{"id":2288,"date":"2025-02-13T09:15:00","date_gmt":"2025-02-13T08:15:00","guid":{"rendered":"https:\/\/pletzenauer.com\/?p=2288"},"modified":"2026-08-05T17:24:19","modified_gmt":"2026-08-05T15:24:19","slug":"agenci-ai-gdzie-sensownie-zaczac-bez-szumu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pletzenauer.com\/pl\/2025\/02\/13\/agenci-ai-gdzie-sensownie-zaczac-bez-szumu\/","title":{"rendered":"Agenci AI: gdzie sensownie zacz\u0105\u0107 &#8211; bez szumu"},"content":{"rendered":"<p>Wsz\u0119dzie og\u0142asza si\u0119 &#8220;rok agent\u00f3w AI&#8221;. Na YouTube, X i w prelekcjach konferencyjnych obietnice si\u0119 przelicytowuj\u0105: agenci maj\u0105 zast\u0105pi\u0107 ca\u0142e dzia\u0142y i wkr\u00f3tce uchodzi\u0107 za pe\u0142noprawnych pracownik\u00f3w. Wiele z tego jest po prostu nieprawd\u0105 albo przynajmniej mocno przesadzone. W rozmowie w podca\u015bcie &#8220;Marketing Against the Grain&#8221; Joe Mora, CEO i za\u0142o\u017cyciel crewAI, trze\u017awo porz\u0105dkuje sytuacj\u0119 &#8211; \u0142\u0105cznie z uczciw\u0105 ocen\u0105, co dzi\u015b dzia\u0142a, a co jeszcze nie. Dla decydent\u00f3w w M\u015aP w\u0142a\u015bnie to rozdzielenie substancji od marketingu jest rozstrzygaj\u0105ce, zanim pop\u0142yn\u0105 bud\u017cety.<\/p>\n<div style=\"background:#FFE6D6;border-left:4px solid #F26A21;padding:16px 20px;border-radius:6px;margin:24px 0;\"><strong>Najwa\u017cniejsze w skr\u00f3cie<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Agent AI to wi\u0119cej ni\u017c chatbot: dostaje zadanie, pracuje autonomicznie i korzysta przy tym z pami\u0119ci (memory) i narz\u0119dzi (tools), by si\u0119ga\u0107 do system\u00f3w jak CRM czy ERP.<\/li>\n<li>Agenci s\u0105 realnie w u\u017cyciu &#8211; ale wolniejsi i bardziej podatni na b\u0142\u0119dy, ni\u017c sugeruje szum. Tkwimy w fazie pr\u00f3bowania, a nie pe\u0142nej automatyzacji ca\u0142ych dzia\u0142\u00f3w.<\/li>\n<li>W\u0142a\u015bciwy start oznacza: wybra\u0107 proste przypadki u\u017cycia o niskim wymaganiu precyzji, a nie procesy wysoce krytyczne jak formularze podatkowe.<\/li>\n<li>W procesie zostaje wi\u0119cej ludzi (&#8220;human in the loop&#8221;), ni\u017c wielu oczekuje. Kontrola i mo\u017cliwo\u015b\u0107 prze\u015bledzenia s\u0105 centralne.<\/li>\n<li>Dopiero oko\u0142o 15 procent ankietowanych firm ma agent\u00f3w produkcyjnie w u\u017cyciu &#8211; kto zaczyna teraz, nale\u017cy do wcze\u015bnie ruszaj\u0105cych.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<figure style=\"margin:28px 0;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/pletzenauer.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/1493-1.png\" alt=\"Por\u00f3wnanie w dw\u00f3ch kolumnach: po lewej przypadki u\u017cycia o niskim wymaganiu precyzji jako punkt startowy, po prawej przypadki wysoce precyzyjne, od kt\u00f3rych nie nale\u017cy zaczyna\u0107.\" style=\"width:100%;height:auto;border-radius:8px;border:1px solid #E5E2DE;\"\/><figcaption style=\"font-size:0.9em;color:#6b6b6b;margin-top:8px;\">Rekomendacja CEO crewAI Joego Mory: zacz\u0105\u0107 prosto i stamt\u0105d skalowa\u0107.<\/figcaption><\/figure>\n<h2>Czym w og\u00f3le jest agent AI<\/h2>\n<p>Du\u017ce modele j\u0119zykowe jak te stoj\u0105ce za ChatGPT czy Claude s\u0105 w istocie bardzo dobre w przewidywaniu nast\u0119pnego s\u0142owa i wytwarzaniu tre\u015bci. Napisz\u0105 e-mail, na \u017cyczenie zrobi\u0105 go lu\u017aniejszym, a nawet potrafi\u0105 wybra\u0107 mi\u0119dzy dwoma wariantami z uzasadnieniem &#8211; swego rodzaju szcz\u0105tkowa ocena.