Wyobraź sobie, że Twoja firma zatrudnia tysiące niewidocznych pracowników, którzy nigdy nie śpią, nie popełniają błędów wynikających ze zmęczenia i potrafią samodzielnie podejmować złożone decyzje biznesowe. To nie scenariusz z filmu science fiction, ale rzeczywistość, która właśnie materializuje się w największych korporacjach świata. Agentic AI – autonomiczne systemy sztucznej inteligencji zdolne do samodzielnego działania – fundamentalnie zmienia sposób funkcjonowania przedsiębiorstw, przechodząc od prostego wsparcia człowieka do przejmowania całych procesów biznesowych. Według najnowszych badań Gartnera, do 2028 roku aż 33% oprogramowania korporacyjnego będzie zawierać elementy agentowej AI, podczas gdy obecnie jest to mniej niż 1%. Ta zmiana nie jest stopniową ewolucją – to rewolucja, która wymaga od liderów biznesu natychmiastowej reakcji i przemyślanej strategii. Firmy, które zrozumieją i wykorzystają potencjał agentów AI w najbliższych dwóch latach, zbudują przewagę konkurencyjną niemożliwą do nadrobienia przez spóźnialskich.
„Obserwujemy moment przełomowy w historii przedsiębiorczości,” komentuje Jacek Bugajski, CEO SNOK . „Przez ostatnie dwa lata świat biznesu zachwycał się możliwościami generatywnej AI, ale to, co nadchodzi z agentami AI, to zupełnie nowy poziom transformacji. Nie mówimy już o narzędziach wspierających człowieka, ale o systemach zdolnych do autonomicznego zarządzania całymi obszarami biznesowymi. Polskie firmy stoją przed wyborem: albo staną się liderami tej transformacji, albo będą skazane na konkurowanie z organizacjami, które działają na zupełnie innym poziomie wydajności. W SNOK widzimy, jak nasi klienci, którzy odważyli się na pierwsze wdrożenia, już teraz osiągają wyniki, które jeszcze rok temu wydawały się niemożliwe.”
Gartner ostrzega przed złudzeniami, ale widzi ogromny potencjał
Analitycy Gartnera przedstawiają fascynujący, choć pełen wyzwań obraz przyszłości agentowej AI. Do 2027 roku aż 40% projektów związanych z agentami AI zostanie anulowanych z powodu niejasnego zwrotu z inwestycji lub nadmiernych kosztów. To brutalna statystyka, która powinna dać do myślenia każdemu zarządowi planującemu inwestycje w tę technologię. Jednocześnie ci sami analitycy przewidują, że do 2028 roku 15% codziennych decyzji biznesowych będzie podejmowanych autonomicznie przez systemy AI, bez jakiejkolwiek interwencji człowieka. Ta pozorna sprzeczność doskonale ilustruje moment, w którym się znajdujemy – między ogromnym potencjałem a realnymi wyzwaniami implementacyjnymi.
Gartner definiuje agentową AI jako systemy zdolne do autonomicznego działania, podejmowania decyzji i realizacji złożonych, wieloetapowych zadań bez bezpośredniej interwencji człowieka. To fundamentalna zmiana w stosunku do obecnych asystentów AI, które wymagają ciągłego nadzoru i szczegółowych instrukcji. Agenci AI rozumieją cele biznesowe, tworzą plany działania, wykorzystują dostępne narzędzia i adaptują swoje zachowanie w odpowiedzi na zmieniające się warunki. Można to porównać do różnicy między pracownikiem, któremu trzeba dokładnie powiedzieć, co ma robić krok po kroku, a doświadczonym menedżerem, który otrzymuje cel do osiągnięcia i samodzielnie znajduje sposób na jego realizację.
Szczególnie interesujące są przewidywania Gartnera dotyczące konkretnych obszarów biznesowych. Do 2029 roku 80% typowych problemów zgłaszanych do działów obsługi klienta będzie rozwiązywanych całkowicie autonomicznie, bez udziału człowieka, co przyniesie 30% redukcję kosztów operacyjnych w tym obszarze. W zarządzaniu łańcuchem dostaw do 2030 roku połowa rozwiązań międzyfunkcjonalnych będzie wykorzystywać inteligentnych agentów do koordynacji złożonych procesów logistycznych i produkcyjnych. Te liczby nie są abstrakcyjnymi prognozami – opierają się na analizie obecnych wdrożeń pilotażowych w największych korporacjach świata.
Najbardziej alarmującym odkryciem Gartnera jest zjawisko nazwane „agent washing” – spośród tysięcy firm twierdzących, że oferują rozwiązania agentowej AI, jedynie około 130 rzeczywiście posiada takie możliwości. Reszta to przemianowane chatboty, ulepszone narzędzia RPA czy tradycyjne asystenty AI, które nie mają prawdziwej autonomii. To ostrzeżenie dla decydentów biznesowych: weryfikacja rzeczywistych możliwości oferowanych rozwiązań jest absolutnie kluczowa dla sukcesu projektu. Firmy, które dadzą się zwieść marketingowym obietnicom, stracą nie tylko pieniądze, ale także cenny czas i zaufanie organizacji do transformacji cyfrowej.
Wielcy gracze AI budują armie cyfrowych agentów
Anthropic z jego modelem Claude przoduje w wyścigu o stworzenie agentów zdolnych do interakcji z komputerem tak jak człowiek. Claude 3.5 Sonnet jako pierwszy publicznie dostępny model potrafi „widzieć” ekran, przesuwać kursor, klikać przyciski i wpisywać tekst. W testach benchmark OSWorld osiąga skuteczność 14,9%, co może się wydawać niewiele, ale jest to prawie dwukrotnie lepszy wynik niż kolejny system w rankingu. Firmy takie jak Replit, Asana czy DoorDash już wykorzystują tę technologię do automatyzacji złożonych, wieloetapowych procesów, które wcześniej wymagały ludzkiej interwencji. Constitutional AI Anthropic zapewnia wbudowane mechanizmy bezpieczeństwa, redukując ryzyko ataków typu prompt injection z 23,6% do 11,2% skuteczności. To pokazuje, że twórcy agentów AI poważnie podchodzą do kwestii bezpieczeństwa i kontroli nad autonomicznymi systemami.
