Agentyczne AI w organizacji i rola AI Orchestratora - zarządzanie zespołem cyfrowych agentów i botów [WYWIAD]

• Agentyczne AI w organizacjach
• Kodeksy etyczne AI w organizacjach
• AI Orchestrator - zarządzanie zespołem cyfrowych agentów i botów
• Wdrażanie AI a dobrostan pracowników
• Korzyści finansowe z wdrażania AI

Agentyczne AI w organizacjach

Emilia Panufnik, redaktor infor.pl: Coraz więcej organizacji aktywnie wykorzystuje agentyczne AI. Czy jesteśmy już na etapie masowych wdrożeń, czy przeważają pilotaże?

Patrik Rendel, Regional Manager DACH & CEE, Top Employers Institute: Adopcja przyspiesza dynamicznie, ale jej tempo jest nierównomierne. Wiele organizacji wciąż eksperymentuje, podczas gdy technologie, modele zarządzania i praktyki operacyjne potrzebne do wdrożeń na dużą skalę dopiero się kształtują. Jednocześnie nasze dane pokazują, że około połowa organizacji w Europie już korzysta z agentycznego AI. Porównując nasze dane (zebrane na początku 2026 roku) z wcześniejszymi badaniami, widać, że ta technologia weszła do firm w błyskawicznym tempie. W pierwszej połowie 2025 roku Salesforce raportował, że dopiero 15 proc. organizacji rozpoczęło wdrażanie agentycznego AI. Kategoria szybko przechodzi od eksperymentów do szerszej adopcji. Wciąż otwarte i analizowane przez nas pytanie brzmi: czy ten trend się utrzyma i na początku 2027 roku zobaczymy 75–100 proc. organizacji korzystających z agentycznego AI, czy też część firm pozostanie w tyle, a rynek podzieli się na organizacje agentyczne i nieagentyczne.

Jakie procesy najczęściej przejmują dziś systemy agentyczne i gdzie widać najlepsze rezultaty, jeśli chodzi o wartość biznesową?

Raport opisuje zastosowania agentycznego AI w rekrutacji, onboardingu, nauce i szkoleniach, planowaniu zatrudnienia oraz wsparciu operacyjnym, a także w obszarze efektywności operacyjnej, retencji i szybszego podejmowania decyzji. Nie tworzymy rankingu tego, które zastosowania generują największą wartość biznesową, ale raport zawiera mocne przykłady w obszarach efektywności operacyjnej i rekrutacji: w Yum China ponad 80 proc. zatrudnień jest wspierane przez AI, a 80 proc. najczęściej zadawanych pytań obsługiwanych jest automatycznie; w Vodacom czas zatrudnienia (time-to-hire) skrócił się o 50 proc., a kampanie i ceny zarządzane są w czasie rzeczywistym; z kolei NLB osiągnął 80 proc. redukcji czasu i kosztów wdrażania nowych zastosowań AI. Pierwsza zasada naszego podejścia do agentycznego AI mówi o budowaniu zaufania, jasności i pewności człowieka w miarę, jak AI coraz głębiej wchodzi w realizację zadań. Zachęca ona liderów, by pamiętali, że niektóre procesy powinny zawsze pozostać w rękach człowieka, a nie agenta.

Kodeksy etyczne AI w organizacjach

Znacząco wzrasta również liczba organizacji posiadających formalne kodeksy etyczne AI. Co stoi za taką potrzebą?

W miarę jak AI ewoluuje od wspierania pojedynczych zadań do koordynowania decyzji i działań w obrębie całych procesów, odpowiedzialność staje się bardziej rozproszona, zmienia się charakter nadzoru człowieka, a organizacje kładą większy nacisk na zaufanie, odpowiedzialność, governance i kontrolę. W 2024 roku, gdy publikowaliśmy nasz pierwszy raport o AI („Ethical AI in the World of Work"), organizacje miały trzy główne motywacje do etycznego wdrażania AI:

1. zgodność z powstającymi regulacjami prawnymi (np. unijny AI Act),
2. utrzymanie wysokiego zaangażowania pracowników,
3. w przypadku Top Employers szczególnie – bo tak po prostu należy postępować.

