Trendy agentów AI w 2026 — Google Cloud

W 2026 roku adopcja AI i agentów AI przekształca przepływy pracy w przedsiębiorstwach.

Liderzy przedsiębiorstw przeprojektowują sposób, w jaki praca przepływa przez systemy. Gartner prognozuje, że około 40% aplikacji korporacyjnych będzie zawierać zadaniowo‑specyficznych agentów AI do końca 2026 roku. W związku z tym zespoły muszą przemyśleć przekazywanie zadań, zatwierdzenia i kolejki wyjątków. Na przykład CRM może używać agenta AI do wstępnej selekcji leadów, przygotowywania odpowiedzi follow‑up i aktualizowania rekordów bez powtarzalnego kopiuj‑wklej przez człowieka. To skraca czas obsługi zgłoszenia i zmniejsza liczbę błędów.

Praktyczna lista kontrolna dla zespołów operacyjnych i produktowych:

1) Zmapuj procesy o dużej częstotliwości i powtarzalne, które generują przewidywalne decyzje. 2) Priorytetyzuj pilotaże, w których możesz zmierzyć zaoszczędzony czas, redukcję błędów lub koszt na transakcję. 3) Zacznij od małego zakresu z pojedynczym źródłem danych i stopniowo rozszerzaj zasięg agenta. 4) Śledź metryki codziennie i utrzymuj ścieżkę eskalacji do człowieka.

Jeden wyraźny przykład: zespoły logistyczne borykające się z długimi wątkami e‑mailowymi mogą użyć bezkodowych agentów e‑mailowych, by odpowiadać na rutynowe pytania dotyczące zamówień. virtualworkforce.ai skraca czas obsługi z około 4,5 minuty do ~1,5 minuty na e‑mail, opierając odpowiedzi na danych z ERP, TMS i historii skrzynki. To pokazuje, jak ukierunkowana automatyzacja może przynieść natychmiastową wartość biznesową i lepsze wyniki dla klienta. Jeśli chcesz wskazówek wdrożeniowych, przeczytaj, jak skalować operacje logistyczne bez zatrudniania, aby uzyskać instrukcje krok po kroku: jak skalować operacje logistyczne bez zatrudniania.

Ten rozdział wymienia kluczowe trendy i wyjaśnia działania, które zespoły mogą podjąć już teraz. Po pierwsze, zinwentaryzuj zadania. Po drugie, zaprojektuj ścieżkę audytu, aby uczynić działania agenta widocznymi. Po trzecie, zdefiniuj jasne KPI dla pilotaży. Te kroki pomagają organizacjom przejść od eksperymentów do produkcji. Spodziewaj się szybszej adaptacji w 2026 roku, gdy liderzy zobaczą mierzalne korzyści, a presja na reagowanie na zmieniające się oczekiwania klientów wzrośnie.

Agentyczne AI i systemy AI przechodzą z roli pomocników do operatorów; agenty pracują end‑to‑end.

Agentyczne AI zmienia role AI w firmach. Termin „agentyczne” odnosi się do systemów, które planują, działają i uczą się. Dostawcy teraz oferują silniki agentowe i warstwy orkiestracji pozwalające agentom uruchamiać wieloetapowe procesy. Jak zauważa Aruna Pattam, „AI już nie tylko pomaga przy zadaniach; orkiestruje całe przepływy pracy autonomicznie.” Ten cytat podkreśla, jak agenty działają przez kolejne kroki i systemy.

Zarządzanie ryzykiem musi się również ewoluować. Umieść bramki AI z człowiekiem w pętli tam, gdzie intencja ma znaczenie. Dodaj opcje wycofania (rollback) dla działań zmieniających zapisy. Wyposaż agentów w obserwowalność, aby ludzie mogli prześledzić decyzje. Testuj zachowanie agentów w sandboxie i przeprowadzaj scenariusze red‑team przed wdrożeniem do produkcji.

Praktyczna lista kontrolna dla budowania bezpiecznych doświadczeń agentycznych:

1) Zdefiniuj jasne granice intencji i zasady eskalacji. 2) Dodaj logi audytu i kontrolę wersji dla promptów i polityk agenta. 3) Uwzględnij jawne polecenia rollback i playbooki odzyskiwania. 4) Monitoruj wydajność i tryby błędów ciągle.

Przykład: agent zatwierdzający płatności w finansach, który realizuje przelewy faktur, powinien wstrzymywać transfery środków aż do potwierdzenia przez człowieka dla kwot powyżej ustalonego progu. To równoważy szybkość z kontrolą. Dostawcy oferują teraz zestawy do tworzenia agentów, kreatory agentów i prymitywy orkiestracyjne. Te narzędzia ograniczają powtarzalne kodowanie i pozwalają zespołom skupić się na regułach, bezpieczeństwie i wiedzy domenowej.

