Jaka jest przyszłość Agentów AI?

Zdjęcie: Jaka jest Przyszłość Agentów AI?

Jaka jest przyszłość Agentów AI? Jest to pytanie nad, którym wiele osób będących w temacie się zastanawia. Dlatego w tym opracowaniu postaram się przyblizyć odpowiedź na to intrygujące pytanie.

Agenci AI stanowią kolejny przełomowy etap w rozwoju technologii sztucznej inteligencji, wykraczający poza generatywną AI (GenAI). Światowy rynek agentów AI osiągnął w 2024 roku wartość 5 mld dolarów i według prognoz będzie rósł w tempie 45% rocznie, osiągając ponad 47 mld dolarów do 2030 roku. Najnowsze rozwiązania, takie jak chiński Manus czy ChatGPT Operator, reprezentują systemy o bezprecedensowym stopniu autonomii, zdolne do samodzielnego podejmowania decyzji, planowania i wykonywania złożonych zadań bez stałego nadzoru człowieka. Giganci technologiczni inwestują setki miliardów dolarów w rozwój tej technologii, a eksperci przewidują, iż do 2028 roku przynajmniej 15% codziennych decyzji zawodowych będzie podejmowanych przez agentów AI. Choć wdrażanie agentów AI napotyka wyzwania związane z kosztami, bezpieczeństwem i integracją danych, ich potencjał do transformacji biznesu, pracy i codziennego życia jest ogromny, oferując szczególne możliwości dla małych firm zdolnych do szybkiej adaptacji nowych technologii.

Ewolucja i definicja agentów sztucznej inteligencji

Agenci AI reprezentują nową erę w rozwoju sztucznej inteligencji, wykraczającą poza możliwości tradycyjnych modeli językowych. Definiuje się ich jako zaawansowane systemy oparte na sztucznej inteligencji, zdolne do percepcji otoczenia, przetwarzania informacji, podejmowania decyzji i realizacji zadań w sposób autonomiczny. W przeciwieństwie do konwencjonalnych chatbotów takich jak ChatGPT, agenci AI nie ograniczają się do odpowiadania na pytania, ale potrafią aktywnie działać na rzecz użytkownika, np. rezerwując bilety lotnicze, zarządzając harmonogramem czy optymalizując procesy w organizacji. Ta ewolucja jest napędzana przez transformację dużych modeli językowych (LLM) w aktywne, podejmujące decyzje jednostki, które zyskują zdolność rozumowania, planowania, używania narzędzi i autonomicznego wykonywania złożonych zadań.

Z technicznego punktu widzenia działanie agentów AI można podzielić na trzy najważniejsze etapy: percepcję (zbieranie danych z otoczenia), decyzję (analiza zgromadzonych danych i podjęcie optymalnej decyzji) oraz działanie (wdrożenie podjętej decyzji). Agenci mogą być klasyfikowani według poziomu złożoności i zdolności: od prostych agentów refleksyjnych działających wyłącznie na podstawie obecnego stanu środowiska (jak inteligentne termostaty), przez agentów celowych posiadających jasno zdefiniowany cel (jak odkurzacze automatyczne), po agentów opartych na użyteczności, którzy uwzględniają nie tylko cele, ale również wartości, preferencje i ryzyko. Termin „agenci AI” nie ma jednej, standardowej definicji, ale z pewnością można stwierdzić, iż rozwiązania tego typu działają niezależnie od użytkownika i proaktywnie, wykonując różnorodne zadania – od przeszukiwania baz danych po podejmowanie decyzji i zatwierdzanie transakcji.

