Czym się różni automatyzacja od AI?

Chociaż automatyzacja jest aktualnie tematem numer jeden, nie jest to w żaden sposób nowy wynalazek. Narzędzia do automatyzacji low-code/no-code są na rynku dostępne od kilkunastu lat i ich istnienie jest całkowicie niezależne od rewolucji GenAI. Narzędzia oparte na GenAI również służą do automatyzacji, stąd wzrost popularności tego tematu, ale i źródło nieporozumień.

Bo jedna rzecz wymaga podkreślenia: nie każda automatyzacja wymaga AI. A co więcej: bardzo wiele procesów automatyzowanych obecnie przez AI na fali popularności w ogóle AI nie potrzebuje.

Różnica ta jest zasadnicza i wpływa nie tylko na to, jak bezpieczne są procesy biznesowe w naszej firmie, ale też ile finalnie wydamy pieniędzy na ich automatyzację. Zdefiniujmy zatem na początku te dwa podejścia:

Automatyzacja

jest niezbędna wtedy, gdy proces biznesowy jest powtarzalny i przewidywalny (to znaczy ma niewiele możliwych rozgałęzień). Automatyzujemy, kiedy wiemy dokładnie jak przebiegają wszystkie możliwe scenariusze i jakie są możliwe zakończenia.

Przykład 1: na stronie internetowej posiadamy formularz kontaktowy, gdzie użytkownik wybiera temat rozmowy. W zależności od wybranego tematu kierujemy mail do działu handlowego, obsługi klienta lub księgowości. Użytkownik otrzymuje również automatyczną odpowiedź mailową z informacją, że jego zapytanie zostało przekazane.

Przykład 2: handlowcy wysyłają formularze zamówień w ustandaryzowanych plikach Excel. Po nadejściu wiadomości pliki Excel są składowane w jednej lokalizacji, skąd zaciągane są do jednego pliku, do którego dostęp ma księgowość i controlling.

Agent AI

jest potrzebny w momencie, kiedy proces biznesowy ma zbyt wiele możliwych rozwiązań, aby można było to ująć w postaci drzewa logicznego. Dzieje się tak zazwyczaj kiedy proces jest wieloetapowy, a input na każdym etapie może całkowicie zmienić oczekiwany rezultat.

Przykład 1: na stronie internetowej posiadamy chatbota, który ma obsłużyć pytania klientów w różnych tematach, od sprawdzenia statusu zamówienia do porównania produktów.

Przykład 2: chcemy automatycznie ocenić, czy teksty na bloga pisane przez dział contentu, są stylistycznie spójne z przyjętą konwencją, a następnie automatycznie dopuszczać je do publikacji lub zwracać do autorów.

Jakie narzędzie? Zacznij od celu

Pytanie, jakie należy sobie zadać na początku, nie może być pytaniem o narzędzie, ale o cel. Jeśli borykamy się z konkretnym problemem biznesowym, to dobór narzędzia jest drugorzędny. Jeśli zaczynamy od pytania o narzędzie – to znaczy „gdzie moglibyśmy wdrożyć narzędzie X?” – czeka nas seria rozczarowań, generowania problemów zamiast ich rozwiązywania i bezsensownego przepalania budżetów.

Obecnie istnieje szeroka gama narzędzi do wykorzystania do określonych celów biznesowych. Niektóre z zadań można wykonać łatwiej przy użyciu narzędzia X, a inne przy użyciu narzędzia Y.

