Drodzy Czytelnicy,
W ostatnim numerze ustaliliśmy, że budowanie firmowej AI na słabych fundamentach danych przypomina stawianie wieżowca na bagnie. To daremny wysiłek, skazany na stworzenie imponującej z zewnątrz, ale niebezpiecznie pustej w środku struktury.
W tym tygodniu robimy kolejny krok. Załóżmy na chwilę, że w Twoich danych panuje porządek. Fundament jest solidny. Co się stanie, gdy przekażesz klucze do tego domu sztucznej inteligencji, która nie tylko analizuje i raportuje, ale potrafi działać na własną rękę? Co się stanie, gdy stażysta AI otrzyma uprawnienia nie tylko do napisania raportu, ale także do wdrożenia jego zaleceń?
To jest świat Agentic AI. Jest to milowy krok jeśli chodzi o możliwości AI, ale także wyznacza nową granicę ryzyka. Pytanie nie brzmi już tylko: „Czy analiza AI jest poprawna?”, ale: „Czy jesteśmy w stanie kontrolować, co AI zrobi za chwilę?”.
Briefing#
W tym miesiącu teoretyczne ryzyka związane z zarządzaniem AI stały się bardziej realne. Podczas gdy Twój dział prawny zmaga się z Aktem o AI, dział marketingu może eksperymentować z autonomicznym agentem AI, który po cichu go narusza. To widmo „Shadow AI”, teraz na sterydach i dostępne dla każdego.
Wprowadzenie na rynek Agenta ChatGPT przez OpenAI to moment, w którym ten problem przestał być zmartwieniem zaplecza IT, a zaczął potencjalnie dotyczyć większości pracowników. To nie jest tylko sprytniejszy chatbot; to wirtualny pracownik, który potrafi czytać Twój kalendarz, tworzyć prezentacje i łączyć się z firmowymi aplikacjami. Niebezpieczeństwo polega na tym, że każdy pracownik z subskrypcją ma teraz potężnego, autonomicznego asystenta, zdolnego do podejmowania decyzji i interakcji z klientami przy minimalnym nadzorze. Oczywiście nie jest to pierwszy dostępny publicznie agent AI, ale ChatGPT jest synonimem generatywnej AI wśród masowej publiczności, więc można założyć, że pojawienie się agenta od OpenAI zbuduje rynek.
Wszyscy menedżerowie, którzy liczyli na odroczenie wejścia w życie Aktu o AI w ostatniej chwili, musieli obejść się smakiem. Mimo znacznych wysiłków lobbingowych ponad 100 największych europejskich firm, które wzywały do dwuletniej przerwy, odpowiedź Komisji Europejskiej była jednoznaczna: „nie”. Terminy pozostają w mocy. To nie tylko polityka; to deklaracja intencji. UE postrzega pewność regulacyjną, a nie elastyczność, jako klucz do zaufania i adaptacji.
Jednak tak jak ryzyka stają się namacalne, tak samo dzieje się z rozwiązaniami. W kontrze do czarnowidztwa, Google ogłosiło, że jego agent AI, „Big Sleep”, proaktywnie odkrył krytyczną lukę w oprogramowaniu, do której wykorzystywania szykowali się hakerzy. To przypadek, w którym AI zadziałała jako tarcza obronna. Prawdziwe zarządzanie nie polega więc na pisaniu polityk, by powstrzymać zło, ale na budowaniu systemów, które wdrażają to w życie.
Definicja Agenta: Od sprytnej papugi do autonomicznego aktora#
Wyjaśnijmy, co rozumiemy przez „Agentic AI”. Termin ten tonie w marketingowym szumie, więc przyda się prosta definicja.
Generatywna AI dostępna poprzez np ChatGPT, jest narzędziem reaktywnym. Dajesz jej polecenie, a ona daje Ci odpowiedź. Agent AI jest natomiast aktorem. Dajesz mu cel, a on potrafi samodzielnie opracować i wykonać sekwencję kroków, aby go osiągnąć.
Standardowa AI potrafi napisać dla Ciebie plan podróży.
