Agentowa AI w automatyzacji procesów biznesowych: chwilowy trend, ryzyko czy przyszłość procesów biznesowych?

Dyskusja o automatyzacji procesów za pomocą agentowej AI toczy się dziś na granicy ambicji i rzeczywistości.

Z jednej strony firmom obiecuje się autonomiczne systemy, które same planują, podejmują decyzje i wykonują skomplikowane zadania w wielu systemach naraz. Z drugiej strony analitycy szacują, że do 2027 roku ponad 40% dzisiejszych projektów opartych na agentowej AI może zostać wycofanych z powodu kosztów, trudności ze skalowaniem albo niekontrolowanego ryzyka. Ma to znaczenie, bo agentowa AI wprowadza dużą zmianę w zarządzaniu procesami biznesowymi (BPM).

Tradycyjna automatyzacja procesów działa według z góry ustalonych ścieżek. Robi dokładnie to, co zostało zaprojektowane – nic więcej, nic mniej. Systemy agentowe działają inaczej: dążą do celu, same interpretują sytuację i decydują, jak go osiągnąć. Przejście od sztywnych reguł do samodzielnego rozumowania otwiera ogromne możliwości – ale niesie też realne ryzyko.

Pytanie nie brzmi już, czy agentowa AI trafi do firm. Pytanie brzmi, czy firmy potrafią osadzić ją w kontrolowanej strukturze procesów – tak, by dać jej autonomię, nie tracąc nad nią nadzoru.

Agentową AI często traktuje się jako jedną, prostą technologię. W rzeczywistości opiera się ona na dużych modelach językowych (LLM) – czyli na jednym z rodzajów generatywnej AI. Modele LLM potrafią rozumieć język, tworzyć treści i wspierać rozumowanie. Same z siebie są jednak bierne – reagują na polecenia, ale nie działają z własnej inicjatywy.

W ostatnich latach firmy starały się, żeby modele LLM były bardziej użyteczne w praktyce: dawały im dostęp do wiedzy operacyjnej, uczyły je rozumieć kontekst i mówić językiem biznesu. Modele trenowano tak, by rozumiały wewnętrzną terminologię, procesy i dokumentację – żeby lepiej wspierały pracowników. Teraz cel jest inny.

Nie chodzi już tylko o to, żeby AI pomagała ludziom. Coraz częściej wyznaczamy jej konkretne cele, przypisujemy odpowiedzialności i określamy, jakie działania wolno jej wykonać. Innymi słowy: modele językowe zamieniamy w agentów, którzy sami realizują cele w procesach w firmie.

Konwersacyjny agent AI

Żeby model LLM stał się agentem AI, musi zyskać dodatkowe umiejętności:

Postrzeganie i wyznaczanie celu – zbieranie informacji z otoczenia i ustalanie na tej podstawie celu działania
Rozumowanie i planowanie – dzielenie złożonego celu na konkretne, mniejsze kroki
Autonomia i działanie – samodzielny wybór narzędzi i wykonywanie działań bez stałego udziału człowieka

Po uruchomieniu agent sam decyduje, co zrobić dalej i z jakich systemów lub narzędzi skorzystać – na przykład pobierze dane o potencjalnych klientach z systemu CRM albo zainicjuje kontrolę zgodności. Dzięki temu model językowy przestaje być tylko asystentem, a staje się kimś, kto sam dąży do wyznaczonego celu w firmowych procesach.

Obietnica jest kusząca: cyfrowi pracownicy napędzani przez AI, którzy działają non-stop, rozumieją cele biznesowe, mają dostęp do systemów firmy i wykonują pracę niemal bez nadzoru. Ale im więcej samodzielności, tym większa odpowiedzialność.

Im więcej decyzji przekazujemy agentom AI, tym bardziej ich działanie musi być przejrzyste, możliwe do prześledzenia i rozliczalne. Bez jasno wyznaczonych granic procesu zachowanie agenta może stać się „czarną skrzynką” – będzie podejmować decyzje, których trudno wyjaśnić, sprawdzić czy dopasować do tego, jak proces powinien przebiegać.

I właśnie dlatego agentowa AI stanowi wyzwanie dla tradycyjnej automatyzacji procesów.

W skrócie: to osadzenie samodzielnych agentów AI w jasno określonych procesach biznesowych. Łączy działanie ukierunkowane na cel z wyraźnie wyznaczonymi granicami.

Tradycyjna automatyzacja robi tylko to, co zostało wcześniej zaprojektowane. Każdy krok, reguła i rozgałęzienie decyzyjne muszą być ustalone z góry, żeby system mógł zadziałać.

Systemy agentowe działają inaczej – dążą do wyznaczonego celu. Potrafią rozumieć kontekst, wybierać narzędzia i same ustalać kolejność działań potrzebnych do osiągnięcia celu – w ramach ustalonych granic. Samodzielność nie znaczy jednak brak kontroli.

