Czym jest inteligentna automatyzacja?

Inteligentna automatyzacja wykracza poza mechaniczne przepływy. To, co kiedyś wymagało dedykowanego skryptu lub API, teraz realizują agenci AI, którzy rozumieją strukturę i dostosowują się w razie potrzeby.

Gartner szacuje, że do 2028 roku 33% oprogramowania dla przedsiębiorstw będzie wykorzystywać agentową AI do automatyzacji, w porównaniu do mniej niż 1% w 2024 roku.

Tradycyjna automatyzacja działa tylko wtedy, gdy każdy krok przebiega zgodnie z oczekiwaniami. Nowy układ zamówienia lub opóźnione zatwierdzenie mogą zatrzymać cały proces. Inteligentna automatyzacja (IA) utrzymuje przepływ pracy, dostosowując się na bieżąco.

IA łączy się z używanymi już systemami ERP, CRM czy narzędziami do zarządzania procesami, analizuje napływające dane, decyduje o kolejnych krokach, czeka gdy trzeba i automatycznie wznawia działanie.

W tym artykule omówiono, jak inteligentna automatyzacja działa w praktyce, gdzie przynosi najszybsze efekty oraz jak wdrożyć ją pilotażowo bez wymiany istniejących systemów.

Czym jest inteligentna automatyzacja?

Inteligentna automatyzacja, znana też jako inteligentna automatyzacja procesów, łączy sztuczną inteligencję z robotyczną automatyzacją procesów i pokrewnymi narzędziami do obsługi złożonych przepływów pracy.

Wykorzystuje technologie takie jak uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego do odczytywania, interpretowania i przetwarzania informacji w systemach biznesowych.

W przeciwieństwie do automatyzacji o stałych krokach, potrafi się dostosować w trakcie działania. Śledzi przebieg procesu, zmienia kolejne działania, gdy dane wejściowe odbiegają od oczekiwań, i kontynuuje aż do zakończenia zadania.

Na przykład agent AI w obsłudze klienta może:

• Pobrać konto klienta z CRM
  
• Sprawdzić bieżący status dostawy w systemie logistycznym
  
• Przekierować sprawę do odpowiedniego zespołu, jeśli wykryje opóźnienie
  
• Wysłać powiadomienie po rozwiązaniu problemu

Wszystko to odbywa się jako jeden, nieprzerwany proces, bez potrzeby nowych instrukcji.

Różne rodzaje inteligentnej automatyzacji

Inteligentną automatyzację można wdrażać na różną skalę, w zależności od potrzeb. Poniższa tabela przedstawia główne typy inteligentnej automatyzacji:

Kluczowe korzyści z inteligentnej automatyzacji

Praca posuwa się naprzód nawet wtedy, gdy ludzie są zajęci

W większości firm zamówienia, faktury czy zatwierdzenia często czekają, bo ktoś jest nieobecny lub zajęty innymi zadaniami.

Inteligentna automatyzacja utrzymuje proces otwarty i natychmiast wznawia go, gdy brakujący element się pojawi. To oznacza mniej „utkniętych” zadań i szybszą obsługę klientów.

Niższe koszty dzięki ograniczeniu poprawek

Za każdym razem, gdy pracownicy ponownie wprowadzają dane lub poprawiają błędy, rosną koszty. IA dba o spójność danych, więc jeśli klient zmieni jedno pole w trakcie zamówienia, reszta procesu przebiega bez konieczności poprawek.

Dokładniejsze przekazywanie zadań między zespołami

Działy często pracują na różnych wersjach tych samych danych. IA sprawdza najnowsze wartości przed podjęciem działania, więc przekazanie zadania odbywa się płynnie.

Proces można łatwiej monitorować i analizować za pomocą prostych wskaźników, takich jak czas poświęcony na każde zapytanie czy poziom satysfakcji pracowników i klientów z rozwiązania.

Jak wdrożyć inteligentną automatyzację?

