Zastanawiasz się, co takiego dzieje się w świecie technologii, że nagle wszyscy mówią o „agentach AI”? No właśnie. To nie jest kolejny buzzword wymyślony przez dział marketingu. To coś, co już działa, zmienia biznes i – przyznam szczerze – trochę niepokoi.
Zresztą, zacznijmy od początku. A właściwie od środka, bo chcę ci najpierw pokazać, dlaczego to w ogóle ma znaczenie.
Czym właściwie jest ta cała Agentic AI?
Tradycyjna sztuczna inteligencja czeka na twoje polecenie. Wpisujesz „napisz mi email”, dostajesz email. „Wygeneruj kod”, dostajesz kod. Proste. Wszystko pod kontrolą – ty pytasz, ona odpowiada, koniec historii.
Agentowa AI (bo tak można to przetłumaczyć, choć brzmi to trochę kanciastie) nie czeka na twoje polecenia. Dajesz jej cel: „Znajdź błąd w systemie i go napraw”. I ona to robi. Sama. Analizuje logi, przeszukuje dokumentację, sprawdza zależności, identyfikuje problem, wdraża poprawkę. Potem wraca z raportem: „Done”.
I właśnie to jest ta różnica, która…no dobra, to jest ta różnica, która zmienia wszystko.
Według Gartnera, do 2030 roku 80% organizacji przekształci duże zespoły programistyczne w mniejsze, wspomagane przez AI. To brzmi jak jakaś abstrakcja, ale zastanów się przez moment: małe zespoły robią więcej niż wielkie działy IT sprzed kilku lat. Ktoś (a raczej coś) będzie decydował, kodował, testował i wdrażał – podczas gdy ty będziesz zajęty czymś innym.
Brzmi niesamowicie? Niepokojąco? Może trochę jedno i drugie.
Generatywna AI kontra Agentic AI – gdzie jest haczyk?
Właściwie nie ma haczyka. To po prostu ewolucja. ChatGPT (który właśnie przeszedł transformację z GPT-5 na GPT-5.1 w grudniu tego roku), Midjourney, wszystkie te narzędzia, które znasz – one generują. Tworzą treści na podstawie tego, czego się nauczyły. Ale nie działają. Nie robią nic poza tym, że produkują odpowiedź na twoje zapytanie.
Agentowa AI? Ona działa. Wykonuje zadania. Sama zarządza swoim workflow, podejmuje decyzje krok po kroku, korzysta z narzędzi i interfejsów API, uczy się po drodze. To jak różnica między asystentem, który podpowiada ci, co napisać w mejlu, a asystentem, który wysyła ten mejl sam, dopilnowuje odpowiedzi i jeszcze cię informuje, gdy coś wymaga twojej uwagi.
I nie, nie mówię tu o science fiction. Waymo w San Francisco obsługuje w pełni autonomiczne taksówki – rynek tego typu rozwiązań ma osiągnąć 62 miliardy dolarów do końca tego roku. NVIDIA używa autonomicznych systemów do analizy treści wideo. Microsoft rozwija koncepcję „pracownika-agentów”, automatyzujących cały proces od początku do końca – bez ludzkiej interwencji (poza nadzorowaniem, oczywiście…na razie).
Według raportu Info-Tech Research Group z listopada 2025, aż 64% organizacji eksperymentuje już z agentic AI do celów analitycznych i automatyzacyjnych. Ale – i to ciekawe – mniej niż 25% wdrożyło formalne protokoły monitorowania agentów. Innymi słowy: wypuszczamy autonomiczne systemy do działania, ale nie do końca wiemy, jak je kontrolować.
Gdzie już teraz działa Agentic AI?
Wszędzie. Serio. Może nie widzisz tego na pierwszy rzut oka, ale już funkcjonuje w:
Finansach – agenty analizują transakcje w czasie rzeczywistym, wykrywają oszustwa, zarządzają portfelami inwestycyjnymi. Banki używają ich do masowego przetwarzania faktur. Firma wgrywa tysiące dokumentów, a system sam sortuje, weryfikuje, księguje. Nie potrzebuje przerwy na kawę ani urlopu.
Opiece zdrowotnej – multimodalne systemy AI potrafią wykrywać raka, łącząc skany obrazowe z historią pacjenta, dostarczając szybsze i bardziej wiarygodne wyniki. Modele GPT-5 osiągnęły 46,2% na HealthBench Hard – benchmarku opartym na rzeczywistych scenariuszach medycznych z kryteriami ustalonymi przez lekarzy. To najwyższy wynik w historii.
IT i cybersecurity – agenty naprawiają błędy w kodzie, wykrywają luki bezpieczeństwa, przeprowadzają testy penetracyjne. GPT-5 w testach SWE-bench Verified (weryfikowany zestaw zadań naprawy kodu) osiągnął 74,9% skuteczności. Autonomiczne systemy obronne uczą się na bieżąco nowych metod ataków hakerskich i same wdrażają zabezpieczenia.
