Poza promptem: Copilot kontra autonomiczni agenci w Dynamics 365

By Mirko Peters · 2026-08-27

Witamy ponownie na blogu! Jeśli śledzisz nasze ostatnie odcinki podcastu, wiesz, że dużo czasu poświęcamy na analizowanie tego, jak sztuczna inteligencja res…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Witamy ponownie na blogu! Jeśli śledzisz nasze najnowsze odcinki podcastu, wiesz, że dużo czasu poświęcamy na omawianie tego, jak sztuczna inteligencja zmienia nowoczesne miejsce pracy. W tym wpisie mocno rozwijamy ogromny temat, który niedawno poruszyliśmy w podcaście: przejście od reaktywnych asystentów AI do proaktywnej technologii opartej na zdarzeniach. Aby posłuchać pełnej rozmowy i zgłębić ten temat, koniecznie odsłuchaj nasz odcinek towarzyszący: Dynamics 365 Autonomous Agents - Simply Explained.

Przez ostatnie kilka lat rozmowy o sztucznej inteligencji w miejscu pracy były zdominowane przez asystentów opartych na czacie. Otwierasz panel boczny, wpisujesz prompt, prosisz o podsumowanie albo o przygotowanie wiadomości e-mail. Technologia jednak szybko ewoluuje. Wychodzimy poza proste promptowanie w kierunku nowej ery, którą definiują autonomiczni agenci w Dynamics 365. To systemy zaprojektowane nie tylko po to, by odpowiadać na pytania, gdy ktoś je zada, ale także by obserwować wyzwalacze, oceniać dane kontekstowe i samodzielnie realizować zdefiniowane procesy biznesowe. W tym wpisie wyjaśnimy, czym są ci agenci, czym różnią się od Copilot i tradycyjnej automatyzacji oraz gdzie firmy stosują ich już teraz.

W swojej istocie autonomiczny agent to wyspecjalizowane narzędzie AI stworzone do wykonywania bardzo wąskiego, konkretnego zadania biznesowego. W przeciwieństwie do AI ogólnego przeznaczenia, która potrafi rozmawiać o wszystkim, od historii starożytnej po fizykę kwantową, autonomiczny agent jest zbudowany z myślą o operacyjnej realizacji zadań. Potrafi przeanalizować informacje biznesowe, wybrać jeden z dozwolonych kolejnych kroków i wykonać pracę zmierzającą do jasno określonego celu.

Najważniejsze w tym opisie jest słowo „określonego”. Autonomiczny agent nigdy nie otrzymuje nieograniczonej, dzikiej kontroli nad procesem biznesowym. Zamiast tego organizacja określa jego dokładny zakres obowiązków, konkretne bazy danych i pliki, do których ma dostęp, działania, które prawnie może wykonywać, oraz precyzyjne progi, przy których musi się zatrzymać i włączyć człowieka. Warto myśleć o nim mniej jak o wszechwiedzącym sztucznym mózgu, a bardziej jak o dedykowanym członku cyfrowego zespołu, który ma bardzo konkretną rolę, jasno określone standardowe procedury oraz przełożonego nadzorującego jego wyniki.

Aby naprawdę zrozumieć, jak autonomiczni agenci zmieniają nasze codzienne obowiązki, warto poznać, czym różnią się od narzędzi, których już używamy, na przykład Microsoft Copilot. Copilot zazwyczaj działa reaktywnie. Cierpliwie czeka, aż człowiek poprosi o pomoc. Użytkownik otwiera aplikację, zadaje pytanie, prosi o przygotowanie szkicu dokumentu albo o podsumowanie wątku.

Autonomiczny agent działa zasadniczo inaczej. Zamiast czekać na prompt, reaguje na zdarzenia. Może natychmiast zareagować, gdy w ekosystemie coś się wydarzy: wpłynie nowe zgłoszenie do obsługi klienta, klient wyśle wiadomość z kolejnym pytaniem, w CRM pojawi się nowy lead sprzedażowy albo zamówienie zakupu wymaga potwierdzenia.

Dobrym sposobem na zobrazowanie tej różnicy jest analogia do budynku biurowego. Copilot pracuje na recepcji. Gdy ktoś podchodzi do recepcji i prosi o pomoc, Copilot jest od razu dostępny, odpowiada na pytania i wskazuje właściwy kierunek. Autonomiczni agenci natomiast to pracownicy za kulisami, w biurach zaplecza, którzy przetwarzają dokumenty, zarządzają logistyką i dbają o sprawne działanie całej operacyjnej machiny, bez konieczności ciągłego przekazywania im zadań.

