Wprowadzenie do świata sztucznej inteligencji opartej na rozumowaniu – tzw. „System Two AI” – zwiastuje zupełnie nową erę w biznesie, w której maszyny nie tylko analizują dane, ale potrafią logicznie wnioskować i podejmować decyzje podobnie jak człowiek. Inspirowana teorią rozróżnienia między Systemem Pierwszym a Systemem Drugim, sformułowaną przez noblistę Daniela Kahnemana w książce „Pułapki myślenia”, sztuczna inteligencja nowej generacji przekształca stereotypowe „narzędzia danych” w autonomicznych doradców strategicznych. O ile System Pierwszy odpowiada za szybkie, intuicyjne reakcje, tak System Drugi analizuje złożone problemy — i właśnie takiej analityki zaczynają uczyć się inteligentne agenty AI.
Dzisiejsze modele językowe, takie jak GPT, działają głównie w trybie Systemu Pierwszego — błyskawicznie rozpoznają wzorce, generują teksty i odpowiadają na pytania na podstawie statystyki. Nie są jednak przystosowane do głębokiego myślenia, gdzie trzeba uwzględniać sprzeczne dane, długoterminowe skutki decyzji czy wielowymiarowe zmienne. Tu właśnie wkracza System Two AI — zaawansowane algorytmy zdolne do analitycznego myślenia, które działają jak doradcy biznesowi na pełen etat, integrując ogromne zbiory danych i wyciągając spójne wnioski.
Dzięki tej nowej architekturze AI przestaje być jedynie narzędziem wspierającym, a staje się samodzielnym agentem, który pomaga podejmować decyzje w prawdziwym czasie. Przedsiębiorstwa mogą „zatrudniać AI” zamiast tylko z niej korzystać. Wyobraźmy sobie cyfrowych asystentów, którzy aktywnie analizują wydajność, sugerują optymalizacje, ostrzegają przed problemami i dynamicznie dostosowują swoje rekomendacje do zmieniających się warunków rynkowych. Właśnie to oferuje System Two AI — jakość decyzji i elastyczność, niespotykaną wcześniej w działaniu jakichkolwiek systemów.
Zastosowanie inteligentnych agentów rezonujących z ideą System Two ma potencjał, by radykalnie przemodelować różne sektory gospodarki. Przykładowo, w przemyśle System Two AI może pełnić rolę wieloetapowego optymalizatora łańcucha dostaw. Analizując dane z umów z dostawcami, poziomów magazynowych, warunków produkcji i zmiennych rynkowych — jak ceny surowców czy dostępność transportu — agent potrafi zasymulować setki możliwych wariantów działania. Proponuje rozwiązania uwzględniające bilans pomiędzy kosztem a szybkością, odpornością a dostępnością, a każda rekomendacja poparta jest analizą zwrotu z inwestycji.
W rolnictwie, taka AI może zrewolucjonizować precyzyjne rolnictwo. Używając danych z czujników glebowych, satelitarnych zdjęć pola, historii stosowania pestycydów i prognoz pogodowych, agent potrafi rekomendować zintegrowane strategie siewu, nawadniania i zbiorów. Potrafi dostosować planowanie produkcji do zmian klimatycznych, zapobiegać degradacji gleb, a także podpowiadać najlepszy moment sprzedaży plonów, biorąc pod uwagę trendy na rynkach towarowych. To już nie tylko analiza danych, ale kompleksowe doradztwo rolnicze, które może ułatwić przetrwanie nawet w trudnych sezonach.
Również sektor gastronomiczny może czerpać ogromne korzyści z rozwiązań System Two AI. Wyobraźmy sobie sieć restauracji, w której cyfrowy agent na bieżąco analizuje dane ze sprzedaży, nastroje klientów z mediów społecznościowych, skuteczność kampanii lokalnych oraz stan zapasów. Przykładowo, wykrywa spadek sprzedaży w jednej lokalizacji i łączy ten fakt z problemami dostaw świeżych składników, podczas gdy w innej placówce sugeruje zwiększenie zatrudnienia ze względu na lokalne wydarzenia zwiększające ruch. Dzięki scenariuszom typu „co-jeśli”, agent potrafi przedstawić jasne rekomendacje: zmiany w menu, przesunięcie pracowników, optymalizację promocji czy dostosowanie godzin otwarcia — wszystko ujęte w kontekście rentowności i satysfakcji klienta.
Jednak klucz do skuteczności tych rozwiązań leży w… danych. System Two AI nie będzie funkcjonować optymalnie, jeśli nie zostanie podparty solidną platformą danych. Organizacje muszą zapewnić wysoką jakość, dostępność i strukturę informacji — w tym danych nieustrukturyzowanych, które muszą być przetwarzane poprzez tzw. osadzanie wektorowe, aby możliwe było ich szybkie wyszukiwanie i analizowanie przez modele typu RAG (Retrieval-Augmented Generation). Równie istotne są odpowiednie uprawnienia dostępu, które chronią dane zgodnie z polityką zgodności i zabezpieczeń IT — a bez których nie można mówić o żadnym działaniu AI w środowiskach przedsiębiorstw.
Platforma danych stanowi więc nie tylko fundament, lecz motor napędowy całej rewolucji. Musi wspierać przetwarzanie ogromnych wolumenów informacji w czasie rzeczywistym, często z wykorzystaniem infrastruktury GPU w chmurze lub lokalnie. Jeśli infrastruktura nie nadąży za potrzebami AI, możliwości agentów pozostaną teorią.
Wchodzimy w epokę, w której zdolność do rozumienia i przetwarzania złożonych struktur danych będzie świadczyć o prawdziwej gotowości cyfrowej organizacji. Firmy, które już dziś inwestują w przygotowanie swoich ekosystemów danych, będą miały znaczącą przewagę konkurencyjną. System Two AI nie zastępuje ludzi — ale staje się ich partnerem, otwierając nowe możliwości w podejmowaniu decyzji. W nowym cyfrowym krajobrazie jedno jest pewne: gotowość danych to gotowość biznesu.
