Od generacji do agentury: Analiza następnej fali AI i jej manifestacji w automatyzacji przepływów pracy w przedsiębiorstwach

1.0 Podsumowanie wykonawcze

Dziedzina sztucznej inteligencji przechodzi znaczące przesunięcie paradigmatu, ewoluując od systemów, które głównie generują treści, do takich, które potrafią wykonywać autonomiczne akcje. Ten raport przedstawia kompleksową analizę tego przejścia, badając ugruntowane możliwości Generative AI, powstającą moc Agentic AI oraz strategiczne konsekwencje dla operacji przedsiębiorstw. Głównym wynikiem jest to, że chociaż Generative AI rewolucjonizowało tworzenie treści i syntezę informacji, Agentic AI stanowi następny logiczny krok, przekształcając potencjał AI w realne, zorientowane na cele działania i redefiniując krajobraz automatyzacji procesów biznesowych.

Generative AI, zasilana przez modele podstawowe i duże modele językowe (LLM), wyróżnia się w tworzeniu nowych tekstów, obrazów, kodu i innych mediów w odpowiedzi na specyficzne polecenia użytkownika. Jego wartość polega na wzmacnianiu ludzkiej kreatywności i produktywności poprzez automatyzację dyskretnych, skupionych na treściach zadań. Szeroka adaptacja tych narzędzi upowszechnia tworzenie podstawowych treści, zwiększając strategiczne znaczenie inżynierii poleceń (prompt engineering) i nadzoru ludzkiego.

W przeciwieństwie do tego, Agentic AI wprowadza nowy poziom autonomii. Te systemy charakteryzują się inicjatywą, elastycznością i zorientowaniem na cele. Zamiast reagować na polecenia, agenci AI są zaprojektowani do dążenia do wysokopoziomych celów z minimalnym interwencją ludzką. Działają w ciągłym pętli percepcji, rozumowania, planowania, wykonywania i uczenia się, co umożliwia im zarządzanie złożonymi, wieloetapowymi przepływami pracy na różnych platformach cyfrowych. Architektura tych systemów często obejmuje aranżację wielu specjalizowanych agentów, które współpracują w celu osiągnięcia ogólnych celów biznesowych. To oznaczają przejście od AI jako narzędzia do AI jako cyfrowego workforce.

Krytyczna analiza wskazuje, że Agentic AI nie jest zamiennikiem Generative AI, ale jego ewolucją, która buduje na nim, wykorzystując LLM jako rdzeń silnika rozumującego. Rozróżnienie, jednak, staje się mniej wyraźne, ponieważ produkty komercyjne coraz częściej łączą możliwości obu paradygmatów. Szczegółowe studium przypadku SeaMeet firmy Seasalt.ai, reklamowanego jako „Agentic Meeting Copilot”, ilustruje ten trend. Chociaż jego główne funkcje są generatywne (transkrypcja, podsumowywanie), jego oparty na e-mailu przepływ pracy do tworzenia dokumentów follow-up reprezentuje „proto-agentic” możliwość – wyszukaną, wyzwalaną przez człowieka automatyzację, która sygnalizuje szerszy ruch rynkowy w kierunku wzbogacania produktów o cechy podobne do agentów.

Dla liderów biznesowych strategiczny imperatyw jest dwuetapowy: wykorzystanie Generative AI do natychmiastowych zysków w produktywności, jednocześnie inicjowanie strategicznych eksperymentów z Agentic AI w celu reingenerowania głównych procesów biznesowych dla nowej ery automatyzacji. Sukcesowa adaptacja zależy od ustalenia gotowości danych, solidnych ramek bezpieczeństwa i zarządzania, oraz ostrożnego rozpoznania etycznych rozważań inherentnych w wdrażaniu autonomicznych systemów. Trajektoria tej technologii wskazuje na przyszłość, w której kolaboratywne ekosystemy ludzi i agentów AI napędzają wydajność, innowacje i tworzenie wartości w przedsiębiorstwach.

2.0 Rewolucja generatywna: AI jako twórca treści

Ostatnia i szybka proliferacja sztucznej inteligencji w główne aplikacje biznesowe i konsumenckie jest w większości spowodowana wzrostem Generative AI. Ta poddziedzina AI zdobyła imagynację publiczności i otworzyła dostęp do znaczących zysków w produktywności, wyposażając maszyny w możliwość tworzenia oryginalnych treści. Zrozumienie mechanik, możliwości i ograniczeń tego paradygmatu jest niezbędne do kontekstualizacji następnego skoku w kierunku autonomicznych systemów agentycznych.

2.1 Definiowanie paradygmatu: Mechanika tworzenia

Generative Artificial Intelligence to klasa AI, która wykorzystuje modele uczenia maszynowego do tworzenia nowych treści, takich jak tekst, obrazy, dźwięk, wideo lub inne formy danych, w odpowiedzi na wejście użytkownika.1 W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów AI zaprojektowanych do predykcji lub klasyfikacji, lub wyszukiwarek, które lokalizują i kategoryzują istniejące informacje, modele generatywne tworzą całkowicie nowe wyjścia.2 Osiągają to poprzez trening na ogromnych zbiorach danych utworzonych przez ludzi. Przez ten proces treningowy modele uczą się podłoże wzorców, struktur i zależności w danych. Ich główna funkcja jest probabilistyczna; przewidują następny najbardziej prawdopodobny element w sekwencji – czy to słowo w zdaniu, piksel w obrazie, czy nuta w kompozycji muzycznej – aby zbudować spójny i kontekstualnie odpowiedni wynik.2

Technologiczna podstawa nowoczesnego generatywnego AI opiera się na architekturach znanych jako modele podstawowe (FMs) i, bardziej szczególnie, na dużych modelach językowych (LLMs).4 FMs to ogromne modele uczenia maszynowego wstępnie wytrenowane na szerokim spektrum uogólnionych i nieetykietowanych danych, co umożliwia im wykonywanie szerokiego zakresu zadań bez dodatkowej konfiguracji.4 LLMs, takie jak seria Generative Pre-trained Transformer (GPT) firmy OpenAI, to klasa FM skupionych specjalnie na zadaniach opartych na języku, takich jak podsumowywanie, generowanie tekstu, klasyfikacja i otwarte rozmowy.4

Skalę i złożoność tych modeli stanowi ogromny krok naprzód w porównaniu z ich poprzednikami. Wczesne formy generatywnego AI, takie jak łańcuchy Markowa opracowane ponad sto lat temu, mogły również przewidywać następne słowo, ale były ograniczone przez brak możliwości rozpatrywania szerszego kontekstu poza kilkoma poprzednimi słowami.5 W przeciwieństwie do tego, nowoczesne LLMs, takie jak ChatGPT, są zbudowane z miliardami parametrów i wytrenowane na znaczącej części publicznie dostępnego internetu, co pozwala im rozumieć złożone zależności, niuanse i statystyczne wzorce w języku. Ta ogromna skala umożliwia im generowanie wiarygodnego, wyrafinowanego i podobnego do ludzkiego tekstu, znacznie przekraczając proste funkcje automatycznego dopełniania.5 Podstawowy model interakcji pozostaje reaktywny: system czeka na określony prompt od użytkownika, a następnie generuje treść w odpowiedzi.6

Rozprzestrzenianie się tych potężnych i dostępnych narzędzi zasadniczo zmienia charakter pracy związanej z tworzeniem treści. Gdy generatywne AI staje się w stanie produkować wysokiej jakości treści bazowe na żądanie, wartość ekonomiczna oddala się od samego ręcznego tworzenia. Zamiast tego wartość znajduje się coraz częściej w strategicznym kierowaniu dostarczonym AI. Umiejętność tworzenia precyzyjnego, bogatego w kontekst promptu, który wywołuje pożądany wynik — umiejętność często określana jako “inżynieria promptów” — staje się kluczowym kompetencją. Ta dynamika przekształca rolę człowieka z czystego twórcy w dyrektora kreatywnego, stratega i redaktora, który wykorzystuje AI jako potężny mnożnik siły. Technologia nie tylko zastępuje ludzkie wysiłki, ale tworzy nową warstwę współpracy, w której jakość strategicznego wkładu człowieka bezpośrednio determinuje jakość wyjścia AI.

