A co jeśli twoje zebranie zarządu odbiera telefon, zanim ty zdążysz pomyśleć, że w ogóle powinno się odbyć – i na dodatek wszyscy na linii są botami?
Założyciel startupu HurumoAI opisuje sytuację, w której dzwoni do niego CTO, by złożyć raport. Drobiazg, gdyby nie fakt, że CTO nie istnieje. To agent AI, tak jak cała reszta „zespołu” – od product managerki po zarząd. Człowiek jest tylko jeden: sam założyciel. Przykład jest zabawny, ale nie jest memem. To test na żywym organizmie, jak daleko można przesunąć granicę między „narzędziem” a „współpracownikiem”.
Warto o tym rozmawiać, bo „agenci” AI przechodzą z laboratoriów i dem do robienia realnej roboty w firmach: podpinają się do narzędzi, wysyłają maile, prowadzą wątki, eskalują tematy, a czasem – jak w HurumoAI – sami organizują pracę i proszą innych agentów o update. To nie science fiction, tylko pytanie o przyszły kształt biura: procesy, odpowiedzialność i… świadczenia pracownicze, które w USA potrafią być jedną trzecią wynagrodzenia. CFO już ostrzą ołówki.
Kiedy CTO dzwoni, a nie istnieje
Historia z HurumoAI zaczyna się niewinnie: „Hej, jak leci?” – słyszy autor, gdy odbiera telefon podczas lunchu. CTO dzwoni, bo poprosiła o to koleżanka z firmy, Megan. „Chcesz, żebym dał ci update?” – pada logiczne pytanie. Tylko że Ash Roy (CTO) i Megan nie są ludźmi. Są agentami AI, zdefiniowanymi rolami i zestawem uprawnień. Firma tworzy aplikację-agenta i akurat pcha ją do bety. Po drodze tworzy… organizację złożoną z agentów, łącznie z kadrą kierowniczą. [1]
Ten jeden telefon ujawnia sedno zjawiska: kiedy agenci zaczynają rozmawiać z agentami, a potem dzwonią do ciebie, by domknąć pętlę, mamy nowy model organizacji pracy. To nie jest już „ChatGPT, napisz draft maila”, tylko orkiestracja zadań, delegacja, kontekst – i cała kultura organizacyjna. Łącznie z bałaganem w komunikacji: „Wygląda na to, że była jakaś nieścisłość w wiadomości” – mówi Ash. No cóż. Pierwsze shadow-IT HR-u?
Dlaczego to ważne teraz
Agenci AI od roku wyłażą z każdego keynote’u. Różnica polega na tym, że dziś naprawdę można spiąć im „ręce”: dostęp do Slacka, CRM-u, poczty, kalendarzy, dokumentów, a czasem i do karty firmowej (jeśli ktoś jest wyjątkowo odważny). Daje to kuszącą obietnicę: wreszcie narzędzie, które robi, a nie tylko podpowiada. 24/7, bez urlopów, bez onboardingu, skalowalne jedną linijką w Terraformie.
Za tą obietnicą ciągną się jednak pytania nie mniejsze niż apetyty. Po pierwsze: odpowiedzialność. Kto „podpisuje” decyzje agenta? Po drugie: jakość. Modele potrafią źle rozumieć kontekst i konfabulować – co w łańcuchu delegacji robi się droższe niż pojedyncza pomyłka. I po trzecie: ekonomia. Jeśli w wielu branżach jedna trzecia kosztu pracownika to benefity, to „zatrudnienie” agentów może wywrócić kalkulator. Tylko czy oszczędność czasu i pieniędzy nie odbije się PR-em i ryzykiem operacyjnym?
Nowe narzędzia, stare reguły
W opowieści z HurumoAI „zatrudnianie” zaczyna się od nazw roli i zakresu: CTO-agent ma roadmapę, PM-agent pilnuje priorytetów, inny agent domyka wątki. Brzmi znajomo, tylko bez etatów. W praktyce założyciel redefiniuje klasyczny łańcuch dowodzenia na język promptów, uprawnień i polityk eskalacji. To wciąż zarządzanie – tylko interfejs inny.
Fakty robią swoje: agenci dzwonią, raportują, proszą się nawzajem o aktualizacje. „Ktoś poprosił Megan, Megan poprosiła mnie” – mówi Ash. Właśnie tu sedno: gdy rola staje się API, a komunikacja – asynchronicznym grafem zadań, organizacja zaczyna przypominać rozproszony system. Z wszystkimi jego zaletami (odporność, niskie koszty krańcowe) i wadami (błędy propagują się szybko, a odpowiedzialność bywa rozmyta).
Ryzyko w eleganckim opakowaniu
Największy problem? Iluzja kontroli. Agenci robiją wrażenie, że „ogarniają”, bo mają spójny ton i błyskawiczny czas reakcji. Ale jeśli nie zdefiniujesz granic (dostępów, limitów, jasnej polityki „stop/eskaluj”), wszystko dzieje się samo – i nie wiadomo, kto to zrobił i dlaczego tak. Z doświadczenia branży wiemy też, że każde podłączenie do systemów produkcyjnych to wektor ryzyka: od pomyłek w danych po bezpieczeństwo i prywatność.
Z drugiej strony, trudno zignorować dźwignię. Prosty przykład: uruchamiasz „zespół” agentów do prospectingu, researcher dołącza informacje, PM-agent układa pipeline, a „CTO” pilnuje integracji. W tydzień robisz to, na co normalnie potrzeba małego oddziału. Nie płacisz za benefity, ale płacisz rachunki za inference i ludzką weryfikację. I nadal potrzebujesz kogoś, kto rozsądnie powie „nie”.
Gdzie kończy się eksperyment, a zaczyna praca
Co więc z tego wynika? Po pierwsze, agent to rola, nie osoba. Traktuj go jak mikroserwis: z kontraktem, logami, monitoringiem i SLO. Po drugie, zarządzanie „ludźmi, którzy nie istnieją” wcale nie zwalnia z zarządzania. Trzeba reguł, audytu decyzji, zasady „czterech oczu” dla kluczowych działań. Po trzecie, kultura. Jeśli pozwolisz, by agenci prowadzili ton rozmowy, szybko wytracasz to, co najcenniejsze: ludzką intuicję, kiedy zejść ze skrótu.
HurumoAI pokazuje, że to już nie zabawa w prompt inżynierię, tylko projektowanie organizacji. Telefon od nieistniejącego CTO to symbol momentu, w którym narzędzie bierze na siebie inicjatywę. Dobrze, jeśli robi to w granicach, które my wyznaczyliśmy – a nie takich, które mu wyszły ze statystyki.
Na koniec: czy to przyszłość pracy? W jakiejś części – tak. Agenci będą „mięśniami” wielu procesów, a czasem nawet ich koordynatorami. Ale dopóki ścigamy się na skracanie pętli decyzyjnych, nie skracajmy jednej rzeczy: drogi do odpowiedzialności. Ktoś musi być na końcu kabla, gdy zadzwoni CTO, który nie istnieje – i powiedzieć: „Dzięki, teraz moja kolej”.
Uwaga techniczna: opis nie zawiera twardych danych o modelach – brak publicznych liczb dot. parametrów (mld), kontekstu tokenów, wyników benchmarków, licencji czy wymagań sprzętowych. Jeśli planujesz podobne wdrożenie, te metryki i warunki komercyjne przesądzają o kosztach i ryzyku.
