Podczas gdy nagłówki serwisów informacyjnych wciąż straszą wizją sztucznej inteligencji przejmującej stery nad światem, biznesowa rzeczywistość pisze zupełnie inny, znacznie bardziej pragmatyczny scenariusz. Gartner przewiduje, że do 2028 r. co najmniej 15% codziennych decyzji związanych z pracą będzie podejmowanych autonomicznie przez agentów AI, a 33% aplikacji oprogramowania dla przedsiębiorstw będzie zawierać sztuczną inteligencję opartą na agentach (w porównaniu z niecałym 1% w 2024 r.) . Eksperci uważają, że zamiast jednego, wszechpotężnego systemu na horyzoncie widać raczej wyspecjalizowanych agentów AI, którzy automatyzują rutynowe zadania i wspomagają nas w podejmowaniu decyzji, a ich zdolności są celowo zawężone do konkretnych zadań (co często pozwala osiągnąć wyniki szybciej, przy ułamku kosztów i niższej złożoności wdrożenia). Jak bardzo powszechne mity o AI mijają się z prawdą?
Narracja wokół sztucznej inteligencji często oscyluje między futurystycznymi wizjami jak z filmów sci-fi a niedosytem czy wręcz sceptycyzmem wynikającym z ograniczeń popularnych chatbotów, które potrafią zgubić się w prostych instrukcjach. Ten rozdźwięk często wynika z tego, że wiele osób myli generatywną sztuczną inteligencję z agentami AI i możliwości, jakie te rozwiązania mogą nam dać.
Od fascynacji do praktycznych wdrożeń
Eksperci podkreślają, że rok 2025 był momentem przejścia od fascynacji rozmową z maszyną do praktycznego wdrażania systemów agentowych i wskazują na kluczową różnicę w podejściu do tej technologii i terminologii.
– W tradycji reinforcement learning agent to przede wszystkim system działający w środowisku – odbiera obserwacje, wykonuje działania i otrzymuje informację zwrotną. Definicja ta nie wymaga, by system był „inteligentny” w silnym sensie, kluczowa jest jego zdolność do interakcji z otoczeniem i podejmowania działań w odpowiedzi na stan środowiska. Uważam, że to najbardziej użyteczna i mierzalna definicja – mówi Damyr Hadiiev, Senior Science Practice Leader w dziale R&D firmy SoftServe Poland. – W praktyce, gdy dziś mówimy o agentach, najczęściej mamy na myśli systemy, których centralnym komponentem jest model językowy albo multimodalny. Taki model może przetwarzać tekst, obraz, dźwięk czy wideo, a po połączeniu z narzędziami oraz pamięcią zyskuje zdolność działania w konkretnym środowisku. Dzięki temu może odbierać informacje z otoczenia – na przykład z systemu plików, sklepu internetowego czy innego źródła danych – przetwarzać je, zapisywać istotne elementy w pamięci i na tej podstawie podejmować kolejne działania. Co istotne, w wielu praktycznych zastosowaniach nie wymaga to modelu szczególnie dużego ani wyjątkowo „inteligentnego”. Często wystarcza model dostatecznie sprawny, dobrze osadzony w narzędziach i odpowiednio zaprojektowanym przepływie działania – dodaje.
Agenci AI to więc nie szybsze chatboty, ale całe systemy, które potrafią planować, używać zewnętrznych narzędzi i podejmować autonomiczne decyzje w ramach określonych celów. Przykład? Chatbot odpowie na pytanie „jak zaplanować podróż do miejsca X?”, podczas gdy agent zarezerwuje loty, hotel i wpisze to wszystko do Twojego kalendarza online, reagując do tego na zmiany cen w czasie rzeczywistym.
Biznesowa rzeczywistość
Można powiedzieć, że przechodzimy od ery odpowiadania na pytania do ery realizacji zadań. W tym ujęciu agent AI staje się „rozumującym silnikiem”, który nie tylko posiada wiedzę, ale potrafi ją zastosować w konkretnym kontekście, także biznesowym. To sprawia, że technologia staje się realnym wsparciem dla inżynierów, księgowych czy logistyków i przedstawicieli wielu innych profesji.
– Na obecnym etapie agenci AI to po prostu pomocne narzędzia. Powinniśmy skupić się na tym, jak używać ich efektywnie tam, gdzie się sprawdzają, zamiast myśleć o nich jak o wszechwiedzących bytach – podkreśla Damyr Hadiiev z SoftServe Poland. – Pamiętajmy też, że maszyna na obecnym etapie nie może brać na siebie odpowiedzialności: nie zatwierdzi planu leczenia, nie podejmie kluczowych decyzji księgowych itp. To samo dotyczy pisania kodu i wielu innych aktywności, w których agenci mogą być wykorzystywani. Potrzebujemy „człowieka w pętli” (human-in-the-loop) – to my tworzymy te systemy i to my bierzemy odpowiedzialność – dodaje.