Eksperci podkreślają, iż kluczową cechą prawdziwych agentów AI jest ich autonomiczność – zdolność do samodzielnego podejmowania decyzji o tym, co zrobić i w jaki sposób, a następnie informowania o wykonaniu zadania i gotowości do przekazania wyniku. Niestety, często mianem agentów AI określa się też prostsze narzędzia, takie jak systemy klasyfikujące i odpowiadające na e-maile, które nie posiadają prawdziwej autonomii, co prowadzi do pewnego rodzaju nieporozumień marketingowych. W historii informatyki pojęcie agenta AI pojawiło się już 30 lat temu za sprawą informatyków Stuarta Russella i Petera Norviga w podręczniku „Artificial Intelligence: A Modern Approach”, opisujących program komputerowy „na sterydach” – taki, który potrafi podejmować autonomiczne decyzje, uczyć się na podstawie doświadczeń i adaptować do zmian w środowisku.

Obecny stan rynku i zastosowania agentów AI

Globalny rynek agentów AI osiągnął w 2024 roku wartość 5 miliardów dolarów, a prognozy Markets&Markets wskazują na imponujący rozwój w tempie blisko 45% rocznie, co ma doprowadzić do wartości ponad 47 miliardów dolarów do 2030 roku. Ten dynamiczny wzrost jest napędzany przez trzy główne czynniki: skokowy rozwój technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP), rosnące oczekiwania konsumentów dotyczące hiperpersonalizowanych doświadczeń cyfrowych oraz odkrycie przez organizacje, iż agenci AI mogą radykalnie poprawić wydajność operacyjną przy jednoczesnym obniżeniu kosztów. Dzięki automatyzacji rutynowych zadań i zapewnianiu całodobowego wsparcia ci cyfrowi pracownicy stają się niezbędni dla firm, które chcą pozostać konkurencyjne w dynamicznie zmieniającym się środowisku biznesowym.

Obecnie agenci AI znajdują zastosowanie w wielu sektorach, pokazując imponujące możliwości w zakresie automatyzacji i optymalizacji procesów. Johnson & Johnson wykorzystuje agentów AI do prac związanych z odkrywaniem leków w procesie syntezy chemicznej – po zidentyfikowaniu odpowiedniej cząsteczki farmaceutycznej, autonomiczny agent określa najlepszy czas na przeprowadzenie poszczególnych zadań, w tym procesu krystalizacji cząsteczki i faktycznego tworzenia leku. Technologia ta sprawia, iż naukowcy nie muszą realizować wielu zadań metodą prób i błędów, co znacząco przyspiesza prace i pozwala na skupienie się na bardziej twórczych aspektach badań farmaceutycznych. Mimo to firma zdaje sobie sprawę, iż sztuczna inteligencja wciąż popełnia błędy i zdarza jej się halucynować, dlatego jej wykorzystanie jest starannie nadzorowane.

Agenci AI znajdują również zastosowanie w obsłudze klienta, marketingu i sprzedaży oraz rekrutacji. W obszarze obsługi klienta AI odpowiada na pytania, analizuje kontekst i odsyła sprawy do ludzi tylko wtedy, gdy wymaga to ludzkiego nadzoru. W sprzedaży i marketingu agenci wspierają handlowców, analizując dane klientów, sugerując najlepsze okazje do kontaktu i optymalizując procesy sprzedażowe. W rekrutacji AI może analizować CV, umawiać rozmowy kwalifikacyjne i monitorować cały proces rekrutacyjny, odciążając specjalistów HR od czasochłonnych zadań administracyjnych. Warto zauważyć, iż agenci AI sprawdzają się najlepiej w organizacjach z dużą ilością powtarzalnej pracy wymagającej niskich zdolności kognitywnych, natomiast w branżach takich jak przemysł, wymagających bezwzględnej dokładności, ich wdrażanie postępuje wolniej ze względu na obawy o niezawodność.

Inwestycje i rozwój technologii agentów AI

Inwestycje w rozwój agentów AI osiągają bezprecedensową skalę, napędzając innowacje i przyspieszając adopcję tych technologii. Giganci technologiczni, w tym Meta, Amazon, Alphabet i Microsoft, ogłosili plany inwestycji sięgające 320 miliardów dolarów w AI i centra danych w 2025 roku. Dodatkowo prywatna inicjatywa Stargate, utworzona przez OpenAI, Softbank i Oracle, planuje budowę do 20 dużych centrów danych AI w Stanach Zjednoczonych, z początkową inwestycją szacowaną na 100 miliardów dolarów, która może wzrosnąć do 500 miliardów dolarów do 2029 roku. Te ogromne inwestycje odzwierciedlają przekonanie, iż agenci AI będą kluczowym elementem przyszłości technologicznej i biznesowej.

