W teorii narzędzia cyfrowe powinny wyrównywać szanse: obniżać koszty koordynacji, skracać czas realizacji usług i ułatwiać wejście na nowe rynki. W praktyce małe i średnie firmy (MŚP) często funkcjonują w finansowym oraz kompetencyjnym „cieniu” większych graczy. Różnica dotyczy nie tylko budżetów, lecz także tolerancji na ryzyko wdrożeniowe: gdy biznes ma jedną księgową, jeden magazyn i jeden sklep, pomyłka w integracji czy migracji boli inaczej niż w korporacji z buforami procesów i zespołami wsparcia.

Raporty OECD konsekwentnie wskazują, że bariery cyfryzacji w MŚP są strukturalne: braki informacyjne i kompetencyjne, ograniczony kapitał, wysokie koszty początkowe (tzw. sunk costs), słabsza praktyka zarządcza wokół technologii, a do tego niepewność prawna i obciążenie kwestiami ochrony danych oraz bezpieczeństwa.

To ostatnie nie jest dodatkiem „dla formalności”. Wraz z przyspieszeniem cyfryzacji rośnie presja na cyberodporność. ENISA w swoich analizach opisuje wzrost skali i intensywności zagrożeń, wykazując związek między szybkim tempem digitalizacji a narastającym krajobrazem ataków. W efekcie mała firma staje przed klasycznym dylematem: technologia jest potrzebna, ale wejście w nią bywa kosztowne, ryzykowne i czasochłonne — a „nie robić nic” również ma swoją cenę.

Czym jest IT agent AI i dlaczego to coś więcej niż chatbot

W potocznym języku „AI w firmie” bywa redukowane do czatu, który odpowiada na pytania. Tymczasem wątek, który w 2025–2026 najmocniej przechodzi z laboratoriów do wdrożeń, to systemy agentyczne: rozwiązania, które nie tylko generują treści, ale potrafią planować pracę, korzystać z narzędzi i wykonywać zadania w środowisku cyfrowym.

W definicjach dostawców technologii powtarza się kilka elementów:

• agent ma cel (lub zestaw celów),
• potrafi zaplanować kroki,
• używa narzędzi (API, repozytoriów, baz danych, paneli administracyjnych),
• podejmuje działania z minimalną interwencją człowieka — choć nie bez nadzoru.

Przykładowo, IBM opisuje „agentic workflows” jako procesy, w których autonomiczne agenty podejmują decyzje, wykonują działania i koordynują zadania przy ograniczonej interwencji człowieka. Google Cloud definiuje agentów AI jako systemy dążące do celów w imieniu użytkownika, z elementami rozumowania, planowania i pamięci. Amazon Web Services z kolei akcentuje „agentic AI” jako układ zdolny do autonomicznego działania w kierunku z góry określonych celów.

Równolegle pojawia się zdrowy sceptycyzm: „agentic” jest dziś także modnym hasłem marketingowym, a granica między automatyzacją, asystentem i agentem bywa rozmyta. Warto więc przyjąć roboczą, praktyczną definicję: IT agent AI to model dostarczania kompetencji IT, w którym zadania analityczne i wykonawcze (od dokumentacji, przez kod i testy, po integracje i automatyzacje) są realizowane przez agentów AI oraz ludzi nadzorujących ich pracę — z naciskiem na wynik biznesowy, nie samą „obecność AI”.

Skąd bierze się spadek kosztu: produktywność wytwarzania i „agentowość”

Ekonomiczna obietnica agentów AI nie opiera się wyłącznie na „mądrzejszych odpowiedziach”, lecz na zmianie funkcji kosztu pracy umysłowej. Dwa zjawiska nakładają się na siebie.

Pierwsze to szybka adaptacja generatywnej AI w pracy biurowej i technicznej. Badania NBER wskazują, że adopcja generatywnej AI postępuje w tempie porównywalnym do wczesnej adopcji komputerów osobistych, a respondenci deklarują oszczędności czasu pracy w ujęciu zagregowanym.

Drugie to rosnąca mierzalna produktywność wytwarzania oprogramowania i treści technicznych przy wsparciu AI. W kontrolowanym badaniu opisywanym przez GitHub, zespół korzystający z asystenta kodu miał wyższy odsetek ukończenia zadania niż grupa kontrolna. Z kolei eksperymenty terenowe i analizy produktywności (także w kontekście programowania) często pokazują spadek czasu realizacji zadań i wzrost jakości, choć wyniki bywają silnie zależne od rodzaju pracy i doświadczenia uczestników.

Uczciwy obraz musi jednak uwzględnić trzeci element: efekt nie jest gwarantowany. Są sytuacje, w których narzędzia AI spowalniają doświadczonych programistów — m.in. przez koszt weryfikacji i poprawiania sugestii w dobrze znanych codebase’ach. To nie unieważnia trendu, ale podpowiada, że realna przewaga rodzi się dopiero wtedy, gdy AI jest osadzona w procesie (testy, review, wdrożenia, monitoring), a nie używana jako „generator kodu na boku”.