Planując, pamiętaj o zarządzaniu AI. Ustal cele dotyczące niezawodności i bezpieczeństwa. Śledź, w jakim stopniu agent odpowiada za rezultaty. Następnie szkól operatorów, aby nadzorowali, a nie mikrozarządzali agentami. Takie podejście przyspiesza skalowanie przy utrzymaniu stałych standardów.

Systemy wieloagentowe i modele multimodalne będą napędzać współpracę wieloagentową dla zastosowań korporacyjnych.

Systemy wieloagentowe pozwalają wyspecjalizowanym agentom współpracować. W połączeniu z modelami multimodalnymi agenty mogą wymieniać tekst, obrazy, kod i tabele. Umożliwia to pracę między działami, gdzie agenty przekazują kontekst zamiast ludzi. Na przykład agent sprzedaży może wysłać obraz podpisanego kontraktu do agenta prawnego. Agent prawny wyodrębnia warunki i przesyła streszczenie zgodności do działu finansów, aby mogli przetworzyć fakturę.

Projektanci muszą zdefiniować schematy wiadomości, okna kontekstowe i pojedyncze źródło prawdy. W przeciwnym razie agenty będą dublować pracę lub podejmować sprzeczne działania. Używaj ustrukturyzowanych kanałów dla statusu, działań i pochodzenia (provenance). Dodaj też mechanizm awaryjnego przekazania sprawy człowiekowi w wypadku niejednoznaczności.

Praktyczna lista kontrolna dla projektowania systemów wieloagentowych:

1) Zdefiniuj jasne granice ról dla każdego agenta. 2) Używaj spójnych sposobów dzielenia kontekstu i schematów wiadomości. 3) Śledź pochodzenie i cytowania w historii konwersacji. 4) Symuluj przebiegi wieloagentowe, aby znaleźć ścieżki konfliktów.

Przykłady zastosowań obejmują zautomatyzowaną reakcję na incydenty i multimodalne wsparcie klienta. Agent logistyczny może przeanalizować zdjęcie uszkodzonych towarów, podsumować uszkodzenia i stworzyć szkic reklamacji. Szkic ten może następnie zostać zweryfikowany przez człowieka. Takie podejście pomaga zespołom wykonywać zadania szybciej i redukuje ręczne przekazywanie. Architekci powinni rozważyć użycie dużych modeli językowych i multimodalnego AI przy budowie agentów do złożonych zadań. Zaplanuj też integrację danych sensorowych tam, gdzie to konieczne, oraz systemy, które muszą zachować prywatność danych i pochodzenie informacji.

Aby poznać agenty, które tworzą szkice e‑maili logistycznych i aktualizują systemy w jednym przepływie, zobacz nasz przewodnik po automatyzacji e‑maili ERP dla logistyki: automatyzacja e‑maili ERP dla logistyki.

Rozwój AI w przedsiębiorstwach i rozwój agentów AI wymagają nowego podejścia do kodowania, infrastruktury i zarządzania.

Budowanie agentów nie jest tym samym co tworzenie usługi sieciowej. Potrzebne są odtwarzalne prompty, pipeline’y wyszukiwania, wersjonowane prompty i mechanizmy testowe. Zespoły muszą wdrożyć CI/CD dla przepływów pracy agentów, nie tylko dla modeli. Dobrą praktyką są testy jednostkowe dla gałęzi decyzyjnych i testy integracyjne, które odtwarzają rzeczywiste rozmowy.

Wybór platformy ma znaczenie. Google Cloud Vertex AI Agent Builder i Generative AI Studio zapewniają dystrybucję, opcje modeli i prymitywy do zarządzania. Narzędzia te pozwalają organizacjom wybierać Gemini lub modele stron trzecich, takie jak Anthropic, za pośrednictwem platformy. Wybierz platformę, która wspiera pochodzenie modeli i logi audytu, aby móc zarządzać AI na dużą skalę.

Praktyczna lista kontrolna dla zespołów inżynierskich:

1) Wersjonuj prompty i polityki agentów w systemie kontroli źródła. 2) Buduj pipeline’y wyszukiwania i ugruntowywania, które zwracają odpowiedzialne cytowania. 3) Ustal SLO dla opóźnień i poprawności. 4) Zaplanuj pojemność inferencji i mechanizmy kontroli kosztów, gdy wdrażasz długotrwale działające agenty.

