Agent AI w przedsiębiorstwie – kolejny krok w biznesowym wykorzystaniu sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja przestała być jedynie narzędziem analitycznym i coraz częściej stanowi realne wsparcie dla działalności operacyjnej przedsiębiorstw – od obsługi klienta, przez sprzedaż, po analizę danych. Wraz z tym rozwojem rośnie znaczenie bardziej zaawansowanych rozwiązań, takich jak agenci AI, którzy zaczynają odgrywać istotną rolę w środowisku biznesowym.

O ile chatboty zautomatyzowały komunikację, o tyle agenci AI stanowią kolejny etap tej ewolucji. Ich działanie nie ogranicza się do rozmowy – mogą analizować informacje, porządkować zadania oraz wspierać, a w określonym zakresie także wykonywać działania w ramach procesów biznesowych. Oznacza to, że ich wpływ wykracza poza sam interfejs i obejmuje realne funkcjonowanie organizacji.

Zmiana ta ma znaczenie nie tylko z perspektywy efektywności, ale również przejrzystości działania systemów i odpowiedzialności za ich wykorzystanie. Im szersze zastosowanie AI, tym większe znaczenie ma zrozumienie, jak system działa i jakie konsekwencje może wywołać.

Czym jest agent AI?

Pojęcie agenta AI coraz częściej pojawia się w kontekście nowoczesnych narzędzi wykorzystywanych w biznesie, jednak jego znaczenie nie zawsze jest jednoznacznie rozumiane i nie zostało oficjalnie zdefiniowane. W uproszczeniu można przyjąć, że agent AI to rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, które nie tylko generuje odpowiedzi, ale również potrafi analizować informacje, realizować określony cel oraz wykonywać konkretne zadania w ramach zdefiniowanego procesu.

W odróżnieniu od prostszych narzędzi opartych na AI, agent nie ogranicza się wyłącznie do reakcji na pojedyncze zapytanie użytkownika. Jego działanie opiera się na przetwarzaniu danych, uwzględnianiu kontekstu oraz podejmowaniu kolejnych kroków w oparciu o wcześniej ustalone reguły, dostępne informacje i zakres uprawnień. W praktyce oznacza to, że agent AI funkcjonuje w określonym środowisku - korzysta z danych, systemów oraz narzędzi, do których dostęp został mu udzielony. Istotnym elementem jest to, że jego możliwości są zawsze uzależnione od jakości danych, zakresu dostępu do informacji, sposobu zaprojektowania procesu oraz przyjętych ograniczeń. Nie jest więc samodzielnym uczestnikiem obrotu ani podmiotem podejmującym niezależne decyzje w sensie prawnym, lecz narzędziem wspierającym wykonywanie określonych czynności, na zlecenie.

Dla lepszego zobrazowania można wskazać przykład agenta wykorzystywanego w obsłudze klienta. Taki system może analizować treść zgłoszenia, przyporządkowywać je do odpowiedniej kategorii, sugerować możliwe rozwiązania, a nawet przygotowywać projekt odpowiedzi lub kierować sprawę do właściwego działu. W każdym z tych etapów działa jednak w oparciu o dostępne dane, wcześniej zdefiniowane reguły oraz zakres uprawnień nadany przez organizację.

Z tej perspektywy agenta AI należy postrzegać jako zaawansowane narzędzie cyfrowe, które łączy możliwości analizy danych, przetwarzania informacji i realizacji określonych działań. Jego rola polega na wspieraniu procesów biznesowych, jednak zawsze wspieranie to powinno odbywać pod nadzorem człowieka.

Jakie zastosowanie agent AI może mieć we współczesnym biznesie?

Zastosowanie agentów AI w biznesie wynika przede wszystkim z ich zdolności do łączenia analizy informacji z realizacją konkretnych zadań. W przeciwieństwie do narzędzi ograniczających się wyłącznie do komunikacji, agent AI może wspierać różne etapy procesu, jak wspomniano już wcześniej, od przyjęcia danych, przez ich przetworzenie, aż po zaproponowanie lub wykonanie określonego działania. Dzięki temu znajduje zastosowanie nie tylko w jednorazowych interakcjach z użytkownikiem, ale również w codziennym funkcjonowaniu organizacji i pracy zespołów.

