Workflow, który wygrywa. Trzy Architektury AI (Od specjalisty do bestii)

Sukces w AI nie zależy od posiadania „najlepszego modelu” (np. GPT-4, Claude 3.5), ale od architektury systemu, w którym ten model pracuje. Firmy, które skupiają się tylko na modelu, budują dom od dachu, a nie od fundamentów.

Poniżej znajduje się szczegółowe rozwinięcie koncepcji trzech architektur i strategii ich łączenia.

1. Diagnoza problemu: Dlaczego 90% projektów upada?

Większość firm popełnia błąd poznawczy, myląc narzędzie (model językowy) z rozwiązaniem (systemem).

Obsesja na punkcie modeli: Firmy gonią za nowinkami, zmieniając modele co miesiąc, licząc, że „mądrzejszy” model naprawi błędy biznesowe.
Ignorowanie architektury: Model to tylko silnik. Bez podwozia, kierownicy i kół (architektury) silnik ten spala zasoby, ale nigdzie nie jedzie.
Skutek: Przepalony budżet i systemy, które działają w demo, ale sypią się na produkcji.

2. Trzy Architektury AI (Od specjalisty do bestii)

Autor tekstu wyróżnia trzy poziomy zaawansowania systemów AI. Każdy z nich ma swoje miejsce, ale używany w izolacji ma krytyczne wady.

A. Tradycyjne AI (The Workhorse – Wół Roboczy)

To klasyczne uczenie maszynowe (Machine Learning).

Jak to działa: System jest trenowany raz na ogromnym zbiorze danych historycznych, aby wykonywać jedno konkretne zadanie.
Zastosowanie: Wykrywanie oszustw finansowych (fraud detection), rozpoznawanie obrazów, systemy rekomendacyjne.
Supermoc: Niezrównana precyzja w powtarzalnych, wąskich zadaniach.
Pięta achillesowa: Brak elastyczności. Gdy zmieniają się realia (tzw. data drift – np. pojawia się nowy typ oszustwa, którego nie było w danych treningowych), system staje się bezużyteczny, dopóki nie zostanie wytrenowany od nowa.

B. Agentic AI (The Strategist – Strateg)

To systemy oparte na LLM (Large Language Models), które otrzymały autonomię.

Jak to działa: Nie dajesz mu instrukcji „krok po kroku”, lecz wyznaczasz cel (np. „Zorganizuj kampanię marketingową”). Agent sam planuje kroki, używa narzędzi (przeglądarka, kod) i adaptuje się do sytuacji.
Supermoc: Autonomia i zdolność do rozwiązywania złożonych, wieloetapowych problemów.
Pięta achillesowa: Halucynacje. Jeśli agent nie ma dostępu do wiarygodnych źródeł, zaczyna konfabulować. Jest świetnym planistą, ale bez danych jest jak strateg bez mapy – wymyśli plan, który nie ma pokrycia w rzeczywistości.

C. Agentic RAG (The Beast – Bestia)

To połączenie autonomii z pamięcią korporacyjną.

Jak to działa: RAG (Retrieval-Augmented Generation) pozwala modelowi przeszukiwać bazę wiedzy firmy w czasie rzeczywistym. „Agentic” oznacza, że system sam decyduje, kiedy i jakich danych szukać.
Supermoc: Działa w oparciu o fakty, a nie tylko o to, co zapamiętał podczas treningu. Uczy się (w sensie kontekstowym) przy każdym zapytaniu.
Kluczowa różnica: Zanim podejmie działanie, sprawdza aktualne dane. To eliminuje zgadywanie.

3. Zwycięska strategia: „The Stack” (Stos technologiczny)

Błędem jest wybieranie tylko jednej z powyższych opcji. „Inteligentne firmy” budują system warstwowy, wykorzystując mocne strony każdej architektury, aby zniwelować ich wady.

Jak wygląda idealna symbioza?

Tradycyjne AI (Fundament): Działa w tle, analizując wzorce i wyłapując anomalie (np. „Ten klient zachowuje się nietypowo”).
RAG (Kontekst): Dostarcza dowody i wiedzę. Zamiast zgadywać, system pobiera historię tego klienta, aktualne cenniki i politykę firmy.
Agentic AI (Egzekucja): Na podstawie sygnału z Tradycyjnego AI i danych z RAG, Agent podejmuje decyzję i wykonuje działanie (np. „Wyślij spersonalizowaną ofertę retention”).

4. Workflow, który wygrywa

Tekst proponuje konkretną pętlę działania (feedback loop), która zapewnia ciągłe doskonalenie systemu:

Retrieve (Pobierz) $\rightarrow$ Reason (Przeanalizuj) $\rightarrow$ Act (Działaj) $\rightarrow$ Log (Zapisz) $\rightarrow$ Repeat (Powtórz)

Retrieve: Pobierz najświeższe dane (live data), nie polegaj na starej pamięci modelu.
Reason: Użyj modelu do logicznego przetworzenia danych (tu wchodzi „inteligencja”).
Act: Wykonaj zadanie (wyślij e-mail, zrób wpis w CRM, uruchom proces).
Log: Zapisz wynik działania. To kluczowe – system musi wiedzieć, czy jego działanie przyniosło skutek.
Repeat: Kolejna decyzja jest podejmowana na podstawie zaktualizowanej bazy wiedzy (dzięki krokowi Log).