Jak przepływy pracy w przedsiębiorstwach są przepisywane przez sztuczną inteligencję agentową

W kręgach korporacyjnej sztucznej inteligencji krąży znana historia: sztuczna inteligencja oparta na agentach to „kolejna wielka rewolucja”, coś, co powinniśmy omówić, zaplanować lub przetestować, zanim stanie się rzeczywistością. A ta przyszłość już tu jest, dyskretnie wpisana w codzienną pracę.

W wielu współczesnych organizacjach systemy agentowe nie funkcjonują już jako efektowne programy pilotażowe. Są operacyjne: zaprojektowane, aby redukować tarcia, przyspieszać realizację i zastępować pracę koordynacyjną, którą ludzie wykonywali wcześniej ręcznie.

Na przykład w naszej firmie sztuczna inteligencja jest wpleciona w wiele wewnętrznych domen – od kodowanie i produkcja treści do analiza pamięci instytucjonalnej i współpracy zespołowej – wspierając zespół ponad 2,000 pracowników. Systemy te są częścią codziennej działalności, pomagając zespołom pracować szybciej i bardziej spójnie w zakresie zadań technicznych, kreatywnych i organizacyjnych.

Ta nowa rzeczywistość odzwierciedla większą transformację sposobu, w jaki faktycznie wykonuje się pracę.

Od interfejsów AI do pracy zorientowanej na przepływ

Większość dotychczasowych rozwiązań AI dla przedsiębiorstw dotyczyła augmentacja: dodawanie rekomendacji, podsumowań lub generowanie tekstu do interfejsów użytkownika. Ale tego rodzaju inteligencja, choć przydatna, nie zmienia przepływu pracy. Po prostu przyspiesza istniejące kroki.

Sztuczna inteligencja oparta na agentach jest inna: nie tylko reaguje na polecenia. wyznacza cele, plany i realizuje zadania w kierunku rezultatów, koordynując wiele kroków w systemach przy minimalnej ingerencji człowieka. Innymi słowy, automatyzuje przepływów pracy, a nie tylko ich składniki.

Gdy agenci działają na poziomie przepływu pracy, a nie interfejsu, zmienia się schemat pracy. Systemy zaczynają przewidywać potrzeby, zamiast po prostu na nie reagować.

W naszej firmie zmiana ta wygląda następująco:

• Automatyczne generowanie kodu i dokumentacja co przyspiesza rozwój i dostosowuje wyniki do standardów bez wielokrotnych podpowiedzi ze strony człowieka
• Ustrukturyzowane systemy pamięci instytucjonalnej które konsolidują wiedzę organizacyjną i umożliwiają jej odzyskiwanie na dużą skalę
• Produkcja treści wspierana przez sztuczną inteligencję która zapewnia skalowalność wysokiej jakości tekstów dla odbiorców wewnętrznych i zewnętrznych
• Analityka kodowania wibracji które ujawniają dynamikę współpracy między zespołami, umożliwiając wcześniejsze interwencje

Żadne z nich nie jest eksperymentem. Są zintegrowane z procesami dostaw, pozwalając ludziom skupić się na strategii i kreatywności, a nie na koordynacji.

Przepływy pracy agentów ujawniają ukryte tarcia

Gdy tylko włączysz agentów do przepływów pracy, rzeczywistość organizacyjna staje się widoczna (czasem aż za bardzo).

Dotychczasowe procesy, nieokreślona własność i niepisane zasady, za które kiedyś płacili ludzie, stają się poważnymi przeszkodami, gdy agent AI próbuje działać w systemach.