Żeby automatyzacja agentowa działała dobrze w firmie, trzeba z góry ustalić kilka rzeczy: cel procesu, zadania potrzebne do jego osiągnięcia, do jakich danych agent może mieć dostęp, jakie działania wolno mu wykonać oraz kiedy potrzebna jest zgoda lub interwencja człowieka.

Bez wyznaczonych granic samodzielność rodzi niepewność. Przy przemyślanym zaprojektowaniu procesu – można ją bezpiecznie skalować.

Wprowadzenie agentów AI do procesów nie eliminuje potrzeby ich projektowania – zmienia to, co trzeba w tym projektowaniu uwzględnić.

Do tej pory procesy opisywano na dwa sposoby: albo z myślą o wykonaniu przez człowieka (gdzie luki wypełnia doświadczenie), albo dla sztywnych silników reguł (gdzie każdy warunek trzeba było jawnie zaprogramować). Automatyzacja agentowa wprowadza trzecią możliwość: samodzielne rozumowanie w ramach wyznaczonych granic.

Struktura procesu wciąż jest jasno określona. Cele, ograniczenia, ścieżki eskalacji i dostępne narzędzia nadal wynikają z modelu procesu. Zmienia się jednak to, co dzieje się wewnątrz zadania: logika decyzyjna nie jest już w pełni „zaszyta” na sztywno. Zamiast wykonywać ustalone z góry drzewo reguł, agent sam analizuje sytuację, ocenia dostępne dane i decyduje, jak osiągnąć cel – w wyznaczonych granicach.

Proces nadal określa, co wolno. Agent decyduje, jak to zrobić w praktyce.

Dzięki temu zyskujemy kontrolowaną elastyczność. Wykonanie może dostosować się do sytuacji bez utraty nadzoru. Zmienia się też rola człowieka: zamiast pilnować każdego kroku, człowiek zaczyna nadzorować wyjątki, zatwierdzenia i wyniki.

Jednocześnie coraz ważniejsza staje się przejrzystość. Skoro agent reaguje na sytuację, jego decyzje muszą pozostać zrozumiałe i możliwe do prześledzenia.

Wykonanie procesu staje się bardziej elastyczne – ale też trudniejsze do nadzorowania.

Bez wyznaczonych granic elastyczność szybko zamienia się w podatność na błędy. Gdy agenci AI działają bez jasnego nadzoru nad procesem, pojawiają się realne ryzyka – nie dlatego, że brakuje im inteligencji, tylko dlatego, że ich samodzielności brakuje ram.

Niespójne wyniki

Agent może za każdym razem inaczej zinterpretować te same informacje, użyć innego narzędzia do tego samego zadania albo oprzeć się na niepełnych lub błędnych danych. W efekcie podobne przypadki mogą kończyć się różnymi, niespójnymi wynikami.

Nadmierna samodzielność

Dążąc do celu, agent może „przesadzić” – użyć zbędnych narzędzi, zejść na niezamierzoną ścieżkę procesu albo podjąć działanie tylko dlatego, że technicznie jest to możliwe.

Niejasna odpowiedzialność

Agent może podjąć pewną siebie decyzję na podstawie słabych założeń, nieaktualnych danych albo „halucynacji” wywołanej nadmiarem informacji. Gdy wykonanie jest zautomatyzowane, trudniej jest ustalić, kto za co odpowiada.

Nieodpowiedzialne korzystanie z danych

Agent może korzystać z błędnych źródeł danych, nie zauważyć, że łączone informacje są wrażliwe, albo zacząć „halucynować”, gdy dostanie zbyt dużo lub zbyt chaotycznych danych.

Rosnące ryzyko operacyjne

Ponieważ agent działa non-stop i z prędkością maszyny, błędna interpretacja albo złe użycie narzędzia mogą szybko rozejść się po połączonych systemach. Bez szybkiego wykrycia i reakcji drobny błąd może przerodzić się w poważniejszy problem operacyjny.

Te ryzyka tłumaczą, dlaczego wiele projektów opartych na generatywnej AI ma problem z przejściem od kontrolowanego pilotażu do wdrożenia w całej firmie. Ograniczeniem rzadko jest sama inteligencja modelu – najczęściej brakuje nadzoru wokół niej. Sukces zależy od tego, czy samodzielność agenta osadzimy zarówno w strukturze procesów firmy, jak i w jej szerszej architekturze IT – a nie od traktowania AI jako oderwanej, samodzielnej funkcji.

Sama samodzielność agenta to za mało. Musi być osadzona w dobrze zaprojektowanym nadzorze nad procesem.

Wiarygodne wyniki

Jasne cele, dobrze określona logika zadań i konkretne kryteria sukcesu prowadzą działania agenta w stronę zamierzonych rezultatów biznesowych.

Bezpieczna samodzielność

Model procesu jasno pokazuje, gdzie agent może działać sam, a gdzie potrzebna jest zgoda lub interwencja człowieka.