OpenAI zmienia zasady gry, wprowadzając ChatGPT Agent z możliwością użycia komputera oraz platformę Operator za 199 dolarów miesięcznie. System potrafi przerwać wykonywane zadanie, przyjąć nowe instrukcje i kontynuować pracę, zachowując kontekst – coś, co było niemożliwe w tradycyjnych systemach automatyzacji. Nowa Responses API zastępuje Assistants API, oferując natywne wsparcie dla wyszukiwania w internecie, analizy dokumentów i wykonywania kodu Python. OpenAI obniżył koszty tokenów dla GPT-4o o 83% od momentu wprowadzenia, czyniąc zaawansowane agenty AI ekonomicznie dostępnymi dla szerszego grona przedsiębiorstw. Firmy takie jak Hebbia, Navan czy Unify już budują złożone systemy agentowe wykorzystując te narzędzia do automatyzacji procesów, które wcześniej wymagały zespołów analityków.
„Z perspektywy technologicznej jesteśmy świadkami niezwykłego przyspieszenia rozwoju,” dodaje Michal Korzen , CTO SNOK odpowiedzialny za AI, Intelligent Automation i Custom Development. „To, co jeszcze rok temu było domeną laboratoriów badawczych, dziś jest dostępne jako produkt komercyjny. W SNOK od dwóch lat intensywnie pracujemy nad integracją różnych platform agentowych – od Claude przez GPT po własne rozwiązania oparte na open source. Nasza przewaga polega na tym, że nie jesteśmy przywiązani do jednego vendora. Potrafimy zbudować hybrydowe rozwiązanie łączące najlepsze cechy różnych platform, dostosowane do specyficznych potrzeb klienta. Na przykład, dla jednego z naszych klientów z sektora finansowego stworzyliśmy system, który wykorzystuje Claude do analizy dokumentów, GPT-4 do generowania raportów, a naszą własną logikę orkiestracji do zarządzania całym procesem. Rezultat? 70% redukcja czasu przetwarzania wniosków kredytowych przy jednoczesnym zwiększeniu dokładności oceny ryzyka.”
Google DeepMind stawia na podejście multi-agentowe z systemem Deep Think, który wykorzystuje równoległe myślenie i uczenie ze wzmocnieniem. Gemini 2.0 Flash oferuje niskie opóźnienia i wysoką wydajność, idealnie nadając się do zastosowań wymagających szybkiej reakcji. Deep Think osiągnął poziom złotego medalisty Międzynarodowej Olimpiady Matematycznej – to pierwszy system AI, który dorównał najlepszym ludzkim umysłom w rozwiązywaniu złożonych problemów matematycznych. Google integruje możliwości agentowe z całym ekosystemem Workspace, oferując je bez dodatkowych opłat, co stanowi istotną przewagę konkurencyjną nad Microsoftem. Vertex AI na Google Cloud umożliwia przedsiębiorstwom budowanie własnych agentów z wykorzystaniem pre-trenowanych modeli i gotowych narzędzi integracyjnych.
Microsoft wykorzystuje swoją dominującą pozycję w oprogramowaniu biurowym, integrując agentów AI bezpośrednio z Microsoft 365. Copilot Studio pozwala tworzyć agentów w modelu low-code/no-code, co demokratyzuje dostęp do tej technologii. Każda strona SharePoint automatycznie otrzymuje własnego agenta, który może odpowiadać na pytania i wykonywać zadania związane z zawartością strony. Microsoft oferuje dwa typy agentów: deklaratywne, które działają w ramach orkiestracji Copilot, oraz agenty z własnym silnikiem, dające pełną kontrolę nad logiką działania. Z ceną 30 dolarów miesięcznie za użytkownika dla Microsoft 365 Copilot, firma czyni agentową AI dostępną dla milionów pracowników biurowych na całym świecie. Już 70% firm z listy Fortune 500 korzysta z Microsoft 365 Copilot, co pokazuje skalę adopcji tej technologii.
Amazon Web Services (AWS) podchodzi do tematu z perspektywy infrastruktury, oferując Bedrock AgentCore – platformę do budowania i wdrażania agentów AI w skali przedsiębiorstwa. System wspiera wiele modeli (Claude, Titan, LLaMA) przez zunifikowane API, umożliwiając firmom wybór najlepszego modelu dla konkretnego zastosowania. AWS zainwestował dodatkowe 100 milionów dolarów w swoje Centrum Innowacji Generatywnej AI, wspierając firmy w budowaniu rozwiązań agentowych. Multi-agentowa współpraca, która przeszła do fazy ogólnej dostępności w marcu 2025, pozwala na tworzenie zespołów wyspecjalizowanych agentów koordynowanych przez agenta-supervisora. Firmy takie jak Itaú czy Box już wdrażają produkcyjne systemy wykorzystujące AgentCore do obsługi milionów transakcji dziennie.
Meta wybrała drogę open source, udostępniając LLaMA 3.1 z 405 miliardami parametrów jako pierwszy model open source na poziomie czołowych systemów komercyjnych. LLaMA Stack API umożliwia budowanie aplikacji agentowych, podczas gdy framework llama-agents oferuje rozproszoną architekturę dla systemów multi-agentowych. Ta strategia pozwala firmom na pełną kontrolę nad swoimi agentami AI bez uzależnienia od zewnętrznych dostawców, co jest szczególnie istotne dla organizacji w regulowanych branżach lub z wysokimi wymaganiami dotyczącymi prywatności danych. Block (Cash App), Accenture i agencje rządowe już wykorzystują modele LLaMA do budowania własnych, wysoce dostosowanych systemów agentowych.
Platformy automatyzacji przedsiębiorstw ewoluują w stronę autonomii
UiPath , lider rynku RPA, całkowicie przebudował swoją platformę wokół koncepcji „agentic automation”, wprowadzonej 30 kwietnia 2024 roku. Ich filozofia „agenci myślą, roboty wykonują, ludzie przewodzą” elegancko łączy deterministyczną precyzję RPA z adaptacyjną inteligencją AI. Johnson Controls zaoszczędził 18 milionów dolarów i odzyskał 900 000 godzin pracy, automatyzując przetwarzanie 6500 faktur dziennie przy użyciu agentowej orkiestracji UiPath. Agent Builder pozwala tworzyć agentów AI w modelu low-code, którzy potrafią obsługiwać złożone procesy jak rozstrzyganie sporów fakturowych czy zarządzanie skierowaniami w opiece zdrowotnej. Maestro, inteligentna platforma orkiestracji, unifikuje agentów AI, automatyzację, BPM i inteligencję procesową w jeden spójny ekosystem. Autopilot wykorzystuje konwersacyjne AI do dynamicznego tworzenia przepływów pracy na podstawie poleceń w języku naturalnym, a funkcja samoleczenia pozwala automatyzacjom adaptować się do zmian w interfejsach użytkownika.