Najlepsze efekty przynosi wprowadzanie inteligentnej automatyzacji w małych, wybranych obszarach, zanim zostanie wdrożona w całej firmie.

Krok 1: Wskaż proces z wyraźnymi problemami

Szukaj przepływów pracy powodujących powtarzające się opóźnienia lub ręczne poprawki. Przykłady:

• Obsługa faktur z częstymi rozbieżnościami danych
• Zatwierdzanie zamówień, które zatrzymuje się w newralgicznych punktach
• Brak rezerwacji wielu spotkań z powodu niedostępności agentów
• Eskalacje klientów, które są przekierowywane między działami

Krok 2: Dodaj IA do istniejących systemów

Pozostaw systemy ERP, CRM i RPA bez zmian. Oprogramowanie i narzędzia do inteligentnej automatyzacji mogą być bezpośrednio podłączone do istniejących przepływów jako kontroler.

Dzięki temu nie ma ryzyka wymiany kluczowych systemów. Do wdrożenia pilotażu mogą się przydać takie narzędzia jak Botpress, Langchain, Autogen, CrewAI czy Make.

Krok 3: Przeprowadź kontrolowany pilotaż

Zacznij od małej skali. Przetestuj automatyzację na ograniczonym przepływie i monitoruj wyniki.

‍

Przykładowy pilotaż może dotyczyć obsługi faktur w dziale finansowym. Przez miesiąc uruchom IA równolegle z dotychczasowym procesem.

Monitoruj, ile faktur zostało rozliczonych automatycznie, ile wymagało ręcznej kontroli i jak wpłynęło to na czas płatności.

Krok 4: Rozszerz na powiązane przepływy pracy

Gdy pilotaż się powiedzie, skaluj automatyzację na procesy obejmujące wiele systemów. Na tym etapie automatyzacja radzi sobie z opóźnieniami, wyjątkami i różnorodnymi danymi przy minimalnym nadzorze.

Takie etapowe wdrożenie pozwala kontrolować koszty. Dzięki połączonym systemom i skalowaniu do zmieniających się warunków, wyniki pilotażu stanowią podstawę do dalszych inwestycji.

Top 5 narzędzi do inteligentnej automatyzacji

1. Botpress

Najlepsze dla: Zespołów budujących automatyzacje, które pozostają aktywne między krokami i kontynuują po pojawieniu się nowych danych, nawet jeśli przepływ został uruchomiony wcześniej.

Cennik:

• Plan darmowy: Zawiera podstawowy kreator, 1 bota i 5 USD kredytu AI
• Plus: 89 USD/miesiąc — testowanie przepływów, przekierowania, przekazanie do człowieka
• Team: 495 USD/miesiąc — SSO, współpraca, wspólne śledzenie użycia

Botpress to platforma do budowania agentów AI działających w różnych systemach. Każdy agent działa jako uporządkowany przepływ, który może wznowić pracę w dowolnym momencie, samodzielnie oceniając bieżący stan zadania.

Agentów buduje się za pomocą edytora wizualnego lub poprzez kod. Każdy krok w przepływie wykonuje określoną operację — analizuje wiadomość, wywołuje zewnętrzne API, przetwarza dokument, czeka na odpowiedź użytkownika lub przesyła wynik dalej.

Agent podejmuje kolejne kroki na podstawie aktualnych danych i zachowuje kontekst wykonania przez cały czas działania. Prosta konfiguracja typu przeciągnij i upuść pozwala testować prompt, zmieniać warunki lub aktualizować logikę narzędzi bez zakłócania reszty procesu.

Agent zapamiętuje, na jakim etapie zakończono zadanie, dzięki czemu może je wznowić bez konieczności rozpoczynania od nowa. Jeśli w trakcie działania zabraknie wymaganej wartości, agent może poprosić o nią użytkownika i kontynuować po jej otrzymaniu.

