Agenci AI a dynamika rynku: ryzyko, szansa i strategia

2026 będzie rokiem testowania odporności agentów AI: rynek urósł z 7 miliardów dolarów do blisko 10 miliardów dolarów, regulatorzy wprowadzają standaryzację, fundusze venture capital i korporacje albo zwiększają skalę, albo ograniczają zasoby. Euforia ustąpiła miejsca pragmatyzmowi: analitycy ostrzegają, że GenAI znajduje się obecnie w fazie rozczarowania, a ważne jest, aby odpowiedzieć na pytanie, gdzie dokładnie agenci tworzą mierzalną wartość, a także za jakim kosztem i jak bezpiecznie wdrożyć je w krytyczne procesy.

Czym w praktyce jest agent AI?

W mediach agenta definiuje się jako niemal wszystko, co może wywoływać narzędzia, ale dla rynku i regulatorów ważniejsza jest bardziej przyziemna definicja. Agent AI to system, który nie tylko odpowiada na żądania użytkownika, ale także samodzielnie planuje łańcuch działań i wywołuje zewnętrzne usługi w ramach określonych polityk i ograniczeń. W przeciwieństwie do przyzwyczajonych przez nas asystentów (co-pilot), które pomagają ludziom w konkretnych zadaniach, takich jak napisanie listu czy podsumowanie dokumentu, agent przejmuje cały proces pracy. W fintechu agenci analizują portfel klienta i zbierają dane rynkowe. W dziale operacyjnym agent może zażądać brakujących dokumentów KYC, sprawdzić statusy w zewnętrznych rejestrach i przygotować projekt decyzji o onboardingu.

Jak rynek wypaczył wartość agentów AI

Szum informacyjny wokół wprowadzania agentów AI był potężny: firmy włączają tę funkcjonalność do oddzielnych produktów, tworzą nowe jednostki biznesowe i aktywnie promują nową falę autonomii dla klientów korporacyjnych. Znaczna część przyszłych budżetów na AI w fintechu jest już przekierowywana na rzecz rozwiązań agentowych. Rynek kapitałowy zinterpretował to po swojemu: spółki publiczne śpieszą się, by zademonstrować swoją strategię, aby nie wyglądać na zacofane; startupy masowo się repozycjonują z produktów ML na platformy agentowe; inwestorzy ryzykują przepłacenie za jakikolwiek wzrost przychodów, który można przypisać agentom, nawet jeśli faktycznie jest on związany z tradycyjną automatyzacją. W rezultacie agenci są uznawani za źródło wartości tam, gdzie realne zwroty są wciąż generowane przez ugruntowane procesy, dane i kontrolę.

Gdzie agenci już wykazują mierzalne rezultaty

Dziś tylko niewielka liczba graczy stosuje podejście agentowe w produkcji, przy czym większość wciąż jest na etapie eksperymentalnym. Pierwszy namacalny ROI widać w tych samych obszarach, w których sztuczna inteligencja wystartowała wcześniej – w wysokowolumenowych, sformalizowanych przepływach pracy z jasnymi czasami i kosztami przed i po cyklu, powtarzalnych zapytaniach klientów i przygotowaniu spotkań, operacyjnym przeciwdziałaniu oszustwom i monitorowaniu podejrzanych działań, gdzie agenci są zintegrowani z istniejącymi systemami ostrzegania i dochodzenia. Jako przykład, pewien europejski bank wdrożył agentów AI do wstępnego przetwarzania rachunków korespondentów. Agenci automatycznie sortują dokumenty, wyodrębniają dane do KYC i sprawdzają brakujące informacje. W rezultacie czas zbierania danych skrócił się o 99%, koszty o 94%, a dokładność pracy analityków wzrosła.

