Nowa era automatyzacji jest TUTAJ.
I jest napędzana agentową sztuczną inteligencją.
Tradycyjne narzędzia automatyzacji działają według stałych reguł: zrób to, potem tamto, w kółko. Przydatne, ale ograniczone. Agentowa automatyzacja idzie o krok dalej. Dzięki zastosowaniu agentowej AI systemy mogą przewidywać, dostosowywać się i podejmować działania samodzielnie.
To jest moment, w którym automatyzacja przestaje być zbiorem odizolowanych narzędzi i staje się prawdziwym systemem operacyjnym pracy. Nie tylko wykonuje instrukcje – interpretuje je, podejmuje decyzje i realizuje złożone, wieloetapowe zadania przy minimalnej potrzebie udziału człowieka.
Ten poziom autonomii sprawia, że agentowa automatyzacja procesów szybko przesuwa się na szczyt listy priorytetów firm, które chcą się skalować, pozostać elastyczne i wyprzedzać konkurencję na zmieniających się rynkach.
Jak działa agentowa automatyzacja procesów?
Od percepcji do ciągłego doskonalenia i optymalizacji
W swojej istocie agentowa automatyzacja procesów łączy zaawansowane technologie, aby przejąć pracę, która kiedyś wymagała ludzkich rąk. Agent AI może teraz rozumować, rozwiązywać problemy, podejmować decyzje i wykonywać zadania przy minimalnej interwencji człowieka.
To nie oznacza, że ludzie znikają z procesu. Utrzymujemy człowieka w obiegu tam, gdzie ma to największe znaczenie – nadzór, osąd i kontrola. Prawdziwy przełom polega na zdolności tych systemów do zarządzania złożonymi zadaniami w sposób zbliżony do ludzkiej inteligencji.
To właśnie sprawia, że agenci AI i systemy agentowej AI stają się siłą definiującą współczesną automatyzację.
Otwórzmy więc maszynownię agentowej automatyzacji procesów:
Percepcja i dane wejściowe: Agentowa AI zaczyna od gromadzenia danych ze swojego otoczenia – poprzez API, bazy danych lub bezpośrednie interakcje z użytkownikami. Może pozyskiwać zarówno dane strukturyzowane z systemów przedsiębiorstwa, jak i niestrukturyzowane informacje, takie jak e-maile. Dzięki dużym modelom językowym (LLM) i przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) interpretuje te dane i łączy je w jeden spójny obraz. Efekt: system zawsze pracuje na aktualnych, całościowych informacjach, aby kierować analizą danych i podejmować działania.
Przetwarzanie danych i rozumowanie: gdy dane zostaną zebrane, do pracy wchodzą algorytmy uczenia maszynowego. Wydobywają znaczenie, rozpoznają wzorce, przewidują wyniki i określają, w jaki sposób zadania powinny być planowane i wykonywane. Generatywna AI dodaje tu kolejną warstwę, tworząc predykcyjne spostrzeżenia. Dzięki temu system może testować możliwe scenariusze, porównywać rezultaty i dostosowywać swoje plany przed podjęciem działania.
Ustalanie celów i podejmowanie decyzji: agent AI wyznacza cele – pochodzące z wcześniej zdefiniowanych założeń lub z danych przekazanych przez użytkownika. Na tej podstawie buduje strategię ich osiągnięcia, często wykorzystując drzewa decyzyjne, uczenie ze wzmocnieniem lub inne metody planowania. Agent AI łączy stałe reguły z adaptacyjnymi algorytmami, aby podejmować decyzje oparte na danych, biorąc pod uwagę kontekst, priorytetyzując zadania i wybierając kolejne kroki na podstawie informacji historycznych oraz danych w czasie rzeczywistym.
Wykonywanie zadań i orkiestracja: po podjęciu decyzji system przechodzi do działania. Agenci AI łączą się z aplikacjami i interfejsami API, aby zrealizować plan, zapewniając, że każdy krok w przepływie pracy jest wykonany we właściwej kolejności i w synchronizacji z pozostałymi.
Ciągłe uczenie się i optymalizacja: po wykonaniu pracy agent AI nie przechodzi po prostu dalej. Analizuje, co faktycznie się wydarzyło, uwzględnia informacje zwrotne i stara się następnym razem zrobić to trochę lepiej. Czasem wykorzystuje uczenie ze wzmocnieniem, czasem sztuczki samonadzorowane – w każdym przypadku jest to zasadniczo metoda prób i błędów na dużą skalę. Im częściej powtarza zadania, tym bardziej się wyostrza. I o to chodzi: z czasem może podejmować trudniejsze zadania, nie rozpadając się po drodze. Potrzeby biznesowe zmieniają się szybko, a takie systemy muszą za nimi nadążać. W przeciwnym razie – jaki to ma sens?
Adaptacja w czasie rzeczywistym: na każdym etapie agentowa automatyzacja procesów dostosowuje się w czasie rzeczywistym, utrzymując przepływy pracy responsywne na nagłe zmiany i nieoczekiwane zdarzenia.
Kluczowe korzyści agentowej automatyzacji dla nowoczesnych przedsiębiorstw
Firmy są uwięzione w codziennej burzy zmieniających się rynków, pilnych wymagań i procesów, które nigdy do końca nie nadążają. Zespoły pracują ciężej, ale luka tylko się powiększa. Tu właśnie wkracza agentowa automatyzacja. Nie tylko przyspiesza działanie (na początku) – usuwa przeszkody z drogi.
Operacje przebiegają szybciej, efektywność rośnie, produktywność się zwiększa, a nagle pojawia się przestrzeń na strategię zamiast panicznego gaszenia pożarów.
W świecie dynamicznych środowisk, który nigdy nie zwalnia, to właśnie ta przestrzeń jest miejscem, w którym zaczyna się prawdziwy wzrost.
| Zarządzaj dynamicznymi automatyzacjami i przepływami pracy | ChatGPT i podobne narzędzia generatywnej AI dobrze radzą sobie z ustalonymi formatami. Pytasz, one odpowiadają – i na tym się to w dużej mierze kończy. Agentowa AI to zupełnie inna bestia. Potrafi radzić sobie z niespodziankami, zmieniać tryb działania, gdy sytuacja się zmienia, a jednocześnie trzymać się wyznaczonych zasad. To ważne, ponieważ prawdziwe procesy biznesowe nie stoją w miejscu – zmieniają się, zatrzymują i potrafią zaskoczyć. Jeśli twoja automatyzacja nie potrafi się dostosować, tylko staje na przeszkodzie. Technologie automatyzacji nie czekają bezczynnie; potrafią podejmować decyzje na bieżąco w przypadku złożonej lub czasowo wrażliwej pracy, bez potrzeby ingerencji człowieka. |
| Zwiększ efektywność operacyjną i produktywność | Agentowa AI przesuwa automatyzację obciążenia roboczego na wyższy poziom, ucząc się i ulepszając w miarę działania. Oznacza to, że zespoły nie muszą poświęcać tyle czasu na zarządzanie procesem i mogą skierować swoją energię na ważniejsze priorytety. Efektem są płynniejsze przepływy pracy, mniej błędów i uwolnienie zasobów na strategiczne działania, które realnie posuwają biznes naprzód. W przypadku zadań powtarzalnych potrzeba interwencji człowieka spada do minimum. |
| Popraw elastyczność i zdolność adaptacji | Platforma agentowej automatyzacji daje organizacjom bardziej elastyczny sposób radzenia sobie ze zmieniającymi się potrzebami biznesowymi. Monitorując dane w czasie rzeczywistym i reagując na zmieniające się warunki, agenci AI mogą dostosować się do rosnącego popytu, nagłych zakłóceń lub nowych informacji od razu. Dzięki temu agentowa automatyzacja jest zarówno skalowalna, jak i adaptacyjna – praktycznym sposobem na utrzymanie operacji w gotowości na przyszłość. |
| Zmniejsz liczbę błędów i zwiększ dokładność | Agentowa AI pobiera dane z różnego rodzaju systemów, porównuje je ze sobą i szuka wszystkiego, co do siebie nie pasuje. Jeśli znajdzie błąd lub coś nietypowego, może albo naprawić to samodzielnie, albo przekazać do sprawdzenia przez człowieka. W ten sposób wiele pomyłek, które zwykle wkradają się do powtarzalnych lub skomplikowanych zadań, po prostu się nie wydarza. |