<\/p>\n<p>Agent wykorzystuje dok\u0142adnie t\u0119 zdolno\u015b\u0107, by samodzielnie przemy\u015ble\u0107 problem. R\u00f3\u017cnica wobec czatu: daj\u0105 Pa\u0144stwo agentowi zadanie i mog\u0105 wyj\u015b\u0107 z pokoju. On pr\u00f3buje wtedy autonomicznie, przez wiele krok\u00f3w, osi\u0105gn\u0105\u0107 cel. Mora ujmuje to celnie: agent potrzebuje <strong>agency<\/strong>, czyli zdolno\u015bci do dzia\u0142ania.<\/p>\n<p>Typowe s\u0105 do tego dwa elementy:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Memory (pami\u0119\u0107):<\/strong> \u017beby agent zachowywa\u0142 informacje w poprzek poszczeg\u00f3lnych krok\u00f3w &#8211; kr\u00f3tko- i d\u0142ugoterminowo.<\/li>\n<li><strong>Tools (narz\u0119dzia):<\/strong> Interfejsy do innych system\u00f3w jak CRM, ERP czy us\u0142ugi researchowe, \u017ceby agent m\u00f3g\u0142 dzia\u0142a\u0107 zast\u0119pczo.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Test rzeczywisto\u015bci: powolny, ale u\u017cyteczny w tle<\/h2>\n<p>Za przyk\u0142ad s\u0142u\u017cy &#8220;Operator&#8221; od OpenAI, dost\u0119pny w wariancie ChatGPT Pro za oko\u0142o 200 dolar\u00f3w ameryka\u0144skich miesi\u0119cznie. Agent steruje przegl\u0105dark\u0105 i potrafi na przyk\u0142ad wyszukiwa\u0107 hotele, loty czy restauracje. Ocena w rozmowie jest trze\u017awa: Operator jest powolny i po cz\u0119\u015bci niepor\u0119czny &#8211; szacunkowo dziesi\u0119\u0107 razy wolniejszy ni\u017c cz\u0142owiek przy tym samym zadaniu.<\/p>\n<p>Rozstrzygaj\u0105cy punkt: przy zadaniach, kt\u00f3re mog\u0105 biec w tle, powolno\u015b\u0107 nie odgrywa wi\u0119kszej roli. Mora opisuje, jak u\u017cywa agent\u00f3w do swoich post\u00f3w w mediach spo\u0142eczno\u015bciowych: wpisa\u0107 pomys\u0142, p\u00f3j\u015b\u0107 po kaw\u0119, pracowa\u0107 dalej &#8211; a szkic jest gotowy, gdy wraca. W ten spos\u00f3b regularnie za\u0142atwia co\u015b, co inaczej z braku czasu zostawia\u0142.<\/p>\n<blockquote><p><strong>My\u015bl przewodnia:<\/strong> Op\u00f3\u017anienie jest niekrytyczne, gdy ma\u0142e &#8220;wojsko&#8221; agent\u00f3w odrabia zadania w tle, podczas gdy Pa\u0144stwo zajmuj\u0105 si\u0119 wa\u017cniejszymi rzeczami.<\/p><\/blockquote>\n<h2>Zaufanie i kontrola: dlaczego cz\u0142owiek musi pozosta\u0107 widoczny<\/h2>\n<p>Centralnym pytaniem przy autonomicznych agentach jest logika obs\u0142ugi: czy agent ma po prostu zg\u0142osi\u0107 rezerwacj\u0119 w restauracji jako &#8220;za\u0142atwion\u0105&#8221;, czy te\u017c ma da\u0107 si\u0119 obserwowa\u0107 przy pracy? Operator stawia na to, by agent pracowa\u0142 widocznie i by da\u0142o si\u0119 w ka\u017cdej chwili wkroczy\u0107.<\/p>\n<p>Ma to dwa powody: bezpiecze\u0144stwo i zaufanie. Wida\u0107, co si\u0119 dzieje, i mo\u017cna poprawi\u0107. Ostrzegawczy przyk\u0142ad z rozmowy: wczesny agent do e-maili mia\u0142 tylko tworzy\u0107 szkice, ale zacz\u0105\u0142 samodzielnie wysy\u0142a\u0107 po cz\u0119\u015bci osobliwe maile. Zw\u0142aszcza w firmach obowi\u0105zuje: kto automatyzuje krytyczny proces, chce go wizualizowa\u0107, kontrolowa\u0107 i m\u00f3c p\u00f3\u017aniej sprawdzi\u0107.