Kluczowe funkcje:

• Przepływy, które zachowują stan i wznawiają działanie po opóźnieniach lub częściowych danych wejściowych
• Wbudowana możliwość żądania brakujących danych w trakcie działania
• Obsługa plików i tabel do podejmowania decyzji opartych na wiedzy
• Wywołania zewnętrznych API i działania narzędzi w przepływach agenta

2. LangChain

Najlepsze dla: Zespołów budujących agentów AI wymagających pełnej kontroli nad logiką, wykorzystaniem narzędzi i zachowaniem wykonania, pisanych bezpośrednio w kodzie.

Cennik:

• Developer: Bezpłatnie – 1 stanowisko, 5 000 śladów/miesiąc, zarządzanie promptami, podstawowe narzędzia do śledzenia
• Plus: 39 USD/miesiąc za stanowisko – funkcje zespołowe, wyższe limity śladów, wdrożenie LangGraph dla deweloperów
• Enterprise: Indywidualnie – instalacja lokalna lub hybrydowa, SSO, wsparcie i skalowanie użycia

LangChain to framework w Pythonie do budowania agentów, którzy wykonują logikę na podstawie obserwacji w czasie rzeczywistym. Zamiast podążać za z góry ustalonymi krokami, system analizuje kontekst, decyduje, które narzędzie wywołać, i powtarza ten proces aż do zakończenia zadania lub spełnienia warunku zatrzymania.

Dzięki frameworkowi użytkownicy definiują, jak agenci rozumują, z jakich narzędzi mogą korzystać i jak podejmować decyzje na podstawie wyników pośrednich. Agent nie zakłada jednego wejścia ani stałego wyniku — dąży do celu, współpracując z zewnętrznymi systemami i stopniowo udoskonalając swój plan.

LangChain sprawdza się najlepiej tam, gdzie automatyzacja wymaga elastycznej logiki. Przepływ może decydować, z której bazy danych pobrać dane, wyodrębnić nieustrukturyzowane dane z dokumentu, a następnie wielokrotnie powtarzać próbę, jeśli wynik nie spełnia określonych kryteriów.

Ponieważ jest to rozwiązanie oparte na kodzie, nie nadaje się do szybkiego prototypowania. Zapewnia jednak pełną kontrolę nad wyborem narzędzi i zachowaniem API, co jest kluczowe w złożonych, krytycznych automatyzacjach.

Kluczowe funkcje:

• Logika agenta definiowana w kodzie z pełną kontrolą nad planowaniem i powtórzeniami
• Wykorzystanie narzędzi i zachowanie pamięci dostosowujące się w trakcie działania
• Obsługa uporządkowanych wyników, własnych promptów i łączenia narzędzi
• Wbudowane integracje z modelami językowymi, bazami wektorowymi i API

3. CrewAI

Najlepsze dla: Zespołów, które budują automatyzacje wokół wielu agentów AI pełniących różne role i koordynujących zadania poprzez jasne, konwersacyjne kroki.

Cennik:

• Free: 0 USD/miesiąc – 50 wykonań, 1 aktywna załoga, 1 stanowisko
• Basic: 99 USD/miesiąc – 100 wykonań, 2 aktywne załogi, 5 stanowisk
• Standard: 500 USD/miesiąc – 1 000 wykonań, 2 aktywne załogi, nielimitowana liczba stanowisk, 2 godziny wdrożeniowe

CrewAI to framework w Pythonie do budowania przepływów opartych na współpracy wielu agentów. Każdemu agentowi przypisuje się rolę i odpowiedzialność — na przykład badacza, autora, recenzenta czy kontrolera — i wspólnie realizują cały proces.

Ten model „załogi” upraszcza logikę. Zamiast tworzyć jednego złożonego agenta obsługującego wszystkie narzędzia i warunki, użytkownik może zdefiniować załogę, która dzieli pracę. Każdy agent ma własną pamięć, własne narzędzia i określony sposób komunikacji z innymi w systemie.

