Rozwój rynku agentów AI: co oznacza dla obsługi klienta i operacji biznesowych

W tym artykule analizujemy wnioski z raportu AI Agents Market Report opublikowanego przez Grand View Research, który omawia rozwój, strukturę oraz prognozowany wzrost tego rynku. Analizę uzupełniamy o spostrzeżenia z raportu McKinsey Seizing the Agentic AI Advantage.

Zgodnie z raportem Grand View Research globalny rynek agentów AI ma w nadchodzącej dekadzie dynamicznie rosnąć. Najważniejszym wnioskiem nie jest jednak sama skala prognozowanego wzrostu. Znacznie istotniejsze jest to, co mówi on o zmieniającej się roli AI w organizacjach, szczególnie w obszarach takich jak obsługa klienta, wsparcie wewnętrzne czy automatyzacja procesów biznesowych.

Zrozumienie tych trendów jest kluczowe dla organizacji, które chcą ocenić, gdzie agenci AI mogą przynieść realną wartość operacyjną.

Kluczowe wnioski

• Rynek agentów AI dynamicznie rośnie, przesuwając rolę AI z prostych narzędzi wspierających pracę w stronę systemów, które realizują procesy i wspierają operacje biznesowe.

• Obsługa klienta jest jednym z pierwszych obszarów wdrożeń, ze względu na dużą liczbę interakcji, powtarzalność zadań oraz bogate dane konwersacyjne.

• W przeciwieństwie do chatbotów czy copilotów, agenci AI mogą zarządzać wieloetapowymi procesami, współpracować z systemami i działać w sposób bardziej autonomiczny.

• Największy wpływ przyniosą rozwiązania, w których firmy przeprojektują procesy wokół autonomii agentów AI, wspierane przez nowe architektury, takie jak agentic AI mesh.

Obsługa klienta jednym z pierwszych obszarów wdrożeń

Jednym z najważniejszych wniosków płynących z analiz rynkowych jest to, że obsługa klienta oraz wirtualni asystenci stanowią obecnie największy segment zastosowań agentów AI.

Nie jest to zaskoczeniem. Operacje obsługi klienta są szczególnie dobrze przygotowane do wczesnej adopcji agentów AI, ponieważ łączą trzy kluczowe cechy:

• dużą liczbę interakcji,

• powtarzalne schematy podejmowania decyzji,

• ogromne ilości danych konwersacyjnych.

Takie środowisko tworzy idealne warunki do automatyzacji oraz wykorzystania AI w procesach wspierania decyzji.

Jednocześnie warto zauważyć, że potencjał agentów AI w obsłudze klienta nie ogranicza się wyłącznie do interakcji z klientami. Wiele organizacji koncentruje się początkowo na chatbotach lub wirtualnych asystentach, jednak jedne z największych korzyści operacyjnych pojawiają się w procesach wewnętrznych.

Przykłady takich zastosowań obejmują:

• wspieranie konsultantów w wyszukiwaniu wiedzy,

• analizę wewnętrznych próśb o wsparcie,

• identyfikację powtarzających się problemów operacyjnych,

• wsparcie decyzji dotyczących szkoleń i onboardingu.

W dużych organizacjach usługowych takie interakcje generują ogromną ilość cennej wiedzy operacyjnej.

W praktyce jest to jeden z obszarów, w których coraz częściej wykorzystuje się agentów AI i zaawansowaną analitykę. Firmy takie jak Axendi wdrażają tego typu rozwiązania w operacjach obsługi klienta, aby analizować wzorce wsparcia wewnętrznego, identyfikować problemy operacyjne oraz wspierać szybsze i bardziej oparte na danych podejmowanie decyzji.

Agenci AI, chatboty i copiloci – dlaczego to rozróżnienie ma znaczenie

Szybki rozwój agentów AI spowodował również pewne zamieszanie terminologiczne. Wiele organizacji używa pojęć chatbot, copilot i agent AI zamiennie, choć w rzeczywistości opisują one różne poziomy zaawansowania technologii.

Różnice najlepiej widać, gdy porówna się ich rolę w organizacji.

