Autonomiczni agenci generatywnej sztucznej inteligencji – programy, które samodzielnie podejmują decyzje i wykonują zadania – w ciągu ostatnich trzech miesięcy z niszowego narzędzia stały się jednym z najgorętszych tematów strategicznych dla firm sektora MŚP w Europie.
Dane z kwietniowego planu AI Continent Action Plan potwierdzają, że Unia Europejska widzi w agentach AI klucz do zwiększenia konkurencyjności małych firm. Równolegle analitycy i konsultanci pokazują wymierne liczby: od 20–30 proc. wzrostu produktywności, o którym pisze Forbes, po 4–18 proc. przyrost EBITDA wyliczony przez KPMG.
Jak polski przedsiębiorca może wykorzystać ten trend już dziś, unikając jednocześnie kosztownych błędów i ryzyk regulacyjnych? Wyjaśniamy. 
Czym dokładnie są agentowe systemy AI i dlaczego przyspieszyły w 2025 r.
Agenci AI łączą duże lub wyspecjalizowane modele językowe z modułami obserwacji, planowania i wykonywania zadań. W praktyce oznacza to boty potrafiące rezerwować transport, negocjować ceny zakupu materiałów czy kwalifikować leady sprzedażowe bez ludzkiej interwencji. Trzy czynniki sprawiły, że marzec–maj 2025 przyniósł skok zainteresowania:
- Obniżenie kosztu mocy obliczeniowej – według LinkedIn AI Agents in Business koszt uruchomienia agenta spadł w ciągu roku o 43 proc., otwierając drzwi MŚP do eksperymentów
- Szybsze modele open-source – MIT Sloan zwraca uwagę, że mniejsze modele trenowane na danych firmowych zapewniają lepszą poufność przy podobnej jakości odpowiedzi
- Presja rynku pracy – raport SMEunited pokazuje, że w Polsce deficyt kompetencji cyfrowych dotyka już co czwartą firmę zatrudniającą poniżej 50 osób. Agent jest najtańszą formą skalowania zespołu
Twarde liczby, które powinny trafić do twojego Excela
KPMG, analizując ponad siedem tysięcy spółek, wylicza potencjał rocznego wzrostu EBITDA między 4 a 18 proc., z czego ponad połowa pochodzi z automatyzacji zadań o niskiej i średniej złożoności.
Z kolei Forbes podaje, że firmy, które wdrożyły agentów w obsłudze klienta, skróciły średni czas rozwiązywania zgłoszeń o 45 proc. i zwiększyły retencję o 8 proc. Medium zwraca uwagę zaś, że przeciętny zwrot z inwestycji następuje po 7 miesiącach, jeśli projekt poprzedza audyt procesów.
Co radzą liderzy technologii:
„Kluczowe jest, aby agent znał kontekst twojej firmy i był pod stałą kontrolą człowieka” — wyjaśnia Walter Sun, Chief AI Officer w SAP, w majowym podcaście Me, Myself and AI.
Joe McKendrick na łamach Forbes dodaje: „Właściwie wdrożone agenty mogą zwiększyć produktywność nawet o 20–30%, pod warunkiem odpowiedniego zarządzania zmianą i jakości danych”.
John Enoh, konsultant ds. transformacji, podkreśla na LinkedIn, że „największą barierą nie jest technologia, lecz gotowość organizacji do przekazania rutyny maszynie”.
Jak wdrażać agentów AI bez kul u nogi
Pierwszym krokiem powinno być zmapowanie procesów, w których koszty manualnej obsługi rosną szybciej niż przychody. Podcast MIT podpowiada, aby zacząć od zadań o niskim ryzyku regulacyjnym, takich jak generowanie ofert czy analizy danych sprzedażowych.
Blog Aalpha zwraca uwagę, że małe firmy odnoszą sukces, gdy szkolą agentów na własnych scenariuszach rozmów, zamiast liczyć na gotowe szablony. NC State MEM przypomina, iż już na etapie pilota trzeba ustanowić mierzalne KPI – od czasu realizacji zadania po wskaźnik satysfakcji klienta – i uzgodnić je z załogą, aby zbudować zaufanie.
Unijny plan AI Continent Action Plan promuje zasady trustworthy AI, ale nakłada obowiązek dokumentowania decyzji podejmowanych przez agentów. Financial Times ostrzega, że w finansach każdy agent musi umożliwiać audyt ścieżki decyzyjnej, inaczej zablokuje go compliance. Natomiast jeszcze inne źródło dodaje, że brak transparentności może podważyć zaufanie pracowników, jeśli algorytm zacznie rekomendować zmiany bez jasnego uzasadnienia.
Kluczem staje się dlatego strategia human-in-the-loop, gdzie agent rekomenduje, ale to człowiek zatwierdza.
Przykłady warte uwagI:
- Hiszpański touroperator Happy Gringo wykorzystał agenta do automatycznej kwalifikacji zapytań e-mailowych. Liczba leadów wzrosła o 27 proc., a koszt akwizycji spadł o 15 proc. w dwa miesiące
- W branży B2B SaaS startup z Kalifornii oszczędza 40 godzin na osobę miesięcznie, generując treści marketingowe przez agenta AI
- W obszarze logistyki Keyrus pokazuje redukcję o 25 proc. czasu planowania łańcucha dostaw dzięki agentom monitorującym stany magazynowe w czasie rzeczywistym
Wdrażaj już teraz
Sprawdź, które procesy administracyjne lub sprzedażowe najbardziej cię hamują i ogranicz ich zakres do pilotu. Po drugie wybierz model open-source kompatybilny z polityką bezpieczeństwa danych i nakarm go własnymi zestawami konwersacji.
Po trzecie, ustal jasne KPI i harmonogram przeglądów z zespołem. Po czwarte — zapewnij zgodność z unijnymi wymogami poprzez rejestrowanie decyzji agenta. Gdy po 90 dniach zobaczysz spadek kosztów i wzrost satysfakcji klienta, skaluj na kolejne obszary.
Początek roku przyniósł przejście agentów AI z laboratoriów do realnych procesów MŚP. Liczby wskazują na szybki zwrot inwestycji i istotny wzrost marży, o ile towarzyszy im przejrzystość i ludzka kontrola. Polscy przedsiębiorcy, którzy już teraz rozpoczną pilotaż, zyskają przewagę kosztową oraz elastyczność operacyjną, zanim konkurencja nadrobi dystans.
To najlepszy moment, aby z ciekawości przejść do działania.
Czytaj też:
