Agenci wywrócą działanie firm do góry nogami. Koniec bezmyślnego klikania w AI
W 2026 roku AI przestanie być tylko nowinką, a stanie się standardowym narzędziem pracy. Eksperci Progress Software tłumaczą, jak dzięki współpracy agentów zwiększyć wydajność zespołów i bezpiecznie skalować biznes w oparciu o nowe, jasne przepisy.
W 2026 roku rozpocznie się okres normalizacji AI. Jednak nie w tym sensie, że stanie się przezroczysta, lecz wręcz przeciwnie: stanie się przewidywalna, mierzalna i osadzona w procesach przedsiębiorstw oraz instytucji.
Przewagę uzyskają te podmioty, które uczynią z AI element infrastruktury, a nie sezonowe zjawisko. W tym kierunku zmierza cały rynek: od realizacji pojedynczych eksperymentów do wdrażania platform zdolnych wspierać przedsiębiorstwa na każdym poziomie – komentuje Jakub Andrzejewski, Business Development Manager for Poland & CIS w firmie Progress Software.
Poniżej opis sześciu trendów wskazanych przez ekspertów Progress Software, które odzwierciedlają szybkie zmiany związane z mechanizmami sztucznej inteligencji oraz podkreślają konieczność wdrażania narzędzi przemyślanego zarządzania nimi.
Inteligentne zarządzanie procesami i zautomatyzowany łańcuch dostaw
Progress Software podaje, że w nadchodzącym roku rola użytkowników przekształci się z autorów promptów w koordynatorów wieloagentowych środowisk. Nowoczesne systemy nie będą wyłącznie odpowiadać na pojedyncze polecenia – staną się zespołami wyspecjalizowanych agentów realizujących kompleksowe zadania, w tym planowanie, weryfikowanie oraz przekazywanie efektów pracy człowiekowi.
Badania wskazują, że przewagę osiągną te podmioty, które potrafią zdefiniować procesy, wskaźniki jakości i punkty kontroli, a nie te, które jedynie wdrażają kolejne modele. Równocześnie analitycy ostrzegają przed „agent-washingiem” – projektami wdrażania agentów IT, ale tworzonymi bez realnego uzasadnienia biznesowego.
Skalowanie wymaga możliwości obserwacji środowiska, projektowania zadań i wskaźników (na przykład czas realizacji zadań, precyzja, redukcja ryzyka czy wzrost przychodów) oraz jasnych ścieżek eskalacji zadań dla pracowników – mówi Jakub Andrzejewski.
Zauważa on, że narzędzia typu copilot stają się standardem, ale kolejny etap to automatyzacja całych cykli wytwarzania oprogramowania. AI będzie generować wymagania, testy, dowody zgodności, a także aktualizować i zabezpieczać istniejący kod.
Badania GitHuba i Accenture potwierdzają, że dzięki takim mechanizmom przedsiębiorstwa odnotują oszczędność czasu i wzrost satysfakcji zespołów, a dalsza popularyzacja tego typu narzędzi wzmocni ten trend.
Zdaniem ekspertów w 2026 roku rosnąć będzie rola agentów wspierających podejście łączące rozwój oprogramowania i operacje IT (Site Reliability Engineering)oraz inżynierię danych, co usprawni przepływ informacji między kodem, danymi a infrastrukturą. O przewadze nie będzie decydowało samo korzystanie z asystenta programisty, lecz włączenie go w procesy kontroli jakości, bezpieczeństwa i zgodności.
Budowa dojrzałej architektury usług AI i automatyzacja zgodności z regulacjami
Wartości biznesowej nie generują pojedyncze scenariusze użycia, lecz konsekwentnie rozwijana architektura obejmująca dane i sposób zarządzania mechanizmami sztucznej inteligencji. Najskuteczniejsze przedsiębiorstwa będą budowały portfolio usług z jasno określonym właścicielem, wskaźnikami SLA i procesami utrzymania.
Kluczowe znaczenie będzie miała integracja danych strukturalnych i niestrukturalnych, dzięki której agenty AI mogą operować w spójnym kontekście. Równolegle zarządzanie przestaje być hamulcem, a staje się narzędziem przyspieszającym wdrażanie – pod warunkiem, że jest wdrożone jako element platformy, a nie zewnętrzne narzędzie – twierdzi ekspert z Progress Software.
