Sztuczna inteligencja stała się jednym z najważniejszych trendów technologicznych ostatnich lat. Wpływa ona niezwykle mocno na różne aspekty życia społecznego i gospodarczego.
Ostatnie publikacje, dyskusje i konferencje wskazują, że szczególnie istotne znaczenie w nadchodzących latach zyskają agenci AI, czyli autonomiczne systemy zdolne do podejmowania decyzji i interakcji z otoczeniem. Ich unikalne cechy – zdolność do uczenia się, adaptacji oraz autonomicznego działania – sprawiają, że mogą one już niebawem redefiniować sposób funkcjonowania organizacji. W niniejszym artykule analizowany jest wpływ agentów AI na transformację modeli i procesów biznesowych w perspektywie najbliższych 3–5 lat, rozważając różne ujęcia i scenariusze.
1. KLUCZOWE KONCEPCJE AGENTÓW AI
Agenci AI to programy komputerowe, które działają autonomicznie w określonym środowisku, podejmując decyzje na podstawie zdefiniowanych celów, danych wejściowych oraz mechanizmów wnioskowania wykorzystujących modele uczenia maszynowego. Agenci mogą wchodzić w interakcje z innymi agentami, systemami, ludźmi lub środowiskiem fizycznym (za pomocą zestawu czynników), realizując zadania w sposób adaptacyjny. Kluczowe cechy agentów AI obejmują:
- autonomię, czyli zdolność do samodzielnego działania bez ciągłego nadzoru człowieka,
- adaptacyjność, czyli umiejętność uczenia się z doświadczeń i dostosowywania się do zmieniających się warunków otoczenia,
- interaktywność, czyli możliwość komunikowania się i współpracy z innymi agentami, systemami, urządzeniami oraz ludźmi,
- proaktywność, czyli inicjowanie działań w celu osiągnięcia zdefiniowanych celów.
Na tle tradycyjnych systemów informatycznych agentów AI wyróżnia zdolność do podejmowania decyzji w warunkach niepewności, uczenie się na bazie nowych danych oraz adaptacja do zmieniających się czynników zewnętrznych. Dzięki temu mogą oni przejąć zadania wymagające inteligencji, które wcześniej były domeną ludzi (w przeciwieństwie np. do robotów programowych RPA, które funkcjonują w oparciu o znane wcześniej algorytmy działania).
2. UWARUNKOWANIA WZROSTU ZAINTERESOWANIA AGENTAMI AI
Wzrost zainteresowania agentami AI jest uwarunkowany przede wszystkim czynnikami technologicznymi i biznesowymi. Postęp w dziedzinie uczenia maszynowego, zwłaszcza głębokich sieci neuronowych, umożliwił tworzenie agentów zdolnych do przetwarzania złożonych danych i podejmowania skomplikowanych decyzji. Jednocześnie era Big Data dostarczyła ogromnych zbiorów danych, które mogą być wykorzystywane do trenowania agentów AI, zwiększając ich precyzję i skuteczność. Wreszcie rozwój chmury obliczeniowej i specjalistycznego sprzętu (np. GPU – Graphics Processing Unit, TPU – Tensor Processing Unit) umożliwił przetwarzanie i analizę danych na niespotykaną dotąd skalę. Z drugiej strony, przedsiębiorstwa poszukują nowych sposobów zwiększania efektywności operacyjnej, redukcji kosztów oraz dostosowywania się do dynamicznie zmieniającego się otoczenia rynkowego.
3. TRANSFORMACJA MODELI BIZNESOWYCH W KONTEKŚCIE UPOWSZECHNIANIA SIĘ AGENTÓW AI
Agenci AI mają potencjał do transformacji modeli biznesowych, wpływając na sposób tworzenia i dostarczania wartości klientom, strukturę kosztów oraz źródła przychodów przedsiębiorstw. Poniżej przedstawione zostały wybrane scenariusze takiej transformacji.
3.1. Nowe modele wartości dla klienta
Agenci AI umożliwiają tworzenie spersonalizowanych produktów i usług, coraz lepiej dostosowywanych do indywidualnych potrzeb i preferencji klientów. Przykładowo w sektorze e-commerce agenci AI mogą analizować zachowania zakupowe klientów i proponować im spersonalizowane rekomendacje, zwiększając ich satysfakcję i lojalność.