Na przykład:

• Zapier to jedno z najpopularniejszych narzędzi klasy no-code, służące do łączenia ze sobą tysięcy aplikacji chmurowych za pomocą prostych scenariuszy typu „jeśli wydarzy się X, wykonaj Y” (tzw. Zapów). Sprawdza się przede wszystkim w przewidywalnych, deterministycznych automatyzacjach — takich jak przekazywanie danych z formularza do arkusza czy powiadamianie zespołu o nowym zamówieniu. Jego największą zaletą jest szybkość wdrożenia i brak konieczności programowania, dzięki czemu proste procesy można uruchomić w kilka minut, bez angażowania działu IT.
• UiPath reprezentuje kategorię narzędzi RPA (Robotic Process Automation), czyli automatyzacji opartej na „robotach” naśladujących działania człowieka bezpośrednio w interfejsie aplikacji. Dzięki temu sprawdza się tam, gdzie klasyczne integracje zawodzą — na przykład w pracy ze starszymi systemami, które nie udostępniają API, czy z aplikacjami desktopowymi. Jest to rozwiązanie o rodowodzie korporacyjnym, projektowane z myślą o dużej skali i powtarzalnych procesach back-office’owych, co wiąże się jednak z wyższym progiem wejścia i kosztami licencji.
• PowerAutomate to propozycja Microsoftu, stanowiąca część szerszego ekosystemu Power Platform i ściśle zintegrowana z pakietem Microsoft 365. Jeśli firma pracuje już na Outlooku, SharePoincie czy Teamsach, narzędzie to pozwala automatyzować procesy w obrębie znanego środowiska, bez wprowadzania kolejnego dostawcy. Oferuje zarówno przepływy chmurowe, jak i moduł RPA na komputery, co czyni je uniwersalnym wyborem dla organizacji mocno osadzonych w technologiach Microsoftu.
• n8n wyróżnia się na tle pozostałych narzędzi otwartym kodem źródłowym oraz możliwością hostowania go na własnej infrastrukturze. To istotne w kontekście ryzyka uzależnienia od jednego dostawcy – dane i logika procesów pozostają wówczas pod kontrolą firmy, co ma znaczenie zwłaszcza dla bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami. W zamian za tę elastyczność narzędzie wymaga jednak nieco większych kompetencji technicznych, a samodzielne utrzymanie środowiska przenosi część odpowiedzialności na zespół po stronie użytkownika.
• Claude opracowany przez firmę Anthropic, należy do zupełnie innej kategorii niż pozostałe narzędzia – jest to duży model językowy, który pełni rolę „silnika” dla rozwiązań opartych na AI. Sprawdza się tam, gdzie proces wymaga rozumienia treści, oceny czy podejmowania decyzji trudnych do ujęcia w sztywne drzewo logiczne — jak choćby przywoływana wcześniej ocena spójności stylistycznej tekstów na bloga. Dzięki dostępowi przez API może pełnić rolę autonomicznego agenta w bardziej złożonych przepływach, warto jednak pamiętać, że jako rozwiązanie probabilistyczne wymaga świadomego zaprojektowania zabezpieczeń, o których była mowa wcześniej.
• Amazon Bedrock to w pełni zarządzana usługa AWS, która udostępnia w jednym miejscu – poprzez wspólne API – modele bazowe różnych dostawców, między innymi Anthropic, Meta czy Mistral, obok własnych modeli Amazona. W odróżnieniu od pojedynczego modelu, takiego jak Claude, jest to raczej warstwa infrastruktury: środowisko, w którym buduje się i uruchamia rozwiązania oparte na AI, z gotowymi mechanizmami bezpieczeństwa (guardrailsami), bazami wiedzy czy komponentami do tworzenia agentów. Dla firm osadzonych już w ekosystemie AWS jego atutem jest to, że dane pozostają w obrębie znanego środowiska chmurowego, a możliwość przełączania się między modelami różnych dostawców częściowo ogranicza ryzyko uzależnienia od jednego z nich – choć samo związanie z platformą chmurową wciąż pozostaje.

Oprócz łatwości implementacji warto rozważyć jednak też ryzyko związane z oparciem całego procesu na jednym dostawcy (tzw. vendor lock-in), a w efekcie uzależnieniu działania swojej firmy od kogoś innego. Narzędzia zmieniają się obecnie w ogromnym tempie, dodając nowe funkcjonalności i likwidując dotychczasowe ograniczenia. Wybór jednego narzędzia nie powinien zablokować, kiedy za 6 czy 12 miesięcy pojawi się opcja zamiany na inne.