Porównanie agentów AI dla firm: konkretne przykłady i zastosowania

Zastanawiasz się, jak konkretnie agent AI może usprawnić pracę Twojej firmy? Przyjrzyjmy się praktycznym przykładom różnych agentów AI i temu, jakie zadania wykonują oraz jakie problemy rozwiązują. Dzięki temu łatwiej ocenisz, które rozwiązanie pasuje do potrzeb Twojego biznesu. Każdy z poniższych agentów to inny use case, pokazujący możliwości AI w różnych działach firmy.

Agent AI do obsługi reklamacji klientów

Jednym z najczęstszych zastosowań jest agent AI wspierający dział obsługi klienta, zwłaszcza w procesie przyjmowania i rozpatrywania reklamacji. Taki agent potrafi samodzielnie poprowadzić klienta przez zgłoszenie problemu i wiele czynności wykonać automatycznie.

Co może robić taki agent:

• Przyjąć zgłoszenie reklamacyjne od klienta (np. przez chat lub e-mail) i automatycznie wyciągnąć kluczowe dane (dane klienta, numer zamówienia, opis problemu).

• Sprawdzić informacje w wewnętrznych systemach – np. znaleźć transakcję w bazie, sprawdzić gwarancję czy historię zakupów.

• Skategoryzować reklamację według typu problemu i pilności, a następnie przekierować ją do odpowiedniego zespołu lub procedury.

• Przygotować wstępną decyzję lub odpowiedź – np. zarekomendować uznanie reklamacji, wygenerować etykietę zwrotną czy naszkicować e-mail z przeprosinami i proponowanym rozwiązaniem.
  

Korzyści i przykłady: Wdrożenie takiego agenta znacząco odciąża pracowników i przyspiesza obsługę trudnych spraw. Przykładowo VeloBank zastosował wieloagentowy system AI do obsługi reklamacji, w którym agenci pomagają na każdym etapie procesu – od wprowadzania danych z zgłoszenia, przez ich kategoryzację, po szkic odpowiedzi dla klienta. Dzięki temu rozpatrywanie zgłoszeń stało się szybsze, a pracownicy mogli skupić się na wyjątkowych przypadkach wymagających ludzkiej decyzji. Kluczowe jest, że człowiek nadal ma nadzór nad całością: finalnie to pracownik zatwierdza decyzję i treść odpowiedzi przygotowaną przez AI. Taki agent AI do reklamacji sprawdzi się wszędzie tam, gdzie liczy się szybka reakcja na problemy klientów i odciążenie zespołu supportu.

Agent AI do tworzenia treści na social media

W działach marketingu coraz częściej pojawiają się agenci AI, którzy automatyzują tworzenie treści – na przykład grafik, opisów czy krótkich filmów na media społecznościowe. Weźmy

konkretny przypadek: agent AI do generowania materiałów na Instagramie lub Tiktoku bez twarzy (faceless).

Co może robić taki agent:

• Analizować trendy – np. sprawdzić, jakie tematy i muzyka są teraz popularne na Instagramie, aby zaproponować pomysł na nową rolkę.

• Generować materiał wideo – utworzyć krótki film na podstawie opisu tekstowego lub istniejących materiałów. Dzisiejsze narzędzia potrafią z tekstu stworzyć gotowe wideo z odpowiednimi ujęciami, animacjami i podkładem.

• Tworzyć opisy – agent napisze chwytliwy opis posta i dobierze popularne hashtagi, aby zwiększyć zasięg.

• Planować publikację – automatycznie opublikuje rolkę o optymalnej porze albo zaplanuje post na później, dbając o regularność publikacji.

  
  

Korzyści i przykłady: Dzięki takiemu agentowi firma może znacznie zwiększyć częstotliwość publikowania treści bez zatrudniania dodatkowych marketerów. Najprostszym przykładem jest Canva, która oferuje już narzędzie AI, które z prostego promptu tekstowego generuje profesjonalne, dopracowane rolki gotowe do publikacji. Oczywiście warto pamiętać, że Canva jest ogólnodostępnym narzędziem, które ma swoje ograniczenia i nie jest stworzone pod Twoje unikalne potrzeby. Dlatego warto zastanowić się nad inwestycją w dedykowanego agenta AI ds. social media, który pozwoli zachować spójność marki i szybko reagować na trendy. Taki wirtualny asystent marketingu sprawdza się w firmach, które chcą być widoczne w mediach społecznościowych, ale mają ograniczony czas na kreatywne opracowywanie każdej treści.