W praktyce agenci AI wykorzystywani są m.in. do:

• obsługi klienta – analizują zgłoszenia, porządkują je według kategorii, sugerują odpowiedzi lub przekazują sprawy do odpowiednich działów, usprawniając cały proces komunikacji z klientem;
• wsparcia sprzedaży – pomagają identyfikować potencjalnych klientów, analizować ich potrzeby oraz porządkować dane sprzedażowe, co ułatwia podejmowanie dalszych działań handlowych;
• zarządzania zgłoszeniami i obiegiem informacji – automatyzują przyjmowanie, klasyfikowanie i kierowanie zadań, co ma znaczenie zwłaszcza w organizacjach operujących na dużej liczbie procesów i dokumentów;
• wsparcia procesów HR – mogą analizować informacje o kandydatach, porównywać je z wymaganiami stanowiska lub porządkować dokumentację rekrutacyjną, wspierając pracę działów personalnych;
• analizy danych finansowych i operacyjnych – identyfikują wzorce, odchylenia lub potencjalne nieprawidłowości w danych, wspierając procesy decyzyjne w organizacji;
• wsparcia pracy zespołów wewnętrznych – pomagają wyszukiwać informacje, porządkować wiedzę organizacyjną, przygotowywać podsumowania lub rekomendacje, co zwiększa efektywność codziennej pracy.

Wartość agentów AI w środowisku biznesowym polega więc nie tylko na automatyzacji komunikacji, ale przede wszystkim na zdolności do wspierania analizy informacji oraz realizacji konkretnych etapów procesów. Dzięki temu mogą stanowić realne wsparcie operacyjne, a nie wyłącznie narzędzie kontaktu z użytkownikiem.

Na czym opiera się działanie agenta AI? Jakie komponenty i technologie wykorzystuje?

Działanie agenta AI nie opiera się na jednym modelu czy pojedynczym rozwiązaniu technologicznym, lecz na zestawie współpracujących ze sobą elementów, które razem tworzą spójny mechanizm realizujący określone zadania. Z perspektywy użytkownika całość może wydawać się jednym narzędziem, jednak w praktyce za jego funkcjonowaniem stoi kilka warstw odpowiadających za różne etapy przetwarzania informacji i działania.

Podstawowym komponentem jest model sztucznej inteligencji, najczęściej oparty na technologiach takich jak wykorzystanie dużych modeli językowych (LLM), przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) czy uczeniu maszynowym. To właśnie on odpowiada za rozumienie poleceń, analizę danych oraz generowanie odpowiedzi lub wniosków. Sam model nie wystarcza jednak do realizacji bardziej złożonych zadań i potrzebuje dodatkowych elementów, które nadają jego działaniu strukturę i kierunek.

Dzięki odpowiedniemu zaprogramowaniu jego działania, agent AI może dzielić zadania na etapy, ustalić kolejność działań i zdecydować, jakie informacje są potrzebne na danym etapie. W praktyce to właśnie ta warstwa sprawia, że narzędzie nie ogranicza się do jednej odpowiedzi, ale potrafi przeprowadzić bardziej złożony proces.

Kolejnym elementem jest pamięć oraz dostęp do danych. Agent AI korzysta zarówno z bieżącego kontekstu, jak i z informacji zapisanych wcześniej, a więc kolejnym elementem technologicznym jest możliwość gromadzenia pamięci oraz zapewnienie dostępu do danych – mogą to być dokumenty, dane klientów, historia zgłoszeń czy wiedza zgromadzona w organizacji. W tym obszarze wykorzystywane są m.in. bazy danych i rozwiązania chmurowe, które umożliwiają szybki dostęp do informacji. To właśnie dostęp do danych w dużej mierze decyduje o jakości działania systemu.

Nie mniej ważne są integracje z systemami zewnętrznymi, realizowane najczęściej za pomocą interfejsów API. Dzięki nim agent AI może komunikować się z narzędziami używanymi w firmie, takimi jak systemy CRM, ERP, helpdesk czy platformy sprzedażowe. Integracje te pozwalają nie tylko pobierać dane, ale również przekazywać informacje i wykonywać określone działania w innych systemach.

