Mierzalny wzrost wydajności dzięki modelom LLM i agentom AI

LLM i agenci AI: co potrafią

Wiele firm chce budować własne systemy AI: wewnętrzne chatboty, inteligentnych asystentów albo w pełni zautomatyzowane procesy oparte na generatywnych modelach językowych. Kluczowe pytania często pozostają jednak bez odpowiedzi. Jakie komponenty techniczne są potrzebne? Jak bezpiecznie włączyć wiedzę wewnętrzną? I jak z tego zrobić niezawodny system działający na produkcji?

Duże modele językowe (LLM) to modele AI trenowane na ogromnych zbiorach tekstów. Rozumieją, analizują i tworzą język. W firmach stosuje się je zwykle na dwa sposoby:

• Modele ogólnego przeznaczenia, takie jak GPT, Claude czy Gemini, mają duże możliwości, ale nie znają danych firmy.
• Modele dopasowane do firmy korzystają z wiedzy wewnętrznej dzięki wektorowym bazom danych lub retrieval-augmented generation (RAG). Odpowiadają więc na pytania na podstawie danych z SharePointa, systemów CRM czy wewnętrznych baz wiedzy. Do konkretnych zadań można je też dostroić na danych firmy (fine-tuning).

Agenci AI rozszerzają modele językowe o cele, logikę decyzyjną i wiedzę o procesach. Reagują na dane wejściowe, ale też samodzielnie przejmują zadania: wyszukują informacje, oceniają źródła, streszczają treści, planują kolejne kroki, dostosowują się do wyników pośrednich i podejmują decyzje. Przez interfejsy, takie jak API, bazy danych czy systemy ERP, współpracują z innymi systemami.

Na pierwszy rzut oka agenci AI wyglądają jak bardzo sprawne chatboty. Klasyczny chatbot odpowiada na pojedyncze pytania albo prowadzi proste rozmowy. Agent dąży do celu i automatyzuje całe procesy, bez konieczności uruchamiania każdego kroku z osobna. Typowy przykład to streszczanie dużych ilości informacji z dokumentacji technicznej lub tekstów regulacyjnych, nawet jeśli liczą setki czy tysiące stron.

Z czego składa się agent AI

Typowy agent AI składa się z kilku elementów, które razem pozwalają na celowe i samodzielne przetwarzanie informacji:

• Określenie celu: na początku jest jasno zdefiniowany cel, np. „streść najważniejsze wnioski z naszych raportów projektowych” albo „przeanalizuj wymogi regulacyjne w obowiązujących przepisach”.
• Planowanie: agent dzieli zadanie na kroki i planuje, jakich informacji potrzebuje, gdzie ich szukać i w jakiej kolejności je przetwarzać.
• Rozwiązywanie problemu z pomocą modelu językowego: model formułuje zapytania, przetwarza treści, tworzy streszczenia lub oceny i decyduje, co dalej zrobić z wynikami.
• Wykonanie: agent współpracuje z podłączonymi systemami, pobiera treści z baz danych i archiwów dokumentów, korzysta z API i przeszukuje wewnętrzne źródła wiedzy.
• Wyniki i komunikacja: na końcu dostarcza raporty, odpowiedzi, streszczenia lub przetworzone dane dla kolejnych systemów, w formie tekstu, danych ustrukturyzowanych albo wizualizacji.
• Pamięć kontekstu i informacja zwrotna: wcześniejsze kroki, decyzje i wyniki pośrednie są zapisywane, dzięki czemu agent działa spójnie i uczy się na podstawie informacji zwrotnych.

Case study RPP Group pokazuje, jak system złożony z kilku wyspecjalizowanych agentów sprawdza się na co dzień: czas poświęcany na rutynową pracę spadł o 70%.

Co badania mówią o wzroście wydajności

• Harvard Business School i BCG (2023): w eksperymencie terenowym z udziałem 758 konsultantów Boston Consulting Group osoby korzystające z GPT-4 przy odpowiednio dobranych zadaniach wykonały o 12,2% więcej zadań, pracowały o 25,1% szybciej i osiągnęły jakość wyższą o ponad 40% niż grupa kontrolna. Przy zadaniach wykraczających poza możliwości modelu wyniki były gorsze.
• MIT, publikacja w Science (2023): przy zadaniach pisarskich wykonywanych przez 453 specjalistów ChatGPT skrócił czas pracy o 40% i podniósł jakość o 18%.
• McKinsey (2023): generatywna AI może co roku tworzyć wartość ekonomiczną rzędu 2,6 do 4,4 bln dolarów, przede wszystkim w obsłudze klienta, marketingu i sprzedaży, inżynierii oprogramowania oraz badaniach i rozwoju.
• Microsoft i LinkedIn, Work Trend Index (2024): 75% pracowników umysłowych korzysta z AI w pracy, a 79% menedżerów uważa, że wdrożenie AI jest niezbędne, by utrzymać konkurencyjność.