| Wzmocnij podejmowanie decyzji opartych na danych | Jedną z największych korzyści jest pomoc ludziom w podejmowaniu lepszych decyzji na każdym poziomie. Agenci AI mogą przetwarzać ogromne ilości chaotycznych, niestrukturyzowanych danych znacznie szybciej, niż mogłoby to zrobić jakiekolwiek zespoły. Dostrzegają wzorce i trendy, które ludzie prawdopodobnie by przeoczyli, co oznacza, że biznes może reagować od razu, dostosowywać sposób działania, a nawet zauważać nowe możliwości rozwoju. W praktyce sprawia to po prostu, że decyzje są bardziej oparte na danych. |
| Skaluj płynnie wraz z rozwojem biznesu | Agentowa AI rośnie razem z biznesem. Może obsługiwać nowe aplikacje, większe źródła danych i zmiany w infrastrukturze bez spowalniania działania. Oznacza to brak ciągłego martwienia się, że aktualizacje oprogramowania coś zepsują albo że drobne zadania wybiją automatyzację z rytmu. |
| Zapewnij lepsze doświadczenie użytkownika, jednocześnie dając pracownikom więcej swobody, by mogli skupić się na wartościowej pracy | Wiele narzędzi wyszukiwania dla przedsiębiorstw wykorzystuje dziś agentową AI, aby zapewnić zintegrowane wsparcie i spójność operacyjną. Dzięki przetwarzaniu języka naturalnego agenci AI potrafią zrozumieć, co użytkownik naprawdę ma na myśli, analizować dane, identyfikować wzorce, oferować właściwą pomoc, a nawet prowadzić spersonalizowane rozmowy. To poprawia doświadczenie klienta i zwiększa produktywność pracowników, zdejmując z nich powtarzalne zadania i pozostawiając więcej czasu na pracę kreatywną i strategiczną. |
Jak zautomatyzowane przepływy pracy mogą przynieść korzyści wielu branżom?
Zmiana zawsze przypomina stanie na krawędzi głębokiej wody – niepewne, pełne niepokoju, czasem nawet niewygodne.
Możemy nigdy nie być gotowi, by skoczyć. A co, jeśli poniesiemy porażkę?
Ale TO jest właśnie moment, w którym podejmujesz ryzyko. I możemy ci powiedzieć, że warto.
Agentowa automatyzacja została stworzona dokładnie do tego: większych zmian, poważniejszych przesunięć, nowych sposobów pracy. Prawdziwym ryzykiem nie jest skok – lecz stanie w miejscu w niebezpiecznym nurcie, który powoli odciąga cię od brzegu sukcesu.
Agentowa automatyzacja i technologie AI są niezwykle wszechstronne i mają zastosowanie w szerokim zakresie środowisk biznesowych i branż. W przeciwieństwie do tradycyjnej automatyzacji pomagają usprawniać przepływy pracy w IT, obsługiwać złożone procesy, automatyzować elementy obsługi klienta oraz tworzyć bardziej efektywne procesy rekrutacyjne.
W tym właśnie miejscu moc agentowej automatyzacji ujawnia swoją prawdziwą wartość – przekształcając procesy i operacje biznesowe w coś szybszego i inteligentniejszego.
Human Resources & Talent acquisition: filtrowanie CV, odpowiadanie na te same pytania kandydatów w kółko, a nawet zadania onboardingowe, takie jak przygotowanie umów czy konfiguracja świadczeń – agentowa automatyzacja potrafi obsłużyć to jak profesjonalista. Może także przygotowywać zasoby dla nowych pracowników, aktualizować rekordy i zbierać feedback. HR może w końcu poświęcać czas ludziom, a nie formularzom.
Administracja: świadczenia i zgodność z przepisami są pełne wprowadzania danych, ręcznych zgłoszeń i regulacji takich jak HIPAA czy RODO. AI ogranicza żmudną pracę, zmniejsza liczbę błędów i utrzymuje proces w granicach zasad, dzięki czemu ludzie nie muszą gonić za pomyłkami.
Self-service support desk & IT operations: wyobraź sobie helpdesk, który natychmiast rozwiązuje proste problemy. Reset hasła? Załatwione. Prośba o dostęp? Zrobione. Gdy pojawia się coś trudniejszego, kieruje zgłoszenie do właściwego zespołu. Monitoruje też systemy, uruchamia diagnostykę, a nawet samodzielnie wprowadza poprawki.
Operacje bezpieczeństwa IT: aby zapewnić ciągłe wsparcie w zakresie cyberbezpieczeństwa, automatyzuje kluczowe zadania, takie jak skanowanie podatności systemów i sieci, zarządzanie kopiami zapasowymi baz danych oraz wykonywanie procedur reagowania na incydenty, aby zapewnić długoterminowe bezpieczeństwo biznesu.