Obsłudze klienta – według raportu USAII, agenty AI będą samodzielnie rozwiązywać większość spraw serwisowych w ciągu najbliższych trzech lat. Bez czekania na konsultanta. Bez kolejki. Bez „proszę chwilę poczekać”.
Rozwoju oprogramowania – ponad połowa przedsiębiorstw (54%) zintegrowała już generatywną AI w procesy tworzenia aplikacji. Jedna trzecia planuje wprowadzić w 2026 roku pilotażowe programy „vibe coding” – autonomicznego generowania kodu przez AI. Programista opisuje, czego potrzebuje, agent pisze, testuje i wdraża. Sam.
I właśnie w tym kontekście coraz częściej pojawiają się pytania o standardy, normalizację, compliance. Bo gdy AI zaczyna podejmować autonomiczne decyzje, trzeba jakoś to wszystko uregulować, prawda?
Wyzwania związane z wdrożeniem – i tutaj robi się ciekawie
Firmy inwestują w agentową AI, ale… (zawsze jest jakieś „ale”). 55% liderów biznesu wskazuje dług technologiczny jako główną przeszkodę w realizacji własnych celów związanych z AI.
Pamiętasz jeszcze te wszystkie stare systemy IT w firmach? Przestarzałe serwery, oprogramowanie z 2010 roku, bazy danych sklejone na kolanie? No właśnie. To się nazywa „dług technologiczny” i teraz wraca jak bumerang.
Żeby wdrożyć agenty AI, potrzebujesz nowoczesnej infrastruktury. Centra danych AI w USA mogą pochłonąć do 2030 roku 8% całego krajowego zapotrzebowania na energię. Amazon podpisał umowę na 1,9 gigawata z Talen Energy, żeby jego systemy AI nie stanęły przez braki mocy. Microsoft buduje dedykowane centra danych tylko dla AI. To nie są kosmetyczne zmiany – to rewolucja w samym podejściu do infrastruktury IT.
A z tym wszystkim przychodzi coś jeszcze: konieczność przekwalifikowania pracowników. Według Deloitte, 83% kadry zarządzającej chce projektować pracę tak, żeby ludzie i maszyny działali razem, nie osobno. To ponad miliard ludzi na całym świecie, którzy muszą nauczyć się pracować inaczej. Bo agent AI nie zastępuje cię – współpracuje z tobą. Musisz nauczyć się z nim pracować.
I właśnie tu zaczynają się pytania o standardy jakości, zarządzanie procesami i compliance. Gdy wdrażasz autonomiczne systemy, które podejmują decyzje w twoim imieniu, potrzebujesz ram prawnych i organizacyjnych. Dlatego coraz więcej firm decyduje się na szkolenie ISO 9001, żeby mieć pewność, że ich procesy są zgodne z międzynarodowymi normami zarządzania jakością. Bo co z tego, że masz świetnego agenta AI, jeśli twoje procesy są chaotyczne?
Bezpieczeństwo i etyka – bo ktoś musi o tym powiedzieć
Autonomiczne systemy AI budzą obawy. I słusznie. Gdy algorytm podejmuje decyzje za ciebie, pojawia się pytanie: kto ponosi odpowiedzialność, gdy coś pójdzie nie tak?
Światowy rynek produktów cyberbezpieczeństwa opartych na AI może osiągnąć około 135 miliardów dolarów do 2030 roku. Dlaczego? Bo hakerzy też używają AI. Autonomiczne systemy nie tylko bronią – atakują. Generują deepfake’i, tworzą spersonalizowane kampanie phishingowe, znajdując coraz bardziej wyrafinowane sposoby na oszustwo.
I znowu wracamy do regulacji. Unia Europejska wprowadziła AI Act, który w pełnej okazałości wchodzi w życie w 2026 roku – czyli właśnie teraz. 72% liderów biznesu wymienia suwerenność danych i zgodność z przepisami jako najważniejsze wyzwanie związane z AI na rok 2026 (to wzrost z 49% rok temu). Organizacje priorytetowo traktują lokalne modele wdrożeń i rozwijają regionalne frameworki AI.
Dlatego wiele firm inwestuje w szkolenie ISO 27001 – standard zarządzania bezpieczeństwem informacji. Bo gdy twoje agenty AI mają dostęp do wrażliwych danych (a mają), musisz mieć pewność, że te dane są chronione.
Niektóre organizacje idą o krok dalej i już przygotowują się do wdrożenia ISO/IEC 42001 – pierwszego międzynarodowego standardu dotyczącego systemów zarządzania sztuczną inteligencją. To norma stworzona właśnie po to, żeby firmy mogły bezpiecznie, etycznie i zgodnie z prawem korzystać z AI. 68% liderów biznesu identyfikuje zarządzanie ryzykiem AI jako najważniejszy priorytet operacyjny – to wzrost dwukrotny w porównaniu z rokiem ubiegłym.
Kto prowadzi ten wyścig?
Liderami są – niespodzianka – te same nazwiska, które znasz z innych rewolucji technologicznych.
