Premiera raportu IFS pt. „Agenci AI: przewaga zaczyna się w procesie”. Koniec ery prostej automatyzacji, czas na cyfrowych pracowników

29 września 2026 roku na 32. piętrze Warsaw Trade Tower odbyła się premiera raportu IFS Poland & CEE pt. „Agenci AI: przewaga zaczyna się w procesie”, przygotowanego przez instytut INDICATOR na zlecenie IFS we współpracy z partnerami InfoConsulting i L-Systems. Wydarzenie to stało się tłem dla dyskusji o przyszłości automatyzacji w polskim przemyśle, podkreślając, że rynek B2B przechodzi właśnie konkretną zmianę perspektywy: biznes przestaje pytać „co AI potrafi?”, a zaczyna precyzyjnie ustalać „ile zadań system może wykonać w pełni samodzielnie”.

Główne wnioski z raportu: dojrzałość, autonomia i bariery

Premiera raportu przyniosła twarde dane z badania przeprowadzonego wśród 150 dużych przedsiębiorstw. Były to głównie firmy produkcyjne (stanowiące ponad 60% próby), których roczne przychody przekraczają 400 mln zł. Z analizy wyłania się obraz rynku, który wychodzi z fazy bezkrytycznego entuzjazmu na rzecz rachunku ekonomicznego i poszukiwania operacyjnej efektywności.

• Struktura adaptacji agentów AI: Choć 64,7% przedsiębiorstw deklaruje, że sztuczna inteligencja nie jest jeszcze powszechnie rozpowszechniona w całej organizacji, to w obszarze rozwiązań agentycznych widać wyraźną dynamikę. 28,1% firm prowadzi eksperymenty, 25,3% realizuje pilotaże, 21,3% stosuje agenty w 1–2 wybranych procesach, a ponad 25% deklaruje skalowanie cyfrowych pracowników w wielu obszarach biznesowych.
• Gotowość do powierzenia autonomii: Jednym z najbardziej znaczących wyników badania jest poziom akceptacji dla samodzielności systemów. Łącznie 54,7% przedsiębiorstw dopuszcza autonomiczną pracę agentów AI – z czego 25,0% firm deklaruje pełną gotowość do oddania agentom całkowitej autonomii w wyznaczonych procesach, a 29,7% zgadza się na ich samodzielne działanie w ściśle określonych granicach.
• Wciąż dominująca praca ręczna: Mimo wieloletnich inwestycji w systemy ERP i klasy automatyzacji, średnio 59,4% czynności procesowych (takich jak wprowadzanie danych, kontrola zgodności czy przekazywanie informacji) wciąż wykonywanych jest ręcznie przez pracowników. Co więcej, aż 64% firm przyznaje, że praca manualna stanowi co najmniej połowę ich codziennych operacji.
• Obszary o największym potencjale ROI: Największą lukę potencjału oraz najszybszą stopę zwrotu z wdrożenia autonomicznych agentów przedsiębiorcy dostrzegają w operacjach produkcyjnych (56,7%), zakupach (56,0%), finansach (54,7%) oraz utrzymaniu ruchu (54,7%).
• Budżety i kluczowe bariery: 38,6% badanych przedsiębiorstw przeznacza na automatyzację i AI ponad 5 mln zł rocznie. Jednak 41,3% firm waha się co do zwiększenia nakładów w najbliższych 12–24 miesiącach, uzależniając decyzje od twardych wyników – skrócenia czasu, redukcji błędów i spadku przestojów. Największą barierą wdrożeniową okazuje się brak wewnętrznych kompetencji (55,3%), obawy o bezpieczeństwo danych, opór zespołów operacyjnych oraz wyzwania integracyjne ze złożonym środowiskiem IT.

Aby pobrać raport „Agenci AI: przewaga zaczyna się w procesie” kliknij TUTAJ

Przegląd technologiczny towarzyszący premierze raportu

Premiera raportu była doskonałą okazją do zaprezentowania tego, jak działają wybrane rozwiązania i moduły agentyczne od IFS.