„Integracja platform RPA z agentową AI to klucz do sukcesu wielu naszych projektów,” wyjaśnia Michal Korzen. „Większość firm ma już zainwestowane środki w automatyzację procesów i obawia się, że nowa technologia uczyni te inwestycje bezwartościowymi. My pokazujemy, jak te technologie mogą się uzupełniać. RPA świetnie radzi sobie z powtarzalnymi, deterministycznymi zadaniami, podczas gdy agenci AI doskonale sprawdzają się w sytuacjach wymagających adaptacji i podejmowania decyzji. W jednym z naszych ostatnich projektów połączyliśmy roboty UiPath wykonujące transakcje w systemach legacy z agentami AI analizującymi dokumenty i podejmującymi decyzje biznesowe. Efekt? Proces, który wcześniej wymagał 15 osób, teraz obsługują 3 osoby wspierane przez hybrydowy system automatyzacji.”
Omega Healthcare osiągnęła 100% wzrost produktywności i 50% szybszy czas przetwarzania faktur dzięki agentom AI zintegrowanym z platformą UiPath. W branży ubezpieczeniowej firma osiągnęła 245% zwrotu z inwestycji, redukując czas przetwarzania roszczeń o 62% poprzez automatyczne gromadzenie danych i weryfikację między systemami. W usługach finansowych czas rozwiązywania błędów został zredukowany do poniżej 30 minut dzięki proaktywnej detekcji i auto-remediacji, znacząco zmniejszając przestoje systemów. Te konkretne przykłady pokazują, że agentowa automatyzacja nie jest futurystyczną wizją, ale rzeczywistością przynoszącą wymierne korzyści finansowe.
SAP stawia na Joule – swojego AI copilota, który ewoluuje od asystenta do autonomicznego orkiestratora agentów w całym ekosystemie SAP. Joule Agents Framework oferuje ponad 1800 umiejętności dla SAP Business Suite i aplikacji spoza SAP, wykorzystując SAP Knowledge Graph oparty na 50 latach doświadczenia biznesowego. Agent do windykacji należności rozwiązuje spory w ciągu sekund, koordynując działania między finansami, obsługą klienta i operacjami. Joule Studio umożliwia tworzenie własnych agentów z wykorzystaniem instrukcji w języku naturalnym, wspierając modele od OpenAI, przez PaLM 2, Gemini, Anthropic, aż po Llama i Mistral. Bosch zastąpił setki przepływów routingu jednym agentem AI do klasyfikacji zgłoszeń, poprawiając dokładność i redukując czas rozwiązywania problemów.
ServiceNow wprowadził AI Agent Orchestrator do koordynacji zespołów agentów oraz AI Agent Studio do tworzenia własnych agentów. Workflow Data Fabric łączy źródła danych przedsiębiorstwa, umożliwiając agentom dostęp do kompleksowych informacji potrzebnych do podejmowania decyzji. AI Control Tower zapewnia governance i zarządzanie ryzykiem, oferując pełną widoczność działań wszystkich agentów w organizacji. System umożliwia współpracę multi-agentową dla złożonych przepływów pracy oraz integrację agentów zewnętrznych, tworząc elastyczny ekosystem automatyzacji dostosowany do specyficznych potrzeb przedsiębiorstwa.
Rzeczywistość wdrożeń pokazuje zarówno sukcesy, jak i spektakularne porażki
Dane z rynku malują fascynujący, choć pełen sprzeczności obraz adopcji agentowej AI w przedsiębiorstwach. Według najnowszych badań, 78% firm wykorzystuje generatywną AI w przynajmniej jednej funkcji biznesowej, co stanowi wzrost z 55% rok wcześniej. Jednak tylko 19% poczyniło znaczące inwestycje w agentową AI, podczas gdy 42% inwestuje ostrożnie. To pokazuje, że większość organizacji wciąż testuje wody, zamiast zanurzyć się w pełni w transformację agentową. Co ciekawe, 51% organizacji eksploruje agentów AI, a 37% już prowadzi projekty pilotażowe, sugerując, że nadchodzący rok będzie przełomowy dla masowej adopcji.
Ale za tymi optymistycznymi statystykami kryje się mniej przyjemna rzeczywistość. Według najnowszych badań MIT Media Lab, aż 95% pilotaży generatywnej AI w dużych przedsiębiorstwach nie przeszło fazy testowej lub nie przyniosło wymiernych korzyści finansowych. To szokująca statystyka, szczególnie biorąc pod uwagę, że firmy zainwestowały łącznie między 30 a 40 miliardów dolarów w te projekty. Kierownictwo wskazuje na złą selekcję projektów, brak wewnętrznej elastyczności i błąd polegający na próbie budowania wszystkiego wewnętrznie, zamiast integracji sprawdzonych rozwiązań zewnętrznych.
Przypadek IBM jest szczególnie pouczający i stał się przestrogą dla całej branży. W 2023 roku firma zwolniła 8000 pracowników działu HR, zastępując ich systemem AI o nazwie AskHR. Początkowo wyniki wyglądały imponująco – 94% automatyzacja procesów. Brzmi świetnie, prawda? Problem pojawił się w pozostałych 6% przypadków. To były sytuacje wymagające empatii, etycznej oceny sytuacji czy emocjonalnych niuansów – wszystko to, z czym maszyny wciąż sobie nie radzą.
Co się stało dalej? IBM musiał wykorzystać wszystkie oszczędności z redukcji etatów na ponowne zatrudnienie pracowników – tym razem w rolach wymagających kreatywności, myślenia strategicznego i zaangażowania w relacje z klientami. Jak ujął to były dyrektor IBM: „Nie pomyliliśmy się co do tego, co AI potrafi. Nie doceniliśmy tego, co potrafią tylko ludzie.” Finansowo cała operacja wyszła na zero, a wizerunkowo była katastrofą. To doskonały przykład tego, jak powierzchowne podejście do liczb (94% sukcesu!) może przesłonić fundamentalne problemy z wdrożeniem AI.
Sektor finansowy, który teoretycznie prowadzi w adopcji z 20% udziałem w rynku agentowej AI dla operacji przedsiębiorstwa, też ma swoje historie sukcesu. Banki wykorzystujące agentów AI do tworzenia memorandów ryzyka kredytowego raportują wzrost produktywności o 20-60%. Cyfrowe fabryki modernizujące starsze aplikacje osiągają ponad 50% redukcję czasu i wysiłku. Jedna z firm badania rynku osiągnęła ponad 60% wzrost produktywności dzięki agentom jakości danych, z oczekiwanymi oszczędnościami przekraczającymi 3 miliony dolarów rocznie. Te liczby pokazują, że ROI z agentowej AI jest nie tylko możliwy, ale może być spektakularny przy właściwym zastosowaniu.