2.2 Podstawowe możliwości i zastosowania: Przegląd generatywnego zestawu narzędzi

Zastosowania generatywnego AI obejmują szeroki zakres dziedzin, co odzwierciedla wszechstronność podstawowych modeli. Te narzędzia są integrowane z przepływami pracy w różnych branżach, aby zwiększyć produktywność, wspomóc zadania kreatywne i zautomatyzować komunikację.4 Przegląd jego podstawowych możliwości ukazuje kompleksowy zestaw narzędzi dla nowoczesnej pracy z wiedzą.

Podstawowym i powszechnie stosowanym zastosowaniem jest generowanie tekstu. Modele generatywne mogą tworzyć szeroki zakres treści pisanych, od projektowania profesjonalnych e-maili, tekstów marketingowych i raportów technicznych po tworzenie dzieł kreatywnych, takich jak wiersze i historie.2 Ta możliwość rozszerza się na podsumowywanie i syntezę treści, gdzie AI może destylować długie dokumenty, prace badawcze lub rozmowy do zwięzłych i łatwo przyswajalnych podsumowań, umożliwiając użytkownikom szybkie zrozumienie kluczowych informacji z dużych ilości nieustrukturyzowanych danych.2

Poza tekstem generatywne AI dokonało znacznych postępów w tworzeniu multimediów. Narzędzia takie jak DALL-E 3, Midjourney i Stable Diffusion mogą generować wysokiej jakości, oryginalne obrazy i sztukę na podstawie prostych opisów tekstowych.8 To rozszerza się na wideo i dźwięk, gdzie nowe modele mogą tworzyć animacje lub syntetyzować naturalnie brzmiącą mowę do zastosowań, takich jak asystenci wirtualni i narracja audiobooków.8

W dziedzinie rozwój oprogramowania generatywne AI służy jako potężny asystent programistów. Platformy takie jak GitHub Copilot integrują się bezpośrednio z środowiskami deweloperskimi, aby sugerować fragmenty kodu, dopełniać funkcje, tłumaczyć między językami programowania i pomagać w debugowaniu istniejącego kodu.2 To przyspiesza cykl rozwoju i pozwala inżynierom skupić się na wyższopoziomowych problemach architektonicznych.10

Innym wyrafinowanym zastosowaniem jest generowanie syntetycznych danych. Modele generatywne mogą tworzyć nowe, sztuczne dane, które imitują statystyczne właściwości rzeczywistego zbioru danych. Te syntetyczne dane są nieocenione do treningu innych modeli uczenia maszynowego, szczególnie w dziedzinach, gdzie rzeczywiste dane są rzadkie, wrażliwe lub drogie do zdobycia, takie jak zdrowie lub finanse.4

Krajobraz handlowy jest zaludniony licznymi dobrze znanymi aplikacjami, które dostarczyły tych możliwości milionom użytkowników. Obejmują one konwersacyjne AI, takie jak ChatGPT i Gemini, asystenty pisarskie, takie jak Grammarly, oraz zintegrowane rozwiązania, takie jak Microsoft Copilot i Adobe Firefly, które wbudowują funkcje generatywne w istniejące zestawy narzędzi produkcyjnych.9 Ogólna wartość biznesowa tych narzędzi polega na ich możliwości zwiększania produktywności i stymulowania innowacji poprzez automatyzację tworzenia treści i uproszczenie określonych, zależnych od wejścia zadań.4

3.0 Skok agenticzny: Od generowania treści do autonomicznej akcji

Chociaż Generative AI reprezentuje rewolucję w tworzeniu treści, następna granica w sztucznej inteligencji jest zdefiniowana przez przejście od tworzenia do działania. Agentic AI oznacza tę ewolucję, wprowadzając systemy zaprojektowane nie tylko do reagowania, ale do autonomicznego działania w celu osiągnięcia złożonych celów. Ten skok w kierunku autonomii obiecuje otworzyć nowy poziom produktywności i przekształcić fundamentalną naturę automatyzacji procesów biznesowych.

3.1 Światło dzienne autonomicznych systemów: Definicja agencyjności

Agentic AI to zaawansowana forma sztucznej inteligencji skupiona na rozwoju autonomicznych systemów zdolnych do podejmowania decyzji i wykonywania zadań z minimalnym interwencją człowieka.13 Termin “agentic” wywodzi się z koncepcji agencyjności — zdolności systemu do autonomicznego i celowego działania w swoim środowisku w celu osiągnięcia określonego zestawu celów.15 Stanowi to wyraźny kontrast z tradycyjnym AI, w tym z Generative AI, które jest zasadniczo reaktywne. Model generatywny czeka na prompt i folguje predefined workflow, aby wyprodukować wynik; system agenticzny, po otrzymaniu wysokopoziomowego celu, może proaktywnie opracować i wykonać plan, aby osiągnąć ten cel.7

Podstawowa różnica polega na przejściu z modelu żądanie-odpowiedź do modelu zorientowanego na cele. System agenticzny nie po prostu wykonuje krok po kroku instrukcje. Zamiast tego jest on zdolny do rozbicia złożonego celu na sekwencję mniejszych, zarządzalnych podzadań i podejmowania się ich autonomicznie.17 Ta proaktywna natura pozwala mu przewidywać potrzeby, identyfikować potencjalne problemy i podejmować inicjatywę, aby rozwiązać problemy zanim się nasilą — możliwość, która znacznie przekracza zakres systemów reaktywnych.15

3.2 Anatomia agenta AI: Pętla operacyjna

Funkcjonalność Agentic AI opiera się na zestawie kluczowych cech, które umożliwiają jego autonomiczne zachowanie. Te systemy są zaprojektowane, aby być:

