Agenci AI w polskim biznesie

Agenci AI to nie chatboty. Te autonomiczne, zadaniowo nastawione systemy realnie zwiększają wydajność i jakość pracy – mówi Michał Sadowski, właściciel Brand24.

Czym różni się Agent AI od zwykłego modelu ChatGPT czy Gemini, z którymi większość z nas ma styczność?

Michał Sadowski: Najważniejsza różnica to autonomiczność. Chat, czyli model językowy odpowiada na polecenia: pytasz – dostajesz odpowiedź. Agent natomiast potrafi samodzielnie planować i wykonywać złożone zadania. Odpala przeglądarkę, zbiera dane, rozbija problem na podzadania i je realizuje. Kiedyś budowano pętle promptów, dziś mamy zintegrowane tryby agenta, które łączą model z narzędziami: drive, CRM i innymi systemami wewnętrznymi. Agent to coś więcej niż asystent, to praktyczny, pół- lub pełnoautonomiczny wykonawca.

Jakie konkretne zastosowania wdrożyliście w Brand24?

Mamy kilka podstawowych obszarów. Po pierwsze research benchmarków. Zamiast dwóch-trzech godzin googlowania, agent w 10 minut potrafi zebrać case’y, liczby, linki i wnioski na zadowalającym poziomie. Po drugie, monitoring konkurencji: podpinamy agentów do changelogów, blogów i forów. Gdy konkurent zmienia pricing, czy wypuszcza nową funkcję, agent to wyłapuje i natychmiast raportuje. Po trzecie, planowanie kampanii: agent analizuje działania rynkowe, dane z narzędzi SEO (np. Semrush) i sugeruje, kiedy uruchomić kampanię, jak ją segmentować i jakie formaty komunikacji przyniosą najlepsze rezultaty. Poza tym używamy agentów do „odświeżania” wiedzy modeli o firmie – dostarczamy treści, by model miał aktualne, trafne informacje o Brand24. To diametralnie zwiększa naszą widoczność, szacujemy, że co najmniej 20 tys. odsłon Brand24 pochodzi obecnie ze wskazań naszej firmy z samego tylko ChataGPT.

Czy to wpływa też na marketing i leady?

Tak. Po części działa to jako „pozycjonowanie w modelach AI”. Coś w rodzaju SEO dla GPT. Jeśli pozwalamy modelowi trenować się na naszych konwersacjach i treściach, stajemy się bardziej widoczni w rekomendacjach. U nas ChatGPT jest piątym źródłem generującym leady, a te leady konwertują na sprzedaż pięciokrotnie lepiej niż jakiekolwiek inne medium. Co więcej, wiele interakcji odbywa się w modelu zero-click, więc tradycyjne narzędzia analityczne nie pokazują pełnego obrazu.

Nazwijmy zatem po imieniu namacalne korzyści dla firmy.

Przede wszystkim tempo i jakość, a za tym większe zyski. Czasochłonne zadania researchowe skróciły się z dni i godzin do minut, a dzięki temu zyskujemy przewagę jakościową w content marketingu, obsłudze klienta i produktach. W obsłudze klienta agent potrafi zebrać informacje o rozmowach z klientem z ostatnich 10 lat, zewnętrzne newsy o danej firmie i w kilka sekund przygotować podsumowanie dla osoby obsługującej. Dzięki temu rozmowa z klientem może być bardziej personalna i skuteczna. Pracownik „pamięta”, że klient był nad jeziorem Como siedem lat temu, albo że jego firma wprowadziła rok temu przełomowy produkt i nawiązuje do tego w rozmowie. To buduje relacje i wpływa na decyzje klienta o wyborze naszych usług. Dodatkowo automatycznie agent aktualizuje BattleKarty do sprzedaży – wcześniej robiliśmy je ręcznie co pół roku.

Myślę, że warto wyjaśnić osobom spoza orbity marketingu i sprzedaży czym są BattleKarty?

To nawiązanie do gier z kartami postaci. Chodzi o porównanie naszego produktu do konkurencji i wykazanie w czym ten produkt jest lepszy, gdzie różni się cenowo itp. Takie zestawienia agenci AI robią dla nas w czasie rzeczywistym.