Również w sektorze Web3 obserwujemy znaczące zaangażowanie w rozwój agentów AI. DWF Labs, wiodąca firma venture capital w branży kryptowalut, uruchomiła fundusz AI o wartości 20 milionów dolarów, aby przyspieszyć innowacje w autonomicznych technologiach AI. Fundacja NEAR również ogłosiła własny fundusz o wartości 20 milionów dolarów skoncentrowany na skalowaniu rozwoju w pełni autonomicznych i weryfikowalnych agentów opartych na technologii NEAR. Te inicjatywy pokazują, iż rozwój agentów AI jest priorytetem nie tylko dla tradycyjnych gigantów technologicznych, ale również dla innowacyjnych startupów i firm z sektora kryptowalut i blockchain.

Przełomowym krokiem w rozwoju agentów AI jest pojawienie się narzędzi takich jak ChatGPT Operator, który potrafi przejąć kontrolę nad stroną internetową, wykonując polecenia użytkownika automatycznie. Gdy użytkownik prosi o rezerwację lotu, Operator dzięki działającej w chmurze przeglądarki przechodzi na stronę internetową przewoźnika i „przeklikuje się” przez niezbędne formularze. To, co odróżnia Operatora od innych agentów AI, to wykorzystanie podstawowych technik nawigacyjnych – klikania, przewijania i wpisywania – co sprawia, iż wszystkie operacje są wykonywane w sposób zrozumiały dla użytkownika, a nie dzięki kodu działającego w tle. Chociaż w tej chwili funkcjonalność ta jest celowo ograniczona i dostępna tylko w USA dla użytkowników płatnego planu ChatGPT Pro, pokazuje ona kierunek, w którym zmierza rozwój agentów AI – w stronę coraz większej autonomii i umiejętności interakcji z różnorodnymi systemami i interfejsami.

Przyszłe możliwości i kierunki rozwoju agentów AI

Przyszłość agentów AI zapowiada się niezwykle obiecująco, z prognozami sugerującymi transformacyjny wpływ na biznes i społeczeństwo. Według analityków Gartnera, do 2028 roku co najmniej 15% codziennych decyzji zawodowych będzie podejmowanych właśnie przez agentów AI. Ta prognoza odzwierciedla przekonanie, iż agenci AI będą ewoluować w kierunku pełnej autonomii i umiejętności samodzielnego podejmowania złożonych decyzji. Dharmesh Shah, CTO HubSpot, przewiduje, iż agenci AI staną się autonomicznymi asystentami biznesowymi, zdolnymi do samodzielnego podejmowania decyzji, zarządzania złożonymi procesami i adaptacji w czasie rzeczywistym, bez ciągłej kontroli człowieka. Ich rola będzie ewoluować od prostych automatyzacji do zaawansowanych systemów wspierających strategiczne działania firm.

Kolejnym istotnym trendem będzie rozwój systemów współpracujących agentów AI. Wyspecjalizowane jednostki AI będą działać wspólnie pod nadzorem człowieka, rozwiązując złożone problemy w dziedzinach takich jak zdrowie, edukacja i finanse. Ta kooperacja między agentami AI a ludźmi otworzy nowe możliwości w różnych branżach, pozwalając na łączenie ludzkiej kreatywności i empatii z precyzją i efektywnością sztucznej inteligencji. Najwięksi gracze na rynku zmierzają w kierunku agentów AI, którzy będą „drop-in replacement” człowieka – będzie można przeprowadzić z nimi rozmowę na Teams, zlecić im zadanie, a później rozliczyć ich z wykonanej pracy. Taki poziom integracji z codziennymi narzędziami biznesowymi znacząco zwiększy produktywność i efektywność pracy.

