Czy AI może zweryfikować Twoje decyzje technologiczne, zanim je wdrożysz?

Coraz więcej organizacji przechodzi od eksperymentów z GenAI do pytania o konkretne zastosowania. Nie chodzi już o to, czy modele językowe działają, ale jak wykorzystać je w procesach biznesowych, zachowując kontrolę nad jakością, kosztami i odpowiedzialnością za wynik. Przeczytaj, co decyduje o skuteczności architektury agentowej. 

Agentic AI, czyli systemy składające się z wielu współpracujących agentów realizujących złożone zadania, coraz częściej pojawia się w dyskusjach o praktycznych zastosowaniach GenAI. Demonstracje takich rozwiązań potrafią robić wrażenie. Znacznie trudniej odpowiedzieć jednak na pytanie, jak zachowają się środowisku biznesowym. 

Eksperci Centrum Kompetencyjnego Digital w Sii postanowili sprawdzić to w praktyce. W ramach wewnętrznego eksperymentu zweryfikowali, jakie czynniki rzeczywiście decydują o skuteczności architektury agentowej oraz które decyzje mają największy wpływ na powodzenie wdrożenia. 

Demo to nie produkcja 

Większość systemów agentowych najlepiej prezentuje się podczas demonstracji. Model analizuje dokumenty, identyfikuje zależności i generuje gotowe rekomendacje. Problem pojawia się wtedy, gdy rozwiązanie trafia na nowe dane, nieznane wcześniej formaty dokumentów lub bardziej złożone scenariusze biznesowe. 

W środowisku produkcyjnym znaczenie mają trzy dodatkowe czynniki: 

• skala przetwarzanych danych, 
• zmienność danych wejściowych, 
• odpowiedzialność za podejmowane decyzje. 

To właśnie na tym etapie obiecujące pilotaże trzeba zderzyć z wymaganiami produkcyjnymi i kryteriami wartości biznesowej.

Jak sprawdziliśmy granice Agentic AI? 

Do eksperymentu zaproszono 23 Solution Architektów z Centrum Kompetencyjnego Digital w Sii. Pięć zespołów otrzymało identyczne zadanie: zbudować system wieloagentowy, wspierający przygotowanie solution concept na podstawie rozbudowanej dokumentacji związanej z wdrożeniem systemu klasy enterprise. 

Zespoły miały pełną swobodę wyboru: 

• architektury, 
• modeli, 
• frameworków, 
• narzędzi. 

Drugiego dnia rozwiązania zostały uruchomione na nowych dokumentach, których uczestnicy wcześniej nie widzieli. Dodatkowo nie wprowadzano żadnego dodatkowego dostrajania promptów. Wyniki ocenił panel techniczno-biznesowy. 

Najważniejszy wniosek? Wszystkie zespoły zbudowały działające end-to-end rozwiązania, ale różnice w jakości wyników okazały się znaczące. Sam fakt działania systemu nie był więc wystarczającym kryterium sukcesu – potwierdzał wykonalność podejścia, ale nie przesądzał jeszcze o jego opłacalności. 

6 decyzji ważniejszych niż wybór frameworka 

Eksperyment pokazał, że o jakości rozwiązania nie decyduje sam wybór frameworka. Dużo większe znaczenie mają decyzje projektowe podejmowane wcześniej, m.in.: 

• dobór modelu do danych, kosztów i wymagań regulacyjnych, 
• wspólny język pojęć, kategorii i reguł biznesowych, 
• liczba agentów i poziom złożoności architektury, 
• strategia pracy z kontekstem, 
• punkty kontrolne human-in-the-loop, 
• monitorowanie kosztu pojedynczej sprawy, dokumentu lub decyzji. 

Najbardziej praktyczny wniosek jest prosty: więcej agentów, większy kontekst czy popularniejszy model nie muszą automatycznie oznaczać lepszego rezultatu. Każdą z tych decyzji trzeba oceniać przez pryzmat jakości, kosztu, ryzyka i odpowiedzialności za wynik. 

„Nie warto zaczynać od pytania, który model lub framework wybrać. Najpierw trzeba sprawdzić, czy Agentic AI rozwiązuje konkretny problem biznesowy i czy potrafimy zmierzyć jakość, koszt i ryzyko takiego rozwiązania” – mówi Dariusz Adamowski, Senior Director CC Digital, Sii Polska.

Agentic AI nie musi podejmować decyzji za człowieka 

Jednym z najbardziej interesujących zastosowań zaobserwowanych podczas eksperymentu była rola Agentic AI jako mechanizmu weryfikacji decyzji. 

Zamiast automatycznie tworzyć rozwiązania od zera, system może pełnić funkcję drugiej pary oczu. Może przeanalizować przygotowaną koncepcję, porównać ją z wymaganiami, wskazać potencjalne ryzyka oraz wygenerować pytania, które warto zadać przed podjęciem decyzji. 

Takie podejście może znaleźć zastosowanie między innymi w: 

• ocenie architektury proponowanej przez dostawcę,
• analizie dokumentacji przetargowej, 
• due diligence technologicznym, 
• przeglądzie dokumentacji technicznej przed modernizacją środowiska IT. 

Jak przygotować organizację do wdrożenia Agentic AI? 

Wnioski z eksperymentu Sii prowadzą do jednego praktycznego kierunku: przygotowanie do wdrożenia Agentic AI warto zacząć od zrozumienia procesu biznesowego, a nie od wyboru technologii. Kluczowe staje się określenie: 

• gdzie Agentic AI może realnie przynieść wartość, 
• jak mierzyć jakość, 
• jak monitorować koszty, 
• jakie decyzje powinny pozostać po stronie człowieka. 

W praktyce przewagę zyskają te organizacje, które potraktują Agentic AI nie jako jednorazowy eksperyment, ale jako element dobrze zaprojektowanego, mierzalnego i odpowiedzialnie zarządzanego procesu biznesowego. 

Pobierz pełną analizę: Agentic AI w praktyce

W pełnym materiale opisujemy: 

• przebieg eksperymentu, 
• metodologię oceny, 
• wszystkie 6 decyzji wraz z rekomendacjami, 
• praktyczne zastosowania Agentic AI, 
• podejście do przygotowania i walidacji wdrożenia.