CrewAI zarządza sekwencją i komunikacją. Po uruchomieniu przepływu agenci przekazują sobie zadania, aż do osiągnięcia celu. Proces jest przejrzysty, a przekazania czytelne, co ułatwia debugowanie i dodawanie nowych kroków.

Rozpoczęcie pracy jest proste. Role definiuje się w pliku konfiguracyjnym, narzędzia to zwykłe funkcje w Pythonie, a wzorzec koordynacji sprawia, że nawet złożona automatyzacja jest łatwiejsza — zwłaszcza gdy coś zmienia się w trakcie działania.

Najważniejsze cechy:

• Role agentów określane przez zadania, dostęp do narzędzi i zasady komunikacji
• Działa jako załoga z przekazywaniem stanu między agentami, a nie pojedynczy łańcuch
• Przejrzysta struktura konfiguracji do definiowania odpowiedzialności i logiki przepływu

4. AutoGen

Najlepsze dla: Zespołów budujących automatyzacje, w których agenci muszą wymieniać się informacjami w trakcie działania i dostosowywać zachowanie na podstawie wzajemnej interakcji.

AutoGen to framework multi-agentowy oparty na konwersacji — nie tylko między użytkownikiem a modelem, ale także między samymi agentami.

Najlepiej sprawdza się tam, gdzie automatyzacja wymaga weryfikacji wyników, sprawdzania założeń lub wyboru odpowiedniego narzędzia czy działania na bieżąco.

Podobnie jak CrewAI, Autogen pozwala użytkownikom tworzyć grupę agentów, definiować ich role i ustalać zasady interakcji. Agenci mogą odpowiadać sobie planami, kodem, wynikami pośrednimi lub dodatkowymi pytaniami.

Takie podejście jest przydatne, gdy właściwa odpowiedź nie jest znana z góry — na przykład przy wyborze API, naprawianiu błędu w wykonaniu lub poprawianiu nieudanego planu działania. AutoGen obsługuje to wszystko poprzez wymianę wiadomości, a nie sztywne reguły.

Kluczowe funkcje:

• Komunikacja między agentami poprzez pętle wiadomości
• Planowanie i weryfikacja w ramach wątków konwersacyjnych
• Obsługa wykonywania kodu, wywołań narzędzi i wstrzykiwania kontekstu
• Dobre do automatyzacji wymagającej reakcji w trakcie działania

5. Make

Najlepsze dla: Zespołów budujących uporządkowane automatyzacje z wywołaniami narzędzi, rozgałęzieniami i pełną widocznością przepływu danych między krokami.

Cennik:

• Open Source: Bezpłatnie – pełny framework, licencja Apache 2.0
• Pro Edition: Bezpłatnie – do 1 000 konwersacji/miesiąc z Rasa Pro
• Growth: od 35 000 USD/rok – zawiera Rasa Studio, wsparcie i licencję komercyjną

Make to platforma no-code do automatyzacji oparta na wizualnych scenariuszach. Każdy scenariusz składa się z modułów połączonych na kanwie, gdzie każdy moduł realizuje jedno zadanie — przesyła dane, przekształca treść, wywołuje usługę lub uruchamia model AI.

To, co wyróżnia Make w inteligentnej automatyzacji, to możliwość zarządzania przepływami, które nie mają stałej ścieżki. Scenariusze mogą się zatrzymywać, rozgałęziać, ponawiać próby lub czekać na dane wejściowe bez utraty wcześniejszych kroków. Dane wejściowe mogą być niekompletne, pojawiać się w różnej kolejności lub zmieniać się w trakcie działania.

Interfejs jasno pokazuje przepływ danych i realizację kroków. Błędy są łatwe do prześledzenia, dane wejściowe widoczne na każdym etapie, a logika pozostaje edytowalna nawet po wdrożeniu. Scenariusze mogą się rozrastać bez utraty przejrzystości.