SS&C Technologies przetwarza 50 000 dokumentów miesięcznie z wykorzystaniem agentów AI, osiągając ponad 90% poziom automatyzacji. Uber wykorzystuje agentów do podsumowywania obsługi klienta i wyszukiwania kontekstu, znacząco przyspieszając czas reakcji. H&M wdrożył wirtualnych asystentów zakupowych, którzy redukują wskaźnik porzucania koszyka poprzez personalizowane rekomendacje i wsparcie w czasie rzeczywistym. Darktrace wykorzystuje agenta Antigena do autonomicznej odpowiedzi na zagrożenia cyberbezpieczeństwa, neutralizując ataki w ciągu sekund bez interwencji człowieka.
Wyzwania implementacyjne są jednak równie realne co sukcesy. Mniej niż 10% przypadków użycia w konkretnych branżach przechodzi fazę pilotażu według McKinsey. Integracja z systemami legacy wymaga kosztownych modyfikacji, a jakość i dostępność danych pozostaje główną barierą. 53% liderów technologicznych wskazuje bezpieczeństwo jako największe wyzwanie we wdrażaniu agentowej AI. Obecne modele nie są wystarczająco dojrzałe do autonomicznego osiągania złożonych celów biznesowych, co wymaga podejścia human-in-the-loop dla zapewnienia niezawodności.
Koszty również stanowią istotne wyzwanie. Roczne koszty utrzymania mogą przekroczyć początkową inwestycję w budowę systemu, co jest fundamentalną zmianą w stosunku do tradycyjnego IT. Ekonomiczna trwałość dla aplikacji o dużej skali wykorzystania pozostaje niepewna. Ryzyko vendor lock-in w szybko ewoluującym krajobrazie technologicznym zmusza firmy do bardzo ostrożnego wyboru partnerów technologicznych. Organizacje muszą także zmierzyć się z luką kompetencyjną – potrzeba umiejętności na styku AI i procesów biznesowych, które są obecnie rzadkie na rynku pracy.
„Największym wyzwaniem, które widzimy u naszych klientów, nie jest technologia, ale przygotowanie organizacji,” zauważa Jacek Bugajski. „Wdrożenie agentowej AI to nie tylko kwestia zakupu oprogramowania. To fundamentalna zmiana w sposobie myślenia o procesach biznesowych, strukturze organizacyjnej i kulturze pracy. Widzimy firmy, które zainwestowały miliony w technologię, ale nie przygotowały swoich zespołów na współpracę z cyfrowymi agentami. Rezultat? Opór, strach o miejsca pracy, nieefektywne wykorzystanie możliwości systemu. Dlatego w SNOK zawsze zaczynamy od edukacji i budowania strategii change management. Sukces transformacji agentowej to 30% technologia i 70% ludzie.”
Prognozy na lata 2025-2026 – między hype’em a rzeczywistością
Prognozy wzrostu rynku agentowej AI są z jednej strony oszałamiające, z drugiej budzą pytanie o realizm. Z 5,4 miliarda dolarów w 2024 roku rynek ma wzrosnąć do 50,31 miliarda dolarów do 2030 roku, przy złożonej rocznej stopie wzrostu wynoszącej 45,8%. Alternatywne prognozy są jeszcze bardziej optymistyczne, przewidując wzrost do 196,6 miliarda dolarów do 2034 roku. Rynek enterprise AI agents i copilotów ma wzrosnąć z 5 miliardów dolarów w 2024 do 13 miliardów do końca 2025 roku – to ponad dwukrotny wzrost w ciągu zaledwie roku.
Ale te liczby należy czytać z dużą dozą sceptycyzmu. IDC szacuje, że globalne wydatki na infrastrukturę AI mogą sięgnąć 1,8 biliona dolarów do 2030 roku. To astronomiczna suma, która rodzi pytanie – czy rzeczywiście firmy są gotowe na takie inwestycje? Doświadczenia z bańką dot-comów uczą, że zawyżone oczekiwania, przedwczesna adopcja i brak zrozumienia tego, co potrzeba do wyciągnięcia realnej wartości z technologicznej zmiany, mogą prowadzić do spektakularnych krachów.
Gartner przewiduje, że 15% codziennych decyzji biznesowych będzie podejmowanych autonomicznie do 2028 roku, w porównaniu do 0% obecnie. To fundamentalna zmiana w sposobie funkcjonowania przedsiębiorstw. 33% oprogramowania enterprise będzie zawierać agentową AI do 2028 roku, wzrost z mniej niż 1% obecnie. Jednak to samo Gartner ostrzega, że 40% projektów agentowej AI zostanie anulowanych do końca 2027 roku z powodu kosztów lub niejasnego ROI. To nie jest sprzeczność – to realizm oparty na doświadczeniu z poprzednimi falami technologicznymi.
Badanie przeprowadzone przez Model Evaluation & Threat Research (METR) rzuca jeszcze więcej wątpliwości na optymistyczne prognozy produktywności. W rygorystycznym teście doświadczeni programiści pracowali wolniej o 20% używając AI, mimo że sami przewidywali 40% wzrost produktywności. „Nikt nie spodziewał się takiego wyniku,” przyznał Nate Rush, jeden z autorów badania. „Nawet nie rozważaliśmy spowolnienia jako możliwości.”
Kryzys infrastrukturalny – niewygodna prawda o agentowej AI
Za kulisami błyszczących prezentacji i obietnic rewolucji kryje się niewygodna prawda, o której branża technologiczna woli nie mówić głośno. Agentowa AI potrzebuje gigantycznej infrastruktury, a my po prostu nie jesteśmy w stanie jej zbudować wystarczająco szybko. Według Wall Street Journal, same tylko centra danych spowodują wzrost zapotrzebowania na energię elektryczną w USA o 90 000 megawatów do 2030 roku. To równowartość zasilania 67 milionów domów. Problem w tym, że obecne plany rozbudowy infrastruktury energetycznej pokrywają zaledwie 10% tego wzrostu.