Czy wdrożenie wpłynęło na strukturę zespołu? Czy doprowadziło do zwolnień, czego tak bardzo obawiają się dziś pracownicy?

My nie patrzymy na AI jako na narzędzie zastępujące ludzi, lecz dające im „supermoce”. Nie chodzi o zwiększanie ilości wprost np. żebyś pisał 100 artykułów zamiast 20 (choć to też jest możliwe), ale o podniesienie jakości pracy. Wolimy inwestować w podnoszenie poziomu zespołu niż krótkoterminowo ciąć etaty. W praktyce wdrożenie agentów wymagało jednak zmian organizacyjnych: szkolenia, zmiany rutyn, stworzenia przestrzeni (np. „kreatywne piątki”), gdzie ludzie eksperymentują z agentami i narzędziami AI i nie muszą zajmować się tzw. bieżączką. Często wystarczy „zarazić” jedną osobę w dziale, najlepiej tą niechętną zmianom, a gdy ona zobaczy możliwości i oszczędność czasu, szybko staje się ambasadorem AI i wdrożenie idzie szybciej.

A co z zaufaniem i bezpieczeństwem danych? Wielu przedsiębiorców obawia się dopuszczenia Agentów AI do danych ich firmy.

To racjonalna obawa, szczególnie tam, gdzie są unikatowe IP i wrażliwe R and D - tam lepsze będą rozwiązania on-premise. Jednak większość firm może wiele zyskać, gdy „nakarmi” model własnymi danymi. Efekt personalizacji jest ogromny: model zaczyna pisać w waszym stylu, szybciej łączy kontekstowe dane z hurtowni czy z zewnętrznych źródeł (np. pogodowych czy wydarzeń na świecie), i znajduje zależności, których sami byśmy nie odkryli. Przykład: słabszy tydzień na rynkach w Azji agent słusznie powiązał z tamtejszym wydarzeniem kulturowym – nie miałem o tym pojęcia, a teraz to użyteczna wiedza dla marketingu. U nas model integruje się z Google Drive, Slackiem, Asaną, Intercomem, CRM, dzięki temu czas znalezienia informacji w firmie drastycznie spadł. To duża wartość, zwłaszcza dla nowych pracowników. Ale też czasem, gdy potrzebowaliśmy się dowiedzieć sami jak coś działa potrzebowaliśmy przysłowiowego „najstarszego Górala”, kogoś kto pracuje w firmie przez lata. Teraz ta wiedza jest w zasięgu ręki i tacy pracownicy nie muszą przerywać swoich spraw, żeby tłumaczyć, jak coś działa.

Ile kosztuje takie rozwiązanie?

Koszt może być zaskakująco niski. Konta Pro z rozbudowanymi agentami dla intensywnych użytkowników kosztują ok. 200 dol. za osobę. W stuosobowej firmie to 20 tys. dol. miesięcznie. Stosunkowo niewiele w porównaniu z przychodami generowanymi przez taką firmę i do tego co daje ta technologia.

Jak przekonałbyś przedsiębiorców, którzy się wahają przed wdrożeniem tej technologii? Gdy szukałem bohaterów do tego cyklu, okazało się, że grupa firm stosujących Agentów AI jest naprawdę niewielka.

Są dwie drogi, czyli metody kija i marchewki. Marchewka to ogromne możliwości: przyspieszenie, wydajność, lepszy produkt, lepsza obsługa, dużo większe pieniądze. Kij jest chyba jasny: jeśli nie wdrożysz Agentów AI, rynek cię wypchnie. Nowe AI-friendly firmy przy mniejszym budżecie będą robić więcej i lepiej. Już dziś mały warsztat samochodowy, w którym wymieniałem opony, używa GPT do wstępnych wycen szkód uwiecznionych na przesłanych zdjęciach, co oszczędza czas i pozwala obsłużyć więcej klientów. To nie jest przyszłość, to dzieje się teraz.