OpenAI – twórcy ChatGPT, którzy w sierpniu wypuścili GPT-5, a w listopadzie uaktualnili go do wersji 5.1. GPT-5 osiągnął 94,6% na AIME 2025 (matematyczny test dla uczniów liceum), 88% na Aider Polyglot (kodowanie wielojęzykowe), i 84,2% na MMMU (multimodalne rozumienie). GPT-5.1 wprowadził adaptacyjne rozumowanie – model sam decyduje, kiedy „pomyśleć dłużej” nad trudniejszymi pytaniami. A najważniejsze: GPT-5 generuje o 45% mniej błędów faktycznych niż GPT-4o.
Microsoft – rozwija sieć „agentycznych copilotów” do rozwoju oprogramowania. AI zarządza całym cyklem życia projektu – od projektowania, przez testowanie, aż po deployment. Testuje nowy tryb dla Copilot, który „myśli głęboko lub szybko w zależności od zadania”.
Google i Amazon – inwestują w multimodalne modele AI (tekst, obraz, dźwięk jednocześnie) oraz dedykowane chipy AI. AWS ogłosił agentów klasy Frontier, które mogą działać całymi dniami bez nadzoru.
Zinnov szacuje, że rynek platform Agentic AI, który w 2025 wyniósł 12-15 miliardów dolarów, do 2030 roku eksploduje do 80-100 miliardów przy CAGR 40-50%. To nie jest hype – to infrastrukturalna adopcja.
A co z Polską? Rośnie liczba startupów fintech i firm e-commerce, które testują agentów AI. Wyzwaniem pozostaje eliminacja długu technologicznego i adaptacja do wymogów unijnych regulacji (zwłaszcza RODO i AI Act). Ale momentum jest. Firmy, które teraz zainwestują w infrastrukturę i przeszkolenie kadry, mogą zyskać realną przewagę konkurencyjną na rynku UE.
Agentic AI a przyszłość pracy
Czy to prawda, że AI zastąpi nas w pracy? Nie do końca.
Według Deloitte, większość firm stawia na model współpracy – ludzie i maszyny razem, nie osobno. Niektóre zawody znikną (już widać, że copywriterzy, ilustratorzy mają trudniej), ale równocześnie powstaną nowe role. Ktoś musi nadzorować agentów AI, oceniać ich decyzje, zarządzać budżetami i ustanawiać ramy etyczne. Ktoś musi integrować systemy, dbać o compliance, audytować procesy.
Według PwC, pracownicy z umiejętnościami AI (jak prompt engineering) zarabiają teraz o 56% więcej niż jeszcze rok temu (gdy było to 25%). Prompt engineering staje się osobną ścieżką kariery do 2026 roku – co właściwie oznacza już teraz.
I właśnie dlatego tyle firm inwestuje w szkolenia i certyfikacje związane z zarządzaniem jakością, bezpieczeństwem i nowymi standardami AI. Bo technologia to jedno, ale umiejętność jej odpowiedzialnego wykorzystania – to zupełnie co innego.
Weźmy przykład: firma wdraża agenta AI do przetwarzania danych klientów. System działa świetnie, oszczędza czas, automatyzuje workflow. Ale co, jeśli agent popełni błąd? Co, jeśli naruszy RODO? Kto wtedy odpowiada? Dlatego organizacje potrzebują ram prawnych i proceduralnych, które dają jasne wytyczne, kto za co odpowiada, jakie są granice autonomii systemu, jak wygląda eskalacja błędów.
A teraz?
Jeśli 2024 był rokiem wdrażania AI, to 2025 był rokiem transformacji. A 2026? To rok, w którym wszystko się skaluje. Gartner przewiduje, że 40% aplikacji korporacyjnych będzie wykorzystywać agentów AI specyficznych dla danego zadania – to wzrost z mniej niż 5% w 2025.
Żeby to wszystko zadziałało, firmy muszą:
-
Zmodernizować infrastrukturę IT (dług technologiczny to nie mit, to realna przeszkoda w adopcji AI)
-
Przeszkolić pracowników (nie tylko w obsłudze narzędzi, ale w zupełnie nowym sposobie pracy – współpraca człowiek-maszyna wymaga nowych kompetencji)
-
Zadbać o compliance i standardy (normy ISO to nie formalność, to fundament bezpiecznego wdrażania AI, a AI Act już obowiązuje)
-
Zbudować ramy etyczne i prawne (bo autonomia systemów niesie ze sobą odpowiedzialność – ktoś musi odpowiadać, gdy coś pójdzie nie tak)
-
Wdrożyć monitoring i governance (mniej niż 25% firm ma formalne protokoły monitorowania agentów – to musi się zmienić)
Pytanie nie brzmi „czy wdrożyć Agentic AI”. Pytanie brzmi: jak to zrobić, żeby było bezpiecznie, zgodnie z prawem i – co najważniejsze – żeby naprawdę działało.
Artykuł sponsorowany