Tradycyjne chatboty są przede wszystkim zaprojektowane do odpowiadania na z góry określone pytania lub prowadzenia użytkowników przez proste procesy. Zazwyczaj opierają się na zaprogramowanej logice lub ograniczonym rozumieniu kontekstu.

Copiloty stanowią kolejny etap rozwoju. Wspierają pracowników poprzez generowanie sugestii, wyszukiwanie informacji lub pomoc w wykonywaniu zadań. Według raportu McKinsey blisko 70% firm z listy Fortune 500 korzysta z Microsoft 365 Copilot. Jednocześnie, mimo szerokich eksperymentów z AI, mniej niż 10% przypadków użycia wychodzi poza fazę pilotażową.

Agenci AI idą o krok dalej. Jak wskazuje McKinsey, są to systemy, które:

• działają w oparciu o określone cele,

• potrafią rozbijać zadania na mniejsze kroki,

• komunikują się z systemami przedsiębiorstwa,

• realizują procesy i przepływy pracy,

• dostosowują swoje działanie w czasie rzeczywistym.

To rozróżnienie jest istotne, ponieważ zmienia sposób oceny wartości biznesowej AI. Chatboty najczęściej mierzy się wskaźnikiem obsługi zapytań bez udziału człowieka (containment rate). W przypadku agentów AI większe znaczenie mają takie miary jak realizacja procesów, efektywność operacyjna czy szybkość rozwiązywania problemów.

Dlaczego dziś dominują rozwiązania single-agent

Jednym z ważnych trendów na rynku jest obecna dominacja architektur opartych na pojedynczym agencie (single-agent). Takie systemy koncentrują się na jednym, konkretnym zadaniu operacyjnym — na przykład odpowiadaniu na pytania klientów, analizie danych czy wsparciu procesów wewnętrznych.

Rozwiązania single-agent pozostają popularne przede wszystkim dlatego, że są łatwiejsze we wdrożeniu i wymagają mniejszej integracji z rozbudowanym środowiskiem systemów przedsiębiorstwa.

Jednocześnie rośnie zainteresowanie systemami multi-agentowymi, w których wiele wyspecjalizowanych agentów współpracuje, aby realizować bardziej złożone procesy.

Przykładowe środowisko multi-agentowe może obejmować:

• jednego agenta obsługującego interakcję z klientem,

• drugiego odpowiadającego za wyszukiwanie wiedzy wewnętrznej,

• kolejnego weryfikującego zgodność z procedurami lub wymogami compliance.

Według McKinsey taka architektura pozwala agentom obsługiwać procesy obejmujące wiele kroków, uczestników i systemów — czyli takie, które wcześniej były trudne do automatyzacji przy użyciu pierwszej generacji narzędzi generatywnej AI.

Choć dziś dominują rozwiązania oparte na pojedynczym agencie, długoterminowy kierunek rozwoju rynku prawdopodobnie będzie zmierzał w stronę większej orkiestracji współpracujących ze sobą agentów.

Gotowe narzędzia agentyczne a rozwiązania tworzone na zamówienie

Kolejną ważną dynamiką rynku jest różnica między gotowymi agentami AI (ready-to-deploy) a rozwiązaniami tworzonymi na zamówienie (custom-built).

Gotowe narzędzia odpowiadają obecnie za dużą część wdrożeń, ponieważ pozwalają firmom szybko rozpocząć eksperymenty z AI bez rozbudowanej implementacji technologicznej.

Tego typu rozwiązania dobrze sprawdzają się w automatyzacji standardowych procesów, takich jak:

• obsługa zapytań klientów,

• planowanie spotkań lub harmonogramów,

• obsługa wewnętrznych zgłoszeń wsparcia.

Z kolei agenci budowani na zamówienie oferują znacznie większą elastyczność. Pozwalają integrować AI bezpośrednio z systemami firmy, jej własnymi danymi oraz złożonymi procesami operacyjnymi.

W praktyce wiele organizacji będzie prawdopodobnie podążać ścieżką hybrydową: zaczynając od gotowych narzędzi, a następnie rozwijając własnych agentów w obszarach, w których przewaga konkurencyjna lub wymogi regulacyjne wymagają głębszej integracji.