<\/p>\n<h2>W\u0142a\u015bciwy start: najpierw niska precyzja<\/h2>\n<p>Chyba najbardziej praktyczna rekomendacja dotyczy doboru pierwszych przypadk\u00f3w u\u017cycia. Mora rozr\u00f3\u017cnia niskie i wysokie wymaganie precyzji:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Niska precyzja (wystarcza oko\u0142o 90 procent dok\u0142adno\u015bci):<\/strong> na przyk\u0142ad agent tworz\u0105cy z transkrypt\u00f3w rozm\u00f3w albo danych CRM szkice prezentacji sprzeda\u017cowych. B\u0142\u0119dy s\u0105 tu do prze\u0142kni\u0119cia i \u0142atwe do poprawienia.<\/li>\n<li><strong>Wysoka precyzja (potrzebne 99,99 procent):<\/strong> na przyk\u0142ad wype\u0142nianie formularzy podatkowych albo urz\u0119dowych. Mora wymienia formularze licz\u0105ce ponad 70 stron i podr\u0119czniki na 620 stron &#8211; tu nic nie mo\u017ce p\u00f3j\u015b\u0107 \u017ale.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Jasny komunikat: <strong>Prosz\u0119 nie zaczyna\u0107 od wysokiej precyzji, bo inaczej sparz\u0105 sobie Pa\u0144stwo palce.<\/strong> Prosz\u0119 zacz\u0105\u0107 prosto i stamt\u0105d skalowa\u0107.<\/p>\n<h3>Cztery wytyczne na start<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Adoptowa\u0107 wcze\u015bnie:<\/strong> Prosz\u0119 zapewni\u0107 sobie przewag\u0119, zamiast czeka\u0107.<\/li>\n<li><strong>Nie czeka\u0107 na cudze przypadki u\u017cycia:<\/strong> Prosz\u0119 nie patrze\u0107, co robi koncern X &#8211; prosz\u0119 znale\u017a\u0107 w\u0142asny, prosty punkt startowy.<\/li>\n<li><strong>Zacz\u0105\u0107 prosto:<\/strong> Prosz\u0119 roz\u0142o\u017cy\u0107 rol\u0119 na pojedyncze zadania i wyj\u0105\u0107 te o niskim wymaganiu precyzji.<\/li>\n<li><strong>Rozbudowywa\u0107 w kierunku &#8220;low risk, high impact&#8221;:<\/strong> Prosz\u0119 rozszerza\u0107 stopniowo na przypadki o niskim ryzyku i du\u017cej korzy\u015bci.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Praktyczna wskaz\u00f3wka z rozmowy: prosz\u0119 wzi\u0105\u0107 konkretn\u0105 rol\u0119 &#8211; na przyk\u0142ad handlowca (BDR) &#8211; i kaza\u0107 podzieli\u0107 zadania na nisk\u0105 i wysok\u0105 precyzj\u0119. W\u0142a\u015bnie te nisko precyzyjne zadania s\u0105 idealnymi polami do eksperyment\u00f3w. Do budowania jest dzi\u015b kilka dr\u00f3g: platformy no-code dla mniej technicznych u\u017cytkownik\u00f3w, jak r\u00f3wnie\u017c frameworki dla programist\u00f3w, kt\u00f3rzy programuj\u0105 agent\u00f3w w Pythonie.<\/p>\n<h2>Jak firmy w\u0142a\u015bciwie stosuj\u0105 agent\u00f3w<\/h2>\n<p>B\u0142\u0119dnym podej\u015bciem jest budowanie agent\u00f3w jako czystej kopii 1:1 ludzkiej pracy. Skuteczniejsze jest automatyzowanie pojedynczych mikrozada\u0144, tak by ludzie zwolnili si\u0119 do wa\u017cniejszych rzeczy &#8211; swego rodzaju awans: odpowiedzialno\u015b\u0107 za wynik ko\u0144cowy zostaje przy cz\u0142owieku, agent przejmuje prac\u0119 przygotowawcz\u0105.<\/p>\n<p>Przyk\u0142ad z praktyki: firma telekomunikacyjna automatyzuje analiz\u0119 um\u00f3w. Zanim umowa trafi do dzia\u0142u prawnego, agenci dostarczaj\u0105 ju\u017c rekomendacje i zaznaczone zmiany (&#8220;red lines&#8221;). W ten spos\u00f3b da si\u0119 skalowa\u0107 rzeczy, kt\u00f3re wcze\u015bniej by\u0142y zbyt drogie.<\/p>\n<p>Co do zakotwiczenia w firmie rysuje si\u0119 pewien wzorzec: od pojedynczych pracownik\u00f3w u\u017cywaj\u0105cych po cichu ChatGPT i przy tym by\u0107 mo\u017ce ujawniaj\u0105cych wra\u017cliwe dane oraz zamykaj\u0105cych wiedz\u0119 w silosach &#8211; ku centralnemu sterowaniu, cz\u0119sto pod CIO, CTO albo Head of AI. Daje to kontrol\u0119 nad tym, jakie modele s\u0105 u\u017cywane i jak obchodzi si\u0119 z danymi osobowymi. Naprawd\u0119 du\u017c\u0105 warto\u015b\u0107 dodan\u0105 podnosz\u0105 zespo\u0142y techniczne, bo z\u0142o\u017cone automatyzacje trzeba g\u0142\u0119boko wpi\u0105\u0107 w dane nieustrukturyzowane i w\u0142asne systemy.