W tym miejscu dochodzimy do agentów: gdy AI nie tylko podpowiada, ale wykonuje wieloetapowe sekwencje działań (plan → wykonanie → kontrola → poprawa), spada koszt koordynacji oraz koszt przejść między krokami pracy. MIT Sloan School of Management zwraca uwagę, że agentyczne podejście wzmacnia modele ogólnego przeznaczenia, bo umożliwia automatyzację złożonych procedur: wykonanie planu wieloetapowego, użycie narzędzi i interakcję ze środowiskiem cyfrowym.

Równocześnie rośnie ryzyko rozczarowania: Gartner wielokrotnie ostrzegał, że znacząca część projektów GenAI może zostać porzucona po etapie proof of concept z powodu jakości danych, kontroli ryzyka, kosztów lub mgliście zdefiniowanej wartości biznesowej. To ważne, bo pokazuje, iż przewaga rynkowa nie polega na „posiadaniu agenta”, tylko na umiejętności dowożenia wdrożeń w sposób powtarzalny.

Ekonomia nowego rynku: paradoks Jevonsa przeniesiony na IT

Paradoks Jevonsa mówi w skrócie: gdy rośnie efektywność wykorzystania zasobu, całkowite zużycie tego zasobu może wzrosnąć, bo spada koszt jednostkowy i rośnie popyt. Źródłowo Jevons obserwował to na przykładzie węgla i maszyn parowych. Współczesna literatura ujmuje to jako skrajny przypadek efektu odbicia (rebound effect): część oszczędności „wraca” w postaci większego użycia i wzrostu aktywności gospodarczej.

W branży technologicznej paradoks Jevonsa przestał być wyłącznie akademicką ciekawostką i stał się ramą interpretacyjną. McKinsey & Company łączy go wprost z rynkiem mocy obliczeniowej: poprawa efektywności i spadek kosztu compute nie muszą prowadzić do spadku zapotrzebowania — mogą wręcz zwiększać popyt, bo uruchamiają nowe zastosowania i skalowanie wdrożeń. Podobne wątki pojawiają się w analizach naukowych dotyczących „cyfrowego Jevonsa” (np. w kontekście centrów danych) oraz w dyskusji o paradoksie Jevonsa w chmurze.

Przeniesienie tego mechanizmu na rynek usług IT jest intuicyjne, choć wymaga doprecyzowania. „Zasobem” nie jest tu węgiel, tylko czas i uwaga kompetencji cyfrowych: analityka danych, integracji, inżynierii oprogramowania, automatyzacji procesów, utrzymania, testowania, dokumentowania. Gdy AI obniża koszt jednostkowy tych prac (lub skraca czas ich wykonania), rośnie łączna liczba inicjatyw, które stają się opłacalne.

Różnica między korporacją a MŚP jest w tym modelu kluczowa:

• w korporacji wiele inicjatyw IT i tak by powstało; AI często działa więc jak mechanizm obniżenia kosztu (ważny, ale z natury „marginalny” wobec skali),
• w MŚP spadek kosztu może przekroczyć próg, który decyduje o tym, czy usprawnienie w ogóle istnieje. To nie tyle oszczędność, co otwarcie rynku na „długi ogon” wdrożeń: małych automatyzacji, integracji i narzędzi, które były wcześniej za małe na projekt software house’u i zbyt ryzykowne, by opierać je o przypadkowego freelancera.

Ekonomicznie wygląda to jak obniżenie minimalnej sensownej „wielkości biletu” (ticket size) dla usług IT. Jeżeli koszt wdrożenia spada, rośnie liczba przypadków, w których ROI staje się dodatnie — nawet jeśli każdy z nich jest relatywnie mały. To właśnie Jevons w wersji biznesowej: efektywność nie kończy się „mniejszym zużyciem IT”, tylko większym wykorzystaniem IT w nowych obszarach.

Co ciekawe, literatura dotycząca efektów odbicia w technologiach informacyjno-komunikacyjnych (ICT) sugeruje, że „więcej efektywności” w cyfrowym świecie potrafi generować dodatkowe zużycie (energii, usług, aktywności), bo ułatwia i zachęca do kolejnych zastosowań. W kontekście MŚP ten „dodatkowy popyt” bywa pozytywny: jest paliwem wzrostu, a nie tylko rachunkiem kosztowym.

Co to oznacza praktycznie dla MŚP: katalog nowych możliwości

Jeżeli uznać, że agentowość obniża koszt jednostkowy pracy IT, to w MŚP pojawia się nowy zestaw „zwyczajnych” projektów, które nagle stają się wykonalne. Warto je pogrupować nie według technologii, lecz według efektu.

Po pierwsze, automatyzacja procesów back-office, gdzie liczy się redukcja ręcznych kroków: pobieranie danych z kilku źródeł, kontrola kompletności dokumentów, powiadomienia, synchronizacja statusów zamówień, generowanie raportów i zestawień, obsługa powtarzalnych zgłoszeń operacyjnych.

