Usługi
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 DeveloperMalwina 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