Proaktywne i autonomiczne: Nie czekają na wyraźne polecenia dotyczące każdej akcji. Zamiast tego działają z pewnym stopniem niezależności, wykonywając zadania bez stałego nadzoru człowieka, co pozwala im zarządzać długoterminowymi celami i problemami wielokrotnymi.15
Adaptowalne: Krytyczną cechą jest możliwość uczenia się z interakcji i adaptacji do zmieniających się środowisk. Mogą dostosować swoje strategie i akcje w czasie rzeczywistym na podstawie nowych informacji lub feedbacku, co czyni je odpowiednimi dla dynamicznych i nieprzewidywalnych sytuacji.12
Zorientowane na cele: Agenty AI są wyraźnie zaprojektowane, aby osiągać określone cele. Rozumieją, jakie kroki są potrzebne, aby osiągnąć cel, i opracowują strategię, aby to zrobić.14
Rozumujące i planujące: Sercem systemu agenticznego jest silnik rozumowania, który jest często potężnym modelem językowym (LLM, Large Language Model). LLM służy jako “mózg” agenta, umożliwiając mu analizowanie danych, rozumienie kontekstu, formułowanie potencjalnych rozwiązań i planowanie akcji.14

Działanie agenta AI można理解 jako ciągły, cykliczny proces. Ta pętla umożliwia agentowi inteligentne oddziaływanie ze środowiskiem i udoskonalanie jego wydajności w czasie 16:

Percepcja: Agent zaczyna od zbierania danych ze swojego środowiska. Mogą to być różne źródła, w tym API, bazy danych, czujniki lub bezpośrednie interakcje z użytkownikiem.
Rozumowanie: Zebrane dane są następnie przetwarzane w celu wyodrębnienia znaczącego wglądu. Korzystając z możliwości, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, agent interpretuje informacje, wykrywa wzorce i rozumie szerszy kontekst.
Podjęcie decyzji: Na podstawie rozumowania i predefined celów agent ocenia wiele możliwych akcji. Wybiera optymalny przebieg akcji na podstawie czynników, takich jak wydajność, prawdopodobieństwo sukcesu i przewidywane rezultaty.
Wykonywanie: Agent wykonuje wybraną akcję. Często obejmuje to interakcję z zewnętrznymi systemami poprzez wywoływanie API, manipulację danymi lub komunikację z użytkownikami.
Uczenie się i adaptacja: Po wykonaniu akcji agent ocenia wynik. Ten feedback służy do wzbogacenia jego wewnętrznych modeli i poprawy przyszłych decyzji, często za pomocą technik, takich jak uczenie przez wzmocnienie.

Ten operacyjny szkielet przekształca surowy potencjał modeli podstawowych w praktyczną, zorientowaną na cele akcję. Chociaż LLM dostarcza rdzeniowej inteligencji do rozumowania i rozumienia, to właśnie szkielet agentowy — elementy odpowiedzialne za planowanie, używanie narzędzi, pamięć i interakcję z środowiskiem — umożliwia zastosowanie tej inteligencji do zadań rzeczywistych. Ta relacja jest analogiczna do relacji między systemem operacyjnym komputera a jego oprogramowaniem aplikacyjnym. LLM to potężny system operacyjny dostarczający fundamentalne możliwości, podczas gdy system agentowy to warstwa aplikacyjna, która wykorzystuje te możliwości do wykonywania specyficznych, wartościowych funkcji dla użytkownika, znacznie przekraczając prosty interfejs czatu.

3.3 Siła współpracy: Orkiestracja i systemy wieloagentowe

Złożoność rzeczywistych problemów biznesowych często wymaga różnorodnego zestawu umiejętności i wiedzy branżowej. Aby to rozwiązać, zaawansowane systemy agentowe są często projektowane jako systemy wieloagentowe, w których wiele wysoce wyspecjalizowanych agentów AI współpracuje w celu osiągnięcia wspólnego celu.15 Na przykład w środowisku usług finansowych jeden agent może specjalizować się w przestrzeganiu regulacji, inny w wykrywaniu oszustw, a trzeci w optymalizacji portfela inwestycyjnego. Te agenci koordynują swoje działania, dzielą się spostrzeżeniami i przekazują zadania w razie potrzeby, aby zapewnić kompleksowe rozwiązanie, które byłoby poza możliwościami pojedynczego, uogólnionego agenta.15

Ten model współpracy wymaga kluczowej funkcji znanej jako orkiestracja. Orkiestracja to ogólne zarządzanie i koordynacja różnych agentów AI i systemów w ramach ekosystemu.16 Platforma orkiestracyjna jest odpowiedzialna za automatyzację przepływów pracy, śledzenie postępów w kierunku celów, zarządzanie alokacją zasobów i obsługę awarii. Zapewnia, że poszczególne agenci współpracują harmonijnie i wydajnie. To wyjaśnia różnicę między „agencją AI”, która może być postrzegana jako indywidualne narzędzie lub specjalista, a „Agentic AI” (AI agentowe), które odnosi się do zorganizowanego systemu, który zarządza tymi agentami w celu osiągnięcia szerszych, bardziej złożonych celów.14 Platformy technologiczne, takie jak Amazon Bedrock i Google’s Vertex AI Agent Builder, są rozwijane, aby zapewnić infrastrukturę do budowania i orkiestrowania tych wyrafinowanych systemów wieloagentowych, co sygnalizuje znaczącą zmianę architektoniczną w rozwoju AI z modeli monolitycznych na współpracujące siły robocze cyfrowe.14

4.0 Ramka porównawcza: Systemy generatywne vs. agentowe

Rozumienie różnic i relacji między Generative AI (AI generatywnym) a Agentic AI (AI agentowym) jest kluczowe dla każdej organizacji, która chce opracować spójną strategię AI. Chociaż obie wykorzystują podobne technologie bazowe, ich cel, modele interakcji i zakres operacyjny są fundamentalnie różne. Agentic AI nie jest konkurentem Generative AI, ale raczej ewolucją funkcjonalną, która buduje na jego możliwościach, przechodząc od tworzenia treści do wykonywania zadań.

4.1 Reaktywne prompty vs. Proaktywne cele: Podstawowa różnica

Najbardziej fundamentalna różnica między tymi dwoma paradygmatami polega na ich postawie operacyjnej: Generative AI jest reaktywne, podczas gdy Agentic AI jest proaktywne.7 System generatywny jest zaprojektowany, aby tworzyć treści w bezpośredniej reakcji na określony prompt użytkownika. Jest to narzędzie pasywne, które czeka na instrukcje.17 Natomiast system agentowy jest zaprojektowany, aby działać w celu osiągnięcia wysokiego celu. Jest to aktywny uczestnik, który podejmuje inicjatywę na podstawie swoich celów i percepcji środowiska.15

Tę różnicę można wyjaśnić za pomocą praktycznej analogii. Generative AI jest podobne do wysoce wykwalifikowanego specjalisty, takiego jak redaktor tekstów lub projektant graficzny. Ktoś dostarcza temu specjalistowi szczegółowy brief („napisz 500-slowowy wpis na blogu na temat X w profesjonalnym tonie”), a on wykonuje to określone zadanie. Jednak nie zdecyduje samodzielnie, że potrzebny jest wpis na blogu, nie przeprowadzi badania tematu bez prośby ani nie zaplanuje jego publikacji.6 Z drugiej strony Agentic AI jest analogiczny do autonomicznego menedżera projektu. Ktoś daje temu menedżerowi wysokopoziomowy cel („zwiększ zaangażowanie docelowej grupy odbiorców w tym kwartale”). Menedżer agentowy następnie samodzielnie opracuje plan, który może obejmować zlecanie serii wpisów na blogu (zadanie, które deleguje do modelu generatywnego), planowanie aktualizacji mediów społecznościowych, analizę danych dotyczących zaangażowania i dostosowywanie strategii na podstawie wyników, wszystko bez konieczności podawania krok po kroku instrukcji dla każdej akcji.7

4.2 Zależność symbiotyczna: Ewolucja, a nie rewolucja

Według kluczowego rozumienia, Agentic AI nie zastępuje Generative AI; raczej rozszerza jego możliwości w zależności symbiotycznej.16 Systemy agentyczne opierają się na modelach generatywnych, w szczególności na LLM, jako swoim centralnym procesorze lub „mózgu”.14 LLM zapewnia kluczowe funkcje poznawcze, takie jak rozumowanie, rozumienie języka i planowanie, które umożliwiają agentowi interpretację celów, analizę sytuacji i formułowanie strategii.

