Agenci AI zmieniają sposób, w jaki klienci zlecają pracę. Co z tym zrobiliśmy w important.is

Jakiś czas temu zbudowaliśmy portal dla naszych klientów. Powód był prosty: sprawy ginęły między mailem, WhatsAppem i telefonem. W portalu klient ma w jednym miejscu zadania, statusy, raporty i rozmowę z zespołem, a w sprawie pilnej klika Alarm i od razu budzi dyżurną osobę (o tym, jak działa powiadomienie SMS przy alarmie, pisaliśmy osobno).

Portal działa. Tylko że w międzyczasie zmienili się sami ludzie. Coraz więcej osób, z którymi pracujemy, spędza dzień w ChatGPT albo Claude. Tam piszą maile, robią notatki, układają plany. Coraz częściej nie otwierają kolejnego panelu, tylko mówią swojemu asystentowi, co ma zrobić.

Dlatego w październiku 2026 podłączyliśmy portal do asystentów AI. Klient może teraz dodać zgłoszenie, zapytać o status albo dopisać komentarz z poziomu własnego agenta. Ten tekst opisuje, dlaczego to zrobiliśmy, jak, jakie to ma zalety, jakie wady i co z tego wynika dla współpracy klienta z agencją.

Jak zmieniają się nawyki ludzi, którzy pracują z AI?

Ludzie coraz częściej zlecają zadania asystentowi AI, zamiast wykonywać je sami w kolejnych aplikacjach. Tempo tej zmiany nie ma odpowiednika w poprzednich technologiach. Według szacunku UBS, opisanego przez Reutersa w lutym 2023, ChatGPT miał 100 mln aktywnych użytkowników miesięcznie 2 miesiące po starcie. TikTok potrzebował na to około 9 miesięcy, Instagram 2,5 roku. W październiku 2025 OpenAI mówiło już o 800 mln użytkowników tygodniowo.

Ważniejsze od liczby użytkowników jest to, do czego ich używają. Badanie OpenAI i ekonomistów z NBER (wrzesień 2025) dzieli rozmowy na pytania, wykonywanie zadań i wyrażanie siebie. W rozmowach związanych z pracą prawie 56% to wykonywanie, czyli „zrób to za mnie”: napisz, przerób, przygotuj. Anthropic w swoim Economic Index ze stycznia 2026 pokazuje podobny obraz w Claude: 45% rozmów to automatyzacja, w której człowiek oddaje zadanie, a 52% to współpraca krok po kroku.

Do tego dochodzi zaufanie do agentów w codziennych sprawach. W badaniu Checkout.com z października 2025 40% ankietowanych Brytyjczyków powiedziało, że byłoby spokojnych, gdyby agent AI sam robił za nich rutynowe zakupy.

Pogadajmy

Zrobić to razem?

Wdrażam takie rzeczy w firmach na co dzień. Umów 30 minut, pogadamy konkretnie o Twoim przypadku. Bez prezentacji sprzedażowej.

Umów bezpłatną rozmowę →

Łukasz ŚlusarskiTwórca important.is

Dlaczego klienci oczekują dziś szybszej reakcji?

Kiedy asystent odpowiada w sekundę, wolniejsza reakcja wszędzie indziej zaczyna razić. To widać w badaniach obsługi klienta. W raporcie Zendesk CX Trends 2026 (ponad 11 tys. respondentów z 22 krajów) 74% konsumentów mówi, że oczekuje obsługi przez całą dobę właśnie dlatego, że jest AI. 74% denerwuje się, gdy musi powtarzać te same informacje, a 81% chce, żeby rozmowa toczyła się dalej bez cofania do początku. 85% liderów obsługi klienta uważa, że klienci odejdą od firm, które nie rozwiązują sprawy przy pierwszym kontakcie.

HubSpot podaje, że prawie 2/3 kupujących oczekuje odpowiedzi w ciągu 10 minut, a 90% uznaje natychmiastową odpowiedź za ważną przy sprawach serwisowych.

U nas to się przekłada na prostą rzecz. Klient zauważa rano błąd na stronie i chce, żeby po południu go nie było. Często jest to realne, pod jednym warunkiem: od razu wiemy, o co chodzi.

Gdzie w agencji naprawdę ucieka czas?