Na tej podstawie działa warstwa wykonawcza, czyli element odpowiedzialny za realizację konkretnych czynności. Może to być np. przypisanie zgłoszenia do odpowiedniego działu, przygotowanie odpowiedzi dla klienta, uzupełnienie danych w systemie lub wygenerowanie raportu. W tym miejscu agent AI wykracza poza analizę i zaczyna wpływać na realne procesy w organizacji.

Istotnym komponentem jest monitoring i kontrola działania systemu. Obejmuje to m.in. rejestrowanie działań, możliwość ich weryfikacji oraz analizę poprawności działania narzędzia. Z punktu widzenia biznesowego i prawnego (compliance) ma to szczególne znaczenie, ponieważ pozwala zrozumieć, w jaki sposób agent AI działał w danym przypadku i jakie decyzje zostały podjęte.

Z perspektywy organizacji kluczowe jest to, że użyteczność agenta AI rośnie wraz z poziomem jego integracji z danymi i systemami przedsiębiorstwa. Jednocześnie jednak wraz z tym rośnie również skala potencjalnych ryzyk, zarówno operacyjnych, jak i prawnych. Im większy dostęp do informacji i większy wpływ na procesy, tym większe znaczenie ma kontrola nad sposobem działania takiego narzędzia.

Agent AI a chatbot

Choć pojęcia chatbot i agent AI bywają używane zamiennie, w rzeczywistości odnoszą się do narzędzi o różnym zakresie działania i wpływie na procesy biznesowe. Chatboty zostały zaprojektowane przede wszystkim jako narzędzia komunikacyjne, a ich główną funkcją jest prowadzenie rozmowy, udzielanie informacji i wspieranie użytkownika w prostych czynnościach.

Agent AI stanowi rozwinięcie tej koncepcji. Oprócz komunikacji potrafi analizować dane, uwzględniać kontekst, planować kolejne kroki oraz korzystać z dostępnych systemów i narzędzi. W praktyce oznacza to, że jego działanie nie kończy się na odpowiedzi – może obejmować także realizację konkretnych elementów procesu biznesowego.

Najprościej ująć tę różnicę w następujący sposób: chatbot komunikuje się z użytkownikiem, natomiast agent AI może dodatkowo przetwarzać informacje i inicjować działania. To przesunięcie z poziomu komunikacji na poziom operacyjny przekłada się bezpośrednio na większy wpływ na funkcjonowanie organizacji, a co za tym idzie, również na większe znaczenie z punktu widzenia ryzyk i odpowiedzialności prawnej.

Przejrzystość i wyjaśnialność decyzji podejmowanych przez agenta AI

Wraz ze wzrostem wykorzystania agentów AI rośnie znaczenie nie tylko tego, czy system działa poprawnie, ale również tego, czy sposób jego działania jest zrozumiały i możliwy do wyjaśnienia. Z perspektywy organizacji oznacza to konieczność traktowania AI nie tylko jako narzędzia zwiększającego efektywność, ale także jako rozwiązania, które musi podlegać kontroli i budować zaufanie.

Przejrzystość w praktyce oznacza, że użytkownik oraz organizacja wiedzą, kiedy korzystają z systemu opartego na sztucznej inteligencji, jakie są jego możliwości oraz ograniczenia, a także jakie dane mogą wpływać na jego działanie. Brak takiej informacji może prowadzić nie tylko do nieporozumień, ale również do zarzutów wprowadzania w błąd.

Wyjaśnialność dotyczy natomiast możliwości odtworzenia i uzasadnienia działania systemu nie na poziomie technicznym, lecz poprzez wskazanie, jakie czynniki wpłynęły na wynik. Ma to szczególne znaczenie w sytuacjach, gdy agent AI wpływa na sytuację użytkownika, ponieważ wtedy konieczne jest nie tylko uzasadnienie decyzji, ale również możliwość jej obrony w przypadku sporu, reklamacji czy kontroli.

Z punktu widzenia ograniczania ryzyka prawnego oznacza to konieczność zapewnienia takich mechanizmów jak rejestrowanie działań systemu, identyfikacja danych wejściowych czy określenie zakresu ingerencji człowieka. Jeżeli organizacja nie jest w stanie wyjaśnić, w jaki sposób agent AI doszedł do określonego rezultatu, może mieć trudności z wykazaniem zgodności swojego działania z przepisami, co bezpośrednio przekłada się na ryzyko odpowiedzialności prawnej.