Przyszłość agentów AI wiąże się również z ich integracją w codzienne życie jako osobistych asystentów. Ich zdolność do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym umożliwi automatyzację skomplikowanych zadań, takich jak zarządzanie finansami osobistymi czy wsparcie w interakcjach z klientami. To sprawi, iż staną się niezbędnym narzędziem pracy w wielu sektorach, zmieniając sposób, w jaki interagujemy z technologią i wykonujemy codzienne zadania. Przykładem przełomowej technologii w tym obszarze jest chiński agent AI o nazwie Manus, określany jako pierwszy na świecie w pełni autonomiczny agent sztucznej inteligencji. W przeciwieństwie do popularnych chatbotów, Manus potrafi samodzielnie podejmować decyzje i wykonywać zadania bez wsparcia z zewnątrz, płynnie przechodząc między kolejnymi etapami zleconego zadania. Jedną z jego kluczowych zalet jest asynchroniczna praca – wykonuje zadania w tle i powiadamia użytkowników o ich ukończeniu, eliminując potrzebę stałego śledzenia postępu.

Wyzwania i ograniczenia w rozwoju agentów AI

Mimo imponujących postępów i obiecujących perspektyw, rozwój agentów AI napotyka na szereg istotnych wyzwań i ograniczeń. Jednym z najważniejszych problemów jest koszt dostępu do niezbędnych technologii, który pozostaje zbyt wysoki dla wielu organizacji. Ogranicza to powszechną adopcję agentów AI i sprawia, iż korzyści z ich zastosowania są dostępne głównie dla dużych firm o znaczących budżetach technologicznych. Sytuacja ta może jednak ulec zmianie w przyszłości, gdy dostęp do tych technologii stanie się tańszy, co sprawi, iż staną się one bardziej dostępne dla szerszego grona organizacji. Obniżenie kosztów implementacji będzie kluczowym czynnikiem przyspieszającym adopcję agentów AI w różnych sektorach gospodarki.

Kolejnym istotnym wyzwaniem jest integracja agentów AI z istniejącymi systemami firmowymi. w tej chwili prowadzone są eksperymenty mające na celu umożliwienie systemom agentowym automatycznej konfiguracji i integracji z innymi systemami firmowymi. Firmy takie jak 10Clouds pracują nad dostarczaniem agentów zdolnych do obsługi poszczególnych elementów w organizacji, z szybką i w miarę automatyczną integracją, jednak droga do pełnej realizacji tej wizji pozostało długa. Problemem pozostają również ograniczenia korporacyjne związane z dostępem do prywatnych danych oraz brak specjalistów, którzy potrafiliby zaimplementować zaawansowane modele open source w środowisku firmowym. Te wyzwania są szczególnie istotne w branżach takich jak centra kontaktowe czy obsługa klienta, gdzie dostęp do wrażliwych danych jest niezbędny dla efektywnego funkcjonowania agentów AI.

Istotnym ograniczeniem obecnych agentów AI jest również kwestia wiarygodności i dokładności. choćby najbardziej zaawansowane systemy przez cały czas popełniają błędy i mogą generować halucynacje, co stanowi poważny problem w zastosowaniach wymagających absolutnej precyzji. Z tego powodu branże takie jak przemysł, wymagające bezwzględnej dokładności, są bardziej ostrożne w adopcji agentów AI. Johnson & Johnson, mimo wykorzystania agentów AI w procesie odkrywania leków, zdaje sobie sprawę, iż sztuczna inteligencja wciąż popełnia błędy, dlatego jej praca nie przekłada się bezpośrednio na tworzenie leków bez nadzoru człowieka. Poprawa wiarygodności i dokładności agentów AI będzie kluczowym wyzwaniem dla przyszłego rozwoju tej technologii, szczególnie w zastosowaniach krytycznych dla bezpieczeństwa i zdrowia.

