AI zmieni polski rynek. "Jesli dzis tworzylibysmy wspolnie firme byaby ona maksymalnie autonomiczna" WYWIAD

Jeśli chodzi o RPA, jego rozwój w Polsce nabrał tempa od 2018 r., kiedy pierwsze duże polskie przedsiębiorstwa zaczęły wdrażać automatyzację na większą skalę. Nasi klienci pochodzą z różnych branż. W pierwszych pięciu latach były to głównie firmy komercyjne obsługujące dużą liczbę klientów, takie jak ubezpieczyciele, banki i firmy telekomunikacyjne. Następnie dołączyły sektory detaliczne i logistyczne, które szybko dostrzegły możliwość automatyzacji wielu powtarzalnych czynności transakcyjnych i obsługowych. Liderami pod względem liczby wdrożonych robotów i realizowanych operacji są właśnie te branże. Ostatnio o swoich rozwiązaniach wspominał InPost, który nie tylko automatyzuje procesy dzięki naszej platformie, ale także — z pomocą wbudowanej sztucznej inteligencji — analizuje umowy i podejmuje na ich podstawie działania. Allegro korzysta z kolei z naszych rozwiązań w obsłudze klienta, wspierając użytkowników i realizując miliony transakcji. Podobnie PKO BP wykorzystuje nasze roboty do licznych operacji. Jak najbardziej. To zadanie jest idealne dla robota asystenta, tak zwanego "attended robot". Wielu naszych klientów, którzy przeszli pierwszą fazę robotyzacji procesów back-office, obecnie wdraża tak zwany citizen development. To podejście pozwala użytkownikom biznesowym, którzy nie są developerami, tworzyć własne automaty dzięki prostym narzędziom. Programy citizen developmentu prowadzą m.in. PKO BP, Pekao SA, Allegro i Orange. Nasza platforma oferuje dwa typy narzędzi developerskich: bardziej zaawansowane oraz prostsze, przeznaczone dla użytkowników biznesowych, takie jak StudioX. To narzędzie low-code pozwala na łatwe tworzenie automatyzacji i wymaga jedynie krótkiego szkolenia. Zwykle szkolimy citizen developerów przez około dwa tygodnie, po kilka godzin dziennie. Po tym czasie są oni w stanie samodzielnie tworzyć bezpieczne i zgodne z firmowymi standardami automaty zarówno dla siebie, jak i dla swoich współpracowników. Zestaw narzędzi do wspierania citizen developmentu jest w pełni przystosowany do wdrożenia w przedsiębiorstwie. Nie jest to chaotyczne rozwiązanie, lecz system, który daje administratorom pełną kontrolę nad tym, kto i jak tworzy automaty. Możemy też automatycznie sprawdzić, czy stworzony automat spełnia najlepsze praktyki i wymagania stawiane przez firmę. Nie, nie ma takich ograniczeń. Automaty mogą być bardzo złożone i zawierać skomplikowaną logikę działania. Przykładowo jeden z naszych klientów automatycznie weryfikuje zasadność reklamacji, uznając je lub przekazując do dalszej oceny przez człowieka. Nasza platforma umożliwia też tzw. orkiestrację procesu, czyli zarządzanie zadaniami i przypisywanie ich robotom lub ludziom. Mechanizm ten, który nazywamy human in the loop, pozwala przekazywać zadania z powrotem do człowieka, gdy sytuacja tego wymaga. To podejście pozwala przedsiębiorstwu decydować, które procesy wykonywane są automatycznie, a gdzie potrzebne jest zaangażowanie ludzi do podejmowania decyzji czy weryfikacji. Taka orkiestracja, która łączy działania robotów i ludzi, przygotowuje grunt pod rozwój automatyzacji opartej na inteligentnych agentach, którzy staną się kolejnym elementem w procesach przedsiębiorstwa. Sztuczna inteligencja jest wdrożona w naszych systemach już na szeroką skalę. Model AI może stać się trzecim elementem orkiestracji. Przykładem są rozwiązania, które pracują z dokumentami oraz tzw. autopilot, czyli asystent, któremu można zlecić określone działania. Asystent interpretuje polecenia za pomocą dużego modelu językowego i wykonuje zadania zgodnie z najlepszą wiedzą — na tyle, jak dalece obecne technologie na to pozwalają. Obecnie jesteśmy już liderem rynkowym nie tylko w RPA, ale też w obszarze Intelligent Document Processing według Everest Group. Wyróżnia nas na pewno to, że nasze narzędzia nie tylko pozwalają na skalowalność działań, ale przede wszystkim zapewniają