Jasny przykład ilustruje tę synergię. Przedstawiciel handlowy mógłby użyć czystego narzędzia Generative AI, podając mu polecenie: „Napisz uprzejmy e-mail do Maria Wang z podsumowaniem naszej propozycji”. AI wygenerowałby tekst, ale przedstawiciel musiałby następnie ręcznie skopiować go do klienta e-mailowego, znaleźć dane kontaktowe Marii, wysłać e-mail, a następnie zaktualizować system zarządzania relacjami z klientami (CRM). Jest to seria dyskretnych, sterowanych przez człowieka zadań wzbogaconych przez AI.7

System agentyczny postąpiłby inaczej w przypadku tego samego celu. Przedstawiciel ustawiłby regułę lub cel na wysokim poziomie, na przykład: „W przypadku każdego potencjalnego klienta oznaczonego jako „Wymagane podsumowanie”, wyślij e-mail z podsumowaniem po dwóch dniach roboczych”. System agentyczny następnie autonomicznie wykonałby wieloetapowy przepływ pracy. Monitorowałby CRM w poszukiwaniu wyzwalacza, poczekał określony czas, pobrał dane Marii z CRM, użył modelu generatywnego do napisania spersonalizowanego e-maila, wysłał e-mail za pomocą wywołania API, a na koniec zaktualizował CRM, aby zapisać akcję. W tym przepływie pracy Generative AI jest kluczowym elementem — narzędziem, którego agent używa do wykonania jednego kroku swojego szerszego, autonomicznego planu.7

Ta zależność podkreśla, że granica między tymi dwoma koncepcjami staje się coraz bardziej rozmyta w aplikacjach komercyjnych. Teoretyczna różnica między reaktywnym generowaniem treści a proaktywnym osiąganiem celów jest jasna, ale w praktyce pojawiają się produkty, które zajmują pośrednie stanowisko. Zaawansowane narzędzia generatywne, takie jak ChatGPT, integrują funkcje takie jak „wywoływanie funkcji”, które pozwalają im współpracować z zewnętrznymi narzędziami i wykonywać proste, zależne od siebie akcje, w ten sposób wykazując początkowe zachowania agentyczne.2 Z kolei systemy agentyczne są zasadniczo zależne od możliwości generatywnych w zakresie ich podstawowej inteligencji.14 Ta zbieżność sugeruje, że rynek ewoluuje nie jako binarny wybór między dwiema różnymi technologiami, ale jako spektrum możliwości AI. To stwarza wyzwanie dla liderów biznesowych, którzy muszą patrzeć poza etykietami marketingowymi, aby dokładnie ocenić rzeczywisty poziom autonomii i inteligencji oferowanego produktu.

4.3 Tabela 1: Generative AI vs. Agentic AI – Porównanie cech

Poniższa tabela przedstawia zwięzłe porównanie na poziomie cech, aby podsumować kluczowe różnice między paradygmatami Generative AI i Agentic AI.

Aspekt	Generative AI (Twórca treści)	Agentic AI (Autonomiczny aktor)	Przykłady wspierające
Główna funkcja	Tworzenie nowych treści (tekstów, obrazów, kodu) na podstawie nauczonych wzorców.	Działanie i osiąganie celów na wysokim poziomie poprzez wykonywanie wieloetapowych zadań.	2
Model interakcji	Reaktywne: Reaguje na określone, bezpośrednie polecenia użytkownika.	Proaktywne: Bierze inicjatywę na podstawie celów i danych środowiskowych.	7
Poziom autonomii	Niski (Człowiek w pętli): Wymaga krok po kroku wskazówek człowieka dla każdego wyniku.	Wysoki (Człowiek nad pętlą): Działa autonomicznie z nadzorem człowieka w przypadku wyjątków.	6
Sposób wejścia	Określone polecenia: „Napisz e-mail o X”.	Cele na wysokim poziomie: „Zarządzaj podsumowaniami dla wszystkich nowych potencjalnych klientów”.	7
Zakres pracy	Wąskie, zdefiniowane zadania: Generowanie treści, podsumowywanie, tłumaczenie.	Szerokie, złożone przepływy pracy: Automatyzacja procesów, rozwiązywanie problemów, zarządzanie systemami.	19
Podstawowy mechanizm	Rozpoznawanie wzorców i predykcja: Przewiduje następny element w sekwencji.	Pętla percepcja-rozumowanie-działanie: Współczuje, planuje, decyduje, wykonuje i uczy się.	2
Integracja narzędzi	Ograniczone: Może być zintegrowane jako funkcja w większej aplikacji.	Szerokie: Projektowane od podstaw do wywoływania zewnętrznych narzędzi, API i innych systemów w celu działania.	14
Analogia biznesowa	Bardzo wykwalifikowany specjalista lub asystent (np. redaktor, programista, badacz).	Autonomiczny menedżer projektu lub pracownik cyfrowy.	6

5.0 Przedsiębiorstwo agentyczne: Przekształcanie branż za pomocą autonomicznych przepływów pracy

Teoretyczna obietnica Agentic AI szybko przekłada się na praktyczne aplikacje, które mają potencjał do redefiniowania efektywności operacyjnej i możliwości strategicznych w wielu branżach. Poprzez automatyzację nie tylko prostych zadań, ale także złożonych, end-to-end przepływów pracy, systemy agentyczne umożliwiają nowy paradygmat produktywności przedsiębiorstw. Reprezentuje to znaczącą ewolucję w porównaniu do wcześniejszych technologii automatyzacji, wzmacniając potencjał ludzki, a nie po prostu zastępując ręczną pracę.

5.1 Analiza wpływu na różne sektory

Wielozadaniowość Agentic AI, wynikająca z jego zdolności do rozumowania, planowania i interakcji z systemami cyfrowymi, pozwala na jego zastosowanie w praktycznie każdej dziedzinie, która opiera się na złożonym przetwarzaniu informacji i podejmowaniu decyzji.