Sławomir Francik, Solution Architect w IFS, zaprezentował konwersacyjny interfejs wbudowany w IFS Cloud. Pracując na konkretnej formatce zamówienia klienta, użytkownik może w języku naturalnym zapytać Copilota o historię zakupową klienta, uzyskać ustrukturyzowaną tabelę, a następnie polecić dodanie wybranych pozycji do zamówienia. System dokonuje weryfikacji API i po zatwierdzeniu przez człowieka natychmiast modyfikuje dane transakcyjne. Zaprezentowano również mechanizm skanowania i parsowania pogiętych dokumentów papierowych i faktur, w którym cyfrowy asystent automatycznie mapuje kody katalogowe klienta na indeksy materiałowe w ERP.

Przedstawiono także działanie autonomicznych agentów (cyfrowych pracowników) realizujących złożone procesy w tle. W zaprezentowanym na bazie IFS Loops scenariuszu agent przechwycił wiadomość e-mail z zamówieniem, przeanalizował załącznik, wykrył pozycję nieobecną w katalogu i samodzielnie skonsultował się z zespołem na kanale Microsoft Teams, aby wyjaśnić wątpliwości. Po otrzymaniu instrukcji od pracownika, agent dokończył proces i utworzył zamówienie w IFS Cloud. Pokazano również architekturę platformy Agentic Studio, w której agenci dysponują trzema poziomami pamięci (semantyczną, proceduralną i epizodyczną), możliwością uczenia się na podstawie zdarzeń oraz tworzenia współpracujących zespołów agentów.

Arkadiusz Pierchała, Solution Architect w IFS, zaprezentował natomiast platformę IFS Operational Intelligence, stanowiącą operacyjne centrum dowodzenia w czasie rzeczywistym. Narzędzie to łączy świat technologii operacyjnych (OT – SCADA, IoT, OPC, MQTT) ze światem biznesowym IT i EAM. System wylicza wskaźnik zdrowia urządzeń (Health Index) oraz wykorzystuje automatyczne testy anomalii (np. wykrywanie wzrostu drgań lub temperatury), generując zlecenia diagnostyczne dla służb utrzymania ruchu przed wystąpieniem awarii.

W obszarze logistyki przedstawiono z kolei moduł IFS Logistics, służący do automatycznej analizy nieustrukturyzowanych dokumentów, umów transportowych i faktur w celu wykrywania rozbieżności rozliczeniowych. Z kolei w ramach inicjatywy Nexus Black zaprezentowano aplikację mobilną Resolve stworzoną dla techników terenowych. Aplikacja wykorzystuje multimodalny model AI (analiza obrazu, nagrań głosowych i czujników), ułatwiając wstępną diagnozę i weryfikację usterek oraz podnosząc wskaźnik skuteczności napraw przy pierwszej wizycie.

Głos ekspertów i dojrzałość organizacyjna

Wystąpienia prelegentów obfitowały także we wnioski na temat tego, jak przygotować organizację na nadejście autonomicznych systemów.

Kluczowy kontekst strategiczny nakreślił Andrzej Wąs, Presales Director w IFS Poland & CEE, wskazując, że „najciekawszym wnioskiem z badania nie jest sama skala zainteresowania agentami, lecz gotowość firm do powierzenia im realnego działania”. Wąs akcentował, że rynek zdecydowanie ruszył i przestał pytać „czy”, a zaczął analizować „jak” i na jaką skalę wdrożyć autonomię. Podkreślił przy tym, że o ile stosunkowo łatwo przeprowadzić pilotaż w kontrolowanym środowisku, o tyle „najtrudniejszy okazuje się drugi krok: przejście do pełnej skali operacyjnej”. Według niego kluczem do sukcesu nie jest sama technologia, lecz ludzki zespół, który precyzyjnie zmapuje procesy i weźmie za nie odpowiedzialność.

Andrzej Wąs, Presales Director w IFS Poland & CEE

Tę myśl rozwinął Bartłomiej Denkowski, Head of Business Solutions w InfoConsulting, analizując różnicę jakościową między tradycyjną automatyzacją a agentami AI. Denkowski porównał klasyczne boty RPA (tzw. cyfrowych pracowników) do tramwaju jeżdżącego po sztywno wyznaczonych torach, gdzie jakakolwiek awaria sieci zatrzymuje cały ruch. Z kolei agent AI działa według niego jak „samochód z mapą: zna deterministyczny cel, ale sam dynamicznie buduje ścieżkę” w oparciu o cykl SPAR (Sens, Plan, Act, Reflect). Przestrzegał jednak, że zanim zatrudnimy cyfrowego pracownika, trzeba przygotować mu należyte stanowisko pracy, co wymaga uporządkowania danych, wyeliminowania tzw. niepisanych zasad oraz zdefiniowania twardych, deterministycznych bezpieczników procesowych.