Agent AI do umawiania spotkań i kwalifikacji leadów

Sprzedaż to kolejny obszar, gdzie agenci AI przynoszą wymierne korzyści. Wyobraź sobie agenta, który pełni rolę asystenta sprzedaży – zajmuje się wstępną obsługą potencjalnych klientów: od nawiązania kontaktu, przez zebranie informacji, aż po umówienie spotkania handlowego.

Co może robić taki agent:

• Interakcja z leadem 24/7 – np. jako chatbot na stronie lub komunikatorze agent sam wita odwiedzającego, odpowiada na pierwsze pytania o ofertę.

• Kwalifikacja leadu – zadaje klientowi kluczowe pytania (np. o potrzeby, budżet, skalę firmy) i na tej podstawie ocenia, czy to obiecujący klient. Zapisuje zebrane dane od razu w CRM.

• Automatyczne umawianie spotkań – jeśli lead jest zainteresowany, agent znajduje pasujący termin w kalendarzu handlowca i ustala spotkanie, wysyłając zaproszenia (np. z linkiem do videokonferencji) bez żmudnych wymian maili.

• Nurturing i follow-up – wysyła spersonalizowane maile z podsumowaniem oferty, przypomina o umówionym spotkaniu, a w razie braku odpowiedzi delikatnie dopytuje po kilku dniach.

  
  

Korzyści i przykłady: Świetnym przykładem wdrożenia sieci sprzedażowych agentów jest studium przypadku pracowni architektury wnętrz, opisany na naszej stronie internetowej w sekcji case studies.

Agent AI do onboardingu nowych pracowników (HR)

Działy HR również korzystają na automatyzacji procesów – agenci AI w HR pomagają zarówno przy rekrutacji, jak i przy wdrażaniu (onboardingu) nowych pracowników. Skupmy się na tym drugim scenariuszu: agent, który oprowadza nowego pracownika po firmie (w sensie proceduralnym) i odciąża HR-owców w pierwszych dniach zatrudnienia.

Co może robić taki agent:

• Koordynować formalności – wysyła nowemu pracownikowi listę zadań do wykonania (wypełnienie dokumentów, badania lekarskie, założenie kont w systemach) i przypomina o zaległych krokach.

• Odpowiadać na FAQ – jest dostępny dla świeżo zatrudnionego przez chat, by odpowiadać na typowe pytania: „jak zgłosić urlop?”, „gdzie jest regulamin pracy?”, „do kogo po laptop służbowy?”.

• Organizować szkolenia wstępne – zapisuje pracownika na obowiązkowe szkolenia BHP czy wewnętrzne treningi, pilnuje harmonogramu i wysyła przypomnienia.

• Monitorować postępy – śledzi, czy nowa osoba przeszła już wszystkie etapy wdrożenia i generuje raport dla managera lub działu HR o statusie onboardingu.

Korzyści i przykłady: Agent AI w onboardingu przyspiesza aklimatyzację pracownika i redukuje ryzyko, że o czymś zapomni. Dla działu HR to oszczędność czasu – mniej maili z pytaniami o podstawy. Firmy wykorzystują też podobne agentowe systemy w rekrutacji: AI potrafi analizować CV i wstępnie selekcjonować kandydatów czy nawet prowadzić z nimi pierwszą rozmowę w formie chatu. Wszystko to przekłada się na większą obiektywność i mniejszą liczbę błędów – agent nie pomija żadnego kandydata przez nieuwagę i nie męczy się przy sprawdzaniu setnego CV. Podczas onboardingu natomiast każdy nowy pracownik dostaje takie samo, wysokiej jakości wprowadzenie do firmy. Tego typu agent jest szczególnie przydatny, gdy firma szybko rośnie i często zatrudnia nowych ludzi lub gdy proces wdrożenia jest złożony i obejmuje wiele kroków.

