Agentowa AI w firmach wciąż tkwi w fazie pilotaży

Badanie UiPath opublikowane we wrześniu 2026 r., przeprowadzone wśród około 600 osób z kadry zarządzającej i działów IT firm o przychodach co najmniej 1 mld dolarów, pokazuje wyraźną lukę między testami a rzeczywistym wdrożeniem agentowej AI. Wiele organizacji potwierdziło już, że wybrany agent potrafi wykonać konkretne zadanie, ale znacznie mniej zdołało uczynić z niego powtarzalny element działania całej firmy. UiPath określa ten stan mianem „piekła pilotaży”. 418

Warto zachować ostrożność przy interpretacji wyników: ankieta została zlecona przez dostawcę technologii, a informacje o efektach i ROI pochodzą od samych respondentów, nie z niezależnego audytu. Mimo to dane dobrze wskazują, gdzie przedsiębiorstwa napotykają problemy: w danych, integracji i zarządzaniu.

AI jest wdrażana, ale nie wszędzie na równą skalę

31% ankietowanych stwierdziło, że AI jest w pełni osadzona w działalności ich firmy. Kolejne 35% deklarowało ograniczone użycie, a 11% pozostawało na etapie pilotażu lub eksperymentów. 3

Nie oznacza to, że pozostałe przedsiębiorstwa w ogóle nie korzystają z AI. Pokazuje raczej, że szerokie, operacyjne wykorzystanie technologii jest rzadsze niż węższe wdrożenia realizowane w pojedynczych zespołach lub przypadkach użycia. Główny wniosek UiPath jest taki, że firmy często mają już wstępne potwierdzenie koncepcji dla agentów AI, lecz nie potrafią łatwo rozszerzyć tego rozwiązania i wykazać istotnego zwrotu z inwestycji. 18

Trzy główne bariery skalowania agentowej AI

Respondenci wskazali trzy najważniejsze trudności w optymalizacji wdrożeń:

• jakość i gotowość danych — 38%;
• integracja z istniejącymi procesami i systemami — 37%;
• ład organizacyjny oraz zgodność regulacyjna — 33%. 18

To wyjaśnia, dlaczego udany pokaz technologii nie jest jeszcze wdrożeniem produkcyjnym. Pilotaż może działać dla jednego zadania, na ograniczonym zbiorze danych, z małą grupą użytkowników i niewielką liczbą połączeń z systemami firmy. W codziennej działalności agent musi natomiast współpracować z aplikacjami, zespołami, ścieżkami akceptacji i mechanizmami kontroli.

TechTarget zwraca uwagę na tę samą różnicę: demonstracja może potwierdzić, że agent wykona zadanie w kontrolowanych warunkach, ale nie dowodzi, że organizacja rozwiązała kwestie danych, bezpieczeństwa, projektu procesu, mierzenia wartości i modelu operacyjnego potrzebnego do wielokrotnego użycia rozwiązania w całym przedsiębiorstwie. 21

Orkiestracja: warstwa, która spina proces

UiPath używa pojęcia orkiestracji biznesowej na określenie warstwy koordynującej ludzi, aplikacje, dane, automatyzację i agentów AI uczestniczących w procesie biznesowym. Chodzi o to, by elementy te tworzyły zarządzany proces od początku do końca, a nie działały jako odizolowane narzędzia. W opisie własnych produktów UiPath mówi o koordynowaniu agentów, robotów, ludzi, aplikacji i danych w procesach przedsiębiorstwa. 14

W praktyce taka orkiestracja ma pomagać ustalić, co następuje dalej w procesie, który system lub pracownik przejmuje zadanie, kiedy wymagana jest kontrola człowieka oraz jak monitorować i nadzorować całość. Jest to szczególnie ważne, gdy działania agenta wpływają na istniejące aplikacje oraz ścieżki zatwierdzania.

Tylko 29% respondentów zadeklarowało, że orkiestracja jest w pełni osadzona w ich procesach. W tej grupie 89% uznało, że wdrożenia agentowej AI spełniły lub przekroczyły oczekiwania dotyczące ROI, czyli zwrotu z inwestycji. 5

To istotna zależność widoczna w ankiecie, ale nie dowód na prosty związek przyczynowy. Firmy z dojrzałą orkiestracją mogą jednocześnie mieć lepsze dane, trafniej dobierać zastosowania i dysponować bardziej rozwiniętym modelem działania. Ostrożniejszy wniosek brzmi: orkiestracja wydaje się jednym z elementów kompetencji organizacyjnych powiązanych z deklarowanym powodzeniem wdrożeń.

Hybrydowe procesy na pierwszym planie

W perspektywie kolejnych 12 miesięcy 36% respondentów spodziewało się, że agenci odegrają istotną rolę w firmowych procesach pracy. 2

Najczęściej wskazywanym obszarem były hybrydowe procesy, wybrane przez 52% badanych. Łączą one stałe, powtarzalne kroki z pracą dynamiczną, zależną od kontekstu. 212

To ważne, ponieważ procesy o największej wartości biznesowej rzadko są całkowicie automatyczne albo całkowicie ręczne. Mogą obejmować ustrukturyzowane transakcje, dokumenty, wyjątki, ocenę sytuacji i akceptacje. Agentowa AI może wspierać takie działania, ale jej skalowanie wymaga skoordynowania tych różnych sposobów pracy — zamiast traktowania agenta jak samodzielnego interfejsu.

Od PoC do trwałej zdolności organizacyjnej

Wyniki badania sugerują, że gotowości przedsiębiorstwa nie należy oceniać wyłącznie po tym, czy agent potrafi wykonać zadanie testowe. Trudniejsze pytanie brzmi: czy firma jest w stanie konsekwentnie wdrażać tę zdolność w rzeczywistych operacjach.

Podejście nastawione na wdrożenie produkcyjne powinno obejmować:

1. Wiarygodne i użyteczne dane — agent potrzebuje informacji wystarczająco rzetelnych i dostępnych dla danego zadania.
2. Integrację procesów i systemów — powinien działać w ramach istniejących aplikacji, etapów procesu i przekazań pracy, a nie obok nich.
3. Nadzór i odpowiedzialność — organizacja potrzebuje adekwatnych mechanizmów kontroli, widoczności oraz jasno przypisanej odpowiedzialności, gdy AI uczestniczy w pracy operacyjnej.
4. Projektowanie procesów hybrydowych — przepływ pracy musi uwzględniać automatyzację regułową, kroki oparte na AI i decyzje człowieka tam, gdzie są potrzebne.
5. Pomiar efektów — zespoły powinny umieć ocenić, czy wdrożenie dostarcza realny wynik biznesowy, a nie tylko robi wrażenie podczas demonstracji.

Badanie UiPath nie pokazuje, że agentowa AI jest nieobecna w dużych firmach. Wskazuje raczej, że najtrudniejszy etap przesunął się z eksperymentowania do operacyjnego wykorzystania technologii. Dla organizacji, które chcą wyjść poza pilotaże, priorytetem jest nie tyle dodanie kolejnego odizolowanego agenta, ile zbudowanie danych, integracji, zasad nadzoru i koordynacji potrzebnych do działania agentów jako rozliczalnych części procesów biznesowych od początku do końca. 1821