bezpieczeństwo i są zgodne z procesami audytowymi. Dzięki temu są odpowiednie dla zastosowań nawet w wymagających korporacjach. Pora na drugą fazę sztucznej inteligencji Ujmę to tak: automatyzacja to od lat główny cel informatyki w biznesie. Każdy przedsiębiorca szuka sposobów na zwiększenie konkurencyjności, oferowanie lepszych usług i obniżenie kosztów, co naturalnie prowadzi do poszukiwania nowych technologii. Kluczowe pytanie brzmi: jak szybko możemy wdrożyć takie technologie i w jakich obszarach mają one największy sens. Wszyscy widzą dziś ogromny potencjał AI, szczególnie w zadaniach takich jak podsumowania dokumentów, tworzenie treści na podstawie poleceń czy generowanie raportów. Jednak dążenie do tego, by AI działała bardziej autonomicznie i mogła samodzielnie obsługiwać całe procesy, wykracza poza proste generowanie treści. Tak, to ważna kwestia przejścia od robotów do agentów. Nasza platforma jest w stanie nauczyć roboty pracy w środowisku korporacyjnym, w tym logowania się do systemów takich jak SAP, wyszukiwania dokumentów i podejmowania działań na ich podstawie. Co więcej, roboty potrafią przetwarzać treści z niestrukturyzowanych dokumentów, takich jak pisma czy reklamacje. Dzięki wbudowanemu modułowi document understanding robot jest już w stanie zrozumieć treść takiego dokumentu, wyciągnąć najważniejsze informacje, a następnie uruchomić odpowiedni proces. Na przykład w przypadku reklamacji robot analizuje zgłoszenie, identyfikuje kontrakt i roszczenia, a następnie weryfikuje jego zasadność w systemie. Jeśli roszczenie spełnia określone kryteria, robot automatycznie inicjuje wypłatę. W przypadku wyższych kwot lub brakujących informacji — przekazuje sprawę do dalszej weryfikacji przez człowieka. Moment, w którym wkraczamy w obszar agentowości i sztucznej inteligencji, pojawia się, gdy proces jest zbyt złożony lub nieprzewidywalny, aby można go było precyzyjnie opisać w logice robota. Wówczas zwracamy się do sztucznej inteligencji, aby ta samodzielnie zinterpretowała dane, przeanalizowała je i podjęła właściwe działania. Taki agent AI powinien mieć zdolność do nauki i pozyskiwania kontekstu — analizowania regulacji, wewnętrznych procedur i danych. To jest właśnie esencja idei agenta, który potrafi samodzielnie zarządzać sytuacjami, w których wcześniej wymagano szczegółowego, ręcznego programowania procesu. Dokładnie. Taki agent powinien rozumieć przepisy, weryfikować nasze wewnętrzne regulacje, rozumieć kontekst, a następnie przejmować całościowe zarządzanie procesem. Obecnie trwają eksperymenty, które pozwalają modelom językowym na dostęp do komputera w celu gromadzenia dodatkowych informacji i wykonywania interakcji. Przykładem jest moduł, nad którym pracuje Anthropic, umożliwiający modelowi językowemu podstawowe działania na komputerze. Mimo że jest to na razie dość ograniczone, dąży się do integracji, gdzie AI pełni funkcję „mózgu,” a robotyzacja RPA – „oczu, rąk i nóg”. W przypadku budowy agentów będą oni potrzebowali dostępu do różnych narzędzi w ramach swoich zadań. Jeśli zlecamy agentowi obsługę reklamacji, musi on zrozumieć kontekst, identyfikować klienta i produkt, zweryfikować transakcje w systemie i – jeśli wszystko się zgadza – zainicjować odpowiednie działania, takie jak założenie zgłoszenia czy realizacja przelewu. Wierzymy, że możemy stać się fundamentem rewolucji w automatyzacji agentowej. Nasza platforma, już przygotowana do pracy w środowisku korporacyjnym, zapewnia pełne bezpieczeństwo, audytowanie operacji i kontrolę nad udostępnianymi danymi. Platforma zarządza tym, jakie informacje są dostępne dla modelu, jakich nie może zapisywać, i jakie działania może wykonać w systemach firmowych. Na tej platformie będą działać modele, które z czasem zyskają większą autonomię. Na razie agenci AI będą pracować w ścisłej współpracy z człowiekiem. Taka współpraca pozwoli na stopniowe uczenie się modeli i ich zrozumienie funkcjonowania w przedsiębiorstwie. Na początku agenci będą działać w tandemie z