Wpływ agentów AI na rynek pracy i społeczeństwo

Rozwój i rozpowszechnienie agentów AI będzie miało znaczący wpływ na rynek pracy i strukturę zatrudnienia. Historia pokazuje, iż wszystko, co można zautomatyzować, zostanie zautomatyzowane, a niektóre procesy biznesowe i codzienne życie zostaną przejęte przez agentów AI. Przy wysokim stopniu samodzielności technologia ta może stanowić realne zagrożenie dla ludzi walczących o byt na rynku pracy, szczególnie w obszarach związanych z powtarzalnymi zadaniami wymagającymi niskich zdolności kognitywnych. Jednocześnie, rosnąca autonomia agentów AI niekoniecznie oznacza całkowitą eliminację miejsc pracy, ale raczej transformację charakteru wykonywanej pracy i wymaganych umiejętności. Firmy, które nie wdrożą AI, mogą gwałtownie stracić konkurencyjność, ponieważ przepaść między technologicznymi liderami a resztą rynku stale rośnie.

Patrząc na zmieniającą się przestrzeń technologiczną, można wywnioskować, iż jedną z kluczowych umiejętności przyszłości stanie się efektywne zarządzanie zespołami złożonymi zarówno z ludzi, jak i agentów AI. Ta nowa kompetencja będzie wymagała zrozumienia możliwości i ograniczeń sztucznej inteligencji oraz umiejętności efektywnej współpracy między ludźmi a systemami AI. Firmy, które już teraz zaczną eksperymentować z agentami AI i budować strategie ich wykorzystania, będą lepiej przygotowane na nadchodzące zmiany i będą mogły czerpać większe korzyści z tej technologicznej rewolucji. Jest to szczególnie duża szansa dla mikrofirm, które mogą wykorzystać te nowinki technologiczne, aby szybko się rozwinąć i zbudować przewagi konkurencyjne w swojej branży.

Doświadczenia przedsiębiorców, którzy już wdrożyli automatyzację, narzędzia nocode/lowcode oraz AI w swoich małych firmach, pokazują znaczący wzrost wyników sprzedażowych i efektywności pracy. Nagle okazuje się, iż można pracować znacznie wydajniej, robić dużo więcej mniejszym nakładem sił i czasu, co prowadzi do skokowego rozwoju firmy. Rosnące inwestycje w agentów AI sugerują przyszłość powszechnej automatyzacji, potencjalnie bardziej transformacyjną niż rewolucja przemysłowa. Jednak, jak w przypadku każdej innowacji technologicznej, agenci AI napotkają problemy w swoim rozwoju, a ciągłe doskonalenie będzie najważniejsze dla odpowiedzialnego wykorzystania i pełnego wykorzystania ich potencjału.

Integracja agentów AI z ekosystemem technologicznym

Przyszłość agentów AI będzie ściśle związana z ich integracją z szerszym ekosystemem technologicznym. Integracja z technologiami takimi jak Internet Rzeczy (IoT) czy robotyka przyspieszy postępy w rozwoju sztucznej inteligencji, otwierając nowe możliwości zastosowań. Ta konwergencja technologii pozwoli agentom AI na bardziej efektywną interakcję ze światem fizycznym i lepsze zrozumienie kontekstu, w którym działają. W miarę jak agenci AI będą stawać się coraz bardziej zaawansowani, będą wymagać potężnej infrastruktury obliczeniowej. Inicjatywy takie jak Stargate, planujące budowę do 20 dużych centrów danych AI w Stanach Zjednoczonych, pokazują skalę infrastruktury niezbędnej do wspierania zaawansowanych możliwości agentów AI.

Jednym z najbardziej obiecujących kierunków rozwoju jest fundamentalna zmiana dotycząca sposobu, w jaki będziemy wchodzić w interakcję z oprogramowaniem biznesowym dzięki agentom AI. Każde oprogramowanie ma docelowo sprowadzać się do roli baz danych, z którymi agent AI będzie wchodził w interakcję w naszym imieniu. Oznacza to, iż nie będziemy już musieli przeklikiwać się przez kolejne systemy, tylko między jednym a drugim spotkaniem mówić agentowi AI, co ma dla nas zrobić. Ta wizja przyszłości, obiecywana przez prezesów wielkich firm technologicznych, może zrewolucjonizować nasze doświadczenia z technologią i znacząco zwiększyć produktywność w miejscu pracy.

