Agentic AI w liczbach: brzmi pięknie

Raport „Agentic AI Adoption Trends & Enterprise ROI Statistics for 2025” (Arcade) pokazuje, że agentowe systemy AI wyszły już z fazy ciekawostki: 79% przebadanych organizacji ma za sobą pierwsze wdrożenia agentów, a 23% deklaruje, że jest na etapie skalowania. Te same dane mówią o średnim oczekiwanym ROI rzędu 171%, głównie dzięki automatyzacji zadań wieloetapowych, redukcji błędów i skróceniu czasu realizacji procesów. McKinsey & Company w „The State of AI: Global Survey 2025” i raporcie „Seizing the Agentic AI Advantage” podkreśla, że agenci przestali być domeną zespołów innowacji, pojawiają się w obsłudze klienta, back office, logistyce, finansach.

Na poziomie slajdów wygląda to imponująco.

…ale praktyka jest dużo mniej wygodna

Arcade, 7T.ai i badania Blue Prism zwracają jednak uwagę na „drugi rozdział” historii: w raportach „Agentic AI Adoption Statistics: A Tech Revolution in Numbers” i „AI Agent & Agentic AI Survey Statistics 2025” widać, że oprócz benefitów pojawia się rosnąca lista incydentów - błędne decyzje, nieprzewidziane zachowania agentów, problemy z danymi. Gradient Flow i Pacific AI w swoich „2025 AI Governance Survey” piszą wprost o „luce produkcyjnej”: ambicje i slajdy idą do przodu szybciej niż procesy, zasady, odpowiedzialności i kompetencje ludzi. MIT Sloan Management Review Polska w projekcie „The Emerging Agentic Enterprise: How Leaders Must Navigate a New Age of AI” ostrzega, że agentic AI wymusza nowy model przywództwa – bez niego agenci stają się raczej źródłem chaosu niż przewagi.

To jest dokładnie ten moment „sprawdzam”.

Jak wygląda przejście z „fajnego POC” do produkcji od środka organizacji

W teorii ścieżka jest prosta: pomysł → POC → pilot → skalowanie. W praktyce, gdy rozmawiamy z liderami w Polskiej Szkole AI, obraz jest zwykle taki:

• POC działa świetnie na wybranych danych, „demo” robi wrażenie, ale nikt nie ma czasu ani mandatu, żeby jasno zdefiniować, kto za co odpowiada, gdy agent jest wpięty w systemy produkcyjne.

  
  

• Pilotaż pokazuje fajne liczby, ale dział bezpieczeństwa i dział prawny zaczynają zadawać niewygodne pytania o dane, audytowalność i konsekwencje błędów.

  
  

• Skalowanie rozbija się o ludzi: część zespołu ufa agentowi „za bardzo”, część mu nie ufa wcale, większość nie ma czasu ani wsparcia, żeby nauczyć się pracy z nowym systemem.

Na slajdach wciąż mamy „transformację”, w rzeczywistości - mieszankę zachwytu, lęku i chaosu.

Trzy niewygodne pytania, które odróżniają hype od odpowiedzialnego wdrożenia

Zamiast listy „10 narzędzi agentowych, które musisz znać”, proponujemy trzy pytania, które zadajemy zarządom i liderom, gdy rozmawiamy o agentic AI.

1. Czy dokładnie wiemy, co agent może, a czego nie może zrobić w naszych systemach? Raport 7T.ai „Agentic AI Adoption Statistics: A Tech Revolution in Numbers” przypomina, że agenci wchodzą w interakcję z wieloma narzędziami – od CRM po systemy finansowe - i generują cały wachlarz nowych ryzyk (tool misuse, eskalacja uprawnień, błędne decyzje). Jeśli jedyną odpowiedzią na pytanie o granice jest „agent ma dostęp do wszystkiego, ale w sumie robi mądre rzeczy”, to nie jest governance, to jest życzeniowe myślenie.

   
   

2. Kto bierze odpowiedzialność, gdy agent się pomyli? Raporty Arcade i Blue Prism pokazują, że ponad połowa organizacji korzystających z AI doświadczyła realnych negatywnych konsekwencji: błędów operacyjnych, złych decyzji, incydentów bezpieczeństwa. W Polskiej Szkole AI zachęcamy do bardzo konkretnego kroku: zanim agent wejdzie na produkcję, poświęćcie godzinę na spisanie prostego RACI - kto zatwierdza decyzje agenta, kiedy człowiek MUSI wejść do procesu, jak wygląda eskalacja i w jakich scenariuszach agent ma obowiązek się wyłączyć.