Odpowiedzialność prawna za podjęte decyzje

W praktyce konsekwencje działania agentów AI mogą być bardzo dotkliwe. Błędna kwalifikacja klienta może prowadzić do utraty sprzedaży, nieprawidłowa analiza danych finansowych może prowadzić do błędnych decyzji biznesowych, a automatyczna selekcja kandydatów nawet do zarzutów dyskryminacji. W obszarze obsługi klienta nieprecyzyjna lub wprowadzająca w błąd informacja może skutkować reklamacjami, sporami, a także odpowiedzialnością odszkodowawczą.

W kontekście wykorzystania agentów AI kluczowe znaczenie ma jedna podstawowa zasada: sztuczna inteligencja nie ponosi odpowiedzialności prawnej. Agent AI nie jest podmiotem prawa (w świetle aktualnego stanu prawnego), a więc nie posiada zdolności do bycia stroną stosunku prawnego ani odpowiadania za skutki swoich działań. Odpowiedzialność zawsze spoczywa na konkretnym podmiocie, który korzysta z systemu i odpowiada za skutki jego wykorzystania.

Krąg potencjalnie odpowiedzialnych podmiotów może jednak obejmować kilka stron. Odpowiadać może przedsiębiorca wykorzystujący agenta AI w swojej działalności, dostawca technologii, integrator wdrażający rozwiązanie lub podmiot odpowiedzialny za jego bieżące utrzymanie. Kluczowe znaczenie ma jednak to, gdzie leży źródło problemu oraz kto ma realny wpływ na sposób działania systemu.

Z perspektywy operacyjnej najczęściej odpowiedzialność ponosi jednak podmiot wykorzystujący operacyjnie dane rozwiązanie, czyli w praktyce obrotu jest to najczęściej przedsiębiorca. To on decyduje o zakresie wykorzystania narzędzia, integruje je z własnymi procesami, określa sposób przetwarzania danych (w tym danych osobowych) oraz wykorzystuje wyniki działania systemu przy podejmowaniu decyzji. W tym sensie agent AI jest traktowany jak każde inne narzędzie wykorzystywane w działalności gospodarczej, podobnie jak system CRM czy arkusz kalkulacyjny, a odpowiedzialność za jego użycie nie znika tylko dlatego, że opiera się ono na sztucznej inteligencji.

W określonych sytuacjach odpowiedzialność może dotyczyć również dostawcy technologii, zwłaszcza gdy problem wynika z wadliwości systemu, jego niezgodności z deklarowanym działaniem lub naruszenia obowiązków regulacyjnych. W praktyce należy jednak uwzględnić, że dostawcy bardzo często ograniczają swoją odpowiedzialność w umowach. Standardem są zapisy, zgodnie z którymi narzędzie dostarczane jest „as is”, bez gwarancji poprawności wyników, a odpowiedzialność za sposób jego wykorzystania spoczywa na użytkowniku końcowym lub organizacji korzystającej z rozwiązania. W efekcie nawet jeśli źródłem problemu jest działanie narzędzia, ciężar ryzyka w praktyce często pozostaje po stronie przedsiębiorcy.

Odpowiedzialność prawna może przyjmować różne formy. Na gruncie prawa cywilnego będzie to przede wszystkim odpowiedzialność za szkodę, jeżeli działanie systemu doprowadzi do negatywnych skutków dla klienta, kontrahenta lub innego podmiotu. Szczególne znaczenie ma również ochrona danych osobowych, jeżeli agent AI przetwarza dane użytkowników, zastosowanie znajdują przepisy RODO[1], w tym obowiązki związane z legalnością przetwarzania, bezpieczeństwem danych oraz przejrzystością działania systemu. Istotna jest także kwestia zautomatyzowanego podejmowania decyzji, zwłaszcza gdy może ono wywoływać skutki prawne lub w podobny sposób istotnie wpływać na sytuację osoby fizycznej.