Jaki jest najprostszy pierwszy krok dla firmy, która chce wprowadzić Agentów AI do firmy?

Zacznijcie od „owocu na najniższej gałęzi”: podłączcie model do firmowych danych i narzędzi (Drive, Slack, CRM). Wyznaczcie jedną osobę, która będzie testować agenta i dzielić się wynikami. Ustalcie wewnętrzne praktyki i kompetencje. My mamy AI-manifest (udostępniliśmy go dla wszystkich) i tabelę umiejętności dla działów, żeby pracownicy wiedzieli, jak mogą ułatwić sobie pracę w konkretnych zadaniach. I pamiętajcie, nie wstydźcie się mówić, że korzystacie z AI zarówno agentów, jak i zwykłych modeli, traktujcie sztuczną inteligencję, jako narzędzie, które daje ludziom supermoce.

SUPERMOCE PRZEWODNIK PO AI MICHAŁA SADOWSKIEGO

Jakich narzędzi AI używa Michał Sadowski:

• Manus – mój go-to Agent AI do researchu. Przebił nawet deep research ChatGPT. Świetny przy indeksowaniu internetu, skomplikowanych analizach i zadaniach. Przykład: eksport kilkuset wpisów blogowych do kilku plików – ogarnął bez problemu.

• Dashworks – model AI podpięty do naszych firmowych źródeł wiedzy. Nie muszę pamiętać, czy dane są w Asanie, Guru, Docsach czy Intercomie. Wszystko w jednym miejscu. Suplementuje to wewnętrzny Agent AI spięty z hurtownią danych – wyciąga liczby, konwersje itd. Nie trzeba pamiętać, w którym dashboardzie co siedzi.

• Browser-use – agent AI, jak Manus, ale z przeglądarką i możliwością logowania do usług. Może np. przygotować draft recenzji na Booking, przeklikać coś za mnie. Pamiętajcie o bezpieczeństwie. Tylko drugorzędne konta – zero loginów do kluczowych usług.

• ChatGPT pozwala robić wersje GPT douczone materiałami, którymi go karmimy.

a) Mam wersję GPT „karmioną” moimi podcastami, blogami, wpisami z Linkedina i PDF-ami – łatwy powrót do case study sprzed lat.

b) Osobny GPT do zdrowia – wyniki badań, notatki z wizyt itd.

c) Osobny GPT do domowej biurokracji – umowy, pisma z urzędów, instrukcje obsługi. W razie pytań: jak ustawić pralkę, co z extenderem Wi-Fi – błyskawiczna odpowiedź.

d) GPT sprawdza się też jako analityk biznesowy – wrzucam surowe dane, proszę o korelacje, zależności, podsumowania. Działa świetnie.

• Wispr Flow – konwersja mowy na tekst, działa w każdej aplikacji na laptopie.

• ElevenLabs – nasz jednorożec, sklonowany głos. Dogrywam nim brakujące fragmenty podcastów, onboardingów, materiałów B24. Transkrypcje wrzucam do ChatGPT – generuje opisy, chaptery YouTube itd.

• Grammarly – bezbłędne pisanie po angielsku w locie. ChatGPT też dałby radę, ale Grammarly działa szybciej.

• Fireflies – AI-notatkarz, który „chodzi” za mnie na spotkania i wrzuca podsumowania na Slacka.

• Heygen – wideo-avatar generowany z promptu. Najlepiej działa z dźwiękiem z ElevenLabs (Heygen używa chyba bieda-wersji Eleven).

• Midjourney – najwyższa jakość obrazów (raczej prywatnie).

• Adobe Firefly – do generowania obrazów w celach biznesowych – działa na licencjonowanych treściach.

• Grok – generowanie obrazów z mniejszą cenzurą. Czasem potrzebuję czegoś „mniej poprawnego” – i tu Grok rządzi.

• Runway / Veo3 – generowanie wideo z promptu. Używam prywatnie – do prezentacji albo jako tło.

• Topaz Labs – upscale starych zdjęć i klipów do 4K. Stare nagrania z dzieciakami – zaskakująco dobry efekt.