   
   

3. Czy ludzie rozumieją rolę agenta w swoim codziennym workflou? Governance surveys Gradient Flow i Pacific AI podkreślają, że jednym z największych problemów jest „Production Reality Gap”: technologia jest, ale użytkownicy nie wiedzą, co z nią zrobić, jak ją kwestionować i jak zgłaszać błędy. Bez prostych, zrozumiałych rozmów z zespołem agent staje się albo „magiczna czarna skrzynka, której nie dotykamy”, albo „nowy szef”, któremu ludzie ufają bardziej niż własnemu osądowi.

Rola liderów i HR: od „wchodzimy w agentów” do „wiemy, jak z nimi żyć”

Większość raportów o agentic AI skupia się na architekturze, narzędziach i ROI, ale to liderzy i HR biorą na siebie skutki błędów, lęku i oporu ludzi. Z naszych projektów wynika, że bez ich udziału agentic AI kończy jako:

• kolejne „pudełko”, które stoi obok realnej pracy,

  
  

• źródło dodatkowego stresu („agent przyspiesza, więc słupki muszą iść w górę”),

  
  

• albo „shadow system”, który działa, ale nikt go formalnie nie przyznaje.

Dlatego w Polska Szkoła AI , gdy pracujemy z agentic AI, prowadzimy liderów i HR przez trzy obszary naraz:

• Zrozumienie - tłumaczymy, jak działają agenci, gdzie są ich granice, jakie są typowe błędy i czego nie wolno im powierzać.

  
  

• Odpowiedzialność i zasady - pomagamy zbudować proste, ale jasne reguły governance, które da się stosować w codziennych procesach.

  
  

• Psychologia zmiany - uczymy, jak rozmawiać z zespołem o roli agenta, lęku, oporze i tym, co dla ludzi najbardziej niejasne.

Prosta ramka: od POC do produkcji w czterech krokach

Na bazie raportów i pracy z firmami układa nam się prosta sekwencja, która znacznie zwiększa szanse, że agentic AI naprawdę „siądzie” w organizacji:

1. Mapa decyzji i ryzyk Zanim agent zobaczy produkcyjne dane, narysuj mapę: jakie decyzje podejmuje, na jakich danych, z jakim wpływem na klienta/biznes, jakie są możliwe scenariusze błędów.

   
   

2. Jasne zasady działania (rules of engagement) Spisz w prostym języku, co agent może robić samodzielnie, gdzie potrzebuje zatwierdzenia człowieka, a czego absolutnie nie dotyka (np. newralgiczne decyzje HR, wysokokwotowe operacje).

   
   

3. Szkolenie ludzi, nie tylko konfiguracja agenta Governance surveys pokazują, że brak edukacji użytkowników jest jednym z głównych źródeł incydentów i porażek wdrożeń. Dlatego nasze programy łączą część technologiczną z warsztatami dla liderów i zespołów - jak korzystać z agenta, jak go kwestionować, jak reagować na błędy.

   
   

4. Małe, mierzalne eksperymenty zamiast wielkiego skoku Zamiast od razu „wdrażać agentów wszędzie”, lepiej zacząć od jednego procesu, z jasnymi KPI i regularnym przeglądem efektów, zarówno dla biznesu, jak i ludzi.

Jak pracujemy z agentic AI w Polska Szkoła AI

W Polskiej Szkole AI traktujemy agentic AI nie jako „kolejny trend do odhaczenia”, ale jako test dojrzałości organizacji - technicznej, prawnej i ludzkiej. W projektach dla liderów i HR:

• pomagamy przełożyć liczby z raportów (79% adopcji, 23% skalowania, 75% obaw o governance, ponad 50% negatywnych incydentów) na realne decyzje w Twojej organizacji,

• wspólnie projektujemy prosty, zrozumiały model governance dla agentów,

• przygotowujemy liderów do rozmów z zespołami o roli agenta, granicach i odpowiedzialności.