Make integruje się z wieloma zewnętrznymi systemami i obsługuje rozszerzenia przez własne moduły. Sprawdza się w przepływach, gdzie wymagana jest kontrola, elastyczność i możliwość śledzenia działań w wielu narzędziach.

Kluczowe funkcje:

• Wizualny kreator z rozgałęzieniami, harmonogramowaniem i powtórzeniami
• Zobacz, gdzie przemieściły się dane
• Wbudowana obsługa błędów dla niestabilnych lub późnych danych wejściowych

Kluczowe elementy inteligentnej automatyzacji

Robotic Process Automation (RPA)

Robotyczna automatyzacja procesów to warstwa wykonawcza, która naśladuje działania człowieka w interfejsie cyfrowym — klikanie przycisków, otwieranie plików, wprowadzanie danych czy kopiowanie wartości między systemami.

Wiele starszych systemów — lub tych zaprojektowanych wyłącznie do obsługi przez człowieka — nie posiada takiej funkcji. W takich przypadkach RPA działa, obsługując oprogramowanie tak jak człowiek: klikając w menu i wypełniając pola, aby zadanie mogło zostać wykonane.

Duże modele językowe (LLM)

Gdy inteligentna automatyzacja musi zrozumieć instrukcje, określić kolejne kroki lub wyjaśnić wyniki, duże modele językowe są tym elementem, który to umożliwia. Dodają one zdolność rozumowania i komunikowania rezultatów w zrozumiały sposób.

W praktyce LLM mogą pełnić w procesie następujące role:

• Zrozumienie i rozbicie żądania na mniejsze kroki
  
• Pobranie odpowiednich danych lub kontekstu dla każdego kroku
  
• Wybór odpowiedniego narzędzia lub systemu na kolejnym etapie
  
• Generowanie jasnych, zrozumiałych odpowiedzi lub podsumowań, gdy to potrzebne

Wybór najlepszych LLM zależy od konfiguracji — czynniki takie jak prywatność danych, opcje integracji i złożoność przepływu wpływają na to, który model sprawdzi się najlepiej w danym środowisku.

Uczenie maszynowe (ML)

Modele uczenia maszynowego w inteligentnym procesie automatyzacji realizują bardziej wyspecjalizowane, oparte na danych zadania, które usprawniają działanie automatyzacji. Często działają w tle, aby:

• Przewidywać wyniki procesów lub klasyfikować napływające dane
  
• Wykrywać nieprawidłowości, gdy proces zaczyna odbiegać od normy
  
• Monitorować wydajność systemu w czasie, by utrzymać dokładność i efektywność

Modele ML nie muszą wykorzystywać LLM ani przetwarzania języka naturalnego. Ich zadaniem jest dostarczanie automatyzacji lepszej świadomości i sygnałów decyzyjnych w postaci liczb, aby mogła odpowiednio reagować w czasie rzeczywistym.

Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP)

Inteligentne przetwarzanie dokumentów to sposób, w jaki AI odczytuje nieustrukturyzowane pliki — od zeskanowanych formularzy po odręczne notatki — i zamienia je na dane, które mogą być wykorzystane przez systemy automatyzacji.

Etap IDP był historycznie jednym z najbardziej zasobożernych elementów inteligentnej automatyzacji, a każdy etap parsowania wiązał się z własną złożonością i kosztami.

Aby pokazać, jak zmieniło się parsowanie dokumentów, oto krótkie porównanie tego, co było typowe w 2019 roku i co jest standardem w 2025 roku przy użyciu metod opartych na LLM:

‍

Koszty parsowania i obsługa formatów oparte są na najnowszych benchmarkach LlamaIndex, które testowały rozumienie dokumentów przez LLM na zeskanowanych plikach, dokumentach z bogatym układem i w zastosowaniach związanych z wyszukiwaniem.

