CRM i Agentowa AI: Biznes w Przyspieszeniu

Agentowa AI – katalizator transformacji, czy kolejny eksperyment?

Salesforce od ponad roku mocno inwestuje w rozwój tzw. agentowej AI (inteligentnych agentów wykonujących zadania na rzecz użytkownika), nazywanej Agentforce. Zainteresowanie rośnie, a liczba wdrożeń przekroczyła już 12 tys., co czyni tę funkcję najszybciej rozwijającym się produktem w historii firmy (źródło). Jednak przy prawie 150 tys. klientów, to nadal niewielki odsetek, co podkreśla, jak daleko branża jest od masowej adopcji tej technologii w codziennych procesach CRM. Wyzwaniem nie jest już sam test nowych funkcji, ale realne, skalowalne wdrożenia — zwłaszcza w dużych organizacjach, gdzie CRM i AI dotykają kluczowych operacji biznesowych. Przykłady firm takich jak Williams Sonoma czy Heathrow pokazują, że przejście od prototypu do pełnej produkcji wymaga przede wszystkim zaufania do danych i stopniowego integrowania AI z codzienną pracą (przykład).

Tempo innowacji kontra tempo użytkownika

Gwałtowne przyspieszenie innowacji, szczególnie w dziedzinie sztucznej inteligencji, wywołuje wśród klientów chęć nadążenia za nowościami, ale jednocześnie potrzebę stabilizacji i kontroli tempa własnej transformacji. Przypadek z wycofaniem klasycznej wyszukiwarki na rzecz agenta AI w supportcie Salesforce pokazał, że zbyt szybkie wymuszanie zmiany prowadzi do oporu ze strony użytkowników (źródło). Według szefów firmy, kluczowe jest dziś wsłuchiwanie się w rzeczywiste potrzeby klientów i elastyczne kształtowanie roadmapy rozwoju. Inspiracji dostarcza przykład Oracle, która dopiero po zobowiązaniu do wspierania starszych wersji swoich aplikacji umożliwiła klientom zmianę we własnym tempie — choć wydłużyła to proces migracji (anegdota). Dla Salesforce oznacza to zamykanie luki pomiędzy tym, co jest technicznie możliwe, a tym, na co biznes jest gotowy.

Jak budować trwałą wartość, a nie tylko prototyp?

Kluczowe wyzwania przy wdrażaniu agentowej AI nie leżą wyłącznie w technologii. Najwięcej barier napotykają zespoły, które próbują wdrażać wiele pomysłów równocześnie lub nie angażują decydentów biznesowych od początku eksperymentu. Specjaliści Salesforce doradzają, by na start wybrać jeden strategiczny przypadek użycia, który dostarczy organizacji realnej wartości — i właśnie tego rodzaju podejście pozwoliło firmom takim jak Smartsheet czy Indeed uniknąć klasycznego pilotażowego „purgatorium” (case study). Technologia AI w CRM staje się skalowalna dopiero wtedy, gdy zaimplementowane zostaną solidnie utrzymane warstwy danych i jasne przepływy decyzji. Doświadczenia ostatniego roku pokazują też, że inwestycja w dostosowanie dotyczące użytkownika biznesowego procentuje szybciej niż pęd do integracji każdej nowości.

Kontekst rynkowy: 95% nieudanych projektów AI to nie mit

Badania MIT wykazały, iż aż 95% projektów AI kończy się na etapie pilota, nie przynosząc trwałej wartości organizacji (raport MIT). Salesforce, analizując własne wdrożenia, dostrzega, że kluczowym czynnikiem sukcesu jest dostępność kompetentnych zespołów oraz ścisła współpraca działów IT i biznesu w fazach eksperymentowania oraz wdrażania agentów. Liderzy, jak Indeed czy 1-800-Accounting, podkreślają wagę wysokiej jakości danych i konieczność szybkiego iterowania pomysłów, a jednocześnie zachęcają do cierpliwości – narzędzia AI zmieniają się szybciej niż dotychczasowe procesy biznesowe. Ta dwoistość – agresywna eksploracja nowych funkcjonalności i powściągliwość w pełnych wdrożeniach – jest esencją dzisiejszych wyzwań w branży CRM (analiza).

Pętla uczenia, iteracji i adaptacji

Salesforce nie ukrywa, że proces wdrażania AI to nie jednorazowy projekt, lecz ciągła pętla uczenia się, zbierania feedbacku i modyfikowania zarówno produktów jak i sposobu pracy zespołów. Dedykowane zespoły inżynierów pracują wraz z klientami na każdym etapie — od pilotażu, przez dopracowywanie agentów, aż do pełnej automatyzacji biznesu. Skupienie na intensywnym wsparciu „ręka w rękę” i budowaniu relacji partnerskich powoduje, że produkt roadmap Salesforce stale ewoluuje — z korzyścią zarówno dla użytkowników, jak i całego ekosystemu CRM. Ta droga nie zawsze jest idealna, ale pozwala wyciągać wnioski z każdego etapu wdrożenia, a lista sukcesów rośnie wraz ze wzrostem dojrzałości rynku.

Przejście od eksperymentu do agentowego CRM to maraton — nie sprint. Czy Twoja organizacja jest gotowa, by utrzymać tempo zmian technologicznych i jednocześnie skutecznie wykorzystywać potencjał AI?