<\/p>\n<h2>Konkretne przypadki u\u017cycia w marketingu i sprzeda\u017cy<\/h2>\n<p>Trzy przyk\u0142ady z rozmowy pokazuj\u0105, do czego agenci dzi\u015b si\u0119 nadaj\u0105:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Wzbogacanie lead\u00f3w o hipotezy:<\/strong> Gdy kto\u015b rejestruje si\u0119 na stronie internetowej, agenci researchuj\u0105 t\u0119 osob\u0119 i firm\u0119. Ponadto formu\u0142uj\u0105 hipotezy, jak ta osoba mog\u0142aby u\u017cywa\u0107 produktu, strukturyzuj\u0105 wynik jako JSON i przekazuj\u0105 go do HubSpot oraz do bazy danych produktu. Rezultat: hiperspersonalizowane e-maile i dopasowane podgl\u0105dy produktu.<\/li>\n<li><strong>Przygotowanie sprzeda\u017cowe:<\/strong> Agenci researchuj\u0105 klient\u00f3w z wyprzedzeniem &#8211; na przyk\u0142ad przez narz\u0119dzia researchowe jak Sonar od Perplexity. Dzi\u0119ki temu handlowiec przygotowuje si\u0119 wprawdzie niekoniecznie szybciej, ale szerzej i lepiej, i mo\u017ce obs\u0142u\u017cy\u0107 wi\u0119cej spotka\u0144. Kusz\u0105ca jest te\u017c my\u015bl o replikowaniu sposobu dzia\u0142ania najlepszego handlowca, tak by wszyscy byli przygotowani na tym poziomie.<\/li>\n<li><strong>Optymalizacja SEO i konwersji:<\/strong> Agenci tworz\u0105 zrzuty ekranu w\u0142asnej strony internetowej, analizuj\u0105 teksty i konkurencj\u0119 i wyprowadzaj\u0105 z tego hipotezy, co da\u0142oby si\u0119 zmieni\u0107. Ludzki wk\u0142ad pozostaje szczup\u0142y: w\u0142asna strona, opis bran\u017cy i cel optymalizacji. Reszt\u0119 za\u0142atwiaj\u0105 agenci i dostarczaj\u0105 propozycje test\u00f3w A\/B.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Gdzie oczekiwania i technika si\u0119 rozje\u017cd\u017caj\u0105<\/h2>\n<p>Najwi\u0119ksza rozbie\u017cno\u015b\u0107 mi\u0119dzy szumem a rzeczywisto\u015bci\u0105 le\u017cy wed\u0142ug Mory w dw\u00f3ch punktach:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Wi\u0119cej cz\u0142owieka w procesie, ni\u017c si\u0119 s\u0105dzi:<\/strong> W\u0142a\u015bnie teraz potrzeba wyra\u017anie wi\u0119cej &#8220;human in the loop&#8221;. Pe\u0142na, przechodz\u0105ca na wskro\u015b automatyzacja end-to-end &#8211; szczeg\u00f3lnie przy procesach wysoce precyzyjnych &#8211; nie jest jeszcze na tym etapie. Agenci wci\u0105\u017c cz\u0119sto zawodz\u0105 w po\u0142owie drogi.<\/li>\n<li><strong>Integracja jest bardziej pracoch\u0142onna, ni\u017c si\u0119 oczekuje:<\/strong> W firmach tkwi du\u017co &#8220;kleju&#8221; mi\u0119dzy systemami. \u017beby agenci mogli nawigowa\u0107 po tych \u015bcie\u017ckach, potrzeba czystego kodu i jasnych instrukcji. Nieprzypadkowo bran\u017ca zaczyna od przegl\u0105darki &#8211; tam istnieje wsp\u00f3lny interfejs. Wiele firm u\u017cywa jednak oprogramowania desktopowego, kt\u00f3re nie jest nawet online.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Godna uwagi jest liczba dotycz\u0105ca adopcji: z oko\u0142o 4.000 do 4.500 ankietowanych os\u00f3b tylko mniej wi\u0119cej 15 procent mia\u0142o agent\u00f3w produkcyjnie w u\u017cyciu, w du\u017cych firmach oko\u0142o 23 procent. Poniewa\u017c ci ankietowani s\u0105 i tak technicznie zorientowani, w ca\u0142ej gospodarce liczba jest zapewne ni\u017csza. Przes\u0142anie dla decydent\u00f3w: jest bardzo wcze\u015bnie &#8211; a kto startuje teraz, nale\u017cy jeszcze do szybko ruszaj\u0105cych.