Agenci AI to nie tylko modele odpowiadające na pytania, ale inteligentne programy działające autonomicznie w ramach złożonych procesów. Dla CFO to zwiastun zmian – zarówno technologicznych, jak i organizacyjnych. Prosty agent AI dostępny jest już niemal z poziomu przeglądarki, ale co z tym zrobić profesjonalnie?
Ale czym w finansach jest agent AI?
Agent AI to system oparty na modelu językowym (np. GPT-4), który – dzięki dostępowi do narzędzi zewnętrznych (baz danych, API, systemów ERP) – potrafi wykonywać zadania operacyjne w sposób samodzielny. Agent nie tylko odpowiada, ale działa: zbiera dane, analizuje je, podejmuje decyzje i generuje efekty w rzeczywistym świecie.
Na końcu artykułu są zaproponowane przez Gartnera definicje agentycznej sztucznej inteligencji, agenta AI i asystenta AI.
Jak jest architektura działania agenta AI?
- Agent AI działa w oparciu o trójdzielną strukturę:
- Model językowy – odpowiada za rozumienie języka i podejmowanie decyzji.
- Narzędzia – zapewniają dostęp do danych i systemów zewnętrznych.
- Warstwa orkiestracji – zarządza sekwencją działań, planowaniem i logiką procesu.
To, co odróżnia agenta od klasycznego modelu AI, to zdolność do samodzielnego zarządzania cyklem „obserwacja → decyzja → działanie”.
Jakie są przykładowe zastosowania agentów AI w praktyce finansowej?
Z perspektywy dyrektora finansowego, agenci AI mogą pełnić funkcje operacyjne w wielu kluczowych obszarach:
- Automatyczne generowanie raportów finansowych,
- Dynamiczna analiza scenariuszy kosztowych,
- Integracja z systemami ERP w czasie rzeczywistym,
- Weryfikacja poprawności danych i zgodności dokumentów,
- Obsługa zapytań ze strony partnerów, klientów lub audytorów.
Jakie typy narzędzi wykorzystywane są przez agentów AI?
- Extensions – bezpośrednie połączenie z API (np. Google Flights, SAP),
- Functions – agent przygotowuje dane, wykonanie dzieje się po stronie klienta,
- Data Stores – przeszukiwanie dokumentów i danych wewnętrznych bez potrzeby trenowania modelu.
Korzyści strategiczne dla CFO
Agenci AI wpisują się w ideę transformacji cyfrowej działów finansowych. Ich wdrożenie może przynieść konkretne efekty:
- Redukcja kosztów operacyjnych,
- Automatyzacja pracy analitycznej,
- Skrócenie czasu odpowiedzi na zapytania zarządu lub inwestorów,
- Lepsze wykorzystanie danych historycznych i bieżących,
- Szybsze reagowanie na zmiany rynkowe.
Wyzwania i ograniczenia
Mimo ogromnego potencjału, wdrażanie agentów wymaga świadomego podejścia:
- Ochrona danych i zgodność z regulacjami (RODO),
- Potrzeba integracji z istniejącymi systemami IT,
- Walidacja wyników generowanych przez agenta,
- Monitorowanie kosztów użytkowania modeli i API.
Od czego zacząć?
- Wybierz proces powtarzalny i dobrze zdefiniowany (np. cash flow forecast),
- Zbierz dane i przygotuj środowisko testowe,
- Stwórz prototyp agenta korzystającego z funkcji i danych,
- Zbierz feedback od zespołu finansowego,
- Oceń ROI i skaluj rozwiązanie na inne procesy.
Zmiana paradygmatu
Agenci AI to nie chwilowa moda, ale początek nowego podejścia do automatyzacji i podejmowania decyzji w finansach. W świecie, w którym dane płyną szybciej niż kiedykolwiek wcześniej, zdolność do ich inteligentnego przetwarzania staje się przewagą strategiczną. Dla CFO to szansa, by przejąć ster transformacji cyfrowej w swojej organizacji.
Krótka przykładowa uproszczona chceklista wdrożeniowego agenta AI
| Krok | Zadanie | Status |
| 1 | Wybierz obszar (np. raportowanie, analiza kosztów) | ☐ |
| 2 | Zidentyfikuj źródła danych (ERP, pliki, API) | ☐ |
| 3 | Sprawdź zgodność z RODO i bezpieczeństwo danych | ☐ |
| 4 | Zdefiniuj narzędzia: Extensions, Functions, Data Stores | ☐ |
| 5 | Zbuduj prototyp agenta | ☐ |
| 6 | Przetestuj agentów na realistycznych scenariuszach | ☐ |
| 7 | Zbierz feedback od zespołu finansowego | ☐ |
| 8 | Ustal KPI: czas pracy, koszty, dokładność wyników | ☐ |
| 9 | Zaplanuj integrację z systemami (ERP, CRM, e-mail) | ☐ |
| 10 | Przygotuj dokumentację i procesy bezpieczeństwa | ☐ |
Bartosz Radziszewski
Definicje wg Gartner
| Agentyczna sztuczna inteligencja | Agentyczna sztuczna inteligencja (AI) to podejście do budowania rozwiązań AI oparte na wykorzystaniu jednego lub wielu bytów programowych, które są klasyfikowane, w całości lub przynajmniej częściowo, jako agenci AI. Agenci AI to autonomiczne lub półautonomiczne byty programowe, które wykorzystują techniki AI do postrzegania, podejmowania decyzji, działania i osiągania celów w swoim środowisku cyfrowym lub fizycznym. Zgodnie z Gartner AI Agent Assessment Framework, wszystkie możliwości rozwiązań AI opartych na agentach powinny znajdować się co najmniej na poziomie „pojawiającym się”. Innymi słowy, AI oparta na agentach odnosi się do spektrum od poziomu pojawiającego się do poziomu „zaawansowanego”. |
| Agent AI | Agenci AI to autonomiczne lub półautonomiczne jednostki programowe, które wykorzystują techniki AI do postrzegania, podejmowania decyzji, działania i osiągania celów w swoim środowisku cyfrowym lub fizycznym. Zgodnie z Gartner AI Agent Assessment Framework, wszystkie możliwości agentów AI powinny być co najmniej na poziomie podstawowym. Innymi słowy, agenci AI odnoszą się do spektrum od poziomu podstawowego do zaawansowanego i stanowią zatem podzbiór spektrum agentowej AI. |
| Asystent AI | Asystenci AI to wyspecjalizowane aplikacje lub moduły w szerszym systemie, które wykorzystują techniki AI do wspierania lub wykonywania zadań na żądanie, zgodnie ze specyfikacją i pod nadzorem zewnętrznych (ludzkich) aktorów za pośrednictwem (konwersacyjnego) interfejsu. Zgodnie z Gartner AI Agent Assessment Framework, co najmniej jedna z możliwości asystentów AI powinna znajdować się na etapie rozwoju. Asystenci AI stanowią podzbiór agentowej AI tylko wtedy, gdy wszystkie możliwości są przynajmniej w fazie rozwoju. W tym drugim przypadku są oni również nazywani agentowymi asystentami AI, aby odróżnić ich od asystentów AI nieagentowych. |