Najwięcej czasu przy zgłoszeniu często nie zjada sama poprawka, tylko ustalanie, czego dotyczy. Ten problem jest dobrze opisany w badaniach nad zgłaszaniem błędów w oprogramowaniu.

Thomas Zimmermann z zespołem zapytali 872 programistów z projektów Apache, Eclipse i Mozilla, czego potrzebują w zgłoszeniu (IEEE Transactions on Software Engineering, 2010; 466 odpowiedzi). Najbardziej pomocne okazały się kroki do odtworzenia błędu, opis tego, co się dzieje, i tego, czego zgłaszający oczekuje. Te same rzeczy są dla zgłaszających najtrudniejsze do podania. Autorzy nazywają to rozjazdem między tym, czego potrzebują programiści, a tym, co dostarczają użytkownicy. Najczęstszym problemem okazała się niekompletna informacja, a nie błędna. Opóźnienia brały się z tego, czego w zgłoszeniu brakowało.

Każda brakująca informacja to pytanie zwrotne. Każde pytanie zwrotne to przerwa w pracy po obu stronach. Gloria Mark z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Irvine mierzyła, że do przerwanego zadania wraca się średnio po 23 minutach i 15 sekundach (Gallup, 2006). Microsoft w Work Trend Index 2025 policzył, że typowy pracownik jest przerywany co 2 minuty, 275 razy dziennie.

Jeden ping-pong „na której stronie?”, „na jakim telefonie?” potrafi więc rozciągnąć 15 minut pracy na 2 dni czekania. Nikt tu nie zawinił. Klient ma swoje sprawy, a zespół nie zgadnie, czego nie wie.

Dwie drogi tego samego zgłoszenia: wiadomość do zespołu kontra rozmowa z agentem AI

Wolisz to zlecić? 30 minut, bez zobowiązań. Sprawdzimy czy to ma sens.

Zarezerwuj termin →

Co zrobiliśmy?

Podłączyliśmy portal klienta do asystentów AI przez MCP. MCP (Model Context Protocol) to otwarty standard, który Anthropic opublikował w listopadzie 2024. Dzięki niemu asystent AI może bezpiecznie korzystać z zewnętrznego systemu: czytać z niego dane i wykonywać w nim działania. W marcu 2025 standard przyjęło OpenAI, potem Google i Microsoft. W grudniu 2025 Anthropic przekazał MCP do Agentic AI Foundation pod skrzydłami Linux Foundation, współtworzonej z OpenAI i Block. Było wtedy ponad 10 tys. aktywnych publicznych serwerów MCP.

Wybraliśmy otwarty standard zamiast osobnej wtyczki dla każdej aplikacji. Jedno połączenie działa w ChatGPT, Claude, a dla osób technicznych także w Claude Code, Codex i Cursorze.

W praktyce klient pisze do swojego asystenta tak, jak napisałby do nas: „na stronie kontaktu nie działa przycisk Wyślij, zgłoś to”. Asystent dopytuje o brakujące rzeczy, pokazuje podsumowanie i po zgodzie zakłada zgłoszenie w portalu. Zespół widzi je od razu. Klient może też zapytać, co jest w toku, albo dopisać komentarz do zadania.

Jak to zbudowaliśmy i jakie decyzje podjęliśmy?

Najwięcej pracy poszło w to, czego asystent nie może zrobić. Agent działa w imieniu człowieka, więc każda dodatkowa możliwość to dodatkowe ryzyko. OWASP, organizacja zajmująca się bezpieczeństwem aplikacji, ma na to osobną pozycję w liście 10 największych ryzyk dla aplikacji z modelami językowymi (2025): nadmierną sprawczość, czyli agenta, który może więcej, niż potrzebuje.