Innym ważnym trendem jest rozwój agentów AI specjalizujących się w konkretnych dziedzinach i zadaniach. W kontekście praktycznych zastosowań chińskiego autonomicznego agenta Manus, mówi się przede wszystkim o takich obszarach jak prowadzenie rekrutacji (kompleksowa ocena kandydatów na dane stanowisko), rozwój oprogramowania (tworzenie stron internetowych od podstaw) czy gromadzenie i analiza danych pochodzących z mediów społecznościowych. Ta specjalizacja pozwoli na bardziej efektywne wykorzystanie agentów AI w konkretnych obszarach biznesowych, dostosowując ich możliwości do specyficznych wymagań danej branży lub procesu. Jednocześnie, rozwój systemów współpracujących agentów AI, gdzie wyspecjalizowane jednostki działają wspólnie pod nadzorem człowieka, umożliwi rozwiązywanie złożonych problemów w dziedzinach takich jak zdrowie, edukacja i finanse.

Wnioski i perspektywy na przyszłość

Agenci AI reprezentują kolejny przełomowy etap w rozwoju sztucznej inteligencji, oferując bezprecedensowy poziom autonomii i umiejętności samodzielnego wykonywania złożonych zadań. Globalny rynek tych technologii, wart w tej chwili 5 miliardów dolarów, ma rozwijać się w imponującym tempie 45% rocznie, osiągając wartość ponad 47 miliardów dolarów do 2030 roku. Ta dynamiczna ekspansja jest napędzana przez skokowy rozwój technologii przetwarzania języka naturalnego, rosnące oczekiwania konsumentów dotyczące personalizacji oraz odkrycie przez organizacje, iż agenci AI mogą radykalnie poprawić wydajność operacyjną przy jednoczesnym obniżeniu kosztów. Giganci technologiczni inwestują setki miliardów dolarów w rozwój tej technologii, co świadczy o jej strategicznym znaczeniu dla przyszłości biznesu i społeczeństwa.

Przyszłość agentów AI rysuje się jako era coraz większej autonomii i integracji z codziennym życiem i pracą. Agenci AI staną się autonomicznymi asystentami biznesowymi, zdolnymi do samodzielnego podejmowania decyzji, zarządzania złożonymi procesami i adaptacji w czasie rzeczywistym. Rozwój systemów współpracujących agentów AI otworzy nowe możliwości w dziedzinach takich jak zdrowie, edukacja i finanse. Integracja agentów AI z codziennym życiem jako osobistych asystentów zmieni sposób, w jaki interagujemy z technologią i wykonujemy codzienne zadania. Najwięksi gracze na rynku zmierzają w kierunku agentów AI, którzy będą stanowić „drop-in replacement” człowieka – będzie można przeprowadzić z nimi rozmowy, zlecać im zadania, a później rozliczać ich z wykonanej pracy.

Jednak mimo obiecujących perspektyw, rozwój agentów AI napotyka na szereg wyzwań i ograniczeń. Koszty dostępu do niezbędnych technologii pozostają zbyt wysokie dla wielu organizacji, a ograniczenia korporacyjne związane z dostępem do prywatnych danych i brak specjalistów utrudniają szerszą adopcję. Istotnym problemem jest także kwestia wiarygodności i dokładności, gdyż choćby najbardziej zaawansowane systemy przez cały czas popełniają błędy i mogą generować halucynacje, co stanowi poważny problem w zastosowaniach wymagających absolutnej precyzji. Pokonanie tych wyzwań będzie najważniejsze dla pełnego wykorzystania potencjału agentów AI w przyszłości. Jednocześnie firmy, które już teraz zaczną eksperymentować z agentami AI, będą lepiej przygotowane na nadchodzące zmiany i będą mogły czerpać większe korzyści z tej technologicznej rewolucji.