Orkiestracja zbuduje firmę na nowo? Nowe granice możliwości sztucznej inteligencji w 2026 roku

• Wymyślić firmę na nowo
• Dla każdego coś sprofilowanego
• Koncentracja i kontrola
• Pozyskiwanie danych etycznie

Rok 2026 będzie przełomowy zarówno w rozwoju AI, jak i we wdrożeniach biznesowych. Po szeroko zakrojonych eksperymentach inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją przechodzą do fazy realizacji – wdrażania agentowej orkiestracji biznesowej, skalowania rozwiązań, integracji agentów AI z kluczowymi procesami oraz osiągania namacalnych, mierzalnych rezultatów. Co najważniejsze, wdrażanie sztucznej inteligencji stało się szansą na przeprojektowanie i koordynację złożonych systemów w przedsiębiorstwach, tworząc fundament nowych modeli operacyjnych. Zmieniają się także praktyki związane z implementacją. Nadchodzący rok może okazać się punktem zwrotnym w powyższych zagadnieniach, szczególnie w ośmiu kluczowych aspektach.

Wymyślić firmę na nowo

Najbardziej fundamentalnym trendem jest potrzeba reformy sposobu działania organizacji. Modele operacyjne zaprojektowane z myślą o pracy ludzi nie są przystosowane do wdrożenia agentowej sztucznej inteligencji, która realizuje znaczącą część zadań w sposób ciągły, adaptacyjny i na dużą skalę.

Firmy będą potrzebowały nowego „systemu operacyjnego”, w którym kluczową rolę odgrywać będzie orkiestracja, zarządzanie i ciągła optymalizacja pracy ludzi, robotów i agentów AI, aby odblokować ich wszystkie możliwości. W 2026 r. taka rearanżacja w przedsiębiorstwach stanie się nieunikniona, ponieważ przewaga konkurencyjna coraz częściej będzie zależeć od zdolności efektywnego zarządzania agentową sztuczną inteligencją jako centralnym elementem pracy.

Oczekiwania zarządów wspierają tę zmianę. Po latach intensywnych inwestycji w sztuczną inteligencję kierownictwo wymaga jasnych dowodów wartości biznesowej. W rezultacie rok 2026 będzie czasem rozliczeń: agentowe inicjatywy muszą wykazać, że są skalowalne, efektywne i realnie wpływają na wyniki, przynosząc zwrot z inwestycji.

By w pełni wykorzystać ich potencjał, organizacje przejdą od punktowej do kompleksowej automatyzacji, aby objąć nią złożone, długotrwałe procesy, w których będą mogły zrealizować pełen potencjał agentów AI oraz orkiestracji. Wskaźniki sukcesu także będą ewoluować: oprócz redukcji kosztów, na znaczeniu zyskają elastyczność operacyjna, szybkość reakcji i jakość obsługi klienta.

Dla każdego coś sprofilowanego

Nadchodzący rok będzie charakteryzował dynamiczny rozwój wertykalnych, branżowych rozwiązań agentowych. Zamiast budować rozwiązania od podstaw, różne podmioty coraz częściej sięgają po celowe kombinacje wyspecjalizowanych agentów AI, automatyzacji, modeli i schematów organizacji pracy (workflow) dopasowane do konkretnych procesów czy branż. Takie podejście skraca czas wdrożenia, ogranicza ryzyko i szybciej prowadzi do mierzalnych rezultatów. Rozwiązania te mają potencjał stać się kluczowym filarem strategii AI przedsiębiorstw, szczególnie w sektorach podlegających ścisłej regulacji lub o znaczeniu krytycznym.

Równocześnie rozpędu nabiorą systemy wieloagentowe, w których organizacje zamiast przekazywać agentom AI wąskie zadania, będą wdrażać tzw. „roje”. W tym modelu wyspecjalizowane, dopasowane do danego procesu agenty AI planują, analizują, podejmują decyzje i wykonują działania równolegle.