Rok 2026 będzie pierwszym pełnym okresem obowiązywania wielu regulacji dotyczących sztucznej inteligencji. Unia Europejska rozpocznie egzekwowanie obowiązków wynikających z AI Act, obejmujących dostawców modeli ogólnego przeznaczenia oraz użytkowników systemów wysokiego ryzyka.
W Stanach Zjednoczonych NIST AI RMF i Generative AI Profile stanowią już podstawę dla budowy procesów kontrolnych, a nowe wytyczne federalne zaostrzają wymagania dotyczące zarządzania ryzykiem i nabywania poszczególnych rozwiązań.
Konsekwencją jest przyspieszona konieczność wdrażania pełnej dokumentacji modeli AI, testów bezpieczeństwa, bramek ewaluacyjnych, raportowania incydentów oraz kontrolowanego przepływu danych. Firmy, które będą umieć automatycznie implementować zasady zgodności bezpośrednio w procesach tworzenia i wdrażania AI, będą w stanie wdrażać poszczególne rozwiązania szybciej – tłumaczy Jakub Andrzejewski.
Agenci działający w przeglądarkach i standaryzacja połączeń między agentami
Przeglądarki stają się środowiskiem pracy dla agentów. Rozwiązania takie jak Comet (Perplexity) czy ChatGPT Atlas z trybem agentowym potrafią analizować strony internetowe, porównywać źródła, przygotowywać wstępne analizy i prowadzić użytkownika przez procesy informacyjne.
W przedsiębiorstwach oznacza to możliwość realizacji pilotaży w obszarach niskiego ryzyka: analiz rynku, weryfikacji dostawców, przygotowywania raportów zgodności czy audytów regulacyjnych. Aby takie rozwiązania działały bezpiecznie, konieczne jest korzystanie z sandboxów, reguł polityki dostępu, a także prowadzenie szczegółowych logów.
Zyskujący popularność standard Model Context Protocol (MCP) zmienia sposób integracji środowisk sztucznej inteligencji z istniejącymi aplikacjami. Zamiast tworzyć niestabilne, jednorazowe integracje, przedsiębiorstwa mogą korzystać ze standardowych, sterowanych za pomocą reguł polityki połączeń z aplikacjami, danymi i narzędziami. Dodanie mechanizmu Agent-to-Agent (A2A) umożliwia koordynację wielu agentów działających w różnych systemach i domenach.
Budowa takiej architektury powinna rozpoczynać się od procesów posiadających jasno określonych właścicieli, a także charakteryzujących się niskim ryzykiem i z możliwością pełnej audytowalności. Z czasem pozwoli to na stworzenie spójnej sieci agentów, która bazuje na wspólnych zasadach bezpieczeństwa i skaluje wartość wraz z dodawaniem kolejnych zastosowań – podsumowuje Jakub Andrzejewski.
Więcej wiadomości na temat sztucznej inteligencji można przeczytać poniżej:
Jak przygotować firmę na zbliżające się zmiany
Zarządy firm już teraz powinny uwzględniać przemianę roli pracowników – z wykonawców w nadzorców agentów AI. Powstają nowe funkcje, takie jak właściciel produktu AI czy lider operacji agentowych, którym przypisywane są mierzalne procesy i wskaźniki efektywności.
Drugim filarem jest modernizacja fundamentów danych: nie jako magazynu, lecz jako źródła kontekstu łączącego wyszukiwarkę, mechanizmy analizy i aplikacje. To warunek skutecznej współpracy wielu agentów. Trzeci element to przeniesienie zarządzania na wcześniejsze etapy – zastosowanie reguł polityki jako kodu, prowadzenie testów bezpieczeństwa, wdrażanie bramek jakości, mechanizmów automatycznego wykrywania danych osobowych czy scenariuszy reagowania na incydenty.
Menedżerowie powinni również traktować programowanie z udziałem sztucznej inteligencji jako proces, z pomiarem jakości, bezpieczeństwa i szybkości. Rozwój AI zależy bowiem nie tylko od technologii, lecz także od przygotowania ludzi – ich gotowości do eksperymentowania, uczenia się i akceptowania okresowej nieprzewidywalności.