Integracje API i wykonywanie narzędzi

API umożliwiają bezpośrednią wymianę informacji między różnym oprogramowaniem. W inteligentnej automatyzacji służą do wykonywania działań takich jak przesyłanie formularzy, planowanie wydarzeń, tworzenie zgłoszeń czy aktualizacja rekordów.

Automatyzacja decyduje, co zrobić — często na podstawie przeanalizowanych dokumentów lub kroków zdefiniowanych przez RPA — a następnie wywołuje odpowiednie API, aby wykonać zadanie. Po wykonaniu akcji proces toczy się dalej bez udziału człowieka.

Niezależnie od tego, czy zadanie jest proste, czy dynamiczne, podstawowa idea jest taka sama: gdy automatyzacja wie, co ma się wydarzyć, potrzebuje sposobu na działanie, a API zapewnia bezpieczny i kontrolowany sposób realizacji oraz prowadzenia rejestrów do późniejszego wglądu.

Autoryzacja i bezpieczeństwo (OAuth, MCP)

Systemy automatyzacji działają na prawdziwych kontach, mają dostęp do wrażliwych narzędzi, dokonują zmian w środowiskach produkcyjnych i — co najważniejsze — reprezentują właściciela i jego integralność.

Oznacza to, że każdy krok wymaga odpowiedniego poziomu dostępu, a co ważniejsze, agent musi wiedzieć, kto (lub co) wykonał daną czynność.

• OAuth (dostęp przyznany przez użytkownika): Stosowany, gdy automatyzacja musi działać w imieniu człowieka. Zapewnia tokeny ograniczone czasowo, powiązane z uprawnieniami użytkownika.
  
• Model Context Protocol — tożsamość usługi (maszyna do maszyny): Sposób, w jaki maszyny mogą się wzajemnie uwierzytelniać bez udziału człowieka, jak cyfrowa odznaka.

Dokładna konfiguracja zależy od środowiska i wymagań zgodności.

Czym różni się inteligentna automatyzacja od RPA?

Robotic process automation (RPA) została stworzona z myślą o powtarzalności. Podąża za ustalonymi regułami, automatyzując zadania takie jak kopiowanie danych między polami, przenoszenie plików czy wypełnianie formularzy. Boty te sprawdzają się, gdy kroki są zawsze takie same, a dane wejściowe przewidywalne.

Inteligentna automatyzacja (IA) zamiast sztywnych skryptów wykorzystuje AI do dynamicznego reagowania, wybierania działań na podstawie kontekstu, obsługi przypadków brzegowych i koordynowania narzędzi na wielu etapach.

Wyobraź sobie przetwarzanie faktury przez chatbota do zarządzania zasobami przedsiębiorstwa.

• Bot RPA pobiera sumy z ustalonych pól i wprowadza je do systemu. Jeśli format się zmieni, proces się załamuje.
  
• System IA odczytuje dokument, rozumie jego zawartość, wyłapuje przypadki szczególne i decyduje, gdzie przekazać dane — nawet jeśli układ jest nowy.

Podstawowa różnica: RPA wykonuje zadania, które są już rozpisane. IA ustala jak je wykonać w trakcie działania.

Dodaj automatyzację AI do codziennych zadań

Większość firm już ma powtarzalne procedury — zatwierdzanie zamówień, aktualizacja rekordów, przenoszenie plików. Problem w tym, że te procedury działają tylko wtedy, gdy każdy krok przebiega zgodnie z planem.

Agenci AI sprawiają, że te procesy są elastyczne. Mogą poczekać na brakujące informacje, wznowić pracę, gdy coś się zmieni, i utrzymać ciągłość procesu, zamiast zmuszać zespół do zaczynania od nowa.

Nie musisz wymieniać obecnych narzędzi. AI działa na istniejących rozwiązaniach, wkraczając tylko wtedy, gdy jest to potrzebne, a reszta procesu przebiega bez zakłóceń.

Zacznij budować już dziś — to nic nie kosztuje.