ludźmi, a rola orkiestracji ich pracy, podobnie jak robotów i samych ludzi, stanie się kluczowa. Roboty będą też pełnić funkcję narzędzi wspierających agentów i umożliwią pracę w systemach takich jak finasowo-księgowe, magazynowe, HR, CRM czy inne aplikacje, które są często niezbędne do efektywnego działania danego działu czy firmy. Dodam, że agent AI może mieć dostęp do internetu, ale nie ma dostępu do zasobów wewnętrznych przedsiębiorstw i nie zna specyfiki pracy z firmowymi systemami. Nie jest to proste do wdrożenia, szczególnie w przypadku systemów legacy, które działają od lat lokalnie w firmach i nie mają dostępnych API. Modele mogą stosunkowo łatwo korzystać z API popularnych systemów SaaS, jednak te starsze systemy, trzymane w centrach danych i oparte na technologiach niewebowych, pozostają dla AI niedostępne. Tu ważna staje się rola robotów. Nasza platforma automatyzacji już współpracuje z tymi aplikacjami, a teraz dodatkowo umożliwiamy osadzenie na niej agentów i orkiestrację ich pracy wraz z ludźmi, ucząc te modele interakcji z narzędziami. Stworzyliśmy oprogramowanie o nazwie Agent Builder, które oferuje komponenty i schematy do tworzenia agentów AI. Agent Builder umożliwi łatwe wdrażanie agentów w przedsiębiorstwach, wspierając ich adaptację i rozwój w środowiskach firmowych. Współpracujemy już blisko z firmą Anthropic, która podchodzi do tematu od drugiej strony, starając się dodać do swoich modeli funkcje działania, jakby wyposażając je we wspomniane "ręce i nogi". My natomiast mamy już te narzędzia, a także doświadczenie w wykorzystywaniu AI do przetwarzania dokumentów czy obrazów, a teraz rozszerzamy je o generatywną sztuczną inteligencję i środowisko do tworzenia agentów. Taka jest nasza wizja rozwoju. Odpowiem, nawiązując jeszcze do poprzedniej kwestii i rozszerzając ją na sektor publiczny, który również zaczął intensywnie korzystać z automatyzacji procesów. Przykładem jest Ministerstwo Finansów, które wdrożyło roboty najpierw w procesach back-office, a później także w administracji skarbowej, aby przyspieszyć obsługę, ograniczyć liczbę błędów i zwiększyć skalę działania przy ograniczeniach kadrowych. Niedawno podczas konferencji Państwo 2.0 wiceminister finansów Jurand Drop zaprezentował makrotrendy, które będą miały wpływ na polską gospodarkę, w tym również na demografię. Jako ktoś, kto studiował demografię, wiem, że demografia to nauka, w której można przewidzieć przyszłość z dużą dokładnością na wiele lat do przodu. To nie jest jak prognozowanie pogody, gdzie walczymy o dokładność na krótką metę. W demografii wiemy, co się wydarzy za 10 lat, ale sama ta wiedza nie rozwiązuje problemów. Powinniśmy ją wykorzystać do adaptacji. Minister wspomniał, że zmiany demograficzne będą ogromnym wyzwaniem dla gospodarki i że automatyzacja jest kluczowa dla utrzymania rozwoju w Polsce. Bez automatyzacji nie będziemy w stanie sprostać nadchodzącym wyzwaniom. Teraz pytanie, czy automatyzacja spowoduje utratę pracy przez niektórych ludzi. Z pewnością wpłynie na rynek pracy i skłoni do refleksji nad tym, które zadania i zawody pozostaną domeną człowieka, a które mogą zostać przejęte przez maszyny. Ludzie powinni myśleć o swoich zdolnościach adaptacyjnych, zwłaszcza jeśli wykonują prace łatwe do zautomatyzowania. Jednak nie spodziewam się masowego bezrobocia wynikającego z automatyzacji, ponieważ wiele firm i instytucji już teraz boryka się z brakami kadrowymi. Jak każda duża zmiana technologiczna, automatyzacja wymusi pewną adaptacyjność, ale moim zdaniem nie doprowadzi do społecznych problemów związanych z bezrobociem. To dobrze, że młodzi ludzie rozważają takie trendy, ale ważne, by nie kierowali się strachem, lecz świadomie wybierali obszary edukacji, które są sensowne i w których jest realny popyt na rynku. Ważne jest, by wybierać dziedziny, które będą wnosiły wartość dodaną — zwłaszcza w kontekście tego, co będzie faktycznie potrzebne w przyszłości. Pierwsze, co przychodzi mi na myśl, to rozwijanie umiejętności w