Prawdziwym aktywem jest infrastruktura, a nie sam agent

Inwestorzy powinni zadawać pytania o to, jak pod agentami zorganizowana jest architektura danych, czy istnieje jednolita warstwa uprawnień dostępu i audytu dla wszystkich działań agentów oraz jak rozwiązuje się kwestie prywatności i przechowywania wrażliwych danych przy korzystaniu z modeli zewnętrznych. Ostatecznie najważniejszym aktywem jest przepływ pracy, w który agent jest wbudowany: KYC, onboarding, przeciwdziałanie oszustwom, zarządzanie płynnością i komunikacja z klientem. Firmy, które zarządzają tymi procesami dzięki udziałowi w rynku, głębi integracji lub statusowi regulacyjnemu, korzystają na agentach bardziej niż inni: mogą zwiększać marże i redukować straty bez utraty kontroli. Startup, który sprzedaje warunkowo uniwersalnego agenta, ale nie posiada żadnych krytycznych procesów ani domen, znajduje się w najmniej korzystnej pozycji: można go stosunkowo łatwo zastąpić innym frameworkiem. Prawdziwą wartość agenta widzimy w jego dostępie do wiarygodnych, czystych i prawnie zabezpieczonych danych oraz w integracji z istniejącymi systemami.

Bez kontroli nie ma skalowania

Regulatorzy w różnych krajach już wymagają, aby systemy AI były przejrzyste, kontrolowalne i weryfikowalne. Dlatego zdolność firmy do kontrolowania i dokumentowania pracy agentów jest już warunkiem koniecznym działania na rynku. Prowadzi to do kolejnego logicznego kroku: firmy potrzebują kompleksowej infrastruktury kontrolnej. Obejmuje to logowanie wszystkich działań agentów, stały monitoring, alerty o odchyleniach i testy obciążeniowe. Udany przykład to Sumsub, który wdrożył asystenta AI „Summy” dla specjalistów ds. compliance i dochodzeń w sprawie oszustw. W przeciwieństwie do czarnych skrzynek, system nie podejmuje autonomicznych decyzji, ale analizuje zbiory transakcji i generuje na żądanie w języku naturalnym raporty gotowe do audytu, skracając czas przetwarzania incydentów trzykrotnie przy zachowaniu pełnej kontroli człowieka. Dostawcy, którzy osadzają taki dodatek w swoich platformach i rozwiązaniach agentowych, zyskują nie tylko przewagę technologiczną, ale także regulacyjną: skracają czas i koszty zatwierdzeń oraz upraszczają due diligence i audyt.

Co poza produktem powinien sprawdzić inwestor?

Inwestorzy często bagatelizują ryzyka, ponieważ rzadko ujawniają się one natychmiast. Częściej jest to stopniowa, niemal niezauważalna awaria systemu, która kumuluje się w czasie i prowadzi do poważnych konsekwencji. Jeśli firma nie ustala ścisłych limitów i nie wdraża procesu monitorowania, problem jest zauważany dopiero wtedy, gdy zwrócą na niego uwagę regulatorzy lub klienci. Co więcej, prompt injection, zatruwanie danych i omijanie polityk dostępu stają się realnym zagrożeniem, ponieważ atakujący mogą to wszystko wykorzystać. W fintechu takie ataki bezpośrednio wpływają na przeciwdziałanie oszustwom, KYC i operacje płatnicze. Jeden z przykładów takiego ryzyka: pracownik finansowy międzynarodowej korporacji przekazał 25 milionów dolarów na konta oszustów po uczestnictwie w wideokonferencji, gdzie napastnicy wykorzystali generatywną AI w czasie rzeczywistym do sklonowania twarzy i głosów dyrektora finansowego oraz kilku kolegów. Ten i wiele innych podobnych przykładów pokazuje, że tradycyjne metody weryfikacji wideo lub głosowej nie zapewniają już wiarygodnej ochrony w środowisku korporacyjnym. Dla inwestorów oznacza to, że należy patrzeć nie tylko na sam produkt, ale także na to, od kogo on zależy. Kto dostarcza technologię? Czy można ją szybko zastąpić? Czy istnieje plan na wypadek awarii lub zmian warunków licencyjnych?

Czas na dojrzałe podejście

Właśnie teraz, dla wzrostu rynku ważna jest nie rewolucyjna marketing, ale trzy proste rzeczy: umiejętność pracy z rzeczywistymi procesami, normalna kontrola i uczciwość w kwestii ryzyk. Inwestorzy powinni pytać, co firma naprawdę ma pod kontrolą. Startupy muszą uczciwie zdecydować, czy chcą być wielofunkcyjne, czy głęboko zorientowane w jednej konkretnej dziedzinie. A korporacje muszą pamiętać, że agenci nie zastępują istniejących systemów, ale je wzmacniają. Działa to jednak tylko tam, gdzie panuje porządek w procesach i zarządzaniu.