Goldman Sachs w swoim raporcie nie pozostawia złudzeń – aby zaspokoić potrzeby energetyczne centrów danych do 2030 roku, musimy zwiększyć produkcję energii o 156% ponad obecną zdolność. To nie jest kwestia optymalizacji czy drobnych usprawnień. To fundamentalne wyzwanie infrastrukturalne, które może zatrzymać całą rewolucję AI.
Niektórzy eksperci widzą rozwiązanie w małych modułowych reaktorach nuklearnych (SMR). Brzmi futurystycznie i ekologicznie, prawda? Jest tylko jeden problem – każdy taki reaktor o mocy 10 megawatów kosztuje 1,5 miliarda dolarów według amerykańskiego Departamentu Energii. Jeśli mielibyśmy zaspokoić przewidywane potrzeby wyłącznie energią nuklearną, całkowita inwestycja sięgnęłaby bilionów dolarów – i to tylko w samą energię, nie licząc infrastruktury centrów danych.
Microsoft, jeden z największych graczy na rynku, już odczuwa te ograniczenia. Firma anulowała lub opóźniła kilka projektów centrów danych, wstrzymując inwestycje o łącznej mocy „kilkuset megawatów” w samych Stanach Zjednoczonych. Podobnie wyhamowała lub wstrzymała rozmowy dotyczące lokalizacji w Wielkiej Brytanii i Australii. Analitycy sugerują, że to wynik ponownej oceny popytu i dostępności energii. To pokazuje, że nawet giganci technologiczni zaczynają zderzać się ze ścianą fizycznych ograniczeń.
A kto miałby to wszystko zbudować? Centra danych to masywne projekty budowlane wymagające wykwalifikowanych pracowników, których dramatycznie brakuje na rynku. W Ohio, gdzie planowane są nowe centra, brakuje specjalistów od konstrukcji i HVAC. Istniejący pracownicy zbliżają się do wieku emerytalnego, a młodszych z odpowiednim doświadczeniem nie ma kim ich zastąpić. Co gorsza, wielu z tych pracowników, często imigranci, jest deportowanych, co dodatkowo pogłębia kryzys kadrowy.
„Myślę, że ludzie, którzy wierzą, że możemy zbudować i zasilić infrastrukturę, jakiej wymaga AI w ciągu najbliższych 5-10 lat, są nierealistycznie optymistyczni,” mówi Charles Yeomans, CEO Atombeam, w rozmowie dla Cyber Protection Magazine. „Gminy już teraz blokują budowę kolejnych centrów danych. Wyborcy nie będą tolerować przerw w dostawie prądu czy dramatycznych wzrostów kosztów energii tylko po to, by wielkie firmy technologiczne mogły wdrażać swoje produkty.”
Za kulisami błyszczących prezentacji i obietnic rewolucji kryje się niewygodna prawda, o której branża technologiczna woli nie mówić głośno. Agentowa AI potrzebuje gigantycznej infrastruktury, a my po prostu nie jesteśmy w stanie jej zbudować wystarczająco szybko. Według Wall Street Journal, same tylko centra danych spowodują wzrost zapotrzebowania na energię elektryczną w USA o 90 000 megawatów do 2030 roku. To równowartość zasilania 67 milionów domów. Problem w tym, że obecne plany rozbudowy infrastruktury energetycznej pokrywają zaledwie 10% tego wzrostu.
Goldman Sachs w swoim raporcie nie pozostawia złudzeń – aby zaspokoić potrzeby energetyczne centrów danych do 2030 roku, musimy zwiększyć produkcję energii o 156% ponad obecną zdolność. To nie jest kwestia optymalizacji czy drobnych usprawnień. To fundamentalne wyzwanie infrastrukturalne, które może zatrzymać całą rewolucję AI.
Niektórzy eksperci widzą rozwiązanie w małych modułowych reaktorach nuklearnych (SMR). Brzmi futurystycznie i ekologicznie, prawda? Jest tylko jeden problem – każdy taki reaktor o mocy 10 megawatów kosztuje 1,5 miliarda dolarów według amerykańskiego Departamentu Energii. Jeśli mielibyśmy zaspokoić przewidywane potrzeby wyłącznie energią nuklearną, całkowita inwestycja sięgnęłaby bilionów dolarów – i to tylko w samą energię, nie licząc infrastruktury centrów danych.
Microsoft, jeden z największych graczy na rynku, już odczuwa te ograniczenia. Firma anulowała lub opóźniła kilka projektów centrów danych, wstrzymując inwestycje o łącznej mocy „kilkuset megawatów” w samych Stanach Zjednoczonych. Podobnie wyhamowała lub wstrzymała rozmowy dotyczące lokalizacji w Wielkiej Brytanii i Australii. Analitycy sugerują, że to wynik ponownej oceny popytu i dostępności energii. To pokazuje, że nawet giganci technologiczni zaczynają zderzać się ze ścianą fizycznych ograniczeń.
A kto miałby to wszystko zbudować? Centra danych to masywne projekty budowlane wymagające wykwalifikowanych pracowników, których dramatycznie brakuje na rynku. W Ohio, gdzie planowane są nowe centra, brakuje specjalistów od konstrukcji i HVAC. Istniejący pracownicy zbliżają się do wieku emerytalnego, a młodszych z odpowiednim doświadczeniem nie ma kim ich zastąpić. Co gorsza, wielu z tych pracowników, często imigranci, jest deportowanych, co dodatkowo pogłębia kryzys kadrowy.
„Myślę, że ludzie, którzy wierzą, że możemy zbudować i zasilić infrastrukturę, jakiej wymaga AI w ciągu najbliższych 5-10 lat, są nierealistycznie optymistyczni,” mówi Charles Yeomans, CEO Atombeam, w rozmowie dla Cyber Protection Magazine. „Gminy już teraz blokują budowę kolejnych centrów danych. Wyborcy nie będą tolerować przerw w dostawie prądu czy dramatycznych wzrostów kosztów energii tylko po to, by wielkie firmy technologiczne mogły wdrażać swoje produkty.”
Prognozy wzrostu rynku agentowej AI są oszałamiające. Z 5,4 miliarda dolarów w 2024 roku rynek ma wzrosnąć do 50,31 miliarda dolarów do 2030 roku, przy złożonej rocznej stopie wzrostu wynoszącej 45,8%. Alternatywne prognozy są jeszcze bardziej optymistyczne, przewidując wzrost do 196,6 miliarda dolarów do 2034 roku. Rynek enterprise AI agents i copilotów ma wzrosnąć z 5 miliardów dolarów w 2024 do 13 miliardów do końca 2025 roku – to ponad dwukrotny wzrost w ciągu zaledwie roku.
