W zmieniaj\u0105cym si\u0119 \u015bwiecie dzia\u0142alno\u015bci przedsi\u0119biorstw model oprogramowania jako us\u0142ugi (SaaS) zrewolucjonizowa\u0142 spos\u00f3b, w jaki firmy uzyskuj\u0105 dost\u0119p do narz\u0119dzi, oferuj\u0105c subskrypcje. Otworzy\u0142o to drog\u0119 do bardziej konkretnych rozwi\u0105za\u0144 w postaci pionowego SaaS. Nast\u0119pnie pojawi\u0142a si\u0119 sztuczna inteligencja (AI) i automatyzacja proces\u00f3w robotycznych (RPA), kt\u00f3re umo\u017cliwi\u0142y replikowanie ludzkich dzia\u0142a\u0144 za pomoc\u0105 wirtualnych bot\u00f3w i eliminowanie powtarzalnych zada\u0144. Obecnie najnowszym graczem na scenie jest agentyczna sztuczna inteligencja \u2014 technologia, kt\u00f3ra przenosi automatyzacj\u0119 o kilka krok\u00f3w dalej.<\/p>\n
Sztuczna inteligencja agentyczna wykracza poza proste na\u015bladowanie ludzkich zachowa\u0144. Te autonomiczne agenty AI otwieraj\u0105 nowe mo\u017cliwo\u015bci, analizuj\u0105c dane, podejmuj\u0105c decyzje, wykonuj\u0105c zadania i koordynuj\u0105c przep\u0142yw pracy \u2013 wszystko to w czasie rzeczywistym i bez konieczno\u015bci interwencji cz\u0142owieka. Potencja\u0142 i implikacje s\u0105 ogromne.<\/p>\n
Wyobra\u017a sobie na przyk\u0142ad, \u017ce w Twojej firmie dzia\u0142aj\u0105 r\u00f3\u017cne agenty AI, kt\u00f3re niezale\u017cnie od siebie zajmuj\u0105 si\u0119 odr\u0119bnymi operacjami. Jeden agent mo\u017ce generowa\u0107 now\u0105 sprzeda\u017c, podczas gdy inny zajmuje si\u0119 obs\u0142ug\u0105 klienta. Trzeci mo\u017ce pracowa\u0107 nad dostosowaniami w czasie rzeczywistym w \u0142a\u0144cuchu dostaw. W przeciwie\u0144stwie do generatywnych modeli AI, takich jak ChatGPT, kt\u00f3re zajmuj\u0105 si\u0119 g\u0142\u00f3wnie tworzeniem tre\u015bci, agenci AI mog\u0105 samodzielnie przeszukiwa\u0107 bazy danych, ustala\u0107 przep\u0142ywy pracy i wykonywa\u0107 skomplikowane zadania \u2014 s\u0105 oni wyj\u0105tkowo dobrze przygotowani do transformacji operacji biznesowych.<\/p>\n
Wdra\u017canie sztucznej inteligencji agentowej w oprogramowaniu dla przedsi\u0119biorstw szybko si\u0119 rozwija. A Gartner<\/a> Raport przewiduje, \u017ce tylko 1% oprogramowania dla przedsi\u0119biorstw b\u0119dzie zawiera\u0142o funkcje sztucznej inteligencji w 2024 r., ale oczekuje si\u0119, \u017ce liczba ta wzro\u015bnie do 33% do 2028 r. Warto zauwa\u017cy\u0107, \u017ce ostatnio ankieta przeprowadzona przez Cloudera<\/a> 83% \u015bwiatowych lider\u00f3w bran\u017cy IT uwa\u017ca, \u017ce agenci AI maj\u0105 kluczowe znaczenie dla utrzymania konkurencyjno\u015bci, a oko\u0142o 60% obawia si\u0119, \u017ce nie nad\u0105\u017c\u0105 za konkurencj\u0105, je\u015bli nie wdro\u017c\u0105 tej technologii szybko.