Firmy wdrażają autonomiczną AI. Kontrola ważniejsza niż autonomia

• Połowa dużych firm globalnie już wykorzystuje autonomiczną AI na co dzień, a 74% planuje zwiększyć w nią inwestycje, mimo że entuzjazm miesza się z ostrożnością
• Głównym hamulcem dla pełnej autonomii AI jest brak zaufania i obawa przed utratą kontroli nad „czarną skrzynką” – aż 69% decyzji algorytmów jest wciąż weryfikowanych przez ludzi
• Rozwiązaniem problemu braku zaufania jest "obserwowalność" (observability), która zapewnia pełny wgląd w działanie i procesy decyzyjne AI, co pozwala na audytowanie i budowanie transparentności
• Autonomiczna AI najlepiej sprawdza się w obszarach o mniejszym ryzyku regulacyjnym, takich jak operacje IT, cyberbezpieczeństwo i przetwarzanie danych, gdzie przynosi wymierne korzyści operacyjne.

Co druga duża firma ma już autonomiczną AI

Sztuczna inteligencja, która działa samodzielnie i podejmuje decyzje bez bieżącego udziału człowieka, staje się standardem w biznesie. Zgodnie z globalnym raportem „The Pulse of Agentic AI 2026” przygotowanym przez Dynatrace, już połowa dużych organizacji na świecie korzysta z takich rozwiązań na co dzień, a nie tylko w ramach testów. Co więcej, blisko trzy czwarte (74%) planuje w najbliższym czasie zwiększyć inwestycje w tę technologię.

Mimo to entuzjazm miesza się z dużą dozą ostrożności. Wdrożenie AI w firmie, szczególnie tej o charakterze autonomicznym, to już nie futurystyczna wizja, a rzeczywistość dla połowy dużych organizacji na świecie. Jednak przejście od pilotażu do pełnego wykorzystania potencjału AI okazuje się sporym wyzwaniem. Liderzy biznesu, zwłaszcza w sektorach mocno regulowanych, takich jak finanse czy przemysł, obawiają się oddania maszynom pełnej kontroli.

Strach przed „czarną skrzynką”. Dlaczego firmy boją się AI?

Głównym problemem, który hamuje rozwój w pełni autonomicznych systemów, jest brak zaufania. Aż 69% decyzji podejmowanych przez algorytmy jest obecnie sprawdzanych przez pracowników. Tylko 13% organizacji decyduje się na budowanie systemów, które działają całkowicie samodzielnie. To pokazuje, że dominującym modelem jest „nadzorowana autonomia” – sztuczna inteligencja wykonuje zadania, ale ostateczna odpowiedzialność i kontrola pozostają w rękach człowieka.

Skąd te obawy? Przede wszystkim z ryzyka związanego z bezpieczeństwem i prywatnością danych – na ten aspekt wskazuje 59% ankietowanych firm. Ponad połowa przyznaje, że brak pełnej widoczności tego, co dokładnie robią i jak „myślą” agenci AI, skutecznie blokuje dalsze inwestycje. Głównym hamulcem jest obawa przed utratą kontroli, ponieważ autonomiczna sztuczna inteligencja dla wielu menedżerów wciąż pozostaje „czarną skrzynką”, której działania trudno jest w pełni zrozumieć i audytować. W warunkach europejskich, w tym w Polsce, dochodzi do tego presja regulacyjna i konieczność wyjaśnienia każdej decyzji podjętej przez system.

Obserwowalność, czyli jak zachować kontrolę nad sztuczną inteligencją

Odpowiedzią na te wyzwania ma być tzw. obserwowalność (observability). To znacznie więcej niż tradycyjny monitoring. Chodzi o stworzenie warstwy analitycznej, która daje pełen wgląd w działanie systemów AI w czasie rzeczywistym. Pozwala ona nie tylko śledzić, co robią algorytmy, ale też rozumieć, dlaczego podejmują określone decyzje. Dzięki temu możliwe staje się prowadzenie audytów, wykrywanie nieprawidłowości i powiązanie działań sztucznej inteligencji z konkretnymi wynikami biznesowymi.

Raport pokazuje, że firmy już to rozumieją. 65% przedsiębiorstw inwestuje w narzędzia do monitoringu i automatyzacji opartej na AI, traktując je jako fundament do bezpiecznego wdrażania autonomicznych rozwiązań. Kluczem do budowy zaufania staje się obserwacyjność AI (observability), która pozwala przekształcić systemy sztucznej inteligencji z nieprzewidywalnych „czarnych skrzynek” w transparentne i audytowalne narzędzia. Bez tego firmy nie będą w stanie skalować automatyzacji, ponieważ – jak pokazuje badanie – w 44% organizacji pracownicy wciąż ręcznie analizują komunikację między agentami AI.

Gdzie autonomiczna AI sprawdza się najlepiej?

Obecnie autonomiczne systemy najszybciej rozwijają się w obszarach, gdzie ryzyko regulacyjne jest mniejsze, a zwrot z inwestycji łatwy do zmierzenia. Praktyczne wdrożenie AI w firmie najszybciej postępuje w obszarach zaplecza technologicznego, takich jak operacje IT, cyberbezpieczeństwo i przetwarzanie danych.

W sektorze finansowym czy infrastrukturze krytycznej sztuczna inteligencja służy głównie do wzmacniania odporności operacyjnej, a nie do podejmowania kluczowych decyzji biznesowych. Z kolei dla centrów usług wspólnych (SSC) i przemysłu staje się ona odpowiedzią na presję kosztową i braki kadrowe.