W kierunku organizacji AI-native: jak i dlaczego?

Za tą zmianą stoi wyraźny zwrot. Technologia potrafi dziś obsługiwać całe zestawy zadań, a nie tylko pojedyncze etapy procesów. Oznacza to mniej pracy manualnej, szybsze przebiegi procesów i wyższą jakość obsługi.

W tym artykule wyjaśniamy, co w praktyce oznacza przejście na model AI-native oraz jakie rozwiązania pozwalają firmom wykonać pierwsze, konkretne kroki w tym kierunku.

AI-agenci jako cyfrowi współpracownicy

Pojedynczy AI-agent może realizować jedno, jasno zdefiniowane zadanie. Korzysta z tych samych systemów co pracownicy i automatyzuje etapy pracy wymagające dużego nakładu działań manualnych. Gdy agenci stają się częścią sprzedaży, zakupów, obsługi klienta czy operacji finansowych, praca przebiega szybciej i bardziej jednolicie.

Największe korzyści pojawiają się w procesach zawierających wiele powtarzalnych kroków. Typowe zastosowania to m.in.:

• automatyczne przekazywanie zamówień bezpośrednio do systemu ERP,
• automatyzacja procesów zakupowych i zarządzania dostawcami,
• szybsza obsługa reklamacji oraz rozliczeń należności sprzedażowych,

Wykorzystanie AI-agentów jest szczególnie skuteczne w procesach opartych na systemach ERP i CRM, gdzie występuje wiele powtarzalnych, ustandaryzowanych czynności.

W projektach realizowanych dla klientów regularnie obserwujemy podobne usprawnienia po wdrożeniu AI-agentów, na przykład:

• 50% szybsza obsługa leadów,
• 66% większa efektywność monitorowania zamówień zakupowych,
• 80% szybsze przetwarzanie zamówień sprzedażowych,
• 95% większa efektywność obsługi faktur korygujących.

Obecnie agenci działają głównie jako asystenci wspierający przepływy pracy. Gdy jednak łączy się ich w ramach jednego procesu i koordynuje ich współpracę, powstaje struktura, którą można nazwać cyfrowym współpracownikiem.

Cyfrowy współpracownik to zestaw AI-agentów działających wspólnie, realizujących zadania w sposób zbliżony do ludzkiego pracownika i stanowiących integralną część rozwiązań AI w organizacji. To kierunek, w którym rozwiązania agentowe rozwijają się etapami.

Jak powstaje firma AI-native?

Rola AI-agentów rozwija się stopniowo:

• Poziom pierwszy:
  Agent wspiera człowieka i przyspiesza realizację zadań.
• Poziom drugi:
  Wiele agentów obsługuje określone obszary zadań, a człowiek nadzoruje całość.
• Poziom trzeci:
  AI-agenci oraz ich kombinacje autonomicznie realizują procesy i ich kluczowe elementy w oparciu o cele — podobnie jak ludzcy współpracownicy.

Najnowsze badania Microsoftu i McKinsey oraz doświadczenia z projektów realizowanych dla klientów pokazują, że sposób wykonywania pracy zmienia się bardzo szybko. Znaczna część tych zmian jest widoczna już w perspektywie jednego roku.

Korzyści są mierzalne i możliwe do jednoznacznego przeliczenia na wartość finansową. Przykładowo w produkcji przemysłowej AI generuje wartość w obszarach:

• zakupów,
• zarządzania zapasami,
• sprzedaży,
• logistyki,
• wykorzystania zasobów.

Firmy mogą także oceniać efekty za pomocą kalkulacji ROI, uwzględniających automatyzowane etapy pracy oraz efektywność operacyjną po wdrożeniu.

Fellowmind Hive AI: gdy AI-agentów jest wiele i wspierają krytyczne procesy

Gdy AI-agenci są wykorzystywani w wielu obszarach działalności, ich wspólna orkiestracja staje się kluczowym elementem wykorzystania AI w biznesie. Pojedynczy agent doskonale realizuje jedno zadanie, ale cały ekosystem agentów wymaga koordynacji, nadzoru i jasno zdefiniowanych zasad działania. To kwestia rozwoju procesów biznesowych, a nie wyłącznie rozwiązanie techniczne.

Hive AI pełni rolę wspólnego środowiska operacyjnego dla agentów. Zapewnia płynną współpracę agentów, systemów i ludzi w ramach jednego procesu. Koordynuje podział zadań, monitoruje realizację, zarządza etapami procesów oraz dba o bezpieczne i prawidłowe wykorzystanie danych. Całość opiera się na modelu Connected Company, w którym procesy działają jako spójny łańcuch ponad granicami działów.

Dzięki Hive AI firmy mogą bezpiecznie skalować wykorzystanie agentów i budować model operacyjny oparty na przewidywalnych, kontrolowanych i jednolitych procesach — podczas gdy organizacja skupia się na swojej kluczowej działalności.