Operacje finansowe i księgowe: w operacjach finansowych rozwiązania automatyzacji obsługują złożone zadania, takie jak przetwarzanie faktur, wykrywanie nadużyć, raportowanie finansowe, monitorowanie zgodności oraz zarządzanie inwestycjami. Analizują dane transakcyjne, aby wykrywać nietypowe wzorce, oznaczać podejrzane transakcje i wspierać zarządzanie portfelem inwestycyjnym.
Służba zdrowia: do koordynowania administracyjnych przepływów pracy, takich jak gromadzenie danych pacjentów, sprawdzanie kwalifikacji ubezpieczeniowej, planowanie wizyt i procesy rozliczeniowe. Potrafi interpretować niestrukturyzowane notatki kliniczne przy użyciu NLP, wydobywać informacje medyczne, oznaczać nieprawidłowości dla personelu oraz pomagać w zapewnieniu zgodności i koordynacji opieki.
Optymalizacja łańcucha dostaw: do ciągłego monitorowania danych w czasie rzeczywistym dotyczących poziomów zapasów, logistyki wysyłek i wydajności dostawców. Proaktywnie identyfikują zakłócenia, autonomicznie przekierowują przesyłki i dostosowują strategie zakupowe, aby utrzymać ciągłość produkcji i zapewnić efektywność łańcucha dostaw.
Customer Experience (CX): aby poprawić doświadczenie klienta dzięki szybszym, dokładniejszym i bardziej spersonalizowanym interakcjom. Chatboty oparte na AI obsługują zapytania, przetwarzają zamówienia i rozwiązują problemy, oferując wsparcie 24/7.
Produkcja: agentowa automatyzacja zwiększa efektywność dzięki predykcyjnemu utrzymaniu ruchu, kontroli jakości i zarządzaniu łańcuchem dostaw.
Sektor publiczny: agencje rządowe wykorzystują agentową automatyzację do przetwarzania dokumentów, analizy danych i alokacji zasobów, poprawiając usługi dla obywateli i umożliwiając podejmowanie decyzji opartych na danych.
Kluczowe wymagania dotyczące infrastruktury i technologii dla platform agentowej automatyzacji
Zestawy sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) (modele AI)
Agentowa AI to połączenie różnych technik AI i ML, w tym zaawansowanych podejść, takich jak uczenie ze wzmocnieniem, uczenie głębokie oraz modele uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, umożliwiające autonomiczne podejmowanie decyzji.
Wykorzystuje również NLP i komputerowe rozpoznawanie obrazów do rozumienia dokumentów i danych multimodalnych, a modele uczenia maszynowego do analizowania danych historycznych w celu podejmowania działań proaktywnych. Te modele AI stanowią centrum agentowej automatyzacji.
Agenci AI
Agenci AI stanowią podstawowy komponent agentowej automatyzacji procesów. Potrafią wykonywać złożone zadania bez ciągłego nadzoru człowieka, współdziałać z aplikacjami biznesowymi, zarządzać interfejsami API oraz orkiestracją przepływów pracy między systemami i zespołami.
Agenci AI nie czekają już na instrukcje krok po kroku. Potrafią obserwować swoje otoczenie, analizować je i decydować o najlepszym kierunku działania. Zamiast tego, by człowiek określał każdy ruch, agenci oceniają dane, dostrzegają wzorce, zadają nowe pytania i wyciągają własne wnioski. Nie tylko podążają za procesami – oni je budują, wykonują pracę i wybierają najinteligentniejszą drogę do realizacji celów, które im wyznaczysz.
Mogą działać jako współpracownicy, wykonując powtarzalne zadania, aby uwolnić pracowników do bardziej kreatywnej i strategicznej pracy. Agenci AI mogą również współpracować w ramach wieloagentowej orkiestracji AI, w której każdy agent specjalizuje się w określonym typie zadania. Mogą działać ponad silosami, integrując się z aplikacjami, interfejsami API i systemami zewnętrznymi, aby realizować przepływy pracy w sposób płynny.