Agentowi AI można powiedzieć: „Zarezerwuj mi najefektywniejszą podróż służbową do Frankfurtu w przyszły wtorek”, a on przejdzie do przeglądania stron linii lotniczych, porównywania cen, sprawdzania Twojego kalendarza, rezerwowania lotu za pomocą zapisanych danych i dodawania planu podróży do Twojego kalendarza.
⠀Ta zdolność do podejmowania działań w cyfrowym świecie jest kluczową różnicą. To przejście od systemu, który dostarcza informacje, do systemu, który dysponuje realną władzą. A dla każdego menedżera, szczególnie w branży regulowanej, władza bez kontroli to definicja koszmaru.
Paradoks fine-tuningu: Tworzenie zdolniejszego, ale i bardziej niebezpiecznego agenta#
Każda firma ma pokusę, by uczynić tych agentów mądrzejszymi poprzez fine-tuning na wewnętrznych danych firmowych. Jeśli zrobisz fine-tuning agenta na całej bibliotece transkrypcji rozmów sprzedażowych, stanie się on wyjątkowo dobry w rozumieniu obiekcji Twoich klientów.
To jednak tworzy niebezpieczny paradoks. Czyniąc agenta zdolniejszym, czynisz go również doskonalszym odbiciem ukrytych uprzedzeń Twojej organizacji. Jeśli Twoje historyczne dane sprzedażowe pokazują, że Twój zespół zaniedbywał firmy prowadzone przez kobiety, autonomiczny agent wytrenowany na tych danych nie naprawi tego w magiczny sposób. Będzie dążył do celu „zwiększenia sprzedaży”, wykonując wzorce, których się nauczył, systematycznie ignorując cały segment rynku z przerażającą wydajnością.
Fine-tuning daje agentowi wewnętrzną, niepisaną wiedzę Twojej firmy. Ale daje mu również jej firmowe martwe punkty. Wyzwanie związane z zarządzaniem nie polega więc tylko na kontrolowaniu generycznego narzędzia, ale na kontrolowaniu narzędzia, które osobiście, choć nieintencjonalnie, uzbroiłeś w swoje najgorsze nawyki.
Błędny kierunek branży#
Prowadzi to do dość niepokojącej obserwacji: branża Agentowej AI w dużej mierze skupia się na niewłaściwych rzeczach. Zdecydowana większość badań i finansowania koncentruje się na zwiększaniu zdolności agentów. Czy potrafi on wykonywać bardziej złożone zadania? Czy może działać dłużej bez interwencji człowieka?
To interesujące pytania inżynierskie. Ale dla lidera przedsiębiorstwa są one drugorzędne. Niedawny, błyskotliwy esej Toby’ego Orda z Inicjatywy Zarządzania AI na Oksfordzie wprowadza pojęcie „half-life dla wskaźników sukcesu agentów AI”. Sugeruje on, że podobnie jak w przypadku izotopów promieniotwórczych, prawdopodobieństwo pomyślnego ukończenia zadania przez agenta maleje wykładniczo z każdym dodatkowym krokiem. Jeśli agent ma 99% szans na poprawne wykonanie jednego kroku, jego szansa na ukończenie 100-etapowego zadania bez błędu wynosi zaledwie 37%.
Tworzy to niebezpieczny paradoks ekonomiczny. Ta sama złożoność, która sprawia, że agent wydaje się potężny, czyni go również wykładniczo bardziej podatnym na błędy, wymagając stałego, kosztownego nadzoru ludzkiego w celu weryfikacji jego pracy. Koszt tego nadzoru może szybko przewyższyć oszczędności z automatyzacji, a jednak entuzjazm menedżerów dla „taniej automatyzacji” jest tak wielki, że wielu wpada prosto w tę pułapkę. Branża ma obsesję na punkcie budowy szybszego samochodu. My, jako liderzy w branżach regulowanych, musimy mieć obsesję na punkcie budowy lepszych hamulców. Na bardziej filozoficznym poziomie, powinniśmy zadawać sobie pytanie: “czy rola człowieka w pracy umysłowej będzie sprowadzać się do weryfikacji, czy AI nie popełniła błędu?”. Kto będzie chciał pełnić taką rolę?