Bartłomiej Denkowski, Head of Business Solutions w InfoConsulting

Kwestie architektoniczne i bezpieczeństwa podsumował wspomniany już Sławomir Francik, zaznaczając, że IFS nie dostarcza „gołej technologii, ale gotowych cyfrowych pracowników wplecionych bezpośrednio w procesy biznesowe”. Francik zapewnił też, że pełne bezpieczeństwo rozwiązania gwarantuje architektura oparta na zasadzie Zero Trust, wydzielonych środowiskach uruchomieniowych (sandboksy), szyfrowaniu danych, pełnej zgodności z RODO oraz wymogach europejskiego AI Act i rejestru ryzyk.

Sławomir Francik, Solution Architect w IFS

Temat kontynuował Arkadiusz Pierchała, mówiąc o wymiernych korzyściach w obszarze operacyjnym i wskazując na konieczność przejścia z podejścia reaktywnego na predykcyjne utrzymanie ruchu. Pierchała zaznaczył, że ciągła analityka danych w czasie rzeczywistym oraz wyliczanie wskaźnika Health Index pozwalają wyprzedzić awarię i zapobiec nieplanowanym przestojom urządzeń generującym straty sięgające setek tysięcy dolarów.

Arkadiusz Pierchała, Solution Architect w IFS

Perspektywę wdrożeniową zamknął Adam Gębski, Dyrektor Działu Sprzedaży w L-Systems, tłumacząc, dlaczego agenci AI nie zastąpią systemów ERP. Gębski zauważył, że „sztuczna inteligencja bezwzględnie potrzebuje kontekstu procesu”, co zilustrował prostym przykładem: podanie informacji o 100 sztukach towaru na magazynie jest bezużyteczne, dopóki ERP nie wskaże, że 70 jest zarezerwowanych, a 20 stoi w kontroli jakości, co daje realnie zaledwie 10 sztuk dostępnych. Podkreślił, że aby decyzje agentów były trafne, dane operacyjne płynące z ERP, MES czy LIMS muszą bezwzględnie spełniać kryteria tożsamości, aktualności, kompletności oraz jednolitego znaczenia biznesowego.

Adam Gębski, Dyrektor Działu Sprzedaży w L-Systems

Podsumowanie i rekomendacje dla kadry zarządzającej

Wnioski zarówno z raportu, jak i z towarzyszącego mu premierowego wydarzenia prowadzą do jednoznacznej konkluzji: przewaga konkurencyjna w erze AI nie powstaje w wyniku zakupu samej technologii, lecz w momencie przekazania systemom operacyjnej sprawczości w dobrze przygotowanych procesach.

Harmonogram przechodzenia od pilotażu do dojrzałej autonomii powinien więc wyglądać następująco:

1. Wybór właściwego procesu: Nie wdrażaj AI bezrefleksyjnie. Zacznij od jednego procesu operacyjnego, w którym praca ręczna generuje opóźnienia, dane są dostępne, a efekt finansowy można precyzyjnie zmierzyć w ciągu kilku miesięcy.
2. Uporządkowanie fundamentu danych i wiedzy plemiennej: Wyeliminuj niepisane reguły i upewnij się, że dane w ERP są kompletne, a agent AI ma precyzyjnie zakreślone poziomy uprawnień.
3. Uruchomienie pilotażu w kontrolowanych granicach: Zastosuj model mieszany – przydziel agentowi autonomię procesową lub kwotową, zachowując pełą audytowalność ścieżki decyzyjnej i twarde bezpieczniki systemowe.
4. Weryfikacja wskaźników i skalowanie: Po potwierdzeniu stopy zwrotu wykorzystaj gotowe wzorce i środowisko Agentic Studio do powtarzalnego wdrażania kolejnych cyfrowych pracowników w sąsiednich działach firmy.