Decyzja	Dlaczego
Logowanie odbywa się w portalu, nie w aplikacji AI	ChatGPT ani Claude nie dostają hasła, tylko osobną przepustkę, którą klient może cofnąć
Asystent widzi jeden projekt i tylko to, co widzi klient	wewnętrzne notatki i pliki zespołu zostają poza jego zasięgiem
Zgłoszenie powstaje dopiero po potwierdzeniu podsumowania	model może źle zrozumieć prośbę, człowiek ma ostatnie słowo
Asystent nie zmienia statusów i niczego nie usuwa	to decyzje, które zostają w rękach ludzi
Każde działanie jest podpisane imieniem klienta i oznaczone jako AI	zespół wie, skąd przyszło zgłoszenie
Przed założeniem zgłoszenia asystent sprawdza, czy podobne już istnieje	duplikat dopisuje się jako komentarz
Sprawy pilne asystent odsyła do przycisku Alarm	awaria nie może czekać na rozmowę z modelem
Funkcję włączamy dla każdego projektu osobno	najpierw test z jednym klientem, potem kolejni

Druga część pracy to jakość zgłoszeń. Serwer MCP podpowiada agentowi klienta, o co zapytać, zanim cokolwiek wyśle. Lista wynika wprost z badań, które opisaliśmy wyżej, i z naszego przewodnika po dobrych zadaniach: adres strony, co się dzieje, czego klient oczekuje, jak to powtórzyć, na jakim urządzeniu i w jakiej przeglądarce oraz dlaczego to ważne. Pytać nadal musi ktoś. Tyle że robi to asystent, w tej samej rozmowie, kiedy klient ma błąd przed oczami.

Jedna lekcja z testów. Kiedy pierwszy raz podłączyliśmy portal do prawdziwego ChatGPT, jego zabezpieczenia oznaczyły opis naszego narzędzia jako podejrzaną instrukcję. Za dużo w nim było poleceń dla modelu. Przepisaliśmy opis tak, żeby mówił, co narzędzie robi, zamiast dyktować modelowi, jak ma się zachować. Ta ostrożność platform ma uzasadnienie: Invariant Labs w kwietniu 2025 opisał atak, w którym złośliwe instrukcje ukryte w opisie narzędzia MCP są niewidoczne dla użytkownika, a widoczne dla modelu.

Jakie zalety ma praca przez agenta AI?

Największa zaleta to komplet informacji w chwili zgłoszenia. Asystent dopytuje od razu, a klient odpowiada w tej samej rozmowie, bez czekania na nas. Do zespołu trafia zgłoszenie, z którym można ruszyć bez pytań zwrotnych.

Druga to moment. Zgłoszenie powstaje wtedy, kiedy klient o nim myśli, w oknie, które i tak ma otwarte. Bez logowania, szukania właściwej zakładki i wypełniania formularza, czyli bez tych kroków, przy których sprawę łatwo odłożyć na później.

Trzecia to dostępność. Do asystenta można mówić głosem, pisać po polsku z błędami, wkleić zrzut ekranu. Osoba, która nie lubi paneli, nadal może dobrze zgłosić sprawę.

Czwarta to spójny format. Zgłoszenia od różnych osób mają tę samą strukturę, więc łatwiej je porównać, ocenić i wycenić.

Jakie są wady i ryzyka?

Agent AI nie jest neutralnym pośrednikiem. Ma swoje słabości i trzeba je znać.

Model może źle zrozumieć prośbę albo dopowiedzieć coś od siebie. Dlatego podsumowanie i zgoda przed zapisem są obowiązkowe.
Wstrzyknięcie poleceń (prompt injection) jest na pierwszym miejscu listy OWASP na 2025 rok. Simon Willison nazywa „zabójczą trójką” połączenie dostępu do prywatnych danych, kontaktu z niezaufanymi treściami i możliwości wysyłania danych na zewnątrz. Każde podłączone narzędzie zwiększa to ryzyko po stronie klienta.
Poczucie szybkości nie zawsze jest szybkością. W badaniu METR z 2025 roku doświadczeni programiści z narzędziami AI pracowali 19% wolniej, choć sami byli przekonani, że o 20% szybciej. METR zastrzega, że to obraz z początku 2025 roku i nowsze dane mogą wyglądać inaczej. Wniosek zostaje: wrażenie to nie pomiar.
Część projektów z agentami nie przetrwa. Gartner przewiduje, że ponad 40% projektów z agentami AI zostanie zamkniętych do końca 2027 roku z powodu kosztów, niejasnej wartości albo słabej kontroli ryzyka.
Zależność od dostawców. Własne konektory MCP są dostępne w wybranych planach ChatGPT i Claude, a zasady potrafią się zmieniać.
Mniej rozmowy. Asystent dobrze sprawdza się przy błędach i drobnych zmianach. Przy nowej funkcji albo decyzji o kierunku lepiej po prostu porozmawiać z zespołem.