Pozwala to znacząco zwiększyć skalę, odporność i efektywność procesów. Jednocześnie wymaga nadzoru, nowych kompetencji po stronie osób zarządzających tymi systemami, a także zaawansowanej orkiestracji, która będzie niezbędna dla skutecznego wykorzystania „rojów” i wypracowania dzięki nim rzeczywistych korzyści.

Koncentracja i kontrola

Wraz ze wzrostem liczby i autonomii agentów AI rozproszone narzędzia i ręczne formy nadzoru okazują się niewystarczające. Dlatego piątym trendem, który zdefiniuje 2026 rok, jest centralizacja zarządzania tą technologią przez centra dowodzenia.

Kompleksowa automatyzacja wymaga, aby agenty AI płynnie współpracowały z robotami, systemami przedsiębiorstwa i ludźmi. Organizacje przyspieszą wdrażanie platform orkiestracji wspieranych przez silne warstwy zarządzania wbudowane w infrastrukturę IT. Funkcje te umożliwią monitorowanie działań agentów AI w czasie rzeczywistym, zarządzanie cyklem życia oraz egzekwowanie zasad bezpieczeństwa i zgodności.

Wiąże się to z wzmocnieniem bezpieczeństwa i kontroli agentowej sztucznej inteligencji. W miarę jak zyskuje ona dostęp do wrażliwych danych i uprawnień decyzyjnych, podejście „trust by design” stanie się punktem wyjścia dla architektury agentów AI – w formie governance-as-code, zabezpieczeń typu human-in-the-loop oraz ciągłej obserwowalności. Bezpieczeństwo nie będzie już dodatkiem, ale wbudowanym wymogiem bezpiecznego skalowania agentowej sztucznej inteligencji.

Pozyskiwanie danych etycznie

Dane jako kluczowe paliwo dla agentów AI stają się coraz ważniejsze. Organizacje wciąż inwestują w metadane, ontologie, architektury czasu rzeczywistego oraz polityki bezpiecznego dostępu. Jednak sama dostępność informacji przestaje być wystarczająca. Agentowa AI potrzebuje ustrukturyzowanych i aktualnych danych osadzonych we właściwym kontekście, aby podejmować trafne decyzje.

Oczekiwania instytucji ewoluują, nie obejmując już tylko wyszukiwania informacji. Organizacje pożądają agentów AI, którzy rozumieją dane i potrafią rozumować oraz podejmować decyzje na ich podstawie, a także działać zgodnie z intencjami użytkownika.

Z perspektywy regionalnej Europa odegra znaczącą rolę jako poligon dla AI, z powodu rygorystycznych regulacji chroniących dobrostan człowieka. Prawa takie jak unijny „AI Act”, priorytety zrównoważonego rozwoju oraz silne tradycje ochrony praw człowieka skłaniają do budowy bardziej uporządkowanych, transparentnych i zorientowanych na współpracę z ludźmi systemów agentowych. W efekcie region ten coraz częściej wyznacza standardy skalowania automatyzacji w sposób bezpieczny, etyczny i trwały.

2026 zapowiada się jako rok przełomu w wykorzystaniu pełnego potencjału agentowej AI. Sukces organizacji będzie zależał od ich zdolności do orkiestracji dostępnych rozwiązań – strukturyzowania danych, koordynowania współpracy między agentami AI, robotami, API, danymi, dokumentami i ludźmi, przy zachowaniu ścisłych standardów kontroli. Chociaż szybko zmieniające się środowisko sztucznej inteligencji może wydawać się wyzwaniem, dzięki odpowiednim narzędziom i specjalistycznej wiedzy można otworzyć w nim drzwi do jej nieznanych wcześniej zastosowań i korzyści.

Aleksander Kania, Regional Vice President UiPath w Polsce

***

O UiPath

UiPath (NYSE: PATH) to globalny lider w dziedzinie automatyzacji agentowej, umożliwiający firmom pełne wykorzystanie potencjału agentów AI do autonomicznego wykonywania i optymalizacji złożonych procesów biznesowych.