Obsługa klienta: Agentic AI przekształca obsługę klienta z reaktywnych, opartych na skryptach chatbotów w proaktywne agenty usługowe. Te systemy mogą autonomicznie zarządzać zapytaniami klientów, dostępować się do baz wiedzy, aby rozwiązywać złożone problemy, przetwarzać zwroty lub refundacje oraz dostarczać spersonalizowaną pomoc przez wiele kanałów, przekazując tylko najbardziej zawiłe lub wymagające empatii interakcje do agentów ludzkich.14
Finanse i bankowość: W intensywnym pod względem danych sektorze finansowym agenty AI są wdrażane do automatyzacji wykrywania oszustw poprzez monitorowanie transakcji w czasie rzeczywistym i podejmowanie działań w celu zablokowania podejrzanych aktywności. Mogą również przeprowadzać ciągłe oceny ryzyka, zarządzać portfelami inwestycyjnymi na podstawie warunków rynkowych i zdefiniowanych strategii, a także zapewniać zgodność z przepisami poprzez monitorowanie zmian w prawie i aktualizację wewnętrznych polityk w związku z tym.14
Ochrona zdrowia: Potencjalny wpływ w ochronie zdrowia jest głęboki. Systemy agentyczne mogą pomagać lekarzom poprzez analizę dokumentów medycznych, artykułów badawczych i danych z prób klinicznych, aby pomóc w diagnozie i planowaniu leczenia. Mogą również być używane do proaktywnego monitorowania pacjentów, wykorzystując dane z urządzeń nośnych do wykrywania wczesnych oznak problemów zdrowotnych i alertowania zespołów opiekuńczych, a nawet do automatycznego planowania wizyt kontrolnych.14
łańcuch dostaw i logistyka: Agentic AI może tworzyć bardzo odporne i wydajne łańcuchy dostaw. Przez analizę danych z sprzedaży, magazynu, pogody i transportu, te systemy mogą przewidywać zapotrzebowanie, optymalizować logistykę i proaktywnie przekierowywać przesyłki, aby uniknąć opóźnień, jednocześnie minimalizując koszty i nadzór ludzki.14
Tworzenie oprogramowania i operacje IT: Ponad prostą generację kodu, agenty AI mogą automatyzować cały cykl tworzenia oprogramowania, w tym debugowanie, testowanie i wdrażanie. W zarządzaniu usługami IT agenty mogą przekroczyć rolę prostych botów helpdesku, autonomicznie rozwiązywając złożone zgłoszenia IT, diagnozując problemy z siecią i zarządzając udostępnianiem oprogramowania.14
Zarządzanie ludźmi: Działy HR mogą wykorzystywać przepływy pracy agentyczne do automatyzacji czasochłonnych procesów, takich jak przeszukiwanie CV, gdzie agenty mogą analizować i oceniać kandydatów w stosunku do kryteriów stanowiska. Mogą również obsługiwać planowanie rozmów kwalifikacyjnych, koordynując kalendarze między kandydatami a menedżerami, oraz zarządzać procesami rekrutacji i płac.25

Prawdziwy, długoterminowy wpływ tych aplikacji będzie prawdopodobnie wykraczał poza automatyzację istniejących zadań. Wprowadzenie autonomicznych agentów pozwala na fundamentalne przemyślenie sposobu projektowania procesów biznesowych. Przepływy pracy, które wcześniej były ograniczone prędkością i pojemnością podejmowania decyzji przez ludzi, mogą zostać przeprojektowane, aby były bardziej dynamiczne, reaktywne i oparte na danych. Na przykład, zamiast tego, aby agent po prostu sygnalizował potencjalne zakłócenia w łańcuchu dostaw do recenzji przez człowieka, w pełni zrealizowany system agentyczny mógłby autonomicznie modelować wpływ finansowy zakłócenia, oceniać alternatywne trasy transportowe, negocjować nowe warunki z przewoźnikami za pomocą API, aktualizować system planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP) nowym planem oraz powiadamiać wszystkie zainteresowane strony w czasie rzeczywistym. Nie jest to tylko automatyzacja zadań; jest to pełna transformacja samego procesu biznesowego, umożliwiająca poziom elastyczności operacyjnej i odporności, który wcześniej był niedostępny.

5.2 Przekształcenie produktywności: poza Robotic Process Automation (RPA)

Wzrost automatyzacji agentycznej oznacza znaczny postęp w porównaniu do tradycyjnych technologii automatyzacji, takich jak Robotic Process Automation (RPA). RPA była bardzo skuteczna w automatyzowaniu zstrukturyzowanych, powtarzalnych i opartych na regułach zadań, takich jak wprowadzanie danych lub przetwarzanie faktur. Jednak często ma problemy z niezstrukturyzowanymi danymi lub zmianami w podstawowych aplikacjach lub procesach.7 Na przykład, boty do scrapowania ekranu mogą łatwo ulec awarii, jeśli interfejs użytkownika docelowej strony internetowej zostanie zaktualizowany.7

AI agentowe pokonuje te ograniczenia. Dzięki wykorzystaniu zdolności rozumowania LLM, agenci AI mogą rozumieć kontekst, radzić sobie z niejednoznacznością i dostosowywać się do zmian w swoim środowisku. To pozwala im automatyzować znacznie szerszy zakres zadań, w tym złożone, end-to-end procesy, które obejmują dane niesktrukturyzowane i dynamiczne podejmowanie decyzji.17 Reprezentuje to przesunięcie od automatyzacji prostych zadań “robotycznych” do automatyzacji procesów “kognitywnych”.

Podstawowo, nowa fala automatyzacji jest najlepiej rozumiana jako forma augmentacji ludzkiej.17 Cel nie jest zastąpienie pracowników, ale wzmocnienie ich możliwości i produktywności. Delegując złożone, czasochłonne i powtarzalne zadania agentom AI, pracownicy są uwolnieni, aby skupić się na działaniach, które wymagają unikalnych umiejętności ludzkich: myślenia strategicznego, kreatywnego rozwiązywania problemów, złożonych negocjacji i budowania relacji interpersonalnych.17 Ta współpraca między ludźmi a agentami AI obiecuje rozszerzyć możliwości organizacji w radzeniu sobie z złożonymi wyzwaniami, stymulowaniu innowacji i dostarczaniu wyników wyższego jakości. Znaczenie tego trendu jest podkreślane przez prognozy rynkowe, gdzie Gartner przewiduje, że do 2028 roku jedna trzecia wszystkich oprogramowania enterprise będzie zawierać możliwości agentowego AI, a co najmniej 15% codziennych decyzji biznesowych będzie podejmowanych autonomicznie przez agenty AI.19

6.0 Studiów przypadku: Dekonstrukcja “Agentic Meeting Copilot” – SeaMeet firmy Seasalt.ai

Aby umocnić teoretyczną dyskusję na temat Agentowego AI w rzeczywistym przykładzie komercyjnym, sekcja ta przedstawia szczegółową analizę SeaMeet, produktu firmy Seasalt.ai. Analizując jego funkcje, marketing i strategiczne pozycjonowanie, można dekonstruować, w jaki sposób koncepcja “agency” (agencki) jest interpretowana i wdrażana na obecnym rynku, ujawniając zróżnicowaną rzeczywistość, położona między czystymi możliwościami generatywnymi a pełną autonomią.