Przykład: zespoły inżynierskie, które osadzają agenta statusu zamówienia, muszą zrównoważyć koszty inferencji i opóźnienia. Mogą buforować ostatni kontekst, dzielić pipeline’y wyszukiwania i autoskalować pule inferencyjne. Dodaj też ograniczony dostęp do modeli i uwierzytelnianie oparte na rolach, aby kontrolować, kto może zmieniać reguły agentów. Jeśli potrzebujesz pomocy przy decyzji, kiedy korzystać z hostowanego dostępu do modeli, a kiedy z agentów lokalnych, przeanalizuj kompromisy platform i wymagania zgodności. Dla praktycznych przykładów w logistyce pomocne może być nasze porównanie zautomatyzowanej korespondencji logistycznej: zautomatyzowana korespondencja logistyczna.

Na koniec pamiętaj, że rozwój oprogramowania dla agentów łączy tradycyjne kodowanie z tworzeniem promptów, testowaniem i obserwowalnością. Zainwestuj teraz w narzędzia, aby uniknąć długu technicznego później.

Agenty działające w przepływach pracy przedsiębiorstw przekształcą role zawodowe i potrzeby przekwalifikowania w obszarze AI w 2026 roku.

Adopcja AI szybko zmienia zakres obowiązków. Badanie Info‑Tech wykazało, że około 58% organizacji zgłasza, że AI jest osadzone w strategiach obejmujących całe przedsiębiorstwo. Ankiety pokazują też, że pracownicy chcą więcej szkoleń; około 71% pracowników domaga się więcej szkoleń z zakresu AI. Do końca 2025 roku około połowa ról będzie potrzebować przekwalifikowania na nowe narzędzia i procesy.

Firmy muszą łączyć szkolenia oparte na rolach z projektami na żywo. Daj pracownikom czas na udział w pilotażach agentów. Pozwól im projektować polityki, monitorować wydajność i przekazywać opinie. Taka praktyczna ekspozycja buduje zaufanie szybciej niż samo szkolenie w sali.

Praktyczna lista kontrolna dla HR i działów L&D:

1) Zidentyfikuj grupy ról dotknięte przez agenty i zmapuj nowe zadania. 2) Stwórz projekty wykonywane w pracy, gdzie pracownicy współtworzą agentów. 3) Ucz orkiestracji, monitorowania i podstaw kodowania dla osób nietechnicznych. 4) Uwzględnij etykę AI i zarządzanie w każdej ścieżce szkoleniowej.

Przykład: zespoły operacyjne, które otrzymują ponad 100 wiadomości przychodzących na osobę, mogą przyjąć bezkodowych agentów e‑mail. Narzędzia te pozwalają agentom tworzyć dokładne, świadome kontekstu odpowiedzi w Outlook i Gmail, zachowując kontrolę ludzi. Virtualworkforce.ai koncentruje się na rozwiązaniach bez‑kodowych, gotowych do użycia w operacjach, które przyspieszają wdrożenie i zmniejszają obawy. Takie podejście pozwala pracownikom współpracować z AI, awansując ich do ról nadzorczych i zarządzania wyjątkami zamiast rutynowych operatorów.

Przekwalifikowanie daje przewagę konkurencyjną. Gdy ludzie uczą się nowych umiejętności, takich jak monitorowanie agentów i wersjonowanie promptów, organizacje zyskują lepszą produktywność i szybszy czas do wartości. Spodziewaj się, że nadchodzący rok położy nacisk na praktyczne projekty jako najlepszą ścieżkę szkoleniową.

Decyzje dotyczące platform oznaczają, że każdy wybór AI — od Google Cloud Vertex AI po Claude Desktop — wpłynie na zarządzanie, bezpieczeństwo i skalę.

Wybór platformy wpływa na zgodność, opóźnienia i lokalizację danych. Platformy hostowane, takie jak Vertex AI Google Cloud, zapewniają zarządzane funkcje governance i katalog modeli. Opcje lokalne, takie jak Claude Desktop, oferują niższe opóźnienia i działanie offline dla wrażliwych przepływów. Każda ścieżka wymaga innych mechanizmów kontroli prywatności danych i pochodzenia modeli.

Praktyczna lista kontrolna dla zarządzania:

1) Prowadź katalog modeli z wersjami i linią pochodzenia. 2) Wymuszaj SSO i dostęp oparty na rolach. 3) Wymagaj logów audytu dla działań agentów i ustaw SLO dla poprawności decyzji. 4) Przeprowadzaj regularne testy red‑team i dokumentuj ścieżki eskalacji dla autonomicznych decyzji.

Bezpieczeństwo i zgodność mają znaczenie w sektorach regulowanych. Wybieraj platformy z certyfikatami FedRAMP lub ISO tam, gdzie to wymagane. Wdrażaj też mechanizmy kontroli lokalizacji danych oraz anonimizuj lub zredaguj wrażliwe PII przed przekazaniem do modeli. Zdefiniuj jasne polityki, jakie dane każdy serwis AI może przetwarzać.

