Dlaczego wizualne projektowanie agentów jest niezbędnym elementem Enterprise GenAI?
OpenAI i Google nie przypadkiem wprowadziły na rynek wizualne buildery agentów AI. Wchodzą w obszar, w którym sama konwersacja z asystentem AI już nie wystarcza. Firmy potrzebują agentów AI, którzy działają w ramach kontrolowanych procedur, wykonują zadania zgodnie z ustalonym procesem i przynoszą mierzalną wartość biznesową.
TL;DR
Koniec ery prostych czatów – czas na kontrolowane procesy AI.
Rynek przechodzi od asystentów typu „pytanie-odpowiedź” do agentów AI opartych na workflow, którzy gwarantują przewidywalność, determinizm i realny zwrot z inwestycji (ROI). Podczas gdy Google i OpenAI oferują wizualne buildery w chmurze publicznej, Extentum AI dostarcza tę samą technologię w bezpiecznym modelu on-premises. To kluczowe rozwiązanie dla sektorów regulowanych, pozwalające wdrażać złożone procesy AI nawet 30x szybciej i taniej niż tradycyjne metody deweloperskie, przy zachowaniu pełnej suwerenności danych.
Na jakie problemy przy wdrożeniach AI w enterprise odpowiadają OpenAI i Google?
OpenAI w ramach AgentKit oraz Google w ramach Vertex AI Agent Builder wprowadziły na rynek wizualne narzędzia do projektowania agentów AI.
To nie jest zmiana interfejsu, lecz odpowiedź na realne problemy, z którymi mierzą się firmy enterprise przy wdrożeniach GenAI:
- Niska wartość wyników dostarczanych przez asystentów AI.
Prosty asystent AI oparty na jednym prompcie i załączonych plikach często dobrze sprawdza się w Q&A, ale zawodzi przy skomplikowanej logice i wieloetapowych decyzjach. - Brak unifikacji i powtarzalności odpowiedzi agentów AI ogólnego zastosowania, co przekłada się także na niską wartość biznesową.
Autonomiczne agentic AI potrafią generować spektakularne wyniki, ale każdy przebieg może iść inną ścieżką – co przy procesach wymagających audytu jest nieakceptowalne. - Wysoki koszt budowy złożonych rozwiązań GenAI przez zespoły programistyczne.
Budowa własnych agentów AI i rozwiązań spełniających wysokie standardy procesów biznesowych (dające: jakość, determinizm, powtarzalność, unifikację wyników) z pomocą zespołów programistycznych i specjalistów od AI to miesiące pracy, duże ryzyko i budżety liczone nierzadko w setkach tysięcy.
Organizacje, które zaczęły od prostych asystentów AI (działających w modelu „pytanie-odpowiedź” bez zdefiniowanej logiki procesowej), szybko widzą, że to za mało, gdy w grę wchodzą skomplikowane procesy, odpowiedzialność biznesowa i bezpieczeństwo AI. W tym miejscu pojawia się potrzeba przejścia od „rozmowy” z modelem do projektowania kontrolowanych agentów AI, osadzonych w szerszym kontekście procesów i danych firmy.
Trzy kategorie rozwiązań: gdzie jest prawdziwa wartość?
Obecnie rynek oferuje trzy kategorie rozwiązań AI, z których tylko ta trzecia zapewnia realną wartość w kontekście realizowania procesów biznesowych:
- Asystenci AI: oparci zazwyczaj na jednym, złożonym prompcie i załączonych plikach z wiedzą/danymi, czyli ładują dokument i uzyskują odpowiedź w stylu czatu. Łatwe do stworzenia, ale zawodzą przy złożonych procedurach – wyniki są niestabilne i niepowtarzalne.