Po drugie, integracje i „klejenie systemów” — zwykle najdroższa część informatyzacji małej firmy, bo wymaga rozumienia domeny, wyjątków i „brudnych” danych. Tu agentowe podejście pomaga, bo duża część pracy ma charakter tekstowy i analityczny: mapowanie pól, opisy transformacji, testy przypadków brzegowych, walidacja logiki i dokumentacja integracji. (Rzecz jasna: nadal potrzebny jest człowiek do decyzji o priorytetach i odpowiedzialności za skutki.)

Po trzecie, wewnętrzne narzędzia decyzyjne: kokpity KPI, alerty odchyleń, automatyczne podsumowania sprzedaży i marży, analiza przyczyn (często na prostych danych), a także przygotowanie danych do rozmów z księgowością, logistyką czy sprzedażą.

Po czwarte, standardyzacja i bezpieczeństwo. MŚP często odkładają te tematy „na później”, bo nie generują przychodu wprost. A jednak ryzyko rośnie, a państwa i partnerzy biznesowi zwiększają wymagania. Agentowe wsparcie może tu obniżyć koszt przygotowania: inwentaryzacji systemów, spisu uprawnień, podstawowych procedur, checklist wdrożeniowych i dokumentacji, która w małej firmie zwykle nie powstaje z braku czasu.

Ten katalog dobrze koresponduje z wnioskami OECD: cyfryzacja pomaga firmom integrować się z rynkami i sieciami, ułatwia dostęp do zasobów oraz potrafi obniżać koszty transakcyjne — ale wymaga przełamania barier kompetencyjnych i finansowych. W praktyce IT agent AI ma sens wtedy, gdy staje się narzędziem do przełamywania tych barier, a nie „kolejną aplikacją w firmie”.

Model dostarczania: jak IT agent AI może konkurować z software house i freelancerem

Rynek wdrożeń IT ma dwa klasyczne bieguny.

Software house zwykle dowozi proces i jakość, ale działa w realiach ekonomii projektowej: koszt pozyskania, analizy, PM i komunikacji musi się spinać, więc naturalnie pojawiają się minimalne budżety, kolejki oraz preferencja dla większych kontraktów. Freelancer potrafi być szybki i elastyczny, ale ryzyko dla klienta jest inne: dostępność, ciągłość współpracy, „czynnik ludzki” i brak zaplecza.

W tym pejzażu „IT agent AI” ma szansę być trzecią ścieżką: obniżyć koszt wykonania (dzięki agentowości), a jednocześnie utrzymać proces i odpowiedzialność (dzięki organizacji oraz doświadczeniu). Tyle teorii. Jak to wygląda w praktyce?

Na tej bazie pojawia się nowa usługa: IT agent AI — model realizowania wdrożeń IT, w którym agentowe workflow przejmuje dużą część pracy przygotowawczej i wykonawczej (analiza wymagań, rozpisanie zadań, drafty dokumentacji, szkielety kodu, testy, integracje, checklisty wdrożeń), a zespół ekspercki odpowiada za architekturę, decyzje i kontrolę jakości.

Istotne jest tu jedno założenie: AI skraca czas od pomysłu do pierwszej działającej wersji, ale nie usuwa odpowiedzialności za skutki. Dlatego sensowny model dla MŚP wygląda raczej tak:

• krótka diagnoza i wybór jednego procesu o mierzalnym efekcie,
• szybki prototyp (proof of value),
• dopiero potem stabilizacja: testy, monitoring, dokumentacja, szkolenie, utrzymanie.

To podejście jest zgodne z tym, co rynek uczy się czasem boleśnie: wiele projektów GenAI i agentowych upada nie przez „brak mocy modelu”, tylko przez błędny dobór przypadków użycia, dane i ryzyko.

W tle pozostaje argument zaufania. Nawet najlepsza automatyzacja nie zastąpi faktu, że klient chce wiedzieć, kto bierze odpowiedzialność, kto odbierze telefon, i czy partner „zniknie po wdrożeniu”. W formalnym sensie to także kwestia struktury firmy — w przypadku TrafficWatchdog operatorem jest Spark DigitUp Sp. z o.o., co daje klientowi punkt odniesienia typowy dla współpracy B2B.

Na poziomie rynkowym wniosek jest prosty: jeśli agentowość obniża koszt jednostkowy wdrożenia, a organizacja ogranicza ryzyko współpracy, MŚP dostają dostęp do IT, które dotąd było „za drogie, za długie albo zbyt niepewne”. I to właśnie jest moment, w którym oszczędność przechodzi w nowy rynek — zgodnie z intuicją Jevonsa.

Jeśli w Twojej firmie jest proces, który dziś pożera czas lub pieniądze tylko dlatego, że „tak już się robi”, warto go policzyć. Czasem nie potrzeba rewolucji, tylko dobrze poprowadzonego wdrożenia. IT agent AI w TrafficWatchdog powstał właśnie po to, by takie wdrożenia stały się dostępne także dla mniejszych firm — bez ciężaru kolejki i bez loterii jednoosobowej współpracy. Szczegóły i kontakt znajdziesz pod na naszej stronie — zapraszamy do kontaktu.