Z perspektywy regulacyjnej istotne znaczenie mają przepisy AI Act[2], które wprowadzają konkretne obowiązki w zakresie przejrzystości systemów sztucznej inteligencji. Zgodnie z art. 50 tego aktu, który zacznie mieć zastosowanie od sierpnia 2026 r., systemy AI przeznaczone do bezpośredniej interakcji z osobami fizycznymi powinny być projektowane i wykorzystywane w taki sposób, aby użytkownik był informowany o tym, że komunikuje się z systemem AI, chyba że wynika to wprost z kontekstu.

Obowiązek ten ma szczególne znaczenie w przypadku narzędzi takich jak chatboty czy agenci AI wykorzystywani w obsłudze klienta, sprzedaży lub komunikacji z użytkownikiem. Informacja o wykorzystaniu sztucznej inteligencji powinna zostać przekazana w sposób jasny i zrozumiały, najpóźniej w momencie pierwszej interakcji. AI Act przewiduje również obowiązki związane z oznaczaniem treści generowanych przez sztuczną inteligencję, tak aby możliwe było ich rozpoznanie jako treści sztucznie wygenerowanych lub zmanipulowanych.

Niezależnie od obowiązków transparentności, w przypadku bardziej zaawansowanych zastosowań, w szczególności systemów wysokiego ryzyka, przepisy AI Act wymagają zapewnienia nadzoru człowieka nad działaniem systemu. W praktyce oznacza to, że wykorzystanie agenta AI nie może prowadzić do całkowitego wyłączenia kontroli po stronie człowieka, zwłaszcza w sytuacjach, które mogą wpływać na prawa lub sytuację użytkownika.

W tym kontekście należy podkreślić, że im większy wpływ agenta AI na sytuację użytkownika, np. w obszarze decyzji finansowych, rekrutacyjnych czy dostępu do usług, tym większe znaczenie mają obowiązki transparentności oraz konieczność zapewnienia realnej kontroli nad sposobem jego działania.

Podsumowanie

Jak wskazano na początku, agenci AI przestają być wyłącznie narzędziem wspierającym komunikację, a coraz częściej realnie wpływają na procesy biznesowe i sposób funkcjonowania organizacji. W praktyce oznacza to, że im większe znaczenie operacyjne zyskują te rozwiązania, tym większe znaczenie ma świadome zarządzanie ich działaniem, przejrzystością oraz zgodnością z przepisami.

Wykorzystywanie agentów AI w biznesie z perspektywy praktyki biznesowej wymaga świadomego podejścia do ich wdrożenia, realnej oceny ryzyk oraz uwzględnienia obowiązków prawnych. Obejmuje to nie tylko analizę ryzyka, ale również wdrożenie odpowiednich mechanizmów compliance, które pozwolą ograniczyć odpowiedzialność prawną, finansową i wizerunkową. Wraz ze wzrostem roli tych narzędzi w przedsiębiorstwach rośnie bowiem nie tylko ich użyteczność, ale również skala odpowiedzialności związanej z ich wykorzystaniem.

adwokat Dominika Królik 

założycielka kancelarii adwokackiej Królik Legal, specjalizującej się w prawnym wspieraniu przedsiębiorców, w szczególności z branży eCommerce, technologicznej oraz kreatywnej. Kluczowym obszarem jej specjalizacji jest prawo nowych technologii oraz doradztwo w zakresie legalnego wdrażania sztucznej inteligencji w organizacjach

[1] Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z dnia 27 kwietnia 2016 r. w sprawie ochrony osób fizycznych w związku z przetwarzaniem danych osobowych i w sprawie swobodnego przepływu takich danych oraz uchylenia dyrektywy 95/46/WE (ogólne rozporządzenie o ochronie danych) (Dz. U. UE. L. z 2016 r. Nr 119, str. 1 z późn. zm.).

[2] Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2024/1689 z dnia 13 czerwca 2024 r. w sprawie ustanowienia zharmonizowanych przepisów dotyczących sztucznej inteligencji oraz zmiany rozporządzeń (WE) nr 300/2008, (UE) nr 167/2013, (UE) nr 168/2013, (UE) 2018/858, (UE) 2018/1139 i (UE) 2019/2144 oraz dyrektyw 2014/90/UE, (UE) 2016/797 i (UE) 2020/1828 (akt w sprawie sztucznej inteligencji) Tekst mający znaczenie dla EOG (Dz. U. UE. L. z 2024 r. poz. 1689)