Segment enterprise napędza rozwój rynku

Obecnie największą kategorią użytkowników agentów AI stanowią duże organizacje (segment enterprise). W takich firmach poziom złożoności operacyjnej sprawia, że automatyzacja oparta na agentach może przynieść szczególnie duże korzyści.

Środowiska te zazwyczaj charakteryzują się:

• dużymi zespołami obsługującymi klientów,

• złożonymi procesami wewnętrznymi,

• wieloma kanałami komunikacji,

• wysokimi wymaganiami w zakresie zgodności i regulacji.

W takich warunkach agenci AI mogą znacząco ograniczać tarcie operacyjne.

Na przykład mogą pomagać w identyfikowaniu powtarzających się problemów w interakcjach z klientami, wykrywaniu luk kompetencyjnych wśród konsultantów oraz wspierać szybsze podejmowanie decyzji operacyjnych.

Kolejna faza adopcji AI będzie dotyczyć operacji

Najważniejszym wnioskiem z analizy rynku agentów AI nie jest wyłącznie skala prognozowanego wzrostu, lecz kierunek rozwoju zastosowań tej technologii.

Pierwsza fala adopcji AI koncentrowała się głównie na interfejsach – chatbotach, wirtualnych asystentach oraz narzędziach generatywnych wspierających użytkowników.

Kolejna faza dotyczy operacji: systemów AI, które wspierają przepływy pracy, procesy decyzyjne oraz współpracę wewnętrzną w organizacji.

Obsługa klienta jest jednym z najbardziej wyraźnych przykładów tej zmiany. Coraz więcej firm zaczyna dostrzegać, że wartościowe informacje nie znajdują się wyłącznie w samych rozmowach z klientami. Równie istotne sygnały pojawiają się w procesach wewnętrznych, które te interakcje obsługują.

Pytania zadawane w ramach wsparcia wewnętrznego, eskalacje czy prośby o doprecyzowanie procedur często ujawniają:

• słabości procesów,

• braki w dokumentacji,

• potrzeby szkoleniowe,

• nieefektywności operacyjne.

Systematyczna analiza takich sygnałów może pomóc organizacjom jednocześnie poprawić doświadczenie klientów i efektywność operacyjną.

McKinsey podkreśla, że największą wartość agenci AI przynoszą wtedy, gdy firmy projektują procesy wokół ich możliwości, zamiast jedynie dodawać nowe narzędzia do istniejących workflowów. Gdy agenci mogą proaktywnie wykrywać problemy i inicjować działania naprawcze, są w stanie znacząco skrócić czas rozwiązywania incydentów i poprawić efektywność operacyjną.

Skalowanie agentów AI

Według McKinsey skalowanie agentów AI wymaga nowego paradygmatu architektonicznego – tzw. agentic AI mesh. Tradycyjne architektury generatywnej AI, oparte na odizolowanych aplikacjach wykorzystujących modele językowe, nie są zaprojektowane do obsługi autonomicznych agentów działających jednocześnie w wielu systemach, procesach i źródłach danych.

Agentic AI mesh umożliwia organizacjom orkiestrację sieci współpracujących agentów w oparciu o architekturę modułową, rozproszoną i niezależną od dostawców technologii. Dzięki temu firmy mogą integrować zarówno własne rozwiązania, jak i gotowe narzędzia, zachowując kontrolę nad bezpieczeństwem, skalowalnością oraz elastycznością technologiczną.

Jednocześnie era agentów AI wprowadza nowe ryzyka. Należą do nich między innymi:

• nadmierna autonomia systemów,

• fragmentacja dostępu do systemów,

• zagrożenia bezpieczeństwa,

• niekontrolowane powstawanie wielu niezależnych agentów.

Bez odpowiedniego zarządzania i widoczności działania systemów inteligentna automatyzacja może w praktyce prowadzić do zwiększenia złożoności operacyjnej.