Zarządzanie Agentic AI: Od statycznych ogrodzeń do dynamicznych smyczy#
Zarządzanie autonomicznym agentem wymaga fundamentalnej zmiany w naszym podejściu. Tradycyjne zarządzanie AI często przypomina budowanie ogrodzenia: przeprowadzasz ocenę ryzyka, ustalasz polityki i wdrażasz model wewnątrz tych statycznych ograniczeń.
Zarządzanie Agentic AI bardziej przypomina spacer z bardzo dużym, silnym i nieprzewidywalnym psem. Ogrodzenie jest bezużyteczne. Potrzebujesz dynamicznej smyczy, stałego połączenia i zdolności do gwałtownego pociągnięcia w każdej chwili. Ten nowy model zarządzania opiera się na trzech kluczowych zasadach:
1. Ciągłe zapewnianie jakości: Idea jednorazowego audytu przed wdrożeniem jest przestarzała. Zarządzanie musi być ciągłym, zautomatyzowanym procesem. To tutaj zautomatyzowane red teaming, o którym mówiliśmy w ostatnim numerze, staje się niezbędne.
2. Dynamiczne kontrole i „tripwires”: Musisz wbudować zautomatyzowane „tripwires” (bezpieczniki) w środowisko operacyjne agenta. Na przykład agent zaprojektowany do zarządzania zamówieniami może mieć na stałe zakodowaną regułę: „Jeśli jakakolwiek pojedyncza proponowana transakcja przekroczy 50 000 €, natychmiast wstrzymaj wszystkie działania i poproś o zatwierdzenie przez człowieka”.
3. Audytowalny proces myślowy: Jak pisałem w wydaniu #3, zmuszanie agenta do korzystania z techniki Chain-of-Thought (CoT) i dostarczania cytatów za pomocą Retrieval-Augmented Generation (RAG) jest najważniejsze. W przypadku agenta, ścieżka audytowa jego rozumowania jest nawet ważniejsza niż wynik jego działań.
⠀Unijny Akt o AI nie jest jeszcze w pełni przygotowany na tę dynamikę, ale jego ramy oparte na ryzyku dają wyraźny sygnał. Agent AI, który może działać w imieniu firmy w obszarach takich jak HR czy finanse, niemal na pewno zostałby sklasyfikowany jako „wysokiego ryzyka”, co automatycznie poddałoby go najsurowszym wymogom aktu dotyczącym nadzoru ludzkiego.
Pytania, które warto sobie postawić:#
1. Jaki jest „promień rażenia”? Czy dla każdego proponowanego agenta AI jasno zdefiniowaliśmy i ograniczyliśmy jego potencjalny „promień rażenia” (blast radius)? Do jakich systemów ma dostęp? Jaki jest absolutnie najgorszy scenariusz, jeśli zawiedzie?
2. Gdzie jest „off-switch”? Czy mamy niezawodny, natychmiastowy i dostępny dla człowieka „wyłącznik bezpieczeństwa” (off-switch) dla każdego wdrażanego przez nas agenta? Kto ma uprawnienia, by go użyć?
3. .Jak definiujemy „sukces”? Czy cel agenta jest zdefiniowany wyłącznie przez wydajność (np. „redukcja kosztów”), czy też wbudowaliśmy „wskaźniki zabezpieczające” (guardrail metrics) związane z bezpieczeństwem, zgodnością i satysfakcją klienta?
4. Czy trenujemy dla kompetencji, czy dla zgodności? Kiedy robimy fine-tuning agenta na naszych danych, czy uczymy go tylko, by był dobry w swojej pracy, czy też wyraźnie uczymy go zasad, których nie wolno mu łamać?
Podsumowanie#
Pojawienie się Agentic AI to nie odległa perspektywa; to dzieje się teraz. Obiecuje przyszłość bezprecedensowej automatyzacji, ale stawia też wyzwanie związane z zarządzaniem o zupełnie nowej skali.
Budowanie systemów kontroli dla tych agentów — dynamicznych smyczy, bezpieczników, wyłączników bezpieczeństwa — to najważniejsze zadanie inżynierskie i menedżerskie w tym obszarze na najbliższe lata. Nie chodzi o tłumienie innowacji. Chodzi o stworzenie warunków bezpieczeństwa i zaufania, które pozwolą prawdziwej, zrównoważonej innowacji rozkwitnąć.
Z pozdrowieniami,
Krzysztof