Wiele organizacji od lat polega na tradycyjnej automatyzacji, na przykład na standardowych przepływach usługi Power Automate. Tradycyjna automatyzacja sprawdza się znakomicie, gdy procesy opierają się na sztywnych, przewidywalnych regułach: jeśli zajdzie X, wykonaj Y. Trudności zaczynają się jednak wtedy, gdy do gry wchodzą niuanse, rozumienie języka i dane nieustrukturyzowane.

Autonomiczni agenci wnoszą kolejną warstwę, dzięki zdolności generatywnej AI do interpretowania kontekstu. Agent może odczytać chaotyczną, źle sformułowaną wiadomość klienta, przeanalizować powiązane rekordy, przetworzyć zatwierdzone bazy wiedzy i wybrać jedno z różnych działań dozwolonych w jego konfiguracji. Generatywna AI zapewnia rozumienie języka i wnioskowanie, a autonomiczne działanie łączy to zrozumienie bezpośrednio z działaniami biznesowymi. Agent może zidentyfikować problem, znaleźć odpowiedni artykuł z bazy wiedzy, zaktualizować rekord w bazie danych, przygotować wersję robocza odpowiedzi albo inteligentnie przekazać sprawę ekspertowi ludzkiemu.

Możesz się zastanawiać, dlaczego te agenty muszą być powiązane właśnie z platformą taką jak Dynamics 365, zamiast działać jako ogólne, samodzielne narzędzia AI. Odpowiedź sprowadza się do kontekstu biznesowego.

Ogólny model AI bez trudu zrozumie zdanie w rodzaju „moja dostawa wciąż nie dotarła”. Działając samodzielnie, nie wie jednak, który klient je wypowiedział, którego zamówienia dotyczy, który przewoźnik obsługuje przesyłkę ani jakie wcześniejsze rozmowy już się odbyły. Dynamics 365 dostarcza właśnie tego kontekstu biznesowego. Rekordy klientów, sprawy serwisowe, otwarte zamówienia, lejki sprzedażowe, dane z ksiąg finansowych i historia czatów pozwalają agentowi zrozumieć wypowiedź w rzeczywistości operacyjnej organizacji. Ten kontekst zamienia ogólne możliwości AI w praktyczne, godne zaufania wsparcie biznesowe.

Aby zobaczyć prawdziwą wartość tych systemów, warto przyjrzeć się, jak są wdrażane w poszczególnych działach. Obsługa klienta dostarcza jednych z najwyraźniejszych przykładów pracy autonomicznych agentów.

Agent Customer Intent analizuje bieżące rozmowy z klientami i sprawy serwisowe, aby wykryć wzorce wskazujące, dlaczego klienci się kontaktują. Problemy klientów stale się zmieniają, gdy firmy wprowadzają nowe produkty, modyfikują usługi lub zmieniają cykle rozliczeniowe. Zamiast zmuszać kierowników do ręcznego przeglądania setek transkrypcji rozmów z pomocą techniczną, agent automatycznie wskazuje pojawiające się tematy, pomagając organizacjom ulepszać portale samoobsługowe, aktualizować bazy wiedzy i udoskonalać procesy wsparcia.

Idąc dalej w obszarze wsparcia, agent Case Management wspomaga rutynowe czynności w całym cyklu obsługi klienta. Może pomagać w tworzeniu nowych spraw, aktualizowaniu informacji, posuwaniu prac w kierunku rozwiązania, kontaktowaniu się z klientami oraz zamykaniu spraw zgodnie ze skonfigurowanymi regułami organizacji. Celem nigdy nie jest zastąpienie ludzkich konsultantów obsługi klienta. Chodzi raczej o to, by zdjąć z nich powtarzalne obciążenie administracyjne, dzięki czemu specjaliści mogą poświęcać więcej czasu złożonym sytuacjom klientów i interakcjom wymagającym dużej empatii.

Zarządzanie wiedzą to kolejne istotne wąskie gardło. Wartościowe rozwiązania problemów często pozostają zamknięte w zamkniętych sprawach, notatkach wewnętrznych i historii czatów. Agent Customer Knowledge Management analizuje zamknięte rejestry spraw, aby wykryć potencjalnie użyteczną wiedzę i wskazać luki w istniejącej dokumentacji wsparcia. Ponieważ obejście znalezione w starej sprawie może być nieaktualne lub dotyczyć wyłącznie jednego klienta, agent udostępnia takie materiały, pozostawiając człowieka w pętli decyzyjnej, która określa, co faktycznie stanie się zaufanymi wytycznymi organizacji.