Dlatego architektura agentic AI mesh opiera się na kilku kluczowych zasadach projektowych: kompozycyjności, rozproszonej inteligencji, modularności warstw systemu, neutralności technologicznej oraz kontrolowanej autonomii. Razem pozwalają one budować bezpieczne i skalowalne ekosystemy agentów, które mogą rozwijać się wraz z postępem technologii AI.

McKinsey podkreśla również, że pełne wykorzystanie potencjału agentów AI będzie wymagało tworzenia rozwiązań dopasowanych do konkretnych procesów biznesowych. Gotowe narzędzia mogą automatyzować proste zadania, jednak przewaga konkurencyjna często pojawia się dopiero wtedy, gdy agenci są projektowani wokół kluczowych procesów firmy, jej danych i logiki decyzyjnej.

W dłuższej perspektywie wdrażanie agentów AI będzie wymagało także zmiany podejścia do architektury IT. Systemy przedsiębiorstw będą stopniowo ewoluować w kierunku architektur agent-first, w których aplikacje projektowane są nie tylko z myślą o interfejsach dla ludzi, ale również o interakcjach maszynowych, automatycznych workflowach oraz autonomicznych decyzjach podejmowanych przez systemy AI.

Wnioski

W miarę jak agenci AI przechodzą z fazy eksperymentów do rzeczywistych wdrożeń operacyjnych, organizacje będą potrzebować partnerów, którzy potrafią połączyć technologię, dane oraz realne doświadczenie w prowadzeniu operacji obsługi klienta.

W tym kierunku rozwijają swoje rozwiązania firmy takie jak Axendi, tworząc narzędzia oparte na AI, które przekształcają dane z interakcji i procesów operacyjnych w praktyczne wnioski wspierające zarządzanie customer experience.

FAQ

Czym są agenci AI w operacjach biznesowych?

Agenci AI to systemy programowe, które potrafią autonomicznie wykonywać zadania, zarządzać procesami oraz komunikować się z innymi systemami. W przeciwieństwie do tradycyjnych narzędzi AI reagujących jedynie na polecenia użytkownika, agenci AI potrafią analizować cele, rozbijać je na kolejne kroki i realizować działania w ramach procesów biznesowych.

Czym agenci AI różnią się od chatbotów?

Chatboty najczęściej odpowiadają na zdefiniowane pytania lub prowadzą użytkownika przez proste interakcje. Agenci AI działają szerzej – mogą zarządzać wieloetapowymi procesami, integrować się z systemami przedsiębiorstwa oraz podejmować działania na podstawie danych i określonych celów.

Dlaczego agenci AI są coraz częściej wykorzystywani w obsłudze klienta?

Operacje obsługi klienta charakteryzują się dużą liczbą interakcji, powtarzalnymi procesami oraz ogromnymi ilościami danych konwersacyjnych. Te cechy sprawiają, że środowiska customer service są szczególnie dobrze przygotowane do automatyzacji oraz wykorzystania AI w procesach podejmowania decyzji.

Czym jest agentic AI?

Agentic AI odnosi się do systemów opartych na autonomicznych agentach AI, którzy potrafią planować działania, realizować zadania i dostosowywać się do zmieniających się warunków przy minimalnym udziale człowieka. Systemy te łączą modele językowe z dodatkowymi komponentami, takimi jak pamięć, mechanizmy orkiestracji oraz integracje z systemami przedsiębiorstwa.

Czym jest agentic AI mesh?

Agentic AI mesh to architektura technologiczna umożliwiająca współpracę wielu agentów AI w ramach systemów przedsiębiorstwa. Pozwala organizacjom integrować zarówno własne rozwiązania, jak i gotowe narzędzia, przy zachowaniu kontroli nad bezpieczeństwem, skalowalnością i elastycznością systemu.

Jaką wartość biznesową mogą przynieść agenci AI?

Agenci AI mogą zwiększać efektywność operacyjną, skracać czas reakcji, automatyzować złożone procesy oraz wspierać bardziej spersonalizowane interakcje z klientami. Umożliwiają także elastyczne skalowanie operacji i szybsze reagowanie na zmiany w popycie lub obciążeniu procesów.