Przykład: wybór między zarządzanym Vertex AI a lokalnym agentem desktopowym będzie zależał od Twojej postawy wobec zarządzania danymi. Jeśli musisz przechowywać wszystkie dane wewnątrz prywatnej sieci, może być konieczny agent lokalny. W przeciwnym razie platforma chmurowa przyspiesza skalowanie i łatwiej integruje monitorowanie. Platforma, którą wybierzesz, wpłynie na to, jak szybko skalujesz AI i jak wygląda Twoje ekosystem agentów. Aby zobaczyć, jak agenty e‑mail poprawiają komunikację frachtową, przejrzyj nasz przewodnik: tworzenie e‑maili logistycznych z AI.

Na koniec zaplanuj suwerenność AI i kontrolę kosztów. Zdefiniuj, kto może tworzyć agentów produkcyjnych i jakie zatwierdzenia są wymagane. Dzięki tym regułom zespoły mogą skalować AI, zachowując kontrolę i chroniąc wartość biznesową.

Najczęściej zadawane pytania

Jakie są najważniejsze trendy agentów AI na rok 2026?

Najważniejsze trendy to m.in. osadzanie agentów w aplikacjach przedsiębiorstw, agentyczne AI orkiestrujące przepływy pracy end‑to‑end oraz współpraca wieloagentowa napędzana modelami multimodalnymi. Te zmiany wpłyną na procesy, narzędzia i priorytety przekwalifikowań w wielu zespołach.

Jak agenty zmienią przepływy pracy w przedsiębiorstwach?

Agenty zautomatyzują rutynowe decyzje, zmniejszą liczbę przekazań i będą zarządzać wieloetapowymi procesami. Przyspiesza to przetwarzanie, redukuje błędy i uwalnia ludzi do pracy nad strategią i wyjątkami.

Gdzie mogę przeczytać statystykę o adopcji w przedsiębiorstwach do końca 2026 roku?

Prognoza Gartnera, że około 40% aplikacji korporacyjnych będzie zawierać zadaniowo‑specyficznych agentów AI do końca 2026 roku, jest opublikowana tutaj: 40% aplikacji korporacyjnych. Użyj tej liczby, aby uzasadnić pilotaże i budżety.

Jakie kroki w zakresie nadzoru zabezpieczają wdrożenia agentów?

Wdroż katalog modeli, logi audytu, dostęp oparty na rolach, SLO dla działań agentów i testy red‑team. Dodaj też ścieżki rollback i zatwierdzenia ludzkie dla operacji wysokiego ryzyka.

Jak organizacje powinny priorytetyzować pilotaże agentów?

Mapuj procesy o dużej skali i powtarzalne, wybieraj pilotaże z mierzalnymi rezultatami. Śledź zaoszczędzony czas, redukcję błędów i koszt na transakcję, aby uzasadnić szersze wdrożenie.

Czy systemy wieloagentowe wymagają specjalnej pracy projektowej?

Tak. Projektanci muszą zdefiniować schematy wiadomości, granice ról i spójne sposoby dzielenia kontekstu, aby uniknąć sprzecznych działań. Symuluj scenariusze, aby znaleźć tryby awarii.

Jakie cechy platform mają znaczenie dla AI w przedsiębiorstwie?

Szukaj pochodzenia modeli, logowania audytu, egzekwowania polityk oraz certyfikatów zgodności. Bierz też pod uwagę opóźnienia, lokalizację danych i kontrolę kosztów przy wyborze między chmurą a opcją desktopową.

Jak zmienią się miejsca pracy, gdy agenty będą wykonywać więcej zadań?

Role przesuną się w kierunku nadzoru, orkiestracji i rozwiązywania złożonych problemów. Priorytety przekwalifikowania obejmują monitorowanie agentów, wersjonowanie promptów oraz umiejętności z zakresu etyki i zarządzania.

Gdzie zespoły logistyczne znajdą praktyczne przykłady automatyzacji e‑maili za pomocą AI?

Oferujemy ukierunkowane przewodniki pokazujące, jak bezkodowi agenci e‑mail przyspieszają odpowiedzi i redukują błędy. Zacznij od naszej strony poświęconej automatyzacji maili logistycznych z Google Workspace i virtualworkforce.ai: automatyzacja maili logistycznych z Google Workspace.

Jak szybko wzrośnie adopcja agentów w kierunku 2026 roku?

Adopcja przyspiesza wraz z dojrzewaniem platform i pokazaniem ROI w pilotażach. Spodziewaj się większej liczby wdrożeń produkcyjnych w ciągu 2026 roku, gdy organizacje będą priorytetyzować mierzalne korzyści i zarządzanie.