Gartner przewiduje, że 15% codziennych decyzji biznesowych będzie podejmowanych autonomicznie do 2028 roku, w porównaniu do 0% obecnie. To fundamentalna zmiana w sposobie funkcjonowania przedsiębiorstw. 33% oprogramowania enterprise będzie zawierać agentową AI do 2028 roku, wzrost z mniej niż 1% obecnie. Jednak ostrzeżenie Gartnera, że 40% projektów agentowej AI zostanie anulowanych do końca 2027 roku z powodu kosztów lub niejasnego ROI, przypomina o konieczności ostrożnego podejścia.
25% firm wykorzystujących generatywną AI uruchomi pilotaże agentowej AI w 2025 roku. Deloitte przewiduje 50% adopcję do 2027 roku, a 45% firm z Fortune 500 aktywnie pilotuje systemy agentowe już w 2025 roku. Te liczby sugerują, że znajdujemy się w punkcie przegięcia, gdzie early adopters zbudują znaczącą przewagę konkurencyjną.
Przełomy technologiczne napędzające ten wzrost obejmują ulepszone możliwości rozumowania z modelami takimi jak GPT-o1 czy Gemini 2.0 Flash Thinking Mode. Większe okna kontekstowe i przetwarzanie multimodalne umożliwiają agentom obsługę bardziej złożonych zadań. Wzrost wdrożeń edge dla decyzji o niskim opóźnieniu w czasie rzeczywistym otwiera nowe możliwości w produkcji, logistyce i IoT.
Inwestycje venture capital w startupy AI przekroczyły 100 miliardów dolarów w 2024 roku, z czego prawie jedna trzecia trafiła do firm związanych z AI. To wzrost o 80% rok do roku. W samym pierwszym kwartale 2025 roku zainwestowano ponad 30 miliardów dolarów. Od 2023 roku 9,7 miliarda dolarów trafiło do startupów zajmujących się agentową AI, pokazując, gdzie inwestorzy widzą największy potencjał.
Europa i Polska – między ambicjami a rzeczywistością
Rynek europejski znajduje się w szczególnie trudnej pozycji. Z jednej strony są ambicje dogoniania światowych liderów, z drugiej – strukturalne problemy, które hamują rozwój. Inwestycje w generatywną AI w Europie zbliżają się do 47,6 miliarda dolarów w 2024 roku i mają wzrosnąć do 545,48 miliarda dolarów do 2031 roku przy CAGR 37,5%. Brzmi imponująco, ale Ameryka Północna wciąż dominuje z 42% udziałem w rynku, podczas gdy region Azji i Pacyfiku rośnie najszybciej. Europa ryzykuje zostanie w technologicznym „środku” – zbyt wolna, by konkurować z innowacyjnością USA, zbyt droga, by rywalizować ze skalą Azji.
W Europie liderami adopcji AI są Dania, Szwecja i Belgia. Polska znajduje się w grupie krajów opóźnionych z zaledwie 5,9% firm (zatrudniających ponad 10 osób) wdrażających AI. To znacząca luka w stosunku do liderów UE i sygnał alarmowy dla polskiej gospodarki. Bez zdecydowanych działań Polska ryzykuje marginalizację w globalnej gospodarce opartej na AI. Co gorsza, brak wykwalifikowanych specjalistów AI w Polsce jest jeszcze bardziej dotkliwy niż średnia europejska.
Unia Europejska inwestuje 2,1 miliarda euro w fabryki AI w ramach siedmiu konsorcjów. Polska uczestniczy w konsorcjum prowadzonym przez Finlandię, wraz z Czechami, Danią, Estonią i Norwegią. To szansa na nadrobienie zaległości, ale wymaga aktywnego zaangażowania zarówno sektora publicznego, jak i prywatnego. EU AI Act, który ma być przewagą konkurencyjną Europy oferującą jasne zasady gry, może paradoksalnie spowolnić innowacje, jeśli będzie zbyt restrykcyjny.
Polski rząd uruchomił Narodową Strategię AI z dedykowanym centrum governance. Cel 10% budżetu na zamówienia publiczne związane z AI jest ambitny, ale niezbędny dla stymulowania rynku. Polski Fundusz Rozwoju wspiera rozwój AI poprzez programy gwarancji kredytowych i pożyczek. Priorytetowe sektory zidentyfikowane to przemysł, opieka zdrowotna i transport – obszary, gdzie agentowa AI może przynieść największe korzyści gospodarcze.
Problem w tym, że same ambicje i fundusze to za mało. Polska zmaga się z tymi samymi problemami infrastrukturalnymi co reszta świata, ale w jeszcze większej skali. Brak centrów danych, ograniczona infrastruktura energetyczna i exodus młodych talentów do Europy Zachodniej tworzą trudną do przełamania barierę. Dodatkowo, badanie Deloitte wśród 30 252 konsumentów i pracowników w 11 krajach UE pokazuje niepokojące statystyki: tylko 44% używało generatywnej AI, 22% jest świadomych technologii ale jej nie używało, a aż 34% nie jest świadoma jej istnienia. W Polsce te liczby są jeszcze gorsze.
„Polska ma unikalną szansę, by wykorzystać moment transformacji i zbudować silną pozycję w gospodarce agentowej AI,” podkreśla Jacek Bugajski. „Mamy świetnych programistów, rosnący ekosystem startupowy i coraz większą świadomość znaczenia AI wśród liderów biznesu. Brakuje nam jednak odwagi do podejmowania dużych, transformacyjnych projektów. W SNOK staramy się być katalizatorem tej zmiany. Pokazujemy, że polskie firmy mogą nie tylko nadążać za globalnymi trendami, ale być ich liderami. Kluczem jest partnerstwo między biznesem, technologią i administracją publiczną. Jeśli będziemy działać razem, możemy zbudować Polskę jako centrum kompetencji agentowej AI w Europie Środkowo-Wschodniej.”
Jeśli myślisz, że problemy infrastrukturalne są poważne, poczekaj, aż przyjrzymy się kwestiom bezpieczeństwa. Infrastruktura AI jest już teraz jednym z najbardziej atrakcyjnych celów dla cyberprzestępców, a szybki wzrost tego sektora dramatycznie wyprzedza jego zdolność do zabezpieczenia się. To jak budowanie samolotu w trakcie lotu – tyle że ten samolot przewozi najbardziej wrażliwe dane biznesowe na świecie.