Agentowa AI (agentowa automatyzacja procesów)
To reprezentuje najnowszą ewolucję, polegającą na zastosowaniu agentowej AI do automatyzacji. Umożliwia agentowej AI pracę w sposób inteligentniejszy, podejmowanie działań autonomicznie oraz dynamiczne dostosowywanie się na podstawie danych w czasie rzeczywistym. Kluczowe wyróżniki agentowej automatyzacji obejmują autonomię, zachowanie zorientowane na cele, rozumowanie i rozwiązywanie problemów, adaptacyjne uczenie się, zdolność podejmowania decyzji oraz zachowania proaktywne.
Agentowa AI łączy moc zarówno RPA, jak i IA, zapewniając bezproblemową automatyzację, jednocześnie inteligentnie orkiestrując skomplikowane przepływy pracy dla lepszych rezultatów. Agentowa automatyzacja błyszczy tam, gdzie zaczyna się bałagan – przy złożonych, wieloetapowych zadaniach i niestrukturyzowanych danych – ale nie pojawia się po to, by zepchnąć RPA lub automatyzację opartą na AI ze sceny. Zamiast tego stawia je w centrum uwagi. Integrując się z istniejącymi technologiami, tworzy zintegrowany ekosystem inteligentnej automatyzacji – silniejszy, mądrzejszy i zbudowany tak, aby obsłużyć pełne spektrum pracy.
W porównaniu z tradycyjną zrobotyzowaną automatyzacją procesów agentowa automatyzacja procesów znacząco zmniejsza potrzebę ręcznej interwencji, jednocześnie zwiększając reakcję na dynamiczne warunki. Skutecznie uwalnia automatyzację procesów od sztywnych reguł i przepływów pracy, działając samodzielnie w kierunku osiągnięcia celu.
Generatywna AI (GenAI)
Kluczowa technologia w ramach agentowej automatyzacji, umożliwiająca zaawansowane możliwości wykraczające poza tradycyjne systemy oparte na regułach.
Podczas gdy niektóre narzędzia GenAI, takie jak ChatGPT, działają w ustalonych formatach, ich integracja z systemami agentowej AI znacząco zwiększa możliwości przetwarzania danych, tworząc predykcyjne spostrzeżenia, które pozwalają systemowi automatyzacji oceniać różne scenariusze i dynamicznie dostosowywać swoje plany.
GenAI jest kluczowa w podnoszeniu możliwości systemów agentowych, aby rozumiały, interpretowały i generowały język zbliżony do ludzkiego, a także przetwarzały złożone, niestrukturyzowane dane wejściowe, takie jak e-maile i dokumenty, zbliżając ich funkcjonalność do inteligencji człowieka.
Orkiestracja procesów
Elastyczne i wydajne możliwości orkiestracji procesów są niezbędne, aby pomóc agentom AI koordynować zadania, zarządzać złożonymi przepływami pracy i optymalizować operacje biznesowe w celu osiągnięcia zdefiniowanych celów. Obejmuje to obsługę dynamicznego wykonywania przepływów pracy oraz współpracy wielu agentów w różnych systemach, aplikacjach i technologiach.
Identyfikacja wyzwalaczy (ciągłe monitorowanie procesów i zdarzeń)
Systemy agentowe nigdy nie mrugają. Niezmiennie obserwują procesy, dane wejściowe, działania i zdarzenia – zarówno wewnątrz, jak i na zewnątrz firmy – z nieustanną precyzją. A gdy pojawi się wyzwalacz, nie czekają na instrukcje. Działają, wprawiając agentów AI w ruch dokładnie w odpowiednim momencie.
Robotic Process Automation (RPA)
RPA jest kluczową funkcjonalnością do wykonywania agentowej automatyzacji, realizując większość zadań w całym przepływie agentowym end-to-end oraz gromadząc dane z różnych systemów na potrzeby modeli AI. Dzięki temu agentowa automatyzacja może wykorzystywać istniejące narzędzia i możliwości automatyzacji.
Systemy uczące się i pętle uczenia
Systemy agentowe muszą być w stanie autonomicznie uczyć się na podstawie wcześniejszych doświadczeń i dostosowywać swoje działania, aby poprawiać wydajność, monitorować błędy i wykorzystywać informacje zwrotne do optymalizacji. To ciągłe uczenie się jest kluczem do obsługi złożonych przepływów pracy, które mogą stawać się jeszcze bardziej skomplikowane.
Osadzanie kontekstu
Agenci AI muszą rozumieć środowisko, w którym działają, w tym zasady biznesowe, polityki, wcześniejsze decyzje oraz szczegółowe informacje o klientach lub produktach, co wymaga zautomatyzowanych procesów umożliwiających agentom AI dostęp do tych danych kontekstowych i zdefiniowanych reguł.
