UiPath: o sukcesie agentów AI w firmach decyduje nie model, lecz orkiestracja procesów

Karl Crowther, wiceprezes UiPath odpowiedzialny za Bliski Wschód, Afrykę, Indie i Azję Południowo-Wschodnią, opublikował na łamach Middle East AI News felieton o tym, czego brakuje firmom z regionu Zatoki Perskiej, by wyjść poza pilotaże AI. Jego odpowiedź: warstwy „business orchestration”, czyli koordynowania agentów AI, robotów programowych, ludzi i systemów w długich, kompleksowych procesach. To tekst autora, którego firma właśnie takie narzędzia sprzedaje, więc warto czytać go jako opinię dostawcy, a nie neutralną analizę.

Automatyzacja, która zadziałała w kryzysie

Punktem wyjścia są obserwacje Crowthera ze współpracy z klientami UiPath — bankami, liniami lotniczymi, instytucjami rządowymi i firmami logistycznymi. Gdy wcześniej w tym roku konflikt zakłócił działanie regionu, najszybciej adaptowały się organizacje, które miały już zautomatyzowaną znaczną część pracy. Linie lotnicze musiały błyskawicznie przebukowywać pasażerów, a contact center obsłużyły skok zapytań bez zwiększania zatrudnienia. Firmy, które zaczynały od zera, miały według autora znacznie mniej, na czym mogły się oprzeć.

Model to łatwiejsza część

Rozmowy o agentach AI zaczynają się zwykle od wyboru modelu. Crowther uważa, że trudniejsza jest reszta: podłączenie AI do kluczowych systemów, koordynacja procesów przechodzących między ludźmi a aplikacjami oraz kontrola nad tym, co dzieje się na każdym etapie. Pilotaż w dziale finansów banku może działać dobrze, ale jeśli nie da się go połączyć z istniejącymi ścieżkami akceptacji, starszymi platformami i innymi działami, skalowanie staje się bardzo trudne.

Argumentację opiera na badaniu UiPath z 2026 roku, w którym zapytano 590 dyrektorów i liderów IT w dużych firmach. Wyniki:

• tylko 31% uznaje AI za w pełni osadzone w biznesie, a 11% nadal jest na etapie pilotażu;
• najczęstsze przeszkody to jakość danych (38%), integracja agentów z istniejącymi procesami i systemami (37%) oraz governance i compliance (33%);
• pełną orkiestrację wdrożyło 29% organizacji, a spośród nich 89% twierdzi, że projekty agentic AI spełniły lub przekroczyły oczekiwania co do zwrotu z inwestycji.

Dwie rzeczy warto zaznaczyć. Respondenci pochodzili z USA, Europy i Azji, więc przywołane wyniki nie dotyczą wyłącznie firm z GCC. Poza tym badanie pokazuje korelację opartą na deklaracjach, a nie dowód, że to właśnie orkiestracja zapewnia lepszy ROI.

Agent jak pracownik

Najciekawszy fragment felietonu dotyczy zarządzania agentami, gdy jest ich nie kilku, lecz setki albo tysiące. Crowther proponuje traktować ich jak personel: każdy agent powinien mieć jasno określone zadania, uprawnienia i granice, wyznaczonego „opiekuna”, który monitoruje jego pracę i decyduje o ludzkiej interwencji, oraz plan wyjścia — procedurę wycofania agenta i odebrania mu dostępu, gdy proces się zmienia lub wyniki są słabe. Uzasadnienie jest proste: agent nie ma ludzkiego osądu i nie ponosi odpowiedzialności za skutki swoich działań.

Taką kontrolę ma zapewniać centralna warstwa orkiestracji, pokazująca, którzy agenci działają, do jakich systemów mają dostęp i kiedy potrzebny jest człowiek. Autor podaje przykład bankowy: w procedurach KYC, przeglądach zgodności i finansowaniu handlu agent może zebrać dokumenty, wskazać rozbieżności i przygotować rekomendację, ale decyzje o istotnych konsekwencjach pozostają po stronie człowieka. Orkiestracja ma przy tym prowadzić ścieżkę audytową każdego kroku, także w zakresie lokalnych wymogów dotyczących rezydencji i suwerenności danych.

Zacząć od wyniku, nie od technologii

Rada dla zarządów brzmi: wybrać kilka procesów o dużej wartości, zrozumieć je i usunąć istniejące nieefektywności, zanim pojawi się AI. Dopiero potem porządkować dane, wbudowywać governance i budować orkiestrację. Na start Crowther wskazuje finanse, zakupy i HR, gdzie część pracy jest już zautomatyzowana — na przykład uzgadnianie rozliczeń może stać się bazą dla funkcji agentowych. Kupowanie technologii przed znalezieniem zastosowania grozi według niego rozproszeniem platform bez realnej wartości.

Różnice między krajami Zatoki opisuje krótko. ZEA zaczęły inwestować w automatyzację wcześniej i teraz skalują wdrożenia; operator e&, współpracujący z UiPath od 2018 roku, planuje wprowadzić m.in. process mining i przetwarzanie dokumentów oparte na AI. Arabia Saudyjska buduje możliwości szybko i na dużą skalę, kierując się Vision 2030, wymogami suwerenności danych i inwestycjami w lokalne talenty. Aktywność agentowa koncentruje się tam w administracji, energetyce i lotnictwie, a według Crowthera jedne z największych wdrożeń automatyzacji UiPath na Bliskim Wschodzie działają w saudyjskich instytucjach finansowych, gdzie spodziewany jest dalszy wzrost.

Felieton kończy się zaproszeniem na konferencję UiPath FUSION w Dubaju 2 listopada.