6.1 Przegląd produktu i podstawowe możliwości generatywne

SeaMeet jest promowany jako asystent spotkań AI lub “copilot” (kolega pilot) zaprojektowany, aby zwiększyć produktywność indywidualnych użytkowników i zespołów.31 Jego podstawowe funkcje skupiają się na przetwarzaniu treści spotkań. System integruje się z popularnymi platformami konferencyjnymi wideo, takimi jak Google Meet i Microsoft Teams, a także może przetwarzać przesłane pliki audio z spotkań stacjonarnych.31

Podstawowe funkcje produktu to:

Transkrypcja w czasie rzeczywistym: SeaMeet zapewnia bardzo dokładną, transkrypcję rozmów z spotkań w czasie rzeczywistym, z identyfikacją mówców i znacznikami czasu.31
Inteligentne podsumowania: Po spotkaniu system automatycznie generuje inteligentne podsumowania, które przechwytują kluczowe tematy i dyskusje.31
Wykrywanie zadań do wykonania: AI analizuje transkrypcję, aby automatycznie identyfikować i wymieniać zadania do wykonania lub elementy “to-do” omówione podczas spotkania.31

Te podstawowe funkcje to jasne aplikacje Generatywnego AI. System wykorzystuje wyszukane modele mowy-na-tekst do tworzenia transkrypcji (generowanie tekstu z audio), a następnie używa LLM do syntezy tej transkrypcji w nową, skondensowaną formę (podsumowanie) oraz klasyfikowania niektórych stwierdzeń jako zadań do wykonania. Recenzje użytkowników stale podkreślają wartość tych możliwości generatywnych, wskazując, że eliminują one potrzebę ręcznego notowania i zapewniają łatwy sposób śledzenia odpowiedzialności, rozwiązując tym samym istotny problem dla wielu specjalistów.34

6.2 Analiza twierdzenia o “agenckim” charakterze: Proces roboczy oparty na e-mailu

SeaMeet wyróżnia się na rynku, brandingując się jako “Agentic Meeting Copilot” (Agencki kolega pilot spotkań).32 Podstawa tego twierdzenia wydaje się polegać na określonej, innowacyjnej funkcji: procesie roboczym opartym na e-mailu, zaprojektowanym do automatyzacji zadań po spotkaniu. Po zakończeniu spotkania SeaMeet wysyła wygenerowane podsumowanie użytkownikowi przez e-mail. Użytkownik może następnie odpowiedzieć bezpośrednio na ten e-mail z poleceniami w naturalnym języku, takimi jak “napisz kolejny e-mail do klienta”, “stwórz Statement of Work (SOW) na podstawie naszej dyskusji” lub “wygeneruj raport dla interesariuszy”.32 System następnie przetwarza to żądanie i zwraca profesjonalnie sformatowany dokument, gotowy do wysłania.

Krytyczna ocena tego procesu roboczego w odniesieniu do rygorystycznej definicji Agentowego AI, zdefiniowanej wcześniej w tym raporcie, ujawnia zróżnicowany obraz. Chociaż ta funkcja reprezentuje silną i wyrafinowaną formę automatyzacji procesów roboczych, nie demonstruje prawdziwej, zdeterminowanej celowo autonomii. Działania systemu są całkowicie reaktywne; czeka on na określone, zainicjowane przez człowieka polecenie przez e-mail, zanim działa. Jest to zadanie zależne – łączące początkowe podsumowanie z nowym promptem użytkownika w celu wygenerowania kolejnego dokumentu – ale nie jest proaktywne.

Prawdziwy system agentic, w przeciwieństwie, mógłby otrzymać cel na wysokim poziomie, taki jak „zarządzanie integracją nowego projektu klienta”. Na podstawie treści pierwszego spotkania mógłby on samodzielnie rozpoznać potrzebę SOW, sporządzić jego projekt bez jawnego polecenia, a może nawet przekazać go do wewnętrznego zatwierdzenia. Proces roboczy SeaMeet, chociaż bardzo wydajny, nadal opiera się na człowieku, który jest „w pętli”, inicjując każdą główną akcję po spotkaniu. Brak publicznie dostępnej dokumentacji opisującej funkcje autonomicznego delegowania lub wykonywania zadań dodatkowo potwierdza ocenę, że system działa jako zaawansowany, sterowany poleceniami asystent, a nie w pełni autonomiczny agent.33

6.3 Kontekst strategiczny: SeaMeet w szerszym ekosystemie Seasalt.ai

Aby w pełni zrozumieć pozycjonowanie SeaMeet, należy je rozpatrywać w szerszym ramach strategicznych jego firmy macierzystej, Seasalt.ai. Założona w 2020 roku, Seasalt.ai pozycjonuje się jako wszechstronna platforma call center i automatyzacji AI, która głównie docelowo ma małe i średnie przedsiębiorstwa (SMB).22 Szeroki asortyment produktów firmy jest zaprojektowany do automatyzacji szerokiego zakresu komunikacji biznesowej i przepływów operacyjnych. Obejmuje to voiceboty i chatboty zasilane AI do 24-godzinnego wsparcia klienta, automatyczne planowanie spotkań, kwalifikację i routingu leadów, oraz zarządzanie komunikacją wielokanałową (np. WhatsApp, SMS, głos) z centralnego skrzynki pocztowej.22

W ramach tego ekosystemu SeaMeet funkcjonuje jako kluczowy element skupiony na inteligencji spotkań wewnętrznych i skierowanych do klientów. Dopełnia on narzędzia do automatyzacji komunikacji zewnętrznej firmy, przechwytując i strukturyzując cenne dane generowane podczas spotkań. To jest zgodne z ogólną misją firmy, która polega na dostarczaniu dostępnych, kompleksowych rozwiązań automatyzacji AI dla rynku SMB, segmentu, który może nie mieć zasobów do budowania lub integrowania bardziej złożonych systemów enterprise.38

6.4 Pozycjonowanie rynkowe: Różnicator „proto-agentic”

Decyzja o marketingu SeaMeet jako „agentic” jest celowa i strategicznie mądra inicjatywa. Na zatłoczonym rynku narzędzi do transkrypcji i podsumowywania spotkań etykieta „agentic” służy jako silny różnicator. Sygnalizuje to potencjalnym klientom, że produkt oferuje możliwości poza standardowym Generative AI, wykorzystując rosnące entuzjazm branży wokół systemów autonomicznych.

Dokładniejszą klasyfikację dla tej kategorii narzędzi mogłaby być „proto-agentic” lub „agent-assisted”. Te systemy reprezentują pośredni krok na skali między czysto generatywnymi narzędziami a w pełni autonomicznymi agentami. Doskonale radzą sobie z automatyzacją złożonych, wieloetapowych zadań, ale nadal wymagają ludzkiego wyzwolenia, aby uruchomić przepływ pracy. To pozycjonowanie pozwala Seasalt.ai na stwierdzenie, że ma zaawansowaną pozycję technologiczną, bez konieczności opracowania systemu z pełnymi możliwościami proaktywnymi i poszukiwania celów.

Ten case study ujawnia szerszy trend w komercjalizacji AI. Gdy nowe, potężne koncepcje, takie jak „agency”, zyskują popularność, język marketingowy często poprzedza pełne dojrzewanie technologii. Firmy strategicznie adoptują tę terminologię, aby kształtować percepcję swoich produktów i przyciągnąć uwagę rynku. Dla liderów biznesowych i oceniających technologie to podkreśla kluczowe znaczenie rozwinięcia zróżnicowanego rozumienia tych koncepcji. Nie jest już wystarczające, aby akceptować oświadczenia marketingowe na słowo; zamiast tego wymaga się głębszej analizy prawdziwego modelu operacyjnego produktu — jego poziomu proaktywności, adaptowalności i orientacji na cele — aby podejmować świadome decyzje zakupowe i strategiczne.