Źródła: Dell’Acqua i in., Navigating the Jagged Technological Frontier; Noy i Zhang, Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative AI; McKinsey, The economic potential of generative AI; Microsoft, 2024 Work Trend Index

Trzy źródła oszczędności w praktyce

1.Teksty i dokumentacja

Oferty, protokoły, streszczenia czy FAQ powstają w kilka sekund. Specjaliści sprawdzają je i dopracowują, zamiast zaczynać od pustej strony.

2.Wyszukiwanie informacji wewnątrz i na zewnątrz firmy

Dzięki wektorowym bazom danych i RAG chatboty sięgają bezpośrednio do wiedzy firmy, z uwzględnieniem kontekstu i zawsze w aktualnej wersji. Pracownicy zadają pytania w języku naturalnym i dostają odpowiedź ze wskazaniem źródła.

3.Automatyzacja procesów z agentami AI

Agenci sprawdzają zapytania, przygotowują oferty i aktualizują dane w CRM. W case study dotyczącym rozliczania wydatków w dużej koreańskiej firmie czas przetwarzania papierowych paragonów spadł o ponad 80%, przy mniejszej liczbie błędów i lepszej zgodności z procedurami.

Źródło: Jeong i in., E2E Process Automation Leveraging Generative AI and IDP-Based Automation Agent, arXiv 2025

Jak zbudować chatbota lub agenta AI gotowego do pracy na produkcji

Własny system LLM w firmie powstaje w kilku powiązanych ze sobą krokach:

• Wybór modelu językowego: do wyboru są duże modele od OpenAI, Anthropic, Google, Mistral czy Meta, a także mniejsze modele open source, takie jak Phi, Gemma, Qwen czy DeepSeek. Decyzja zależy od wydajności, ochrony danych, kosztów i elastyczności technicznej. W artykule Lokalne LLM w praktyce wyjaśniamy, kiedy opłaca się model uruchomiony lokalnie.
• Podłączenie danych wewnętrznych: aby system odpowiadał na pytania dotyczące firmy, dokumentację, wpisy w bazach danych i artykuły z bazy wiedzy indeksuje się i udostępnia do wyszukiwania semantycznego przez wektorowe bazy danych i RAG.
• Prompt engineering i logika systemu: tu określa się zadania, role i reguły: jak szczegółowe mają być odpowiedzi, jakim tonem system ma się posługiwać i jakie funkcje może uruchamiać. Guardrails blokują niepożądane odpowiedzi i chronią wrażliwe dane.
• Integracja z istniejącymi narzędziami: system trafia tam, gdzie ludzie już pracują, np. do Microsoft Teams, Slacka, intranetu albo własnych aplikacji webowych.
• Governance, bezpieczeństwo i kontrola jakości: uprawnienia dostępu, logi użycia, funkcje informacji zwrotnej i monitoring sprawiają, że system pozostaje zgodny z zasadami, stale się poprawia i działa niezawodnie na produkcji.

Wyzwania przy wdrażaniu i skalowaniu

• Ochrona danych: firmy często pracują z danymi osobowymi, wewnętrznymi dokumentami strategicznymi albo poufnymi danymi klientów. Jasne zasady przetwarzania danych, stopniowane uprawnienia dostępu i świadomy wybór między chmurą a on-premise budują zaufanie i pozwalają spełnić wymogi prawne.
• Kontrola jakości: modele językowe mogą podawać nieprawdziwe informacje. Wyniki warto regularnie sprawdzać i konfrontować z faktami. RAG pomaga, bo model korzysta z wiarygodnych źródeł wewnętrznych.
• Akceptacja: jeśli pracownicy nie rozumieją technologii albo jej nie ufają, jej potencjał pozostaje niewykorzystany. Zaufanie budują praktyczne szkolenia, otwarta komunikacja i łatwe do zrozumienia zastosowania.
• Skalowalność: obiecujący prototyp nie wystarczy, jeśli nie da się go używać na produkcji. Dlatego mechanizmy zbierania informacji zwrotnej, ewaluacji i ciągłego doskonalenia trzeba przewidzieć od samego początku.

Podsumowanie: wartość daje połączenie z własnymi danymi

Firmy, które inwestują w modele LLM i agentów AI, zyskują sprawniejsze procesy, łatwiejszy dostęp do wiedzy, lepszą jakość pracy i wyraźnie odciążone zespoły. Modele dają najwięcej tam, gdzie są ściśle połączone z wewnętrznymi systemami, danymi i procesami. Agenci AI pozwalają to połączenie wykorzystać w praktyce, jako systemy, które działają i przynoszą realną wartość biznesową.

Uporządkowany start, solidne podstawy techniczne i aktywnie prowadzone wdrożenie tworzą fundament trwałych efektów. Pomagamy wybrać właściwe zastosowania, rozwijamy rozwiązania i bezpiecznie integrujemy je z istniejącą infrastrukturą, od wewnętrznych asystentów wiedzy po budowę agentów AI.

Najczęściej zadawane pytania