Asystenty SI

folio-item-img6

Jak inteligentni Agenci SI uwolnią Twój potencjał

Czy masz wrażenie, że Twoja firma tonie w dokumentach, powtarzalnych i żmudnych zadaniach czy w pytaniach lub problemach klientów? Twoi najlepsi specjaliści tracą czas na żmudne, powtarzalne zadania, zamiast skupiać się na prawdziwym biznesie?

Nie jesteś sam. Aż 75% specjalistów na poziomie senior i mid przyznaje, że przeciążenie zadaniami operacyjnymi hamuje ich efektywność. Nadszedł czas na zmianę paradygmatu. Nadszedł czas, aby przejść od “reagowania na problemy” do “inteligentnego zarządzania” z wykorzystaniem Agentów AI.

To nie są zwykłe chatboty, które znasz z przeszłości. To autonomiczne systemy, które uczą się, działają i ewoluują razem z Twoim biznesem.

Czym różnią się Agenty SI od zwykłej automatyzacji?

W biznesie liczy się wynik, a nie tylko szybkość. Wielu przedsiębiorców wpada w pułapkę myślenia, że „automatyzacja” rozwiąże wszystkie problemy. Prawda jest jednak inna: standardowa automatyzacja to w pewnym sensie tylko cyfrowe ręce. Agenci SI to cyfrowy mózg wraz z rękoma i wachlarzem narzędzi.



Tradycyjna automatyzacja (RPA)  jest niezwykle szybka oraz efektywna w obsłudze zadania, ale wystarczy drobna zmiana w otoczeniu, jak inny format dokumentu czy aktualizacja strony www, by proces „wykoleił się” i wymagał interwencji programisty. W przeciwieństwie do niej, Agent SI działa jak autonomiczny specjalista w danej dziedzinie posiadający zestaw narzędzi i umiejętności pozwalających mu adaptować się do napotykanych zmian czy zadań. Agent napotykając przeszkodę lub nietypowe dane, potrafi zrozumieć kontekst, ominąć problem i dowieźć wynik bez przestojów. Ta elastyczność przekłada się na wymierny zysk operacyjny, w którym Twoje procesy biznesowe nie zatrzymują się z błahych powodów, a firma oszczędza czas przestojów i godziny pracy, które dział IT musiałby poświęcić na ciągłe łatanie sztywnych skryptów.

Agent SI - modus operandi


Agent SI to skok od statycznego wykonywania zadania do dynamicznego wnioskowania, gdzie sercem systemu jest zaawansowany model LLM (Large Language Model) pełniący rolę decyzyjnego orkiestratora procesów. W przeciwieństwie do klasycznych programów, agent nie czeka na sztywną instrukcję krok po kroku, lecz otrzymuje ogólny cel biznesowy, a następnie samodzielnie buduje strategię jego realizacji, wykorzystując mechanizm pętli decyzyjnej do cyklicznej obserwacji otoczenia, planowania i wykonywania akcji. System ten posiada dostęp do zdefiniowanego zestawu cyfrowych narzędzi, takich jak zewnętrzne API, systemy CRM czy bazy danych, którymi posługuje się w sposób całkowicie autonomiczny, potrafiąc jednocześnie interpretować niejednoznaczne polecenia, wyciągać wnioski z szerokiego kontekstu i korygować własne błędy w czasie rzeczywistym, co czyni go nie tyle biernym narzędziem, co adaptacyjnym wirtualnym pracownikiem zdolnym do rozwiązywania złożonych problemów bez stałego nadzoru człowieka.

Według badań prowadzonych m.in. na uniwersytecie Stanforda 95% firm napotyka poważne trudności przy wdrożeniach systemów SI. Nie liczy się już jedynie ich stworzenie, ale zdolność do operowania w rzeczywistych warunkach rozwiązując faktyczne problemy.
Malwina Nowak
Senior Backend Developer
Malwina wie co mówi bo uczestniczyła w dziesiątkach wdrożeń


Dlatego nasze wdrożenia prowadzimy według ściśle określonej procedury, która prowadzi do  powtarzalnych i satysfakcjonujących rezultatów. Poniżej przedsatwiamy jak wygląda proces tworzenia agentów SI

Czas start - Faza 1 - przygotowanie

Definicja - określamy problem


- Identyfikacja wyzwań do rozwiązania
- Wyznaczanie celów dla agenta SI
- Ustalenie wskaźników sukcesu

Agregacja - danych


- Gromadzimy ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane
- Czyścimy, etykietujemy i przetwarzamy
- Kontrolujemy jakość i spójność

Projekt - architektury asystenta


- Wybór frameworków i modeli
- Projekt skalowalnego i modułowego systemu
- Plany narzędzi i integracji Agenta

Rozwój - agenta


- Trenowanie lub finetuning modeli z wykorzystaniem Twoich danych
- Logika agenta i plan przepływów pracy
- Integracja interfejsów API i baz danych
- Przygotowanie narzędzi

Faza 2 - wdrożenie

Testy i walidacja


- Symulacje i testy warunków skrajnych
- Ocena jakości i efektywności
- Optymalizacja wydajności

Wdrożenie


- Uruchomienie rozwiązań produkcyjnych
- Konfiguracja CI/CD
- Ustawienia zabezpieczeń i fallbacków

Projekt - architektury asystenta


- Wybór frameworków i modeli
- Projekt skalowalnego i modułowego systemu
- Plany narzędzi i integracji Agenta

Rozwój - agenta


- Trenowanie lub finetuning modeli z wykorzystaniem Twoich danych
- Logika agenta i plan przepływów pracy
- Integracja interfejsów API i baz danych
- Przygotowanie narzędzi