Ponadto agenci AI mogą umożliwić rozwój modeli biznesowych opartych na wynikach (ang. outcome-based models), gdzie klient płaci za osiągnięcie konkretnego rezultatu, a nie za produkt czy usługę jako taką. Przykładem może być branża ubezpieczeniowa, w której składki są dynamicznie dostosowywane na podstawie danych zbieranych przez agentów AI monitorujących zachowania klientów.
3.2. Redefinicja łańcucha wartości
Agenci AI mogą zmienić tradycyjny łańcuch wartości, umożliwiając bezpośrednie połączenie między producentami a konsumentami i eliminując pośredników. Na przykład w sektorze rolnym agenci AI mogą łączyć rolników bezpośrednio z rynkami zbytu, optymalizując ceny i dostawy. W przemyśle produkcyjnym agenci AI mogą integrować różne etapy produkcji od dostaw surowców po dystrybucję gotowych produktów, tworząc bardziej efektywne i responsywne łańcuchy dostaw.
3.3. Nowe źródła przychodów
Agenci AI otwierają możliwości tworzenia nowych strumieni przychodów poprzez monetyzację danych i usług opartych na AI. Przedsiębiorstwa mogą oferować swoje algorytmy jako usługi (Algorithm-as-a-Service) lub sprzedawać dostęp do platform AI, na których klienci mogą tworzyć własne aplikacje.
Przykładem jest sektor fintech, w którym firmy oferują instytucjom finansowym usługi analityczne oparte na AI, pomagając im w zarządzaniu ryzykiem czy w optymalizacji portfela inwestycyjnego.
3.4. Model platformowy i ekosystemy biznesowe
Agenci AI sprzyjają rozwojowi modeli platformowych, polegających na tworzeniu przez przedsiębiorstwo ekosystemu łączącego różnych uczestników rynku (dostawców, klientów, partnerów) za pomocą inteligentnej platformy. Takie platformy mogą wykorzystywać agentów AI do zarządzania interakcjami między uczestnikami, optymalizacji procesów oraz tworzenia nowych wartości. Przykładem jest Uber czy Airbnb, które wykorzystują algorytmy AI do dopasowywania podaży i popytu, zarządzania cenami w czasie rzeczywistym oraz optymalizacji doświadczenia użytkownika.
4. PEŁNA AUTOMATYZACJA PROCESÓW BIZNESOWYCH
Agenci AI umożliwiają całościową automatyzację złożonych procesów biznesowych, które wcześniej wymagały interwencji człowieka. Na przykład w sektorze bankowym agenci AI mogą przeprowadzać oceny zdolności kredytowej klientów na podstawie różnych źródeł danych, w tym mediów społecznościowych czy historii transakcji. Transformacja procesów biznesowych pod wpływem agentów AI obejmuje zarówno wewnętrzne operacje przedsiębiorstwa, jak i interakcje z otoczeniem zewnętrznym.
4.1. Optymalizacja operacji wewnętrznych
Agenci AI mogą analizować i optymalizować procesy wewnętrzne, takie jak zarządzanie zasobami ludzkimi, planowanie produkcji czy logistyka. Dzięki zdolności do przetwarzania dużych ilości danych i uczenia się na ich podstawie mogą oni identyfikować nieefektywności, przewidywać problemy i proponować rozwiązania. Na przykład w zarządzaniu zasobami ludzkimi agenci AI mogą wspomagać proces rekrutacji, analizując CV kandydatów i dopasowując je do wymagań stanowiska, co przyspiesza proces zatrudniania i zwiększa jego skuteczność.
4.2. Personalizacja interakcji z klientem
Agenci AI umożliwiają personalizację komunikacji i oferty dla klienta na niespotykaną dotąd skalę. Chatboty i wirtualni asystenci mogą prowadzić interakcje z klientami w czasie rzeczywistym, dostosowując komunikację do indywidualnych preferencji i potrzeb. Na przykład w sektorze usług finansowych agenci AI mogą dostarczać klientom spersonalizowane porady inwestycyjne, uwzględniając ich profile ryzyka, cele finansowe i aktualną sytuację rynkową.