To zjawisko nie jest wyjątkowe. Analitycy wskazują, że osiągnięcie realnej wartości z agentowej sztucznej inteligencji wymaga gruntownego przeprojektowania przepływów pracy. Organizacje, które po prostu przypisują agentów do istniejących procesów, często widzą ograniczony wpływ, ponieważ nie rozwiązały jeszcze problemu związanego z pracą faktycznie dzieje

Rzeczywiście, raport Gartnera wskazuje, że ponad Do 2027 roku prawdopodobnie 40% projektów z zakresu sztucznej inteligencji opartej na agentach zostanie porzuconych — nie dlatego, że technologia zawodzi, ale dlatego, że firmy nie potrafią określić dla siebie jasnych, możliwych do wdrożenia wyników

Nie należy tego odczytywać jako werdyktu przeciwko sztucznej inteligencji opartej na agentach. Jest to raczej dowód na to, że praca musi zostać wyraźnie zmodelowana, zanim sztuczna inteligencja będzie mogła ją zautomatyzować. Jeśli przeciwne -agenci będą podświetlać uszkodzone procesy.

Jak wygląda prawdziwa sztuczna inteligencja agentowa w praktyce

Rozłożysto, agentowa sztuczna inteligencja odnosi się do systemów, które łączą autonomicznych agentów z koordynacją przepływu pracy w celu niezależnego wykonywania sekwencji zadań dostosowując się do zmieniających się warunków i celów

Prawdę mówiąc, systemy agentowe rzadko pojawiają się jako pojedynczy monolityczny „agent”. Zamiast tego manifestują się jako wielu wyspecjalizowanych agentów połączonych ze sobą za pomocą logiki orkiestracjiKażdy agent może mieć stosunkowo wąski zakres obowiązków, ale razem tworzą automatyzacja na poziomie przepływu pracy.

W praktyce oznacza to:

• Agenci, którzy generować i weryfikować kod i dokumentację zgodnie z konwencjami organizacyjnymi i dostosuj się do praktyk przeglądu kodu, w tym przeglądu przez osobę lub nawet innego agenta
• Agenci pamięci, którzy przechwytywanie i indeksowanie wiedzy instytucjonalnej, dzięki czemu można go przeszukiwać i ponownie wykorzystywać
• Agenci treści, którzy tworzyć dopracowane projekty do realizacji wewnętrznych i klienckich zadań
• Analityka współpracy, która monitoruj ton i „wibrację” w różnych zespołach, ujawniając trendy, których zauważenie w innym przypadku zajęłoby miesiące

Agenci ci nie działają w izolacji. Dzielą kontekst i sesje, często zapośredniczone przez warstwy orkiestracji, które sekwencjonują działania, rozwiązują konflikty i obsługują wyjątki – podejście bardziej zbliżone do automatyzacji przepływu pracy niż do płaskiego, generatywnego generowania wyników.

Dlaczego zmiana architektury jest nieunikniona

Wczesne inicjatywy agentowe, które opierają się na jednym, rozbudowanym modelu językowym dla wszystkich zadań, często napotykają na wąskie gardła związane z kosztami, zarządzaniem i złożonością. Aby systemy korporacyjne mogły niezawodnie skalować przepływy pracy agentowe, organizacje coraz częściej wdrażają orkiestrowane architektury gdzie różne komponenty odpowiadają za rozumowanie, pamięć, kontekst, integrację i wykonywanie.

Trend ten odzwierciedla nie tylko praktykę, ale także rodzącą się mądrość projektową: przepływy pracy wymagają orkiestracji, a nie monolitycznej inteligencji.

W rzeczywistości badania naukowe w zakresie sztucznej inteligencji przedsiębiorstw podkreślają, w jaki sposób architektury planów dla przepływów pracy agentów formalizują dane, planistów i rozkład zadań, aby połączyć możliwości LLM z rzeczywistą logiką biznesową – co jest oznaką, że dziedzina ta przechodzi z „Sztuczka sztucznej inteligencji” dyscyplina inżynieria systemów.

Przejście na skoordynowane systemy wieloagentowe odzwierciedla działania wdrożone wewnętrznie przez organizacje takie jak Customertimes: modułowi agenci pracujący w koncercie, a nie jeden uniwersalny model próbujący wykonywać wszystko.

Opór człowieka jest sygnałem projektowym, a nie strachem

Powszechnym błędnym przekonaniem jest to, że pracownicy opierają się sztucznej inteligencji opartej na agentach ze strachu – że boją się zastąpienia. W rzeczywistości opór często pojawia się, ponieważ systemy działają bez wyraźnych granic lub zrozumiałej logiki.