Agent AI do wsparcia IT (wewnętrzny helpdesk)

Nie tylko działy biznesowe korzystają z AI – wewnętrzne działy IT także mogą odetchnąć dzięki agentom AI pełniącym rolę pierwszej linii wsparcia dla pracowników. Pomyśl o agencie AI jako wirtualnym pracowniku helpdesku, który odbiera zgłoszenia techniczne od zatrudnionych osób w firmie.

Co może robić taki agent:

• Rozwiązywać proste problemy – udzielać instrukcji krok po kroku, np. co zrobić, gdy nie działa drukarka albo jak skonfigurować pocztę w telefonie.

• Resetować hasła i zarządzać dostępami – agent może zweryfikować tożsamość użytkownika i samodzielnie przeprowadzić procedurę resetu zapomnianego hasła albo pomóc odblokować konto. To jedno z najczęstszych zgłoszeń do działu IT, które można w pełni zautomatyzować.

• Przyjmować i klasyfikować zgłoszenia – gdy problem jest poważniejszy, agent zbierze od pracownika wszystkie informacje (np. zrzuty ekranu, konfigurację systemu), zada dodatkowe pytania diagnozujące, po czym utworzy zgłoszenie w systemie ITSM z odpowiednią kategorią priorytetu.

• Kierować do właściwych osób – na podstawie rodzaju awarii agent decyduje, do którego zespołu (np. sieciowcy, administratorzy systemów) przydzielić ticket. Może też informować zgłaszającego o statusie sprawy na bieżąco.

Korzyści i przykłady: Przykładowe implementacje pokazują, że agent IT może obsłużyć wiele typowych scenariuszy: od prostego troubleshootingu sprzętu, przez problemy z siecią, po wspomniane zarządzani dostępami. Zmniejszenie liczby telefonów do helpdesku, krótszy czas rozwiązania typowych incydentów oraz większa satysfakcja pracowników, że pomoc jest dostępna od ręki (nawet po godzinach pracy IT, bo agent działa 24/7, co jest szczególnie istotne w czasach pracy hybrydowej i zdalnej).

Agent AI do obsługi finansów i faktur

W działach finansowych i księgowych agent AI może pełnić rolę skrupulatnego asystenta dbającego o cyferki i dokumenty. Przykładem takiego zastosowania jest agent zajmujący się przetwarzaniem faktur oraz monitorowaniem wydatków.

Co może robić taki agent:

• Odczytywać faktury i dokumenty – otrzymuje fakturę (np. w PDF na mailu), wyciąga z niej dane (dostawcę, kwotę, datę, pozycje), po czym wprowadza te informacje do systemu finansowego. Eliminuje to ręczne przepisywanie. Więcej o czytaniu dokumentów dowiesz się w naszym artykule "AI do czytania dokumentów".

• Weryfikować poprawność – sprawdza, czy faktura jest zgodna z zamówieniem lub umową (np. porównuje kwoty z zamówieniem zakupu). Jeśli coś się nie zgadza – natychmiast to sygnalizuje.

• Księgować transakcje – przypisuje koszty do odpowiednich kategorii budżetowych, generuje propozycje dekretacji dla księgowego.

• Monitorować budżet – śledzi w czasie rzeczywistym wydatki w różnych działach i potrafi generować raporty finansowe oraz alarmować, gdy jakiś koszt wychodzi poza założony budżet.

Korzyści i przykłady: Taki finansowy agent AI zwiększa dokładność i szybkość pracy działu finansów. Nie męczy się monotonnym sprawdzaniem faktur, więc rzadziej popełnia błędy (lub nie popełnia ich wcale!). Przedsiębiorca dzięki niemu może na bieżąco widzieć stan wydatków. Jak opisują eksperci, agent AI w finansach potrafi przetwarzać faktury, wykrywać nieprawidłowości oraz analizować przepływy pieniężne, co pozwala podejmować lepsze decyzje budżetowe. W praktyce oznacza to np. szybsze zamknięcie miesiąca (mniej zaległych faktur do zaksięgowania) i ograniczenie ryzyka przegapienia nieautoryzowanych kosztów. Dla firm, które mają dużo dokumentów kosztowych lub rozbudowany budżet, taki agent będzie nieocenionym wsparciem. Przeczytaj nasz przewodnik o automatyzacji procesów księgowych, aby dowiedzieć się więcej.