Wspomagane tworzenie promptów (duże modele językowe LLM)
Jest to kluczowe dla zwiększenia skuteczności agentowej AI, która opiera się na dużych modelach językowych (LLM) w zakresie rozumienia języka naturalnego i podejmowania decyzji, umożliwiając ludziom tworzenie i optymalizację promptów dla większej precyzji i kontekstowości.
Zasada human-in-the-loop
Agenci AI muszą być w stanie naturalnie współpracować z ludźmi poprzez intuicyjne interfejsy, takie jak chatboty. Systemy agentowe powinny upraszczać i automatyzować przepływy pracy, pamiętając o istotnej roli interwencji człowieka, aby umożliwić ludziom szybkie identyfikowanie i reagowanie na wyjątki oraz problemy z wydajnością. Udział człowieka jest potrzebny, aby zapewnić kontrolę i weryfikację.
Bezpieczeństwo, zgodność i nadzór
Systemy AI często pracują z wrażliwymi danymi, co oznacza, że bezpieczeństwo nie może dostać drugiej szansy. Potrzebują zabezpieczeń opartych na AI, które samodzielnie wykrywają i neutralizują ryzyka. Jednocześnie każdy zautomatyzowany proces i każda decyzja oparta na AI muszą być sprawiedliwe, bezstronne i zgodne z regulacjami oraz zdefiniowanymi zasadami. Właśnie tutaj wkraczają autonomiczne audyty, stałe monitorowanie i nadzór ludzki – chroniąc nie tylko system, lecz także integralność całej operacji.
Jakie są wyzwania we wdrażaniu agentowej automatyzacji?
Agentowa automatyzacja otwiera drzwi do ogromnego potencjału – ale droga nie jest wolna od przeszkód. Wdrożenie wiąże się z wyzwaniami, które wymagają koncentracji, dyscypliny i odpowiedniej strategii, aby je pokonać.
W Office Samurai świetnie radzimy sobie z gromadzeniem osiągnięć za pokonywanie wyzwań.
Porozmawiajmy o tym, jak moglibyśmy sprawić, by to zadziałało dla ciebie.
Zapewnienie niezawodnego podejmowania decyzji
Autonomia agentowej automatyzacji wymaga rygorystycznych testów i walidacji w różnych scenariuszach, aby wykryć i wyeliminować potencjalne uprzedzenia lub błędy. Kompleksowy proces walidacji, połączony z nadzorem pracowników, jest kluczowy, aby zapewnić niezawodne decyzje.
Problemy związane z prywatnością i bezpieczeństwem danych
Agentowa automatyzacja działa na danych – a często są to dane wysoce wrażliwe. Ochrona prywatności i zapewnienie bezpieczeństwa nie są tutaj opcjonalne – to fundament. Wdrożenie solidnych środków bezpieczeństwa, w tym szyfrowania, kontroli dostępu i regularnych audytów, jest kluczowe, aby chronić dane i zachować zgodność z wymaganiami regulacyjnymi.
Poruszanie się wśród złożoności wdrożenia
Integracja modeli AI i uczenia maszynowego może stwarzać wyzwania podczas konfiguracji. Współpraca z doświadczonymi partnerami może znacząco usprawnić ten proces, pomagając poruszać się wśród złożoności, aby zapewnić płynną implementację. Obejmuje to integrację z wieloma systemami oraz istniejącymi systemami korporacyjnymi.
Priorytetyzowanie etycznych praktyk AI
Wdrażanie automatyzacji opartej na AI zawsze rodzi kwestie etyczne. Zapewnienie przejrzystości procesów decyzyjnych AI, przeciwdziałanie potencjalnym uprzedzeniom modeli oraz utrzymanie odpowiedzialności są kluczowe dla odpowiedzialnej implementacji AI, budując zaufanie interesariuszy. Jest to kluczowe przy pozwalaniu agentom AI na automatyzację procesów.
Jak agentowa automatyzacja procesów różni się od innych typów automatyzacji?
Aby wybrać najodpowiedniejszą strategię dla swoich potrzeb, musisz zrozumieć różnice między Robotic Process Automation (RPA), Intelligent Automation (IA) oraz Agentic Automation.