4.3. Prognozowanie i predykcja
Dzięki technikom uczenia maszynowego i analizie danych historycznych agenci AI mogą przewidywać przyszłe zdarzenia, co pozwala przedsiębiorstwom na proaktywne działanie. Na przykład w zarządzaniu zapasami agenci AI mogą prognozować popyt na produkty, optymalizując poziomy zapasów i minimalizując koszty magazynowania. W sektorze energetycznym agenci AI mogą przewidywać zużycie energii, co pozwala na lepsze zarządzanie siecią energetyczną i integrację odnawialnych źródeł energii.
4.4. Zarządzanie ryzykiem i zgodnością
Agenci AI mogą monitorować procesy biznesowe pod kątem zgodności z regulacjami i standardami branżowymi, identyfikując potencjalne naruszenia i ryzyka. W sektorze bankowym agenci AI mogą wykrywać podejrzane transakcje i aktywności związane z praniem brudnych pieniędzy, zwiększając bezpieczeństwo i zgodność operacji.
4.5. Wsparcie w podejmowaniu decyzji
Agenci AI mogą dostarczać menedżerom analizy i rekomendacje oparte na danych, wspierając proces podejmowania decyzji. Dzięki temu decyzje mogą być podejmowane szybciej i na podstawie bardziej kompletnych informacji. Na przykład w sektorze opieki zdrowotnej agenci AI mogą analizować dane pacjentów i sugerować optymalne plany leczenia, uwzględniając najnowsze badania i wytyczne.
5. RÓŻNE PERSPEKTYWY TRANSFORMACJI
Transformacja modeli i procesów biznesowych pod wpływem agentów AI może być analizowana z różnych perspektyw, w tym technologicznej, organizacyjnej, ekonomicznej i społecznej.
Z technologicznego punktu widzenia implementacja agentów AI wymaga inwestycji w infrastrukturę IT, rozwój kompetencji w zakresie Data Science oraz integracji z istniejącymi systemami. Przedsiębiorstwa muszą również zwracać uwagę na kwestie bezpieczeństwa danych i prywatności, zwłaszcza w kontekście regulacji takich jak RODO.Jednocześnie technologia AI jest dynamicznie rozwijającą się dziedziną, co oznacza, że przedsiębiorstwa muszą być gotowe na ciągłe aktualizacje i adaptacje swoich systemów.
Z punktu widzenia organizacji wprowadzenie agentów AI wymaga zmian w strukturze i kulturze organizacyjnej. Pracownicy muszą być przygotowani do współpracy z agentami AI, co może wymagać szkoleń i zmiany sposobu pracy. Istnieje również ryzyko oporu wobec zmian, zwłaszcza jeśli pracownicy obawiają się utraty miejsc pracy na rzecz automatyzacji. Dlatego kluczowe jest przedstawianie korzyści związanych z implementacją agentów AI oraz wsparcie pracowników w procesie transformacji.
W sferze ekonomicznej agenci AI mogą przynieść znaczące oszczędności kosztów operacyjnych, zwiększenie efektywności oraz nowe źródła przychodów. Implementacja AI wiąże się jednak również z kosztami inwestycyjnymi oraz ryzykiem niepowodzenia projektów AI. Przedsiębiorstwa muszą dokładnie analizować zwrot z inwestycji oraz uwzględniać potencjalne ryzyka finansowe związane z wdrażaniem nowych technologii.
Z perspektywy społecznej agenci AI mogą wpływać na rynek pracy, zastępując niektóre stanowiska pracy, ale jednocześnie tworząc nowe role wymagające innych kompetencji. Istnieje potrzeba redefinicji kompetencji pracowników oraz inwestycji w edukację i szkolenia. Agenci AI mogą też wpływać na relacje z klientami i społeczeństwem, co wymaga uwzględnienia aspektów etycznych i odpowiedzialności społecznej.
6. SCENARIUSZE PRZYSZŁOŚCI
W perspektywie najbliższych 3–5 lat możemy rozważyć kilka scenariuszy wpływu agentów AI na biznes. Jest to oczywiście autorskie spojrzenie, które może się nie ziścić, ale warto je rozważyć, planując działania strategiczne na nadchodzące lata.
