Ostatnie dni w ekosystemie IT należały do projektów takich jak Clawbot, który po sporach o markę funkcjonuje obecnie jako OpenClaw. Osiągnięcie 80 000 gwiazdek na GitHubie w rekordowym tempie oraz wiralowy entuzjazm wokół autonomicznych asystentów wykonujących zadania bezpośrednio na komputerze użytkownika to czytelny sygnał, że era prostych chatbotów dobiega końca. Wchodzimy w fazę Agentycznej AI, czyli systemów, które nie tylko sugerują rozwiązania, ale samodzielnie je wdrażają, co stanowi fundamentalną zmianę paradygmatu w interakcji człowiek-maszyna.

Podczas gdy media głównego nurtu ekscytują się generowaniem obrazów czy pisaniem tekstów, w świecie biznesu dokonuje się znacznie bardziej pragmatyczna rewolucja. Prawdziwe pieniądze i najwyższy zwrot z inwestycji sztuczna inteligencja generuje dziś w „maszynowniach” nowoczesnych przedsiębiorstw, a konkretnie w działach operacji IT oraz DevOps. To właśnie tam, z dala od blasku fleszy, autonomia przynosi najbardziej wymierne korzyści finansowe i operacyjne.

Dane jako dowód: Gdzie bije serce adopcji?

Według najnowszych raportów branżowych obejmujących liderów technologicznych, to właśnie operacje IT są liderem adopcji agentów AI, wyprzedzając inżynierię oprogramowania oraz tradycyjną obsługę klienta. Ten rozkład sił nie jest dziełem przypadku, lecz wynikiem chłodnej kalkulacji biznesowej. Najwyższy oczekiwany zwrot z inwestycji dla projektów agentycznych dotyczy monitorowania systemów, osiągając poziom 44%, co stawia go daleko przed cyberbezpieczeństwem czy przetwarzaniem danych.

Biznesowy pragmatyzm opiera się na fakcie, że nowoczesne środowiska IT generują ogromne ilości ustrukturyzowanych, ciągłych i precyzyjnych danych z logów oraz metryk. Stanowią one paliwo doskonałe dla modeli autonomicznych, które potrafią przetwarzać te informacje szybciej i dokładniej niż jakikolwiek zespół ludzki. Gartner przewiduje, że do 2029 roku aż 70% firm wdroży agentyczną sztuczną inteligencję w ramach operacji infrastruktury IT, co stanowi gigantyczny skok w porównaniu do zaledwie 5% odnotowywanych jeszcze w 2025 roku.

Ewolucja od obserwacji do autonomii

Ewolucja sztucznej inteligencji w środowisku IT przebiega wielotorowo, stopniowo zmieniając rolę inżynierów z osób doraźnie gaszących pożary w architektów systemów samoregulujących. Pierwszy etap tej transformacji to inteligentna obserwowalność, gdzie agent nie tylko raportuje błąd, ale rozumie jego głęboki kontekst i potrafi odsiać istotne incydenty od szumu informacyjnego. Dzięki temu zespoły techniczne otrzymują gotową diagnozę zamiast tysięcy surowych powiadomień.

Drugi etap stanowi prawdziwy punkt zwrotny i jest nim autonomiczna naprawa. W tym scenariuszu agent AI, wykrywając na przykład wyciek pamięci lub krytyczne przeciążenie, potrafi samodzielnie podjąć akcję naprawczą, taką jak restart kontenera czy przeskalowanie zasobów w chmurze, informując człowieka jedynie o pomyślnie przeprowadzonym procesie. Docelowo zmierzamy w stronę holistycznej orkiestracji, gdzie agenci współpracują z robotami RPA i ludźmi w jednym ekosystemie, co pozwala na automatyczne aktualizowanie dokumentacji i planowanie długofalowych poprawek w architekturze bez angażowania zasobów ludzkich w powtarzalne czynności.

Wyzwania i bariery wzrostu

Mimo oczywistego potencjału, droga od pilotażu do pełnowymiarowej produkcji jest usiana wyzwaniami, które McKinsey określa mianem „paradoksu GenAI”. Zjawisko to polega na powszechnym stosowaniu technologii przy jednoczesnym braku znaczącego wpływu na wynik finansowy organizacji. Główną przyczyną niepowodzeń jest najczęściej słaba jakość danych, która odpowiada za porażkę większości projektów, ponieważ model w fazie produkcji musi mierzyć się z chaosem rzeczywistych, nieuporządkowanych informacji.

Dodatkowym problemem jest luka kompetencyjna oraz brak wyraźnie zdefiniowanej wartości biznesowej przed rozpoczęciem wdrożenia. Wiele firm ulega presji trendu, nie definiując twardych wskaźników sukcesu, co prowadzi do anulowania projektów z powodu zwiększonych kosztów lub nieodpowiedniej kontroli ryzyka. Zarządzanie flotą autonomicznych agentów wymaga bowiem zupełnie innych umiejętności i standardów zarządzania niż tradycyjne administrowanie infrastrukturą, co wymusza na organizacjach głęboką transformację wewnętrzną.

Standardy jako fundament przyszłości

Jednym z najważniejszych przełomów, który pomaga przełamać te bariery techniczne, jest pojawienie się Model Context Protocol. Standard ten staje się uniwersalnym portem komunikacyjnym dla sztucznej inteligencji, pozwalając agentom na łatwe i bezpieczne łączenie się z dowolnymi źródłami danych bez konieczności tworzenia dedykowanych integracji. Eksperci z BCG porównują ten protokół do standardu USB-C, który drastycznie zmniejsza trudności techniczne i zapobiega uzależnieniu organizacji od jednego dostawcy rozwiązań.

Przyjęcie takich standardów przez gigantów technologicznych oraz fundacje open source oznacza dojrzewanie technologii. Dzięki temu firmy mogą budować elastyczną architekturę, w której różne modele AI współpracują ze sobą w sposób ustandaryzowany. To właśnie standaryzacja pozwala na przejście od izolowanych eksperymentów do skalowalnych systemów produkcyjnych, które są w stanie przynieść realne oszczędności w skali całego przedsiębiorstwa.

Realizm zamiast obietnic

Agentyczna sztuczna inteligencja w operacjach IT przestała być futurystyczną wizją i stała się namacalną rzeczywistością biznesową. Firmy, które odnoszą w tym obszarze największe sukcesy, to te, które od samego początku łączą projekty technologiczne z jasnymi celami biznesowymi i inwestują w jakość danych oraz solidne ramy zarządzania. Sukces w tej nowej erze nie zależy od posiadania najbardziej zaawansowanego modelu, lecz od zdolności organizacji do przeprojektowania procesów tak, aby w pełni wykorzystać potencjał autonomii.

Pytanie o przyszłość AI w biznesie nie dotyczy już możliwości samej technologii, lecz gotowości firm na oddanie steru inteligentnym agentom w kluczowych obszarach operacyjnych. W świecie rosnącej złożoności systemów cyfrowych, agentyczna automatyzacja w ITOps wydaje się być nie tylko wyborem strategicznym, ale wręcz warunkiem koniecznym do zachowania ciągłości i efektywności biznesowej w nadchodzących latach.