Robotic Process Automation (RPA)
RPA jest siłą napędową automatyzacji. Podąża za predefiniowanymi regułami, aby obsługiwać powtarzalne zadania, takie jak wprowadzanie danych czy przetwarzanie faktur – szybko, precyzyjnie i niezawodnie, gdy praca jest przewidywalna. Jednak jego siła jest jednocześnie jego ograniczeniem. RPA nie posiada własnej inteligencji. Działa liniowo, ma trudności ze zmianami i psuje się, gdy procesy ulegają przesunięciom. Dlatego najlepiej sprawdza się w prostych, ustrukturyzowanych, opartych na regułach zadaniach, a nie w złożonych przepływach pracy.
Intelligent Automation (IA)
Budując na bazie RPA, IA wykorzystuje AI i ML, umożliwiając bardziej zaawansowane podejmowanie decyzji. Chociaż te narzędzia automatyzacji mogą działać samodzielnie, często opierają się na predefiniowanych zadaniach i procesach opartych na regułach, z ograniczoną zdolnością do działania w czasie rzeczywistym bez interwencji człowieka lub dostosowania się do scenariuszy podatnych na zmiany. Mogą wymagać ręcznej rekonfiguracji w nowych sytuacjach.
Oto porównanie ich atrybutów:
| Agentic Process Automation | Samodzielne RPA | Intelligent Automation (nieagentowa AI + automatyzacja) | |
| Zdolność adaptacji | Wysoka Wykorzystuje modele AI i uczenie maszynowe do uczenia się na podstawie danych, rozpoznawania wzorców i dostosowywania działań w czasie rzeczywistym, ograniczając udział człowieka oraz zapewniając ciągłość przepływów pracy i optymalizację procesów. | Niska Działa w ustalonych ramach, wykonując zadania dokładnie tak, jak zostały zaprogramowane, bez zdolności do dostosowywania się do nieprzewidzianych zmian ani podejmowania decyzji kontekstowych. Często wymaga znacznej interwencji człowieka, gdy procesy się różnią. | Średnia Wykorzystuje uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego do wykonywania zadań, ale wymaga ręcznej rekonfiguracji, aby obsłużyć nowe scenariusze. |
| Złożoność zadań | Wysoka Wykorzystuje modele AI do dzielenia projektów na mniejsze zadania i orkiestruje wykonanie każdej części, wykorzystując LLM-y i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do interpretowania i reagowania na złożone dane wejściowe. | Niska Jest ograniczone do prostych, powtarzalnych zadań. | Średnia Świetnie radzi sobie z wykonywaniem złożonych przepływów pracy obejmujących dobrze zdefiniowane i oparte na regułach zadania, ale ma ograniczoną zdolność podejmowania decyzji lub radzenia sobie ze zmianami w procesach czy środowiskach operacyjnych. |
| Inteligencja | Wysoka Agentowa AI reprezentuje zaawansowaną sztuczną inteligencję, która zapewnia wysoką autonomię i zdolność adaptacji automatyzacji procesów. | Niska Samodzielne RPA nie wykorzystuje modeli AI, dlatego inteligencja nie jest atrybutem jego możliwości automatyzacji. | Średnia IA łączy technologie AI z narzędziami automatyzacji w całym cyklu życia automatyzacji, a wprowadzenie gen AI umożliwia pewną adaptację i responsywność w ramach zdefiniowanych przepływów procesów. |
| Skalowalność | Wysoka Wykorzystuje frameworki IA, które rozciągają się na zróżnicowane i złożone przepływy pracy. | Średnia Tradycyjne rozwiązania RPA zwiększają skalowalność procesów, ale mogą być trudne do skalowania w różnych środowiskach operacyjnych ze względu na zależność od określonych reguł i ręcznych konfiguracji. | Wysoka Wspiera skalowalność dzięki AI i uczeniu maszynowemu, aby dostosowywać i optymalizować procesy. |
Człowiek NIE wypada z obiegu
Jeśli martwisz się, że Agentowa Automatyzacja ma odebrać ci pracę, to źle to rozumiesz. Te systemy nie są tworzone, by zastąpić ludzi – są tworzone, by z nimi współpracować.
Osąd, kreatywność i odpowiedzialność wciąż należą do ludzi. To tak, jakby maszyny przejmowały ciężką pracę, a ludzie je asekurowali.