Jaki to ma wpływ na współpracę klienta z agencją?

Na twarde liczby jest za wcześnie. Funkcja działa od października 2026 i testuje ją pierwszy klient. Możemy opisać, co się zmienia w samym sposobie pracy.

Po stronie klienta znika jeden krok: przełączanie się do portalu tylko po to, żeby coś zgłosić. Portal zostaje miejscem, gdzie widać całość, a agent staje się drugim wejściem do niego.

Po stronie zespołu zmienia się punkt startu. Zamiast jednego zdania i serii pytań dostajemy zgłoszenie z adresem, krokami i urządzeniem. Pytania zwrotne nie znikną całkiem, ale powinno ich być mniej.

Szerzej widzimy też zmianę w tym, kto korzysta z naszych narzędzi. Satya Nadella mówił pod koniec 2024 roku, że aplikacje biznesowe to w dużej mierze bazy danych z logiką, a ta logika przeniesie się do agentów AI. Gartner przewiduje, że do 2028 roku 33% aplikacji dla firm będzie zawierać agentów AI. Jeśli tak będzie, to część użytkowników naszego portalu za kilka lat w ogóle nie zobaczy jego ekranów. Wolimy przygotować się na to teraz, na własnych zasadach bezpieczeństwa, niż gonić zmianę później. To samo dotyczy stron firmowych: strona może być niewidoczna dla ChatGPT, zanim ktokolwiek w firmie to zauważy.

Co możesz zrobić już dziś?

Niezależnie od tego, z jaką agencją pracujesz, kilka rzeczy działa od razu:

Zgłaszając błąd, podaj adres strony, co się dzieje, czego oczekujesz, jak to powtórzyć i na jakim urządzeniu. To skraca pierwszą rundę pytań. Więcej przykładów jest w tekście o tym, jak pisać zgłoszenia mailowe.
Jeśli i tak pracujesz w ChatGPT albo Claude, poproś asystenta, żeby przed wysłaniem zgłoszenia zadał Ci te pytania.
Zanim podłączysz agenta do jakiegokolwiek systemu, sprawdź, co może w nim zrobić: czytać, zapisywać, usuwać. Im mniej, tym lepiej.
Sprawy pilne zgłaszaj kanałem awaryjnym, a nie rozmową z modelem.

Jeśli współpracujesz z nami, asystenta włączamy dla każdego projektu osobno. Napisz przez portal albo na [email protected], a wyślemy Ci instrukcję podłączenia. Więcej o tym, jak pracujemy, przeczytasz na stronach Opieka WordPress i AI i automatyzacje.

Najczęstsze pytania

Czym jest MCP? MCP (Model Context Protocol) to otwarty standard opublikowany przez Anthropic w listopadzie 2024. Pozwala asystentom AI, takim jak ChatGPT czy Claude, korzystać z zewnętrznych systemów: czytać dane i wykonywać działania w granicach, które ustala właściciel systemu. Jak podłączyć w ten sposób stronę na WordPressie, opisaliśmy w poradniku o MCP dla WordPressa.

Czy agent AI może coś zepsuć w moim projekcie? W naszym portalu asystent nie zmienia statusów i niczego nie usuwa. Zgłoszenie powstaje dopiero po potwierdzeniu podsumowania, a dostęp można cofnąć jednym kliknięciem.

Czy asystent widzi dane innych klientów albo notatki zespołu? Nie. Widzi jeden projekt i tylko to, co widzi w portalu klient, który go podłączył.

Czy zgłoszenie przez ChatGPT jest lepsze niż przez formularz? Bywa pełniejsze, bo asystent dopytuje o brakujące informacje od razu. Formularz i portal nadal działają, to klient wybiera wygodniejszą drogę.

Czy to zastąpi kontakt z zespołem? Nie. Przy większych zmianach i decyzjach rozmawiamy z klientem jak dotąd. Asystent skraca drogę przy błędach i drobnych zadaniach.

Źródła

raz na jakiś czas

Zostań w pętli

Nowe artykuły, narzędzia i case study prosto na maila. Bez spamu, bez sprzedaży.