<\/p>\n<h2>Agenci jako przysz\u0142e kryterium rekrutacyjne<\/h2>\n<p>Prognoza, kt\u00f3ra ka\u017ce nadstawi\u0107 ucha: CEO Microsoftu Satya Nadella naszkicowa\u0142, \u017ce ludzi mog\u0142oby si\u0119 w przysz\u0142o\u015bci zatrudnia\u0107 tak\u017ce ze wzgl\u0119du na agent\u00f3w, kt\u00f3rych sobie zbudowali &#8211; zamiast tylko ze wzgl\u0119du na certyfikaty i wcze\u015bniejsze do\u015bwiadczenie zawodowe. Mora si\u0119 zgadza, mniej ze wzgl\u0119du na samych agent\u00f3w, a bardziej dlatego, \u017ce m\u00f3wi\u0105 oni co\u015b o danej osobie. W crewAI kandydaci mog\u0105 w rozmowie in\u017cynierskiej wyra\u017anie u\u017cywa\u0107 wszystkich narz\u0119dzi AI &#8211; kto tego nie robi, odpada. To, jak dobrze kto\u015b pos\u0142uguje si\u0119 tymi narz\u0119dziami, w istotnym stopniu wp\u0142ywa na decyzj\u0119 o zatrudnieniu.<\/p>\n<h2>Podsumowanie<\/h2>\n<p>Obecnie jest to faza, w kt\u00f3rej wiele firm pr\u00f3buje agent\u00f3w i wprowadza ich na produkcj\u0119 &#8211; ale nie faza, w kt\u00f3rej agenci przejmuj\u0105 za\u0142og\u0119. Trze\u017awa rzeczywisto\u015b\u0107: agenci s\u0105 dzi\u015b cz\u0119sto wolniejsi ni\u017c ludzie, potrzebuj\u0105 nadzoru i wci\u0105\u017c regularnie zawodz\u0105. Ich warto\u015b\u0107 rozwija si\u0119 przy zadaniach w tle, przy mikrozadaniach wewn\u0105trz roli i wsz\u0119dzie tam, gdzie b\u0142\u0119dy s\u0105 do prze\u0142kni\u0119cia. Dla decydent\u00f3w w M\u015aP oznacza to: zaczyna\u0107 ma\u0142o i prosto, rozpoczyna\u0107 od niskiego wymagania precyzji, trzyma\u0107 cz\u0142owieka widocznie w p\u0119tli i stopniowo rozbudowywa\u0107 na przypadki o ma\u0142ym ryzyku i du\u017cym oddzia\u0142ywaniu. Kto tak post\u0105pi, zbiera dzi\u015b praktyczne do\u015bwiadczenie &#8211; nie daj\u0105c si\u0119 z\u0142apa\u0107 na szum.<\/p>\n<p><strong>\u0179r\u00f3d\u0142o:<\/strong> <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=J-N_4XU0FOk\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI Agents in 2025: Where to Start &amp; What Really Works (No Hype) &#8211; Marketing Against the Grain (YouTube)<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Co agenci AI naprawd\u0119 potrafi\u0105, gdzie firmy stosuj\u0105 ich z powodzeniem w 2025 roku i jak zacz\u0105\u0107 trze\u017awo zamiast z szumem &#8211; najwa\u017cniejsze punkty w przegl\u0105dzie.<\/p>\n","protected":false},"author":0,"featured_media":1508,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-2288","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-unkategorisiert"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2288","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2288"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2288\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2840,"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2288\/revisions\/2840"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1508"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2288"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2288"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/pletzenauer.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2288"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}