Według najnowszego raportu Future of Life Institute, który ocenił główne platformy AI (Anthropic, OpenAI, Google DeepMind, X.AI, Meta oraz chińskie Zhipu AI i DeepSeek), najlepsza ogólna ocena to C+ dla Anthropic. OpenAI otrzymał C, Google, X.AI i Meta dostały D, a chińskie platformy oblały test. Co najbardziej niepokojące – wszystkie platformy zawiodły w kategorii „Existential Safety” ze względu na ryzyka bezpieczeństwa i halucynacje.
Kluczowe podatności obejmują słabą odporność na ataki advesarialne, brak standardów wyjaśnialności dla modeli o wysokiej stawce oraz niewystarczające narzędzia do nadzoru nad autonomicznymi agentami w czasie rzeczywistym. Problem pogłębia mozaika fragmentarycznych regulacji – unijny AI Act, amerykańskie przepisy sektorowe i zamknięte systemy chińskie działają równolegle, bez globalnej koordynacji. Egzekwowanie przepisów jest słabe, szczególnie w przypadku modeli open source i zdecentralizowanych.
„53% liderów technologicznych wskazuje bezpieczeństwo jako największe wyzwanie we wdrażaniu agentowej AI,” podkreśla raport Tumeryk. Co gorsza, firma odkryła, że wszystkie platformy zawodzą w kontrolowaniu halucynacji, a większość nie radzi sobie z ochroną przed złośliwymi atakami prompt injection. To fundamentalne problemy, które są głównym zmartwieniem użytkowników.
Asymetria ekonomiczna między atakiem a obroną jest przerażająca. Wykorzystanie AI do ataków jest tanie, szybkie i łatwe do replikacji. Obrona wymaga proaktywnego, ciągłego wysiłku w przewidywaniu, monitorowaniu i łagodzeniu nieznanych zagrożeń, przy znacznie wyższych kosztach operacyjnych. To nierówność już widoczna w rosnącej fali ataków phishingowych i socjotechnicznych wykorzystujących naturalną płynność językową modeli AI.
Anthropic i ESET niedawno ogłosili, że zidentyfikowali grupy cyberprzestępcze wykorzystujące modele AI do automatyzacji różnych etapów cyberataków, włączając eksfiltrację danych, szyfrowanie i tworzenie spersonalizowanych not szantażowych. To nie jest science fiction – to dzieje się teraz, a my ledwo nadążamy z obroną.
Rynek europejski, choć dynamiczny, pozostaje w tyle za Stanami Zjednoczonymi i Azją. Inwestycje w generatywną AI w Europie zbliżają się do 47,6 miliarda dolarów w 2024 roku i mają wzrosnąć do 545,48 miliarda dolarów do 2031 roku przy CAGR 37,5%. Ameryka Północna dominuje z 42% udziałem w rynku, ale region Azji i Pacyfiku rośnie najszybciej, co stawia Europę w trudnej pozycji konkurencyjnej.
W Europie liderami adopcji AI są Dania, Szwecja i Belgia. Polska znajduje się w grupie krajów opóźnionych z zaledwie 5,9% firm (zatrudniających ponad 10 osób) wdrażających AI. To znacząca luka w stosunku do liderów UE i sygnał alarmowy dla polskiej gospodarki. Bez zdecydowanych działań Polska ryzykuje marginalizację w globalnej gospodarce opartej na AI.
Unia Europejska inwestuje 2,1 miliarda euro w fabryki AI w ramach siedmiu konsorcjów. Polska uczestniczy w konsorcjum prowadzonym przez Finlandię, wraz z Czechami, Danią, Estonią i Norwegią. To szansa na nadrobienie zaległości, ale wymaga aktywnego zaangażowania zarówno sektora publicznego, jak i prywatnego. EU AI Act tworzy zharmonizowane ramy regulacyjne, które mogą być przewagą konkurencyjną Europy, oferując jasne zasady gry dla firm wdrażających agentową AI.
Polski rząd uruchomił Narodową Strategię AI z dedykowanym centrum governance. Cel 10% budżetu na zamówienia publiczne związane z AI jest ambitny, ale niezbędny dla stymulowania rynku. Polski Fundusz Rozwoju wspiera rozwój AI poprzez programy gwarancji kredytowych i pożyczek. Priorytetowe sektory zidentyfikowane to przemysł, opieka zdrowotna i transport – obszary, gdzie agentowa AI może przynieść największe korzyści gospodarcze.
Badanie Deloitte wśród 30 252 konsumentów i pracowników w 11 krajach UE pokazuje, że 44% używało generatywnej AI, 22% jest świadomych technologii ale jej nie używało, a 34% nie jest świadoma jej istnienia. Ta luka świadomości i zaufania wymaga edukacji i odpowiedzialnego wdrażania, szczególnie w kontekście obaw Corporate Europe Observatory o samoregulację branży.
SNOK jako przewodnik w labiryncie agentowej transformacji
W tym złożonym krajobrazie technologicznym i biznesowym, rola trusted advisora staje się kluczowa dla sukcesu przedsiębiorstw. SNOK, z jego głęboką ekspertyzą w łączeniu różnych technologii i rozumieniem lokalnego kontekstu biznesowego, jest idealnie pozycjonowany, by prowadzić polskie firmy przez transformację agentową. Nie chodzi już o wybór pojedynczego narzędzia czy platformy, ale o zbudowanie spójnej strategii, która połączy możliwości różnych systemów w efektywną całość.
Wartość, którą SNOK może dostarczyć liderom C-level, wykracza daleko poza doradztwo techniczne. To pomoc w odpowiedzi na fundamentalne pytania: Które procesy w mojej organizacji najbardziej skorzystają z autonomii agentów AI? Jak zbalansować inwestycje między quick wins a długoterminową transformacją? Jak przygotować organizację kulturowo i kompetencyjnie na współpracę z cyfrowymi agentami? Jak zapewnić bezpieczeństwo i zgodność regulacyjną przy jednoczesnym zachowaniu innowacyjności?
„Nasza rola to nie tylko dostarczanie technologii, ale bycie strategicznym partnerem transformacji,” wyjaśnia Michal Korzen. „Każda firma jest inna, ma swoją specyfikę, kulturę, systemy legacy. Nie ma jednego rozwiązania dla wszystkich. Dlatego w SNOK zaczynamy od głębokiego zrozumienia biznesu klienta, jego celów i ograniczeń. Następnie projektujemy architekturę rozwiązania, która łączy najlepsze elementy różnych platform – może to być Claude do analizy dokumentów, UiPath do automatyzacji procesów, własne modele ML do specyficznych zadań branżowych, wszystko zorkiestrowane przez naszą platformę integracyjną. Kluczem jest to, że klient nie jest uzależniony od jednego vendora i może elastycznie dostosowywać system do zmieniających się potrzeb.”