6.1. Scenariusz optymistyczny
W tym scenariuszu przedsiębiorstwa skutecznie integrują agentów AI z procesami biznesowymi, co prowadzi do znaczącego wzrostu efektywności, innowacyjności i konkurencyjności. Pracownicy adaptują się do nowych ról, skupiając się na zadaniach wymagających kreatywności i empatii, podczas gdy agenci AI przejmują zadania rutynowe i analityczne. Przykładem może być sektor zdrowia, w którym agenci AI wspierają lekarzy w diagnostyce i planowaniu leczenia, poprawiając jakość opieki nad pacjentem.
6.2. Scenariusz pesymistyczny
W tym scenariuszu implementacja agentów AI napotyka na liczne bariery, takie jak opór pracowników, problemy techniczne, brak zaufania klientów czy regulacje ograniczające wykorzystanie AI. Przedsiębiorstwa ponoszą wysokie koszty bez osiągnięcia oczekiwanych korzyści, co prowadzi do spadku konkurencyjności. Istnieje również ryzyko pogłębienia nierówności społecznych, jeśli korzyści z AI będą skoncentrowane w wąskiej grupie przedsiębiorstw czy regionów.
6.3. Scenariusz realistyczny
W tym scenariuszu przedsiębiorstwa stopniowo implementują agentów AI, ucząc się na błędach i adaptując strategie w odpowiedzi na wyzwania. Wzrost efektywności jest stopniowy, a transformacja modeli biznesowych odbywa się w sposób ewolucyjny, a nie rewolucyjny. Przedsiębiorstwa inwestują w rozwój kompetencji pracowników i budowanie zaufania klientów, co pozwala na zrównoważony rozwój.
PODSUMOWANIE
Agenci AI mają potencjał do głębokiej transformacji modeli biznesowych i procesów operacyjnych przedsiębiorstw, oferując nowe możliwości tworzenia wartości oraz zwiększenia efektywności i innowacyjności. Jednak ich implementacja wymaga uwzględnienia licznych wyzwań technologicznych, organizacyjnych i społecznych.
Połączenie agentów AI z istniejącymi systemami informatycznymi może być skomplikowane i kosztowne. Jest to tym bardziej trudne, że agenci AI wymagają dostępu do dużych ilości danych, co rodzi ryzyka związane z ochroną prywatności i cyberbezpieczeństwem. Jednocześnie skuteczność agentów AI zależy od jakości danych, które mogą być niepełne, nieaktualne lub stronnicze.
Rozważając kontekst organizacyjny, wprowadzenie agentów AI wymaga kultury otwartej na innowacje i uczenie się. Występuje bowiem brak specjalistów w dziedzinie AI i Data Science, co może ograniczać możliwości wdrożenia. Dlatego tak istotna jest potrzeba wdrożenia mechanizmów zarządzania procesem transformacji, komunikacji i wsparcia rozwoju pracowników.
Wreszcie nie można pominąć wymiaru etycznego. Potrzebne jest zapewnienia, że agenci AI działają zgodnie z wartościami etycznymi i nikogo nie dyskryminują. Konieczne jest także zarządzanie wpływem zaawansowanej automatyzacji (z wykorzystaniem agentów AI) na rynek pracy i wsparcia dla osób dotkniętych zmianami.
Sukces w wykorzystaniu agentów AI zależy od strategicznego podejścia, inwestycji w kompetencje oraz odpowiedzialnego zarządzania zmianą. W perspektywie najbliższych 3–5 lat przedsiębiorstwa, które zastosują agentów AI, mogą zyskać znaczącą przewagę konkurencyjną i przyczynić się do rozwoju gospodarki opartej na innowacjach. Kluczowe jest jednak zapewnienie, że transformacja będzie prowadzona w sposób zrównoważony i odpowiedzialny.
DR HAB. ANDRZEJ SOBCZAK, prof. SGH, kierownik Zakładu Zarządzania Informatyką, Instytut Informatyki i Gospodarki Cyfrowej, Kolegium Analiz Ekonomicznych SGH. Specjalizuje się w zarządzaniu transformacją cyfrową. Obecnie swoje zainteresowania naukowe koncentruje wokół problematyki zaawansowanej automatyzacji biznesowych i demokratyzacji innowacji cyfrowych.
