Agentic AI bez zbędnego żargonu: co właściwie robi w marketingu?

To oczywiście dwie zupełnie różne rzeczy. Problem w tym, że po przeczytaniu większości wyjaśnień nadal trudno powiedzieć, gdzie właściwie przebiega między nimi granica.

Dlatego zacznijmy od najprostszej definicji. Agentic AI to oprogramowanie, które samodzielnie realizuje cel składający się z wielu kroków, decydując, co zrobić dalej na podstawie tego, co widzi, zamiast za każdym razem czekać na kolejną instrukcję. Rozpoznaje sytuację, układa plan, działa i dostosowuje kolejne kroki do tego, co się wydarzyło.

Na tym właściwie polega cała idea. Reszta to szczegóły dobudowane wokół tego jednego zdania.

W tym artykule odpowiadamy wprost, czym jest agentic AI, zaglądamy pod maskę i pokazujemy, jak działa, a później przechodzimy do konkretów: co zmienia w codziennej pracy zespołu marketingowego, czyli prawdopodobnie Twojej. Jest też kilka haczyków, które warto poznać, bo w praktyce mają niebagatelne znaczenie.

Czym jest agentic AI, po ludzku?

Agentic AI to rodzaj AI, który samodzielnie dąży do wyznaczonego celu. Wykonuje po drodze kilka kroków i podejmuje własne decyzje bez konieczności zatwierdzania każdej z nich przez człowieka.

Właśnie ta samodzielność odróżnia je od AI, z którego prawdopodobnie korzystasz już dziś.

Większość narzędzi AI czeka na Ciebie. Zadajesz chatbotowi pytanie, dostajesz odpowiedź i na tym koniec, dopóki nie napiszesz kolejnego promptu. To model bardzo użyteczny choć reaktywny. Agentic AI idzie dalej. Dostaje cel, ustala, jakie kroki prowadzą do jego realizacji, wykonuje je i reaguje na kolejne wydarzenia.

Marketingowy szum wokół agentic AI można dość łatwo rozproszyć jednym pytaniem:

Czy system kończy zadanie, czy tylko pomaga Ci je wykonać?

Narzędzie, które napisze za Ciebie e-mail, żebyś później sam go wysłał, pomaga.

System, który stwierdzi, że e-mail powinien zostać wysłany, przygotuje jego treść, wybierze odpowiednich odbiorców, wyśle wiadomość i sprawdzi, co wydarzyło się później, już działa.

Ty określasz cel. Kolejne kroki są jego problemem, nie Twoim.

Przynajmniej w teorii, ale do tego jeszcze wrócimy.

Jak naprawdę działa agentic AI i co kryje się pod modnym hasłem

Pod całym tym terminem kryje się dość prosty, powtarzający się cykl:

obserwuj → analizuj → działaj → ucz się.

AI agents wykonują tę pętlę bez przerwy. Kiedy spojrzysz na agentic AI właśnie w ten sposób, spora część otaczającej je tajemniczości znika.

Dobrym przykładem jest porzucony koszyk, bo ten scenariusz zna praktycznie każdy sklep internetowy.

Obserwacja. Agent zauważa, że klient dodał produkty do koszyka, przeszedł do checkoutu, ale nie sfinalizował zakupu. Bierze też pod uwagę kontekst: wcześniejsze zakupy, to, czy jest to nowy klient, porę dnia i zawartość koszyka.

Analiza i plan. Zamiast automatycznie wysyłać wszystkim ten sam szablon, agent ocenia dostępne opcje. Rabat może uratować sprzedaż, ale może też nauczyć tego konkretnego klienta, że warto następnym razem porzucić koszyk i poczekać na kod. Być może wystarczy zwykłe przypomnienie. Być może lepszy od e-maila będzie inny kanał. Agent wybiera działanie najlepiej pasujące do tej konkretnej sytuacji.

Działanie. Wykonuje wybrany krok. Wysyła przypomnienie, nie przyznaje rabatu albo czeka kilka godzin przed kolejnym kontaktem.

Uczenie się. Sprawdza rezultat. Czy klient wrócił? Czy w przypadku tego typu klientów zwykłe przypomnienie działa lepiej niż rabat? Wynik wpływa na kolejne decyzje, dzięki czemu sposób działania agenta może poprawiać się wraz z kolejnymi przypadkami, zamiast pozostać taki sam jak w dniu uruchomienia.

Właśnie to kryje się za określeniami autonomous agents czy agentic systems. Nie chodzi o pojedynczy, błyskotliwy output. Chodzi o ciąg małych decyzji podejmowanych w kierunku wyznaczonego przez Ciebie celu.

Inteligencja tkwi przede wszystkim w wyborze kolejnego kroku, a nie w pojedynczym rezultacie wygenerowanym przez system.

Agentic AI a AI, które już znasz

Najłatwiej zrozumieć agentic AI, zestawiając je z innymi rodzajami sztucznej inteligencji.