kierunku tworzenia robotów i automatyzacji. Zapotrzebowanie na specjalistów IT wciąż jest bardzo duże, a coraz więcej firm i instytucji, w tym publicznych, zaczyna wdrażać robotyzację procesów. Przykładem jest Ministerstwo Finansów, a za nim podążają inne ministerstwa i instytucje państwowe. W związku z tym potrzebni są specjaliści, którzy będą projektować i wdrażać te automaty, przyczyniając się do tworzenia nowoczesnych modeli pracy. Zapotrzebowanie na analityków biznesowych i developerów jest ogromne i utrzyma się jeszcze przez długi czas, ponieważ technologie te stale ewoluują. Co ciekawe, dzięki odpowiednim narzędziom developerami robotów mogą zostać osoby bez wykształcenia informatycznego. W ramach programów Citizen Development ludzie z różnych branż, takich jak księgowość czy prawo, zaczynają uczyć się tej technologii i z czasem przechodzą do roli twórców automatyzacji. Mam na przykład znajomego prawnika, który stał się specjalistą w tej dziedzinie. To bardziej naturalna ewolucja — ludzie, zwłaszcza młodzi, od dawna chcą uczestniczyć w tworzeniu technologii automatyzacyjnych i współtworzyć te zmiany. To nie tyle kwestia "przyłączenia", co raczej potrzeba aktywnego udziału w tych obszarach. Agenci AI od UiPath. Skorzystają też małe firmy Tak, choć pełne wdrożenie zajmie czas. Na rynku będzie to wyglądać tak, że pierwsze, konsumenckie wersje będą raczej narzędziami dostępnymi w internecie, pomagającymi np. w rezerwacji podróży czy zaplanowaniu spotkania. Następnie pojawią się asystenci działający w środowiskach enterprise, którzy będą zintegrowani z profesjonalnymi narzędziami i aplikacjami, oferując wsparcie na poziomie korporacyjnym. Dzięki platformie UiPath agenci, korzystając z orkiestracji i robotów, będą mogli uzyskiwać dostęp do danych i pracować z różnymi aplikacjami, ale nadal będą funkcjonować jako asystenci, działający pod kontrolą człowieka. Wyobrażamy sobie, że na początku agenci będą wykonywać ok. 20 proc. pracy, resztę pozostawiając robotom RPA i ludziom. Z czasem jednak te proporcje będą się zmieniały, gdy agenci lepiej zrozumieją narzędzia i bardziej skomplikowane procesy. Istotne będzie również rozwinięcie audytowania ich pracy, co pozwoli na monitorowanie każdego kroku agenta i weryfikację jego decyzji. Zwłaszcza w obszarach tak ściśle regulowanych jak ubezpieczenia, służba zdrowia czy telekomunikacja, każda decyzja musi być w pełni kontrolowana i zgodna z przepisami. Dlatego konieczne jest, abyśmy mogli śledzić, jak sprawy są obsługiwane i na jakiej podstawie podejmowane są decyzje. Nasza wizja automatyzacji jest oparta na współpracy z klientami, którzy pomagają kształtować naszą platformę. Planujemy wprowadzać coraz bardziej zaawansowane funkcje dla agentów, dając klientom możliwość wyboru modeli, które najlepiej odpowiadają ich potrzebom. Rzeczywiście, automatyzacja low-code otwiera wiele możliwości dla mniejszych firm i start-upów. Dzięki temu, że do obsługi systemu nie potrzeba specjalistycznej wiedzy programistycznej, małe firmy mogą szybko wdrażać nowe rozwiązania. To przyspiesza ich rozwój. Jestem przekonany, że małe firmy zyskają tu wielką przewagę — mają mniej ograniczeń, często działają na nieregulowanych rynkach i budują swoją strukturę od zera. Odpowiem w ten sposób: wyobraźmy sobie, że dziś przy kawie decydujemy się na założenie firmy. Od razu stworzylibyśmy ją jako maksymalnie autonomiczną. Naszym celem byłoby budowanie optymalnej organizacji, która dostarcza innowacyjne produkty szybko i automatycznie. Dlatego właśnie małe firmy mogą szybko przyjmować nowe technologie i wykorzystywać je do rozwoju. Co więcej, małe firmy mają tu jeszcze łatwiejsze zadanie: bezpłatne roboty. Każda polska firma, która nie przekracza 5 mln dol. obrotu na rok, może korzystać z naszej platformy bezpłatnie, automatyzując swoje procesy operacyjne. I widzimy, że z automatyzacją wiele z tych małych organizacji rozwija się, przekracza próg obrotu czy liczbę 250 pracowników, i wtedy przechodzą na licencję komercyjną.