Dziś, w 2026 roku, wszystkie te przesłanki pozostają aktualne i wciąż są wskazywane przez naszych klientów. Wraz z nadejściem agentycznego AI na pierwszy plan wysunął się jednak kolejny czynnik. Nasza czwarta zasada w raporcie o agentycznym AI (wykorzystanie fundamentów etycznych jako przewagi konkurencyjnej) opisuje, jak etyczne AI pełni dziś funkcję swego rodzaju zarządzania ryzykiem. Organizacje, które wcześnie zainwestowały w odpowiedzialny nadzór są dziś lepiej przygotowane do pracy z systemami wieloagentowymi. Ich przewaga nie polega na ograniczaniu innowacji, lecz na wyznaczaniu jasnych granic, w obrębie których innowacje mogą bezpiecznie się skalować.

Jakie kwestie powinny zostać uregulowane w dobrze przygotowanym kodeksie o wykorzystywaniu AI w miejscu pracy?

Dobrze przygotowany kodeks powinien ustanawiać spójne standardy w zakresie transparentności, odpowiedzialności, nadzoru człowieka, ochrony danych, bezpieczeństwa psychologicznego, governance oraz etycznych fundamentów AI. W praktyce oznacza to także określenie, gdzie ocena człowieka pozostaje niezbędna, jak utrzymywana jest odpowiedzialność oraz w jaki sposób monitorowane i oceniane są podejmowane decyzje.

AI Orchestrator - zarządzanie zespołem cyfrowych agentów i botów

Coraz częściej mówi się o stanowisku AI Orchestratora. Kim jest taka osoba i czym różni się od innych specjalistów?

Terminem „AI Orchestrator" opisujemy generalistę, który dzięki AI pracuje jak mały zespół, a nie jak pojedynczy wykonawca. Jego rola polega na koordynowaniu procesów i zamienianiu ogólnych założeń w realne działania. Od specjalistów różni się tym, że nie tyle samodzielnie wykonuje pracę, ile ocenia sytuację i spina ze sobą systemy działające w różnych obszarach. To co innego niż orkiestracja w znaczeniu technicznym, czyli warstwa oprogramowania, która rozdziela zadania pomiędzy agentów AI.

Jakie kompetencje będą kluczowe dla pracowników zarządzających zespołem cyfrowych agentów i botów?

W miarę jak inteligentne systemy stają się częścią codziennej pracy, pracownicy przechodzą od wykonywania zadań do wyznaczania kierunku, monitorowania efektów i rozwiązywania sytuacji wyjątkowych w obrębie wielu systemów. Liczy się tu ocena sytuacji i koordynacja, a nie bezpośrednie wytwarzanie efektów. Raport nie podaje zamkniętej listy kompetencji, ale ujmuje wkład człowieka jako kierowanie inteligentnymi systemami, sprawdzanie ich pracy i odpowiednie ich konfigurowanie.

Czy AI Orchestrator to stanowisko przyszłości, a może zestaw kompetencji, które powinien rozwijać każdy pracownik?

Opisaliśmy AI Orchestratora jako rolę, ale nie przesądzamy wprost, czy to przyszłe stanowisko, czy uniwersalny zestaw kompetencji. Zwracamy natomiast uwagę, że w przypadku większości pracowników, zarówno technicznych, jak i nietechnicznych, kolejny etap rozwoju AI poszerzy ich możliwości.

Wdrażanie AI a dobrostan pracowników

Najlepsi pracodawcy coraz częściej monitorują dobrostan psychiczny pracowników podczas wdrażania AI. Skąd wynika ta potrzeba?

Wiążemy to z sygnalizowanymi w raporcie obawami dotyczącymi zmęczenia i wypalenia związanego z AI, poczucia bezpieczeństwa zatrudnienia i lęku przed utratą pracy, spadku zaangażowania oraz obniżonego zaufania do decyzji wspieranych przez AI. Długofalowy wpływ na dobrostan pracowników wymaga aktywnego zarządzania – około 40 proc. organizacji na bieżąco ocenia oddziaływanie AI na dobrostan, satysfakcję i kompetencje.