W dziale sprzedaży agent Sales Qualification dla Dynamics 365 Sales radzi sobie z napływem przychodzących leadów, który często przytłacza zespoły sprzedażowe. Bada potencjalnych klientów, priorytetyzuje leady według potencjału, a nawet przygotowuje spersonalizowane wiadomości e-mail. Sprzedawcy wciąż zachowują pełną kontrolę nad tym, które szanse zasługują na uwagę, przeglądają komunikację i budują relacje z ludźmi, które są niezbędne do domknięcia transakcji.

Autonomiczni agenci nie ograniczają się do ról kontaktujących się z klientami; przekształcają również operacje back-office.

W usłudze Business Central agent sprzedaży obsługuje proces przyjmowania zamówień – od pierwszego zgłoszenia aż po potwierdzenie – znacznie ograniczając ręczne wprowadzanie danych i pozwalając pracownikom skupić się na nietypowych żądaniach i wyjątkach. W dziale finansowym zadania takie jak zamykanie okresu wymagają ogromnej ilości przygotowań i uzgodnień. Agent uzgadniania finansowego pomaga oczyszczać zbiory danych, natomiast agent uzgadniania kont w usłudze Dynamics 365 Finance pomaga dopasowywać i rozliczać transakcje między księgami pomocniczymi a księgą główną, pozostawiając księgowym analizę rozbieżności i zapewnienie dokładności danych finansowych.

Zespoły zakupów spędzają niezliczone godziny na kontaktowaniu się z dostawcami w celu potwierdzenia zamówień zakupu i terminów dostaw. Agent komunikacji z dostawcami dla usługi Dynamics 365 Supply Chain Management obsługuje rutynowe działania kontrolne i pomaga wcześniej sygnalizować potencjalne opóźnienia w łańcuchu dostaw. Tymczasem w zarządzaniu usługami terenowymi harmonogramy są stale zakłócane przez korki, odwołania i pilne zlecenia. Agent operacji planowania dla usługi Dynamics 365 Field Service pomaga dyspozytorom dynamicznie dostosowywać harmonogramy techników, a ludzcy dyspozytorzy zachowują kontrolę nad kluczowymi priorytetami klientów i zobowiązaniami o dużej stawce.

Wraz z tymi możliwościami pojawia się istotne pytanie: jak zapewnić bezpieczeństwo i niezawodność tych systemów? Organizacje muszą starannie skonfigurować, jakie dokładnie działania może podejmować autonomiczny agent. Czy może odczytać rekord klienta? Czy może go zaktualizować? Czy może przygotować wiadomość e-mail, a może wysłać ją bez zatwierdzenia przez człowieka? Jasne uprawnienia i zabezpieczenia decydują o tym, czy mamy do czynienia z chaotycznym eksperymentem, czy z kontrolowanym procesem biznesowym.

Autonomiczny nie oznacza zdecydowanie braku nadzoru. Agenci mogą czasem źle zrozumieć żądanie, działać na niepełnych danych lub generować wyniki, które nie spełniają oczekiwań. Każdy proces obejmujący istotne decyzje biznesowe, transakcje finansowe, kwestie prywatności lub bezpośrednie obietnice wobec klientów wymaga solidnego nadzoru człowieka. Organizacje muszą regularnie przeglądać aktywność agentów, analizować opinie, sprawdzać zmodyfikowane rekordy i doprecyzowywać instrukcje.

Jeśli chcesz wprowadzić autonomicznych agentów w swojej organizacji, najlepszym podejściem jest zacząć od małej skali. Wybierz wąski, silnie powtarzalny proces, w którym błędy są łatwe do wychwycenia i szybkie do poprawienia. Możesz na przykład zlecić agentowi przygotowywanie wewnętrznych wiadomości z działaniami następczymi do przejrzenia, sortowanie przychodzących zgłoszeń do pomocy technicznej lub wstępną kwalifikację przychodzących leadów sprzedażowych.

Zaczynając od małej skali, zespół może mierzyć wyniki, doprecyzowywać instrukcje systemowe, dostrajać uprawnienia i budować pewność, zanim połączy agentów z bardziej krytycznymi procesami operacyjnymi. Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak ta technologia ewoluuje, i poznać głębszą analizę architektury i strategii za nią stojących, koniecznie posłuchaj odcinka towarzyszącego Dynamics 365 Autonomous Agents - Simply Explained. Dziękujemy za lekturę i do zobaczenia w kolejnym odcinku!