SNOK może pomóc w uniknięciu pułapki „agent washing” poprzez rzeczywistą weryfikację możliwości oferowanych rozwiązań. Dzięki praktycznej wiedzy o wdrożeniach w różnych branżach, może wskazać, które obietnice vendorów są realne, a które to jedynie marketing. Doświadczenie w integracji systemów pozwala SNOK na zaprojektowanie architektury, która połączy istniejącą infrastrukturę IT z nowymi możliwościami agentowej AI, minimalizując ryzyko i koszty transformacji.
Szczególnie istotna jest rola SNOK w budowaniu mostów między światem deterministycznego RPA a probabilistyczną naturą AI. Wiele firm zainwestowało znaczące środki w automatyzację procesów i obawia się, że agentowa AI uczyni te inwestycje bezwartościowymi. SNOK może pokazać, jak wykorzystać istniejące automaty RPA jako „ręce” dla „mózgów” agentów AI, tworząc synergię zamiast kanibalizacji inwestycji.
W kontekście polskiego rynku, SNOK może pomóc firmom wykorzystać dostępne programy wsparcia i fundusze europejskie. Znajomość lokalnych realiów biznesowych i regulacyjnych pozwala na zaprojektowanie rozwiązań, które nie tylko są technologicznie zaawansowane, ale także praktyczne i wykonalne w polskich warunkach. SNOK może być także łącznikiem między polskimi firmami a globalnymi dostawcami technologii, pomagając negocjować warunki i dostosowywać rozwiązania do lokalnych potrzeb.
Edukacja zarządów i rad nadzorczych to kolejny obszar, gdzie SNOK może wnieść istotną wartość. Zrozumienie implikacji agentowej AI dla modeli biznesowych, struktur organizacyjnych i strategii konkurencyjnych jest kluczowe dla podejmowania właściwych decyzji inwestycyjnych. SNOK może przeprowadzić warsztaty strategiczne, które pomogą liderom zobaczyć zarówno możliwości, jak i ryzyka, oraz zbudować roadmapę transformacji dostosowaną do specyfiki firmy.
„Widzimy siebie jako architekta transformacji agentowej dla polskich przedsiębiorstw,” podsumowuje Michal Korzen. „Mamy unikalną pozycję na rynku – z jednej strony głębokie zrozumienie najnowszych technologii i trendów globalnych, z drugiej praktyczne doświadczenie we wdrożeniach w polskich realiach. Nasz zespół łączy ekspertów AI, automatyzacji, integracji systemów i transformacji biznesowej. To pozwala nam patrzeć na agentową AI nie jako na kolejny hype technologiczny, ale jako narzędzie fundamentalnej transformacji biznesu. I co najważniejsze – potrafimy tę transformację przeprowadzić od strategii, przez proof of concept, pilotaż, aż po skalowanie i optymalizację.”
Czas na działanie jest teraz
Agentowa AI nie jest już futurystyczną wizją – to rzeczywistość, która właśnie przekształca sposób działania przedsiębiorstw na całym świecie. Firmy, które zrozumieją i wykorzystają ten potencjał w najbliższych 12-24 miesiącach, zbudują przewagę konkurencyjną, której nie da się nadrobić. Te, które zwlekają, ryzykują nie tylko utratę pozycji rynkowej, ale marginalizację w gospodarce, gdzie autonomiczne systemy staną się standardem.
Sukces w erze agentowej AI wymaga więcej niż zakupu technologii. Wymaga fundamentalnego przemyślenia procesów biznesowych, przygotowania organizacji na współpracę z cyfrowymi agentami i zbudowania kultury, która embraces autonomię przy zachowaniu kontroli. To wyzwanie zarówno technologiczne, jak i organizacyjne, strategiczne i kulturowe.
Polska i polskie firmy stoją przed historyczną szansą. Możemy wykorzystać moment transformacji, by nadrobić dystans technologiczny i zbudować pozycję w globalnej gospodarce AI. Ale wymaga to odwagi, determinacji i mądrych decyzji. Wymaga także partnerów, którzy rozumieją zarówno globalne trendy, jak i lokalne realia – partnerów takich jak SNOK.
Pytanie nie brzmi już „czy” wdrażać agentową AI, ale „jak” i „kiedy”. Odpowiedź na „kiedy” jest prosta: teraz. Odpowiedź na „jak” jest bardziej złożona i wymaga przemyślanej strategii, odpowiednich partnerów i determinacji w realizacji. Firmy, które podejmą to wyzwanie z odpowiednim wsparciem i przygotowaniem, nie tylko przetrwają nadchodzącą transformację – będą jej beneficjentami i liderami.
„Stoimy u progu największej transformacji biznesowej od czasów rewolucji internetowej,” kończy Jacek Bugajski. „Agentowa AI zmieni wszystko – od sposobu podejmowania decyzji, przez struktury organizacyjne, po modele biznesowe. Firmy, które zrozumieją tę zmianę i odpowiednio się do niej przygotują, zdominują swoje branże. Te, które zignorują ten trend lub będą działać zbyt wolno, zostaną wyparte z rynku przez bardziej agile’owych konkurentów. W SNOK jesteśmy gotowi być partnerem w tej transformacji. Mamy wiedzę, doświadczenie i determinację, by pomóc polskim firmom nie tylko przetrwać, ale wygrać w erze agentowej AI. Pytanie brzmi: czy polskie firmy są gotowe podjąć to wyzwanie? Z naszego doświadczenia wynika, że coraz więcej z nich odpowiada 'tak’. I to daje nam ogromną nadzieję na przyszłość polskiej gospodarki.”
Era agentów AI właśnie się rozpoczyna. Ci, którzy zrozumieją jej implikacje i podejmą działanie, napiszą historię sukcesu następnej dekady. Pozostali będą mogli jedynie obserwować, jak świat biznesu zmienia się bez ich udziału. Wybór należy do każdego z nas, ale konsekwencje tej decyzji będą definiować przyszłość naszych organizacji na lata. SNOK jest gotowy, by być przewodnikiem w tej transformacyjnej podróży, łącząc globalną wiedzę technologiczną z lokalną ekspertyzą biznesową, pomagając polskim firmom nie tylko nadążyć za zmianami, ale stać się ich liderami.