wtedy, gdy ma dostęp do uporządkowanej, aktualnej bazy wiedzy. KMS Lighthouse to fundament architektury RAG - bez niego generatywna AI odpowiada pewnie, ale często błędnie.
tyle będzie wart globalny rynek Agentic AI w 2034 roku (wzrost z 5,25 mld USD w 2024 - CAGR 43,84%).
Agentic AI to najszybciej rosnący segment technologii enterprise - wyprzedzający cloud computing i mobile na tym etapie adopcji.
Globe Newswire / Grand View Research, 2025 · Gartner Top 10 Strategic Technology Trends, 2025
Gotowy sprawdzić, ile pracy zdejmie z Ciebie Agent AI?
Opisz krótko proces, który zajmuje Twojemu zespołowi najwięcej czasu. Nasi architekci przygotują dla Ciebie bezpłatną koncepcję scenariusza agentowego.