Co mogą zrobić liderzy, aby budować zaufanie do nowych technologii i zmniejszać poziom niepewności wśród zatrudnionych?

Liderzy mogą budować zaufanie, koncentrując się na trzech priorytetach wskazanych w raporcie: angażowaniu pracowników we wdrażanie AI, ciągłej ocenie efektów oraz wzmacnianiu kultury organizacyjnej. Pomaga również transparentność, odpowiedzialność i jasność co do tego, w jaki sposób podejmowane są decyzje wspierane przez AI. Nasz wcześniejszy raport z końca 2025 roku zatytułowany „AI-powered leadership" zawiera dodatkowe szczegóły na temat nowej formy przywództwa, jakiej wymaga AI. W skrócie: liderzy muszą podejmować decyzje, które godzą rozwój biznesu, możliwości ludzi i potencjał technologii.

Czy Pana zdaniem lepiej szkolić własnych pracowników z zakresu AI, czy pozyskiwać specjalistów z rynku pracy?

Na podstawie posiadanych danych nie możemy jednoznacznie rozstrzygnąć, czy organizacje powinny stawiać na rozwój własnych zespołów, czy na rekrutację z zewnątrz. Raport wskazuje jednak, że popyt na kompetencje związane z AI rośnie bardzo szybko, co sprawia, że istotne są zarówno rozwój pracowników, jak i rekrutacja uwzględniająca kompetencje AI.

Korzyści finansowe z wdrażania AI

Dlaczego pomimo ogromnych inwestycji w AI wiele firm nie widzi wymiernych korzyści finansowych? Kiedy wdrożenie narzędzi AI nie przekłada się na wzrost efektywności?

Mimo inwestycji mniej niż 40 proc. organizacji raportuje korzyści, a osiągnięcie satysfakcjonującego zwrotu z inwestycji zajmuje od dwóch do czterech lat, podczas gdy oczekiwania zakładały od siedmiu do dwunastu miesięcy. W dużej mierze wynika to z tego, że wartość powstaje na poziomie pojedynczych zadań, a nie całych procesów. Tam, gdzie AI nakłada się na istniejące struktury bez przeprojektowania sposobu organizacji pracy, korzyści pozostają fragmentaryczne, a niskiej jakości efekty pracy AI mogą wręcz obniżać produktywność i zwiększać obciążenie pracą. Słyszymy to często również podczas naszych wydarzeń – nieefektywnego procesu nie rozwiąże się, oddając pracę agentowi AI; kluczem jest przemyślenie procesu na nowo, zanim doda się do niego AI.

Jakie działania należy podjąć, aby osiągnąć realny zwrot z inwestycji?

Prawdziwym wyzwaniem nie jest już adopcja, lecz projektowanie. Organizacje muszą świadomie przeprojektować sposób, w jaki praca jest zorganizowana i nadzorowana, zamiast nakładać AI na istniejące struktury. Wskazujemy trzy priorytety: budowanie zaufania, jasności i pewności człowieka; modernizację ról, systemów wynagradzania i planowania zatrudnienia pod kątem pracy wspieranej przez AI; oraz wzmacnianie etycznych fundamentów AI poprzez transparentność, ochronę danych, bezpieczeństwo psychologiczne i governance angażujący różne działy organizacji.

Jakie wskaźniki monitorować w celu oceny sukcesu projektów AI?

Nie narzucamy konkretnego zestawu wskaźników KPI dla projektów AI. Raport podkreśla jednak, jak ważna jest ciągła ocena zarówno wyników biznesowych, jak i efektów po stronie pracowników. Przykłady obejmują dobrostan pracowników, satysfakcję z pracy, rozwój kompetencji, retencję, awanse wewnętrzne oraz szersze rezultaty biznesowe.

Bardzo dziękuję.