- Autonomiczni agenci AI: operują samodzielnie, np. tryb AI Agent w ChatGPT. Samodzielnie planują kroki, wybierają narzędzia, wykonują akcję (wysłanie maila, modyfikacja wpisu, aktualizacja zadania). Dają dużą elastyczność, ale przy procesach enterprise AI brak determinizmu (każde uruchomienie prowadzi inną ścieżką) i ryzyko halucynacji ograniczają ich zastosowanie w obszarach regulowanych.
- Agenci AI oparci na workflow (wypełniający przestrzeń pomiędzy dwoma powyższymi): działają według predefiniowanych procedur operacyjnych (SOP), z góry zaprojektowanym grafem przepływu zadań, z dawką autonomii (inteligencji) w ramach ustalonych ram. W odróżnieniu od dwóch powyższych rozwiązań AI, są elementem szerszego procesu, zapewniają wysoki determinizm działania, powtarzalność wyników, przewidywalność i wysoką wartość biznesową.
Dlaczego OpenAI i Google stawiają na wizualne buildery?
To właśnie ta trzecia – Agenci AI oparci na workflow – pożądana przez biznes kategoria rozwiązań wymagała dotychczas zaangażowania zespołów programistów i inżynierów, a często również naukowców i specjalistów od AI. Wiązało to się z bardzo dużymi budżetami oraz długotrwałym procesem wdrożeniowym, co uniemożliwiało zwinne eksperymentowanie i szybką walidację założeń. Ryzyko porażki przy takich wdrożeniach wzrastało aż do 80-90%.
Odpowiedzią na ten realny problem są wizualne buildery agentów AI i procesów LLM.
Wspólne cechy tych podejść:
- Wizualny workflow / flow canvas
Budowanie agenta za pomocą bloków i strzałek zamiast wyłącznie kodu (w duchu Workflow Builder / Agent Builder). - Łączenie z danymi i narzędziami organizacji
Integracje z zewnętrznymi źródłami danych (np. Gmail, Google Drive, Jira po stronie Google, różne narzędzia po stronie OpenAI) oraz możliwość podłączania kolejnych systemów jako „narzędzi” dla agenta. - Tworzenie wieloetapowych agentów
Zamiast jednego promptu – proces z wieloma krokami, warunkami, sub-agentami, które można projektować i testować iteracyjnie. - Human-in-the-loop
Wizualne procesy pozwalają też na łatwe wpięcie człowieka jako decydenta czy też walidatora w kluczowych krokach.
Jaką rolę pełni Extentum AI w tym nowym krajobrazie?
Przede wszystkim Google i OpenAI to chmury publiczne. Dla firm z sektora regulowanego (banki, fundusze inwestycyjne, firmy ubezpieczeniowe, przedsiębiorstwa energetyczne, operatorzy telekomunikacyjni, ochrona zdrowia i farmacja, linie lotnicze itd.) korzystanie z nich staje się problematyczne, ponieważ podlega ono dodatkowym obostrzeniom, głównie w zakresie bezpieczeństwa danych, lokalizacji danych, nadzoru i kontroli ryzyka ICT.
Extentum AI z kolei jest w pełni suwerenne i niezależne od dostawców chmurowych (Cloud Agnostic) oraz oferuje rozwiązanie full on-premises. Platforma instalowana jest lokalnie, a co za tym idzie – dane przetwarzane są na prywatnej infrastrukturze klienta, nie są udostępniane żadnym innym podmiotom. Eliminuje to ryzyko prawne i operacyjne związane z przetwarzaniem danych w chmurze, a także zapewnia pełną zgodność z RODO, tajemnicą przedsiębiorstwa oraz regulacjami branżowymi.