7.0 Imperatywy strategiczne i perspektywy przyszłości

Ewolucja od Generative AI do Agentic AI nie jest jedynie stopniowym postępem technologicznym; reprezentuje ona fundamentalny shift w sposobie, w jaki firmy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do tworzenia wartości. Ten przejście wymaga proaktywnego i przemyślanego odpowiedzi strategicznej od liderów przedsiębiorstw. Poruszanie się po tej nowej granicy wymaga jasnego rozumienia natychmiastowych możliwości, planu strategicznego adopcji oraz czujnego podejścia do związanych z tym ryzyk i rozważań etycznych.

7.1 Rekomendacje dotyczące adopcji: Poruszanie się po nowej granicy AI

Dla organizacji, które chcą wykorzystać moc tego ewoluującego krajobrazu AI, zaleca się pragmatyczne, dwuetapowe podejście.

Po pierwsze, firmy powinny teraz przyjąć i rozszerzyć użycie Generative AI w celu natychmiastowych i widocznych zysków w zakresie produktywności. Technologia jest wystarczająco dojrzała i dostępna, aby być wdrażana w różnych funkcjach w celu automatyzacji tworzenia treści, przyspieszenia badania i syntezy danych oraz wspierania rozwoju oprogramowania.4 To nie tylko dostarcza krótkoterminowego ROI, ale także pomaga budować podstawową kulturę „gotową do AI” w organizacji, przyzwyczajając pracowników do współpracy człowiek-AI.

Po drugie, liderzy muszą zacząć strategicznie eksperymentować z Agentic AI. To powinno rozpocząć się od identyfikacji dobrze zdefiniowanych, wysokiego wpływu procesów biznesowych, które nadają się do automatyzacji przez autonomicznego lub półautonomicznego agenta. Wcześniejsze przypadki użycia w obszarach takich jak zarządzanie usługami IT, rozwiązywanie zgłoszeń obsługi klienta lub monitorowanie łańcucha dostaw mogą służyć jako cenne programy pilotowe do budowania wewnętrznej ekspertyzy i demonstrowania potencjału agentycznych przepływów pracy.17

Sukcesfulna implementacja dowolnego z paradygmatów, ale szczególnie Agentic AI, zależy od kilku kluczowych warunków wstępnych:

Gotowość danych: Agenty AI są tylko tak skuteczne, jak dane, do których mogą uzyskać dostęp i które mogą przetworzyć. Organizacje muszą inwestować w tworzenie czystej, dobrze zarządzanej i dostępnej infrastruktury danych przedsiębiorstwa. Ta „gotowa do AI” podstawa danych jest niezbędna, aby umożliwić agentom podejmowanie dokładnych, świadomych kontekstu decyzji.30
Bezpieczeństwo i governance: Siła Agentic AI jest bezpośrednio powiązana z jej głęboką integracją z systemami przedsiębiorstwa i dostępem do poufnych danych. To tworzy poważne ryzyka bezpieczeństwa i prywatności.20 Solidne protokoły bezpieczeństwa, kontrole dostępu i przejrzyste ślady audytowe nie są opcjonalne, ale fundamentalne wymagania. Model governance „człowiek w pętli” z jasnymi granicami i nadzorem jest niezbędny do zmniejszenia ryzyków i zapewnienia, że agenci działają niezawodnie i bezpiecznie.15
Zagadnienia etyczne: Agenty AI działają na podstawie algorytmów i danych; nie posiadają wrodzonego rozumienia ludzkich wartości, etyki lub moralności. To tworzy znaczne ryzyko nieoczekiwanych konsekwencji, szczególnie w obszarach o wysokim stawce, takich jak opieka zdrowotna, finanse lub służba więzienna.20 Organizacje muszą proaktywnie projektować i testować swoje systemy agentyczne pod kątem sprawiedliwości, uprzedzeń i zgodności z ludzkimi wartościami, aby zapewnić, że działają one nie tylko skutecznie, ale także odpowiedzialnie.

7.2 Trajektoria agencji AI: Droga do przodu

Rozwój Agentic AI jest nadal w wczesnym stadium, ale jego trajektoria wskazuje na przyszłość coraz bardziej wyrafinowanych i zintegrowanych systemów autonomicznych. Obecne skupienie na pojedynczych lub małych grupach agentów zajmujących się określonymi przepływami pracy prawdopodobnie wyewoluuje w duże, zdecentralizowane systemy wieloagentowe. W tej przyszłej wizji, heterogeniczne agenty z różnymi specjalizacjami — niektóre własnością przedsiębiorstwa, niektóre partnerów, niektóre indywidualnych osób — będą współpracować w wspólnym środowisku cyfrowym, aby rozwiązywać bardzo złożone, dynamiczne problemy.40

Ten postęp technologiczny będzie miało głęboki wpływ na naturę pracy i strukturę organizacji. Jak podkreślił Forum Ekonomiczne Świata, role, które kładą nacisk na złożone podejmowanie decyzji, rozwiązywanie problemów i strategiczną nadzór, stają się coraz bardziej kluczowe w globalnej gospodarce.41 Wzrost systemów agentycznych przyspieszy ten trend, automatyzując większość poznawczej „infrastruktury” nowoczesnego przedsiębiorstwa i podnosząc rolę człowieka do roli strategicznej, kreatywnej i governance.

Ostatecznie, przejście od systemów generatywnych do agentycznych oznacza kluczowy moment w ewolucji partnerstwa człowiek-komputer. Przenosi ono AI z narzędzia, które instruujemy, na współpracownika, którego upoważniamy. Dla przedsiębiorstw, które pomyślnie przeskoczą ten przejście, nagrodą będzie nowy poziom elastyczności operacyjnej, odporności i innowacji, przygotowując drogę do przyszłości zdefiniowanej przez bezproblemową integrację inteligencji ludzkiej i maszynowej.