„Dlaczego AI nie myśli tak jak ja?”
W wielu środowiskach można spotkać się ze stereotypami i błędnymi przekonaniami dotyczącymi agentów AI. Co ciekawe, dotyczy to też branży technologicznej, w przypadku której wydawałoby się, że tego rodzaju rozwiązania są czymś zupełnie naturalnym. – Szczególnie w środowisku inżynierów oprogramowania można zaobserwować przekonanie, że agenci są bezużyteczni. Słyszy się to od przełomu 2022 i 2023 r. aż do dziś. Ktoś próbuje użyć agenta, ten generuje przeciętny lub wręcz słaby kod, a wtedy taka osoba porzuca temat i twierdzi, że agenci nie działają. Jeśli w 2026 r. używasz agentów i nie przynoszą Ci oni wartości, to najprawdopodobniej nie robisz tego poprawnie – zaznacza Damyr Hadiiev z SoftServe.
Często wpadamy także w pułapkę antropomorfizacji. Wydaje nam się, że skoro model językowy brzmi ludzko, to posiada ludzką intuicję i moralność. To jeden z najpowszechniejszych mitów. Sztuczna inteligencja operuje na statystyce i logice, a nie na empatii, a „autonomia” agentów jest zawsze ograniczona przez odpowiednie zabezpieczenia (tzw. guardrails) zdefiniowane przez człowieka.
Ryzyko nie leży w tym, że AI „zapragnie” wolności, ale w tym, że wykona nasze polecenie zbyt dosłownie lub w oparciu o błędne założenia. – Z tym związany jest kolejny popularny mit – przekonanie, że agent to system, który natychmiast zrozumie czy wręcz domyśli się, co trzeba zaimplementować, na podstawie zaledwie kilku słów. Tymczasem nawet jeśli opisujesz sobie problem w krótkich, żołnierskich słowach, zwykle stoi za tym ogromny kontekst, zrozumienie zależności i wcześniejszych ustaleń. Agent jednak tego sam z siebie nie wie – dodaje Damyr Hadiiev z SoftServe.
Co przyniesie jutro? Realne prognozy
Wprowadzanie agentów AI na szerszą skalę niesie ze sobą zarówno wymierne korzyści, jak i nowe wyzwania organizacyjne. Z jednej strony technologia może przejąć powtarzalne, czasochłonne zadania, odciążając specjalistów i pozwalając im skupić się na bardziej złożonych obszarach pracy. Z drugiej – wymaga przemyślanego podejścia do kwestii bezpieczeństwa danych, nadzoru nad systemami oraz rozwoju kompetencji zespołów. Jeśli część podstawowych czynności zostanie zautomatyzowana, firmy powinny równolegle zadbać o to, by pracownicy nadal budowali fundamenty wiedzy i rozumieli procesy, za które odpowiadają.
Czy agenci AI wpłyną na sposób, w jaki funkcjonują firmy i instytucje? Z dużym prawdopodobieństwem tak – w wielu obszarach już to obserwujemy. Nie oznacza to jednak autonomii pozbawionej nadzoru. Dzisiejsze systemy, mimo rosnących możliwości, nadal działają w ramach celów, zasad i ograniczeń definiowanych przez człowieka. – To wciąż głównie my – ludzie – jesteśmy twórcami agentów. W tym sensie występujemy w roli kreatorów i moderatorów – to my projektujemy ich architekturę, definiujemy strukturę oraz wszelkie zachowania, jakimi ci agenci będą się wykazywać w przyszłości, trenujemy ich i weryfikujemy wyniki – mówi Damyr Hadiiev z SoftServe Poland.
Przyszłość z agentami AI nie będzie przypominać wizji rodem z filmów takich jak „Her” czy „Ex-Machina”. W wielu codziennych zastosowaniach będzie raczej cicha i dyskretna – zamiast jednej, wielkiej superinteligencji często będziemy korzystać z wielu wyspecjalizowanych agentów i narzędzi, z których każde będzie odpowiadać za konkretny obszar, np. zdrowie, energię, analizę danych czy przygotowanie roboczych materiałów. – Jednocześnie nie oznacza to, że bardziej zaawansowane, ogólne modele stracą znaczenie. Przeciwnie: to właśnie one mogą w przyszłości otwierać przed nami nowe granice nauki i technologii, których dziś jeszcze nie potrafimy sobie w pełni wyobrazić. Te dwa kierunki nie muszą się wykluczać – obok przełomowych, bardzo silnych modeli pozostanie szerokie miejsce dla mniejszych, wyspecjalizowanych systemów, które po prostu dobrze wykonują swoją pracę – podsumowuje Damyr Hadiiev z SoftServe Poland.
Zamiast więc martwić się o to, kiedy sztuczna inteligencja nas zastąpi, może lepiej zadać sobie pytanie: co zrobię z tymi dwiema dodatkowymi godzinami dziennie, które odzyskam dzięki mojemu agentowi?