Agent AI do analizy danych i raportowania

Coraz więcej firm tonie w danych, dlatego pojawiają się agenci AI pełniący funkcję analityków i reporterów danych. Taki agent może być zintegrowany z Twoimi bazami danych czy narzędziami BI, by na żądanie dostarczać informacji i wniosków.

Co może robić taki agent:

• Odpowiadać na pytania w języku naturalnym – np. menedżer pyta: „Jaką mieliśmy sprzedaż w regionie północnym w porównaniu do południa w ostatnim kwartale?”, a agent AI rozumie to pytanie, przeszukuje bazę i generuje odpowiedź wraz z liczbami czy wykresem.

• Wykrywać wzorce i anomalie – regularnie analizuje duże zbiory danych, identyfikuje trendy (np. rosnącą sprzedaż konkretnego produktu) albo wychwytuje odchylenia (np. nagły spadek liczby odwiedzin na stronie) i alarmuje o nich odpowiednie osoby.

• Generować raporty i wizualizacje – automatycznie tworzy okresowe raporty (dziennie, tygodniowe, miesięczne) według zadanego szablonu, uzupełniając je najnowszymi danymi. Może też dostosować format raportu do odbiorcy – inny poziom szczegółów dla zarządu, inny dla kierowników działów.

  
  

Korzyści i przykłady: Agent AI pełniący rolę analityka danych sprawia, że informacje stają się łatwo dostępne i zrozumiałe dla decydentów. Nawet osoba nietechniczna może po prostu zapytać agenta o interesujący ją wskaźnik, zamiast samodzielnie przekopywać arkusze Excela. Takie rozwiązania już działają – istnieją agenci wyspecjalizowani w analizie danych, którzy potrafią przeszukiwać ogromne zbiory informacji, znajdować ukryte wzorce i anomalia oraz generować wnioski. Dzięki temu firma może szybciej reagować na to, co mówią dane. Przykładowo, jeśli agent zauważy spadek sprzedaży w danym regionie, natychmiast to raportuje wraz z możliwymi przyczynami (np. „sprzedaż spadła o 15%, co zbiega się z wyczerpaniem budżetu reklamowego w tym regionie”). Taki wirtualny analityk jest aktywny całą dobę i nigdy nie traci czujności, co w dobie dynamicznych rynków bywa bezcenne.

Porównanie agentów AI dla firm: Jak wybrać właściwego agenta dla swojej firmy?

Powyższe przykłady są oczywiście jedynie punktami odniesienia. W rzeczywistości jedynym realnym ograniczeniem w świecie automatyzacji opartej o AI pozostają dziś kreatywność oraz umiejętność zrozumienia prawdziwych potrzeb biznesowych i przełożenia ich na mierzalne korzyści. Technologicznie – da się zautomatyzować niemal wszystko.

Dlatego warto zacząć od prostego pytania: co obecnie zajmuje Ci najwięcej czasu i co mogłoby działać lepiej? Dobrym przykładem jest agent, którego wdrożyliśmy dla CEO jednej z firm – analizował transkrypcje spotkań z różnych działów, agregował kluczowe wnioski, identyfikował powtarzające się pain pointy i generował tygodniowy raport zarządczy. Dzięki temu prezes mógł skupić się tam, gdzie jego obecność miała największą wartość, realnie wzmacniając skuteczność całej organizacji.

Niech ten przykład będzie inspiracją, a nie zamkniętym katalogiem rozwiązań. Traktuj przedstawione wcześniej zastosowania jako punkt wyjścia — bo największy potencjał AI ujawnia się dopiero wtedy, gdy przestajemy myśleć schematami.