Badania dotyczące wdrażania w przedsiębiorstwach pokazują, że Sztuczna inteligencja odnosi sukces, gdy zmniejsza tarcie oraz przewidywalnie integruje się z istniejącą pracą, a nie wtedy, gdy prezentuje surową wyrafinowaną elegancję

W Customertimes wdrożyliśmy funkcje agentów właśnie z myślą o tym. Agenci zaczynają od pomocy, rekomendują działania, zanim je wykonają. Ujawniają argumenty i kontekst, zamiast je ukrywać. A ludzki nadzór nie jest niezawodny – to… oczekiwania projektowe.

Ten model stopniowego zaufania to nie altruizm. To praktyczność. Agenci, którzy przerywają, działają nieprzewidywalnie lub ujawniają niejasne rezultaty, nie są przyjmowani – ludzie ich po prostu wyłączają.

Gdzie są prawdziwe zyski produktywności

Publiczne narracje koncentrują się na sztucznej inteligencji zastępującej miejsca pracy. Jednak w rzeczywistych procesach pracy w przedsiębiorstwach największe korzyści z agentowej sztucznej inteligencji wynikają z… usuwanie narzutu koordynacyjnego – zadania, które nigdy nie były mierzone, a mimo to konsekwentnie przynoszą powolne rezultaty.

Analitycy zauważają, że systemy agentowe, poprzez organizowanie wieloetapowych procesów od początku do końca, mogą znacznie przyspieszyć podstawowe procesy biznesowe, czasami znacznie przekraczając % 30 do 50% w obszarach takich jak zaopatrzenie czy obsługa klienta.

To nie jest automatyzacja w wąskim znaczeniu. To prędkość przepływu pracy: kompresja opóźnień między zbieraniem kontekstu, wsparciem decyzji i wykonaniem.

Dla organizacji takich jak nasza wynik jest jasny: zespoły poświęcają mniej czasu na zdobywanie nakładów, a więcej na osiąganie rezultatów.

UX to ostatni trudny problem

W miarę jak systemy sztucznej inteligencji oparte na agentach stają się coraz bardziej wydajne, doświadczenie użytkownika staje się czynnikiem ograniczającym.

Tradycyjne UX w przedsiębiorstwach opiera się na synchronicznym, sterowanym poleceniami wzorcu. Agentowa sztuczna inteligencja wprowadza asynchroniczne wykonywanie zadań, podejmowanie decyzji w tle oraz współdzielenie kontroli między ludźmi i maszynami. Bez starannego projektowania użytkownicy czują się pomijani.

Aby tego uniknąć, skuteczne systemy podkreślają intencje, ujawniają niepewność i jasno pokazują, kiedy agent działa i dlaczego. Jeśli użytkownicy nie potrafią dostrzec dlaczego podjęto działania, zaufanie ulega erozji, a adopcja zostaje zahamowana.

To nie są spekulacje – nawet główne źródła informacji o sztucznej inteligencji opartej na agentach ostrzegają, że sukces zależy od nie tylko na inteligencję, ale także na wyjaśnialność i kontrola.

Agentowa sztuczna inteligencja stanie się infrastrukturą przedsiębiorstw – niezależnie od tego, czy firmy planują ją wdrożyć, czy nie

Większość technologii korporacyjnych podąża za pewnym schematem: eksperymentowanie, niezbędność, niewidzialność. Agentowa sztuczna inteligencja jest już w połowie tej podróży.

W miarę fragmentacji systemów i rozproszenia pracy pomiędzy narzędzia i zespoły, agenci będą działać jako tkanka łączna – nie zastępując ludzi, ale spójność złożonych prac.

Ta transformacja nie wymaga dramatycznego planowania strategicznego. Wymaga bezpośredniego zmierzenia się z tarciami organizacyjnymi i restrukturyzacji przepływów pracy, tak aby były one przejrzyste i możliwe do rozłożenia na czynniki pierwsze. Kiedy to nastąpi, inteligencja nie staje się dodatkiem, lecz… średni przez które przepływa praca.