Wstęp do Agentic AI
Firmy takie jak Infraweb wspierają małe i średnie przedsiębiorstwa w tworzeniu niestandardowych narzędzi AI oraz modernizacji ich procesów pracy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Jednak to, co wydarzyło się w 2025, a co kontynuuje swój rozwój w 2026, całkowicie zmieniło reguły gry. Agentyczne AI nie jest już tylko modnym hasłem, to prawdziwy przełom.
Te systemy AI nie czekają biernie na kolejne polecenia użytkownika. Zamiast tego, działają z jasno określonym celem, samodzielnie wykonują zadania i podejmują decyzje w locie. W odróżnieniu od tradycyjnych chatbotów czy inteligentnych asystentów, agenci AI potrafią rozbić skomplikowane zadanie na mniejsze kroki, wybrać optymalną metodę realizacji każdego z nich i dostosować się do zmian w trakcie procesu. Wyobraź sobie ich nie jako proste kalkulatory, ale jako juniorów w zespole, którzy wykazują inicjatywę. Oczywiście z pewnymi ograniczeniami, aby zapewnić bezpieczeństwo i kontrolę.
W 2026 roku, według raportów takich jak te od IBM i Deloitte, agentyczna AI staje się kluczowym elementem efektywności biznesowej. IBM podkreśla, że nowe możliwości agentyczne otwierają drzwi do innowacji zarówno dla firm, jak i jednostek, z naciskiem na efektywność jako nową granicę. Deloitte wskazuje, że do 2028 roku 15% codziennych decyzji biznesowych będzie podejmowanych autonomicznie przez AI, a 33% aplikacji enterprise będzie zawierało elementy agentyczne. Rynek agentycznej AI rośnie lawinowo, od 7,8 miliarda dolarów w 2025 do prognozowanych 52 miliardów do 2030, jak podaje MachineLearningMastery. Gartner przewiduje, że do końca 2026 roku 40% aplikacji enterprise będzie zawierało agentów AI, co jest skokiem z poniżej 5% w 2025.
Te dane potwierdzają, że agentyczna AI nie jest już eksperymentem, to rzeczywistość, która zmienia branże.
Przykłady Zastosowań Agentycznej AI w Biznesie
Jeśli nie słyszałeś jeszcze o agentycznej AI, warto przyjrzeć się przykładom z rynku. Microsoft już w 2025 wprowadził funkcje agentyczne do swojego 365 Copilot, który pomaga pracownikom w 70% firm z listy Fortune 500 w podsumowywaniu spotkań, wyszukiwaniu dokumentów i wykonywaniu codziennych zadań administracyjnych. Ale to nie jedyny gracz. Otwarto-źródłowe frameworki jak Auto-GPT i OpenDevin pokazały światu potencjał w tworzeniu agentów zorientowanych na cele, które planują i działają zgodnie z wymaganiami biznesowymi. Adept’s ACT-1 jest trenowany do obsługi oprogramowania jak człowiek, klika przyciski, czyta strony internetowe i używa narzędzi do realizacji zadań.
Google’s Project Astra, prototyp badawczy, buduje agentów, którzy obserwują i reagują na głos, wideo i tekst, jak real-time co-pilot dla całego procesu.
Rabbit R1 to wczesny eksperyment konsumencki, który wprowadza agentyczną AI do codziennego życia, w 2026 jest w fazie beta i dostępny dla wszystkich chętnych. Inny przykład to Codex, oparty na chmurze agent inżynierii oprogramowania zasilany wersją OpenAI. Może naprawiać błędy, refaktorować kod, recenzować pull requesty i aktualizować funkcje na podstawie feedbacku użytkowników.
Codex pozwala zespołom inżynierskim delegować rutynowe zadania kodowania do AI, które rozumie realne procesy.
To tylko wierzchołek góry lodowej. W 2026 praktycznie każdy pracuje nad agentami, od gigantów jak OpenAI i Google po startupy. Wszyscy stawiają na to, że to przyszłość AI.
Na platformie X (dawniej Twitter) widzimy dyskusje o projektach jak Aegis AI, które zabezpiecza agentyczną ekonomię on-chain, czy OptimAI, integrujące EVM Layer-2 z DePIN dla mining danych i mocy obliczeniowej.
Aktualne Zastosowania Agentycznej AI w Biznesie
Jak firmy wykorzystują agentyczną AI dziś, w 2026? Skupmy się na konkretach.
W HR i IT agenci pomagają w onboardingu pracowników, resetowaniu haseł, planowaniu spotkań czy przetwarzaniu wniosków o urlop.
W obsłudze klienta radzą sobie z powszechnymi pytaniami, follow-upami ticketów czy routingiem spraw do odpowiednich osób.
W analityce wewnętrznej, zamiast manualnego wyciągania raportów, agent może monitorować trendy sprzedaży i wysyłać podsumowania co poniedziałek rano.
Według AlphaBOLD, najlepsze zastosowania w 2026 to customer support (autonomiczne triage CX), sales (lead qualification), DevOps (automatyczne deploymenty), finance (monitorowanie wydatków) i healthcare (pacjent triage). Ema podaje, że agenci AI zaczynają zarządzać "end-to-end" procesami, nie tylko pojedynczymi zadaniami. McKinsey's Global Survey pokazuje, że 62% organizacji eksperymentuje z agentami AI, a 23% skaluje je w co najmniej jednej funkcji, np. IT service-desk czy knowledge management.
Rozwiązania i Przyszłość Agentycznej AI
Patrząc w przyszłość, choć w 2026 jesteśmy już w środku transformacji, agenci ewoluują.
Dla zespołów finansowych, monitorowanie wydatków, flagowanie nieregularności czy sugestie zmian budżetowych.
W marketingu, generują drafty treści, A/B testują pomysły i publikują zatwierdzone kreacje.
To logiczny następny krok po generatywnej AI. Modele językowe jak GPT-4o i Gemini 1.5 dały zrozumienie i generację tekstu, agentyczny AI dodaje narzędzia i pamięć, by działać z celem. Ale nie jest idealna.
Braki: Niska niezawodność, np. klikają zły przycisk. Słaba pamięć, zapominają kontekst. Bezpieczeństwo i nadzór kluczowe, nikt nie chce, by AI wysłał złą fakturę czy usunął rekord klienta.
Dobre wieści: Problemy są rozwiązywane. Nowsze modele jak GPT-5 czy Hermes 4.3 pokazują lepszą pamięć i planowanie. Frameworki jak Microsoft’s Copilot Studio i LangChain dają kontrolę, customizację i monitoring.
W 2026 widzimy agentyczną AI przechodzącą od dem do realnych wdrożeń. Zaczyna się od małych narzędzi wewnętrznych, ale rośnie szybko.
Nasza rada: Zacznij teraz. Eksperymentuj w niskiego ryzyka obszarach jak operacje wewnętrzne, raporty czy HR.
Pamiętaj: Agentyczna AI nie zastępuje zespołu, ale go uzupełnia.