Predictive AI mówi, co prawdopodobnie się wydarzy.

Generative AI tworzy treść, kiedy o nią poprosisz.

Assistive AI pomaga człowiekowi wykonać pracę szybciej.

Agentic AI dostaje cel i realizuje go przez kolejne kroki, podejmując po drodze decyzje i działania.

Kluczowe słowo to autonomia. Pozostałe rodzaje AI dostarczają człowiekowi informacji albo pomagają podjąć decyzję. Agent sam podejmuje decyzję i ją wykonuje, oczywiście w granicach, które wcześniej mu wyznaczysz.

Najczęściej pojawia się porównanie agentic AI z generative AI, ponieważ oba pojęcia są regularnie ze sobą mylone. Temat zasługuje na więcej miejsca, dlatego zamiast powtarzać go tutaj, opisaliśmy go szczegółowo w osobnym artykule: Agentic AI vs generative AI: kompletny przewodnik.

Do czego agentic AI naprawdę przydaje się w marketingu?

Definicja agentic AI nie zmienia się w zależności od branży. Zmienia się natomiast jego praktyczna wartość.

W marketingu agentic AI szczególnie dobrze sprawdza się w trzech rodzajach pracy. I właśnie tutaj AI agents zaczynają robić naprawdę dużą różnicę.

Tworzenie i optymalizacja kampanii

Tradycyjna kampania powstaje raz, a później ktoś ręcznie ją optymalizuje, kiedy znajdzie na to czas. O ile w ogóle go znajdzie.

Podejście agentic odwraca tę logikę. Kampania nie jest planem, którego trzeba sztywno przestrzegać. Jest celem, który trzeba osiągnąć.

Agent może przygotować pierwszą wersję kampanii, uruchomić ją dla wybranego segmentu, przeanalizować pierwsze reakcje, a następnie zmienić budżet, timing lub komunikat w stronę tego, co przynosi lepsze wyniki, bez czekania, aż ktoś z zespołu znajdzie chwilę na kolejną optymalizację.

Ty określasz cel i granice działania. Agent zajmuje się dziesiątkami drobnych korekt, na które ręcznie zwyczajnie brakuje czasu.

Rozwiązywanie spraw w obsłudze klienta

Większość zgłoszeń klientów to wariacje kilku tych samych pytań.

Gdzie jest moje zamówienie? Jak zrobić zwrot? Czy ten produkt jest dostępny w innym rozmiarze?

Autonomiczni agenci mogą samodzielnie obsługiwać takie rutynowe sprawy: sprawdzić status zamówienia, rozpocząć proces zwrotu, potwierdzić go klientowi, a dopiero rzeczywiście nietypowe przypadki przekazać człowiekowi.

Klient szybciej otrzymuje właściwą odpowiedź, a zespół może skupić się na sprawach, które naprawdę wymagają jego uwagi.

Personalizacja i następne najlepsze działanie

Najtrudniejszą częścią personalizacji nigdy nie był sam pomysł. Była nią skala.

Wybranie odpowiedniej wiadomości dla jednego klienta jest łatwe. Robienie tego bez przerwy dla miliona osób, gdy ich zachowania nieustannie się zmieniają, już nie.

Agent może stale podejmować tę decyzję osobno dla każdego klienta, wybierając “next best action” na podstawie tego, co dana osoba właśnie zrobiła. Gdy zachowanie klienta się zmienia, zmienia się również kolejna rekomendowana akcja.

Personalizacja przestaje więc być zbiorem wcześniej ustawionych triggerów. Staje się decyzją podejmowaną na bieżąco.

I to jest już spory skok względem klasycznych automatyzacji opartych na regułach.

Korzyści z agentic AI dla zespołów marketingowych

O korzyściach z agentic AI najlepiej mówić zwyczajnie, bez napompowanych statystyk i korporacyjnego słownika, który zwykle pojawia się przy tym temacie.

Pierwszą jest czas.

Praca, która wcześniej czekała w kolejce, aż ktoś znajdzie wolną chwilę, może wydarzyć się wtedy, kiedy jest potrzebna. Korekta kampanii, odpowiedź na rutynowe pytanie czy wybór kolejnego kroku w komunikacji nie muszą czekać do jutra. A to oznacza również mniej niezadowolonych klientów, których wiadomości zaczynają piętrzyć się w skrzynce.

Drugą jest powtarzalność.

Ludzie nie zawsze działają tak samo. Mamy dużo pracy, rozprasza nas coś innego, idziemy na urlop albo zwyczajnie trafia nam się gorszy dzień. Agent może stosować ten sam standard w piątek o 15:00, o trzeciej nad ranem i 3 stycznia, bez naturalnych dla ludzi wahań jakości.

Trzecia korzyść to możliwość skupienia się na tym, co naprawdę ważne. I prawdopodobnie właśnie ona ma największe znaczenie.