Interakcja człowiek–maszyna oraz zasada human-in-the-loop pozostają kluczowymi filarami Agentowej Automatyzacji Procesów. Nie są opcjonalnymi dodatkami – stanowią infrastrukturę, która utrzymuje zaufanie, kontrolę i odpowiedzialność.
Gdy agenci nie są pewni, jak poradzić sobie z daną sytuacją, mogą wykorzystać metodyki human-in-the-loop, aby uzyskać walidację od człowieka. Solidny proces walidacji, w połączeniu z nadzorem human-in-the-loop, jest kluczowy, aby zagwarantować wiarygodne decyzje w automatyzacji agentowej. Jest to niezbędne do osiągania decyzji opartych na danych. Rozwiązania do tworzenia agentów typu low-code powinny umożliwiać użytkownikom bezproblemowe łączenie się z danymi przedsiębiorstwa, dopracowywanie promptów oraz integrowanie systemów human-in-the-loop bez potrzeby posiadania zaawansowanej wiedzy z zakresu AI.
Na przykład w opiece zdrowotnej automatyzacja agentowa może wspierać szpitale i kliniki w zarządzaniu danymi pacjentów oraz rutynową diagnostyką, dostarczając personelowi medycznemu aktualnych informacji oraz umożliwiając im koncentrację na świadczeniu spersonalizowanej opieki i obsłudze przypadków wyjątkowych. W scenariuszach, w których pojawia się coś nieoczekiwanego, wdrożenie agentów AI może automatycznie dostosować procesy, przekierować zadania, a nawet poprosić o pomoc człowieka, jeśli zajdzie taka potrzeba.
Przyszłość Agentowej Automatyzacji Procesów
Agentowa Automatyzacja Procesów nie stoi w miejscu. Szybko się rozwija – napędzana przełomami w AI i rosnącym zapotrzebowaniem na inteligentną automatyzację w różnych branżach.
Analitycy prognozują szybki wzrost agentowej AI w oprogramowaniu przedsiębiorstw, osiągając jedną trzecią wszystkich aplikacji w ciągu najbliższych trzech lat, które będą autonomicznie podejmować decyzje dla 15% codziennych decyzji związanych z pracą.
Rosnące możliwości agentów AI wykorzystujących LLM-y i gen AI na nowo definiują sposób, w jaki można automatyzować złożone procesy biznesowe. Stanowi to znaczący krok w kierunku w pełni zautomatyzowanych procesów oraz wzmacniania ludzkiej inteligencji w celu automatyzacji zadań i kosztownych procesów.
Agentowa Automatyzacja Procesów wyznacza prawdziwą drogę do mistrzostwa operacyjnego. Nie jest tylko kolejnym małym krokiem – to strategiczny skok w tym, jak wykonywana jest praca. U jej podstaw stoją agenci AI: potężne jednostki napędzane inteligencją LLM-ów i twórczą siłą Generative AI, stworzone, by wyjść poza rutynową automatyzację i wejść w nową erę możliwości.
Co istotne, Agentowa Automatyzacja nie zastępuje, lecz uzupełnia i wzmacnia istniejące narzędzia, takie jak RPA i IA, integrując je w ekosystemie, w którym każda technologia pełni swoją optymalną funkcję. Ta synergia pozwala firmom mierzyć się z procesami, które wcześniej były niemożliwe do zautomatyzowania, przekształcając operacje biznesowe dzięki inteligencji zbliżonej do ludzkiej i minimalnej interwencji człowieka.
Zmobilizuj swoje siły i przyjmij Agentową Automatyzację Procesów
Przez lata organizacje obserwowały, jak automatyzacja rozwija się w fragmentach: tu bot, tam workflow. Ale zasady gry się zmieniły. Systemy agentowe łączą to wszystko – są adaptacyjne, autonomiczne i zdolne do obsługi złożoności na skalę, której sami ludzie nie są w stanie utrzymać.
Tu nie chodzi o dodanie kolejnego narzędzia do twojego stosu.
Chodzi o redefinicję rdzenia twoich przepływów pracy. Chodzi o przekształcenie operacji w inteligentny ekosystem – taki, który się uczy, dostosowuje i dostarcza. Nagroda jest jasna: efektywność bez kompromisów, produktywność bez wypalenia oraz przyszłość, w której twoja organizacja przewodzi dzięki autonomicznej sile, zamiast pozostawać w tyle przez ręczne ograniczenia.
Ścieżka jest jasna, a kolejny ruch należy do ciebie. Gotowy?
