Od generatywnej treści do autonomicznego działania – automatyzacja w contact center

W dyskusjach o automatyzacji często pojawiają się dwa pojęcia: generatywna AI i agentowa AI. Nierzadko są one mylnie przedstawiane jako technologie stojące po przeciwnych stronach, co prowadzi do nieporozumień i utrudnia podejmowanie strategicznych decyzji. 

Warto jednak odejść od narracji o wyborze „albo–albo”. Prawdziwa rewolucja w CX nie polega na rozdzielaniu tych modeli, lecz na zrozumieniu, że stanowią kolejne etapy tej samej ewolucji. Agentowa AI to nie alternatywa, lecz naturalna kontynuacja rozwoju generatywnej AI. 

W tym artykule pokażemy, jak w Axendi postrzegamy tę synergię i jak wykorzystujemy ją do rozwijania automatyzacji obsługi klienta. 

Generatywna AI jako fundament nowoczesnej automatyzacji

Technologie oparte na dużych modelach językowych (LLM) wprowadziły nową jakość w automatyzacji komunikacji. Ich zdolność do tworzenia spójnych i kontekstowo trafnych treści, takich jak odpowiedzi na zapytania, podsumowania rozmów czy materiały wizualne stała się przełomem w obszarze obsługi klienta. Dzięki nim możliwe stało się nie tylko dostarczanie bardziej spersonalizowanej komunikacji, lecz także wsparcie konsultantów w realizacji powtarzalnych zadań.

Ograniczanie roli LLM do generowania treści to jednak uproszczenie. To tak, jakby postrzegać silnik odrzutowy wyłącznie jako źródło ciepła. W Axendi patrzymy szerzej: prawdziwy potencjał tych modeli leży w ich zdolności do rozumienia, wnioskowania i planowania działań. To właśnie te kompetencje stanowią fundament, na którym opieramy rozwój kolejnego etapu automatyzacji – autonomicznych systemów agentowych, zdolnych do samodzielnego podejmowania decyzji i realizowania złożonych procesów obsługi.

Autonomiczne działanie w CX – rola systemów agentowych

Agentowy system AI nie należy do odrębnej kategorii sztucznej inteligencji. To zaawansowana architektura wykorzystująca duże modele językowe (LLM) jako centralny mechanizm poznawczy. Agent działa jako autonomiczna jednostka, zdolna do interpretacji cyfrowego środowiska, podejmowania decyzji oraz realizacji zadań prowadzących do osiągnięcia określonych celów.

Podczas gdy klasyczne modele generatywne reagują na konkretne polecenia w sposób czysto reaktywny, system agentowy potrafi wykorzystywać te same zdolności do samodzielnego planowania i inicjowania działań. Tego typu rozwiązanie jest w stanie zaprojektować i wykonać złożone, wieloetapowe zadania, angażując się w interakcje z różnymi aplikacjami i systemami w ramach danego procesu.

Agentowa AI w praktyce: autonomia, planowanie i realizacja zadań

Aby zrozumieć, w jaki sposób założenia technologiczne przekładają się na rzeczywistą wartość biznesową, warto przyjrzeć się czterem kluczowym komponentom, które w Axendi stanowią podstawę architektury agentów CX. To właśnie ich synergia tworzy spójny, inteligentny system zdolny do samodzielnego i kompleksowego rozwiązywania problemów klientów.

1. Mechanizm poznawczy (rdzeń oparty na LLM)

To centralny element każdego agenta – pełni funkcję „mózgu” systemu. Bazuje na dużym modelu językowym, który umożliwia rozumienie języka naturalnego, wyciąganie wniosków, identyfikowanie intencji użytkownika oraz generowanie odpowiedzi. Właśnie ten komponent odpowiada za podejmowanie decyzji w odpowiedzi na konkretne sytuacje i potrzeby klienta.

2. Planowanie i rozumowanie

W tym obszarze realizowana jest autonomia działania. Agent, korzystając z możliwości modelu LLM, potrafi rozłożyć złożony problem (np. „paczka jest opóźniona, a produkt uszkodzony”) na logiczne, wykonalne kroki. Wykorzystuje przy tym zaawansowane techniki, takie jak rozumowanie krok po kroku (Chain-of-Thought), aby opracować spójny plan działania przed jego wdrożeniem.