<\/p>\n Na rynku pracy, gdzie liczba wolnych miejsc pracy przewy\u017csza liczb\u0119 dost\u0119pnych pracownik\u00f3w, firmy poszukuj\u0105 rozwi\u0105za\u0144, kt\u00f3re poprawi\u0105 wydajno\u015b\u0107 bez nadmiernego obci\u0105\u017cania personelu. Dyrektor generalny Salesforce, Marc Benioff, postrzega sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 jako przysz\u0142o\u015b\u0107, opisuj\u0105c j\u0105 jako \u201cnowy model pracy, nowy model wydajno\u015bci i nowy model ekonomiczny\u201d. Wyobra\u017a sobie wydajno\u015b\u0107 i potencjalny wp\u0142yw na zyski dzi\u0119ki agentowi AI, kt\u00f3ry samodzielnie aktualizuje dane klient\u00f3w, identyfikuje nowych potencjalnych klient\u00f3w, a nawet finalizuje drobne transakcje w ramach zespo\u0142u.<\/p>\n Chocia\u017c ta nowa technologia jest niezwykle ekscytuj\u0105ca, wdro\u017cenie sztucznej inteligencji agentowej wi\u0105\u017ce si\u0119 z pewnymi wyzwaniami. Jednym z nich jest znalezienie odpowiedniego modelu cenowego. Tradycyjne modele oparte na liczbie stanowisk lub subskrypcji mog\u0105 nie mie\u0107 tutaj zastosowania. Zamiast tego ceny mog\u0105 by\u0107 ustalane na podstawie modelu opartego na zadaniach lub warto\u015bci, w kt\u00f3rym agenci s\u0105 zatrudniani w celu osi\u0105gni\u0119cia okre\u015blonych wynik\u00f3w.<\/p>\n Wdro\u017cenie sztucznej inteligencji o charakterze agencjalnym oznacza przekazanie procesu podejmowania decyzji podmiotom cyfrowym, co nieuchronnie wi\u0105\u017ce si\u0119 z kwestiami odpowiedzialno\u015bci, zgodno\u015bci z przepisami i ryzyka. Przedsi\u0119biorstwa musz\u0105 ustanowi\u0107 jasne struktury zarz\u0105dzania, ale zanim to nast\u0105pi, musz\u0105 wprowadzi\u0107 \u015brodki pozwalaj\u0105ce reagowa\u0107 na sytuacje, w kt\u00f3rych agent AI pope\u0142nia b\u0142\u0105d lub \u0142amie zasady, czy to poprzez wy\u0142\u0105czenie, czy przeprogramowanie nieuczciwych agent\u00f3w.<\/p>\n Agentowa sztuczna inteligencja nie ma na celu zast\u0105pienia modelu SaaS, ale jego ulepszenie. Coraz bardziej oczywiste staje si\u0119 r\u00f3wnie\u017c, \u017ce przysz\u0142o\u015b\u0107 technologii le\u017cy we wsp\u00f3\u0142pracy mi\u0119dzy agentami AI a pracownikami ludzkimi. Aby w pe\u0142ni skorzysta\u0107 z tych mo\u017cliwo\u015bci, przedsi\u0119biorstwa musz\u0105 przemy\u015ble\u0107 spos\u00f3b oceny, wdra\u017cania i interakcji z oprogramowaniem biznesowym.<\/p>\n Agenci AI to co\u015b wi\u0119cej ni\u017c tylko kolejne narz\u0119dzie \u2014 to cyfrowa si\u0142a robocza. Im szybciej firmy zrozumiej\u0105 ich potencja\u0142 i podejm\u0105 odpowiednie dzia\u0142ania, tym lepsz\u0105 pozycj\u0119 zajm\u0105 w przysz\u0142o\u015bci. Agentowa sztuczna inteligencja nie jest koncepcj\u0105 przysz\u0142o\u015bci, ale ju\u017c dzi\u015b zmienia krajobraz biznesowy.<\/p>\nWyzwania: ustalanie cen i zarz\u0105dzanie ryzykiem<\/h3>\n
Sztuczna inteligencja agentyczna i przysz\u0142o\u015b\u0107 SaaS<\/h3>\n