Kiedy rutynowe zadania przejmuje agent, marketerzy spędzają mniej czasu na powtarzalnych czynnościach znajdujących się gdzieś pośrodku procesu. Odzyskują go na strategię, ocenę sytuacji, decyzje kreatywne i nietypowe przypadki.

Nie chodzi o zastąpienie marketera.

Chodzi o to, żeby nie zużywać czasu marketera na pracę, która marketera nie potrzebuje.

Oczywiście ta autonomia ma swoją cenę. I właśnie o niej jest kolejna część.

Kompromisy, czyli czego naprawdę wymaga autonomiczne podejmowanie decyzji

Jeżeli AI zaczyna działać samodzielnie, odpowiednie zabezpieczenia przestają być miłym dodatkiem. Stają się podstawą całego systemu.

Autonomiczne podejmowanie decyzji wymaga w zamian czterech rzeczy. Jeżeli ktoś opowiada o agentic AI i pomija wszystkie cztery, warto podchodzić do takich obietnic z dużym dystansem.

Nadzór

Agent nie powinien być czarną skrzynką, która coś robi, ale nie wiadomo dokładnie co ani dlaczego.

Musisz mieć możliwość sprawdzenia, jaką decyzję podjął i na jakiej podstawie. Musisz też mieć możliwość wkroczenia wtedy, kiedy jest to potrzebne.

Lepsze wdrożenia zachowują human-in-the-loop przy działaniach, które mogą mieć istotne konsekwencje, zamiast próbować całkowicie usunąć człowieka z procesu.

Guardrails

Autonomia działa w określonych granicach, a nie zamiast nich.

Co agent może zrobić samodzielnie? W którym momencie musi się zatrzymać i poprosić o akceptację?

Może to być maksymalna wysokość rabatu. Obowiązkowe zatwierdzenie przed wysyłką kampanii do dużej grupy odbiorców. Albo konkretna granica, której system po prostu nie może przekroczyć.

Właśnie te zabezpieczenia sprawiają, że autonomia pozostaje użyteczna, zamiast stawać się niekontrolowanym ryzykiem.

Jakość danych

Agent podejmuje decyzje na podstawie tego, co widzi.

Jeżeli dostanie niepełne albo błędne dane, będzie podejmował błędne decyzje z imponującą pewnością siebie i znacznie szybciej, niż zdążyłby zrobić to człowiek.

Dlatego jakość danych klientów nie jest pobocznym problemem do rozwiązania kiedyś później. Wyznacza górną granicę tego, jak dobrze agent w ogóle może działać.

Zaufanie budowane stopniowo

Nikt rozsądny nie oddaje agentowi pełnej kontroli pierwszego dnia.

Najpierw warto powierzyć mu decyzje o niewielkim ryzyku, obserwować rezultaty i stopniowo poszerzać zakres autonomii, gdy system pokazuje, że na nią zasługuje.

Zaufanie do autonomicznego systemu buduje się podobnie jak zaufanie do nowego pracownika: na podstawie historii dobrze wykonanej pracy, a nie samych obietnic.

Gdzie w tym wszystkim jest Manago AI?

Manago AI, wcześniej SALESmanago, traktuje agentic AI jako jedną z możliwości platformy marketingowej, a nie jako osobny produkt, wokół którego zbudowano wszystko inne.

Predictive AI, generative AI, recommendation AI, conversational AI oraz agentic AI działają obok siebie i korzystają z tego samego fundamentu: Customer Data Platform i Marketing Automation, które dostarczają AI dokładnych danych potrzebnych do działania.

Agent jest przecież tak dobry, jak dane, którymi go karmisz. Dlatego warstwa danych musi być pierwsza.

Działania agentic AI w Manago AI są projektowane tak, aby marketer zachował kontrolę nad decyzjami, które mają największe znaczenie. System działa więc w określonych przez Ciebie granicach, zamiast podejmować działania bez żadnego nadzoru.

I właściwie wracamy w ten sposób do pytania przewijającego się przez cały artykuł.

Autonomia ma wartość tylko wtedy, gdy idzie w parze z kontrolą.

Więcej o tym, jak poszczególne możliwości AI współpracują ze sobą w platformie, znajdziesz na stronie AI w Manago AI.

Pytania, które marketerzy naprawdę zadają o agentic AI

Co dalej?

Agentic AI nie jest pojedynczą funkcją, którą po prostu włączasz.

To sposób organizowania pracy marketingowej, w którym Ty okreśślasz cel, a system zajmuje się kolejnymi krokami. Działa w ustalonych przez Ciebie granicach i pod kontrolą, której nie oddajesz.

Gdy spojrzeć na agentic AI właśnie w ten sposób, modne hasło zaczyna oznaczać coś konkretnego i użytecznego.

Jeżeli chcesz przejść do porównania, które pojawia się najczęściej, przeczytaj nasz artykuł Agentic AI vs generative AI: kompletny przewodnik. Wyjaśniamy w nim, czym różnią się oba podejścia i kiedy warto wykorzystać każde z nich. To naturalny kolejny krok po tym artykule.