3. Pamięć operacyjna (krótkoterminowa i długoterminowa)

Skuteczność działania agenta opiera się również na zdolności zapamiętywania kontekstu i historii interakcji. Pamięć krótkoterminowa umożliwia śledzenie bieżącej rozmowy, eliminując potrzebę powtarzania informacji przez klienta. Pamięć długoterminowa pozwala na personalizację doświadczeń i działania proaktywne, bazujące na wcześniejszych kontaktach (np. „Widzę, że ostatnio wystąpił problem z dostawą. Tym razem dopilnuję, aby wszystko przebiegło bez zakłóceń.”).

4. Interfejs wykonawczy (narzędzia zintegrowane z systemami firmy)

To ten element łączy możliwości agenta z rzeczywistym środowiskiem operacyjnym organizacji. Dzięki integracji z zewnętrznymi systemami (np. API płatności, logistyki czy CRM), agent może podejmować konkretne działania – inicjować zwrot środków, sprawdzać status zamówienia czy aktualizować dane klienta. To właśnie ten komponent umożliwia przejście od decyzji do działania – w pełni automatycznego i zgodnego z procesami biznesowymi firmy.

Agentowy system Axendi w środowisku operacyjnym

Klient przesyła zdenerwowaną wiadomość e-mail:

„Jestem rozczarowany. Moje zamówienie dotarło z opóźnieniem, a na dodatek produkt jest uszkodzony. To już drugi raz!”

Oto jak zareaguje autonomiczny agent oparty na architekturze Axendi:

1. Analiza treści (mechanizm poznawczy)

Agent natychmiast przetwarza wiadomość, identyfikując dwa kluczowe problemy: opóźnienie dostawy i uszkodzony produkt. Wykrywa negatywny ton wypowiedzi oraz fakt, że to kolejna sytuacja tego typu, co wskazuje na potencjalnie pogarszające się doświadczenie klienta.

2. Pozyskanie informacji (moduły pamięci i integracji)

Moduł planowania uruchamia proces weryfikacji. Agent korzysta z pamięci długoterminowej, aby sprawdzić historię wcześniejszych reklamacji klienta. Równolegle, poprzez zintegrowane narzędzia, łączy się z systemem logistycznym, aby pobrać dane dotyczące aktualnego zamówienia.

3. Opracowanie planu działania (rozumowanie i decyzja)

Na podstawie zgromadzonych informacji agent ocenia, że standardowa procedura (np. sam zwrot kosztów) nie jest wystarczająca.

Tworzy plan działań, który obejmuje:

• przeprosiny dostosowane do konkretnej sytuacji,
• realizację pełnego zwrotu środków,
• przyznanie dodatkowego rabatu na przyszłe zakupy jako gest rekompensaty.

4. Realizacja działań (wykonanie i komunikacja)

Agent automatycznie wykonuje zaplanowane czynności: inicjuje zwrot płatności w systemie bilingowym, aktualizuje dane klienta w CRM o przyznany rabat, a następnie generuje empatyczną, spersonalizowaną wiadomość e-mail informującą o wykonanych działaniach i wyrażającą zrozumienie dla sytuacji.

Cały proces zostaje zrealizowany w ciągu kilku minut, bez udziału człowieka. Klient otrzymuje szybką, adekwatną reakcję – dopasowaną do jego doświadczenia i potrzeb, co znacząco zwiększa poczucie zaopiekowania i zaufania do marki.

Przyszłość CX to ekosystem, a nie pojedyncze narzędzie 

W Axendi nie stawiamy pytania: „Generatywna czy agentowa AI?”
Zamiast tego pytamy: „Jak najlepiej zintegrować cały ekosystem AI, aby skutecznie rozwiązywać najbardziej złożone wyzwania naszych klientów?”

Przyszłość należy do systemów, które działają w pełnej synergii: generatywna AI wnosi inteligencję i zdolność rozumowania, a architektura agentowa zapewnia autonomię działania. To połączenie umożliwia przejście od prostego wsparcia konsultantów do kompleksowej automatyzacji procesów, uwalniając ludzki potencjał i dając zespołom przestrzeń do budowania realnych relacji z klientami.