| Aspekt bezpieczeństwa | Extentum.AI | OpenAI Agent Kit | Google Vertex AI Agent Builder |
|---|---|---|---|
| Wdrożenie | On-premises/full lokalne, cloud-agnostic; dane pozostają w infrastrukturze klienta | Chmura publiczna OpenAI | Chmura publiczna Google (Gemini Enterprise) |
| Kontrola danych | Pełna suwerenność, brak udostępniania danych zewnętrznym podmiotom | Dane przetwarzane w chmurze OpenAI, ryzyko udostępniania | Dane w chmurze Google |
| Zgodność regulacyjna | RODO, tajemnica przedsiębiorstwa, branże regulowane (banki, pharma, energia) | Ograniczenia w sektorach regulowanych ze względu na chmurę publiczną | Ograniczenia w sektorach regulowanych, zależne od polityk Google |
| Ryzyko prawne/operacyjne | Minimalne – dane nie opuszczają firmy | Wysokie w regulacjach, brak pełnej kontroli nad danymi | Wysokie w regulacjach, dane w ekosystemie Google |
Co więcej, OpenAI AgentKit , czy Vertex AI Agent Builder wymaga kompetencji deweloperskich, natomiast Extentum AI oferuje wizualną orkiestrację procesów dostępną dla zespołów biznesowych. Wizualny Agent Builder pozwala zespołom biznesowym (samodzielnie lub ze wsparciem naszych analityków) na szybką walidację hipotez biznesowych w bezpiecznym środowisku typu Sandbox. To znaczne usprawnienie, biorąc pod uwagę, że tego typu wdrożenia prowadzone przez zespół programistów może trwać miesiącami.
Reasumując, korzystając z Extentum, jedna osoba może uzyskać w kilka godzin efekt, którego osiągnięcie pochłaniało dotychczas koszty liczone nawet w setkach tysięcy.
A do tego, rozkładając logikę działania na etapy, można osiągnąć wyższy poziom determinizmu działania agenta AI, w tym również na modelach otwartych – a więc we własnym środowisku serwerowym on-premises czy private cloud. Pozwala to zachować pełne bezpieczeństwo danych.
Cztery praktyczne korzyści z Agent Buildera w Extentum.AI
- Architektura Security-First
Pełna suwerenność danych i zgodność regulacyjna – dzięki wdrożeniom wewnątrz odizolowanej infrastruktury klienta (on-premises). - Deterministyczne, audytowalne procesy AI
Możliwość uzyskania determinizmu działania, powtarzalność i audytowalność, dzięki pracy według procedur operacyjnych, które gwarantują spójne wyniki w ramach skomplikowanych procesów biznesowych. - Radykalne skrócenie czasu i kosztu wdrożeń AI
Z naszych doświadczeń wynika, że przygotowanie agentów odbywa się 10-30x szybciej niż typowe prace deweloperskie. - Demokratyzacja AI – biznes projektuje własne procesy GenAI
Zespoły biznesowe mogą (po krótkich przeszkoleniach lub ze wsparciem naszych analityków) budować własnych, złożonych agentów AI oraz inteligentne procesy biznesowe, bez obciążania działów IT.
Co to oznacza dla adopcji GenAI w organizacji typu enterprise?
Wizualne buildery agentów AI – zarówno te chmurowe, jak i te rozwijane przez Extentum – obniżają próg wejścia w transformację AI z poziomu „pojedynczych eksperymentów z czatem” do poziomu „skalowalnych, powtarzalnych procesów biznesowych”.
Dla dużych organizacji oznacza to, że:
- mogą przestać polegać wyłącznie na prostych asystentach AI;
- mogą budować własnych, deterministycznych agentów AI działających w zgodzie z procesami i regulacjami;
- mogą szybciej i bezpieczniej przejść od POC do produkcyjnych wdrożeń GenAI z realnym wpływem na czas, ROI i ryzyko;
- a dodatkowo dla sektora regulowanego oznacza to, że dzięki Extentum zyskuje niezależność względem chmury publicznej i może wdrażać agentów GenAI w bezpiecznym i w pełni kontrolowanych środowisku.
Chcesz zobaczyć, jak agenci oparci na workflow mogą zautomatyzować procesy w Twojej firmie?