Jasna odpowiedzialność

Przypisanie ról i punkty zatwierdzania sprawiają, że odpowiedzialność jest zachowana, nawet gdy samo wykonanie jest zautomatyzowane.

Odpowiedzialne korzystanie z danych

Zasady nadzoru określają, do jakich danych agent może mieć dostęp i jak wolno mu je łączyć w trakcie pracy.

Odporność operacyjna

Monitorowanie i analityka pozwalają zobaczyć, jak zachowuje się agent, dzięki czemu odchylenia można wykryć i poprawić wcześnie.

Rozwój w cyklu życia procesu

Osadzenie agentów w pełnym cyklu życia zarządzania procesami – od projektowania i analizy, przez wykonanie i monitorowanie, po ciągłe doskonalenie – sprawia, że ich samodzielność z czasem pozostaje zgodna z celami biznesowymi.

W praktyce narzędzia takie jak ADONIS łączą modelowanie i analizę procesów wspierane przez AI z przejrzystym nadzorem nad całym cyklem ich życia – dając solidny fundament pod automatyzację agentową gotową do wdrożenia w firmie.

Żeby pokazać, jak to działa w praktyce, weźmy przykład weryfikacji klienta (tzw. background check) w branży regulowanej, np. w usługach finansowych.

W procesie biorą udział trzy osoby:

• pracownik sprzedaży zbiera dokumentację
• analityk ds. zgodności przeprowadza analizę i przygotowuje podsumowanie ryzyka
• starszy specjalista ds. zgodności podejmuje ostateczną decyzję

Diagram procesu biznesowego w ADONIS – weryfikacja klienta

Praca analityka ds. zgodności świetnie nadaje się do automatyzacji agentowej. Obejmuje ona:

• Sprawdzenie i podsumowanie informacji
• Zebranie danych z zewnętrznych źródeł
• Podsumowanie danych i przygotowanie rekomendacji dotyczącej ryzyka
• Uzupełnienie i zarchiwizowanie dokumentacji

Wszystkie te kroki wspierają ostateczną decyzję, ale jej nie zastępują – tę wciąż podejmuje starszy specjalista ds. zgodności. Kiedy taki proces zamodelujemy i przetestujemy w symulacji wykorzystując moduł ADONIS Process Simulation, jego wpływ na firmę można zmierzyć, a nie tylko przewidywać.

Symulacja porównuje dwa warianty: tradycyjny, w którym pracuje człowiek, oraz taki, w którym zadania analityka wykonuje agent AI.

Łączny czas pracy i zużycie kosztów

Wyniki pokazują wyraźną poprawę:

• Czas wykonania krótszy o 55%

• Czas oczekiwania krótszy o 80%

• Koszty personalne niższe o 43%

Czas trwania procesu skraca się, bo praca przygotowawcza nie czeka już na dostępność człowieka. Oszczędności biorą się z tego, że ludzki czas przenosi się na nadzór i podejmowanie decyzji o większej wartości – ale korzyści to coś więcej niż tylko niższe koszty.

Przenosząc powtarzalną pracę przygotowawczą na agentów AI, firma zwiększa swoją wydajność bez proporcjonalnego zwiększania liczby pracowników. To pozwala rosnąć, poprawiać marże i szybciej reagować, gdy rośnie zapotrzebowanie. Co najważniejsze – odpowiedzialność za ostateczną decyzję pozostaje bez zmian, po stronie człowieka.

Ten przykład pokazuje, jak wygląda automatyzacja agentowa osadzona w dobrym nadzorze nad procesem: AI działa w wyznaczonych granicach, przynosi wymierne efekty, a odpowiedzialność pozostaje jasna.

To nie jest automatyzacja bez ograniczeń. To uporządkowane, przetestowane w symulacji i przemyślane wsparcie procesu.

Agentowa AI już wchodzi do firmowych procesów. Prawdziwe pytanie nie brzmi, czy firmy ją wdrożą, tylko czy ich procesy są zbudowane na zasadach BPM, które pozwalają na skalowalną, nadzorowaną automatyzację.

Tam, gdzie procesy są jasno opisane, granice są wyznaczone, a odpowiedzialność jest jasna, automatyzacja agentowa może realnie poprawić szybkość, efektywność, skalowalność i elastyczność działania firmy. Tam, gdzie zamiast struktury jest tylko eksperymentowanie, projekty zwykle utykają, zanim zdążą się rozwinąć na skalę całej firmy.

Samodzielność bez struktury to eksperyment. Samodzielność w dobrze zaprojektowanej strukturze procesów to prawdziwa zmiana.

Przyszłość automatyzacji w firmach nie będzie należeć do najbardziej samodzielnych systemów. Będzie należeć do organizacji, które potrafią świadomie nadzorować AI i osadzić ją w kontrolowanej strukturze procesów.