Bibliografia

en.wikipedia.org, dostępano 6 września 2025 r., https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_artificial_intelligence
Co to jest Generative AI? - University Center for Teaching and Learning (Centrum Nauczania i Uczenia się Uniwersytetu), dostępano 6 września 2025 r., https://teaching.pitt.edu/resources/what-is-generative-ai/
Generative Artificial Intelligence | NNLM, dostępano 6 września 2025 r., https://www.nnlm.gov/guides/data-thesaurus/generative-artificial-intelligence
Co to jest Generative AI? - Gen AI Explained - AWS - Zaktualizowano 2025, dostępano 6 września 2025 r., https://aws.amazon.com/what-is/generative-ai/
Wyjaśnione: Generative AI | MIT News | Massachusetts Institute of Technology, dostępano 6 września 2025 r., https://news.mit.edu/2023/explained-generative-ai-1109
Agentic AI vs. generative AI: Główne różnice | Thomson Reuters, dostępano 6 września 2025 r., https://www.thomsonreuters.com/en/insights/articles/agentic-ai-vs-generative-ai-the-core-differences
Agentic AI vs. generative AI - Red Hat, dostępano 6 września 2025 r., https://www.redhat.com/en/topics/ai/agentic-ai-vs-generative-ai
Co to jest Generative AI? - IBM, dostępano 6 września 2025 r., https://www.ibm.com/think/topics/generative-ai
10 Najlepszych Narzędzi Generative AI na 2025: Dzisiejsze Potęgi Twórcze - eWeek, dostępano 6 września 2025 r., https://www.eweek.com/artificial-intelligence/generative-ai-apps-tools/
Co to jest Generative AI? Przykłady i Przypadki Użycia - Google Cloud, dostępano 6 września 2025 r., https://cloud.google.com/use-cases/generative-ai
www.google.com, dostępano 6 września 2025 r., https://www.google.com/search?q=generative+ai+applications
Agentic AI vs Generative AI - Który powinieneś używać? - Atera, dostępano 6 września 2025 r., https://www.atera.com/blog/agentic-ai-vs-generative-ai/
en.wikipedia.org, dostępano 6 września 2025 r., https://en.wikipedia.org/wiki/Agentic_AI
Co to jest agentic AI? Definicja i cechy różnicujące - Google Cloud, dostępano 6 września 2025 r., https://cloud.google.com/discover/what-is-agentic-ai
Co to jest Agentic AI? - Agentic AI Explained - AWS - Zaktualizowano 2025, dostępano 6 września 2025 r., https://aws.amazon.com/what-is/agentic-ai/
Co to jest Agentic AI? | IBM, dostępano 6 września 2025 r., https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai
Co to jest Agentic AI? | UiPath, dostępano 6 września 2025 r., https://www.uipath.com/ai/agentic-ai
Co to jest Agentic AI? | Salesforce US, dostępano 6 września 2025 r., https://www.salesforce.com/agentforce/what-is-agentic-ai/
Agentic AI vs Generative AI: Rozumienie Kluczowych Różnic - ThoughtSpot, dostępano 6 września 2025 r., https://www.thoughtspot.com/data-trends/artificial-intelligence/agentic-ai-vs-generative-ai
Czego musisz wiedzieć o agentach AI - CSAIL Alliances - MIT, dostępano 6 września 2025 r., https://cap.csail.mit.edu/agentic-ai-what-you-need-know-about-ai-agents
GenAI vs. Agentic AI: Czego muszą wiedzieć deweloperzy - Docker, dostępano 6 września 2025 r., https://www.docker.com/blog/genai-vs-agentic-ai/
Przestań męczyć się z aplikacjami. Zjednocź wszystkie połączenia z klientami, wiadomości tekstowe, WhatsApp i czaty w jednym prostym skrzynce odbiorczej. - Seasalt.ai, dostępano 6 września 2025 r., https://seasalt.ai/en/
Co to są agenci AI? Definicja, przykłady i typy | Google Cloud, dostępano 6 września 2025 r., https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-agents
10 Przykładów Użycia Agentic AI w Centrum Obsługi Klienta - CX Today, dostępano 6 września 2025 r., https://www.cxtoday.com/conversational-ai/10-agentic-ai-use-cases-for-contact-centers-ringcentral/
6 Przykładów i Przypadków Użycia Agentic AI Przekształcających Biznesy - Moveworks, dostępano 6 września 2025 r., https://www.moveworks.com/us/en/resources/blog/agentic-ai-examples-use-cases
Przykłady Użycia Agentów AI - IBM, dostępano 6 września 2025 r., https://www.ibm.com/think/topics/ai-agent-use-cases
21 Przykładów i Przypadków Użycia Agentic AI Kształtujących Przyszłość AI - Akka, dostępano 6 września 2025 r., https://akka.io/blog/agentic-ai-use-cases
14 Rzeczywistych Przykładów Użycia Agentic AI - Valtech, dostępano 6 września 2025 r., https://www.valtech.com/thread-magazine/14-real-world-agentic-ai-use-cases/
40+ Przykładów Użycia Agentic AI z Rzeczywistymi Przykładami - Research AIMultiple, dostępano 6 września 2025 r., https://research.aimultiple.com/agentic-ai/
Agentai AI w akcji: Jak przyjmujemy ten nowy ‘agentic’ moment w Microsoft, dostępano 6 września 2025 r., https://www.microsoft.com/insidetrack/blog/ai-powered-agents-in-action-how-were-embracing-this-new-agentic-moment-at-microsoft/
SeaMeet: Pobieraj notatki z spotkań ChatGPT w czasie rzeczywistym - Chrome Web Store, dostępano 6 września 2025 r., https://chromewebstore.google.com/detail/seameet-take-chatgpt-meet/gkkhkniggakfgioeeclbllpihmipkcmn
SeaMeet | Agentic Meeting Copilot dla Bardzo Produktywnych Osób i Zespołów o Wysokiej Wydajności, dostępano 6 września 2025 r., https://seameet.ai/
FAQ - Seasalt.ai, dostępano 6 września 2025 r., https://wiki.seasalt.ai/seameet/seameet-manual/00-seameet-faq/
Recenzje, Oceny i Cechy SeaMeet od Seasalt.ai 2025 | Gartner Peer Insights, dostępano 6 września 2025 r., https://www.gartner.com/reviews/market/office-productivity-solutions-others/vendor/seasalt-ai/product/seameet
Odkryj możliwości biznesowe w nagrach za pomocą SeaMeet, dostępano 6 września 2025 r., https://usecase.seasalt.ai/transcribe-audio-to-discover-insights/
Seasalt.ai | Centrum Obsługi Klienta Wszystkich Kanałów dla Małych i Średnich Przedsiębiorstw - Seasalt.ai, dostępano 6 września 2025 r., https://seasalt.ai/
Rozwiązania Automatyzacji AI - Seasalt.ai, dostępano 6 września 2025 r., https://seasalt.ai/en/solutions/ai-automation
Haptik lanceuje „AI for All”, aby dostarczyć agenty AI klasy enterprise dla SMB, dostępano 6 września 2025 r., https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/haptik-launches-ai-for-all-to-bring-enterprise-grade-ai-agents-to-smbs/articleshow/123671151.cms
DIGITIMES Biz Focus - Taiwan Tech Arena, dostępano 6 września 2025 r., https://www.digitimes.com/biz/index.asp?topic=617
Biznes spotyka Agentic AI: Zaufanie do autonomicznych i agentycznych rozwiązań - Capgemini, dostępano 6 września 2025 r., https://www.capgemini.com/insights/research-library/business-meet-agentic-ai/
IITM Pravartak i Emeritus lançują Program Podyplomowy w zakresie Agentic AI i Aplikacji, dostępano 6 września 2025 r., https://www.ptinews.com/story/business/iitm-pravartak-and-emeritus-launch-professional-certificate-programme-in-agentic-ai-and-applications/2878978
IITM Pravartak i Emeritus lançują Program Podyplomowy w zakresie Agentic AI i Aplikacji, dostępano 6 września 2025 r., https://www.aninews.in/news/business/iitm-pravartak-and-emeritus-launch-professional-certificate-programme-in-agentic-ai-and-applications20250902174614

Od Generacji do Agencji: Analiza następnej fali AI i jej manifestacji w automatyzacji przepływów pracy przedsiębiorstwa

Spis Treści