Do niedawna agenci sztucznej inteligencji byli zarezerwowani dla największych firm technologicznych, a ich tworzenie wymagało zespołów programistów i milionowych budżetów. Dziś sytuacja wygląda zupełnie inaczej, a zbudowanie agenta AI jest w zasięgu każdej organizacji, niezależnie od jej wielkości i branży. Do czego służą i w czym właściwie mogą wyręczyć Cię agenci AI? Jak stworzyć dla siebie agenta? Sprawdź poniżej.
Czym są agenci AI i dlaczego każdy może ich tworzyć?
Agenci AI to inteligentne systemy stworzone po to, aby wykonywać konkretne zadania w sposób autonomiczny, czyli bez konieczności ciągłego nadzoru człowieka. Ich działanie opiera się na analizie danych wejściowych, uczeniu maszynowym, przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) i integracji z różnymi systemami. W praktyce oznacza to, że agent potrafi zrozumieć pytanie użytkownika w języku naturalnym, wyszukać potrzebne informacje w bazie wiedzy, podjąć decyzję i zwrócić gotową odpowiedź, a to wszystko w czasie rzeczywistym.
Największą zaletą agentów AI jest ich samodzielność i zdolność do ciągłego uczenia się na podstawie interakcji. Jeśli np. klient często pyta o ten sam produkt, agent z czasem zacznie lepiej dopasowywać swoje odpowiedzi, a nawet automatycznie proponować dodatkowe rozwiązania. Co ważne, agenci mogą działać zarówno jako samodzielne narzędzia (np. chatboty obsługujące klientów), jak i elementy bardziej złożonych ekosystemów, wspierając procesy sprzedażowe, analizę danych, obsługę dokumentów czy automatyzację kampanii marketingowych. Właśnie dlatego coraz więcej firm decyduje się zbudować własnego agenta AI dostosowanego do swoich potrzeb.
Jak zauważają specjaliści Rodin, to rozwiązanie staje się szczególnie wartościowe w obszarach takich jak pozycjonowanie stron, content marketing czy generowanie opisów produktów, gdzie szybkość reakcji i precyzja odpowiedzi mogą realnie przełożyć się na wyniki sprzedaży.
Jak Rodin wspiera firmy w wykorzystaniu potencjału sztucznej inteligencji?
W Rodin nieustannie pracujemy nad tym, aby stworzyć środowisko, w którym nowoczesne technologie mogą realnie przynieść biznesowe rezultaty. Żeby sztuczna inteligencja działała skutecznie, potrzebuje dobrze zaprojektowanej strategii komunikacji, wartościowych treści, przemyślanej struktury strony i odpowiedniego kontekstu. I właśnie tu wkraczamy my.
Nasz zespół od lat pomaga firmom budować silną obecność online, czyli taką, która pozwala w pełni wykorzystać możliwości oferowane przez rozwiązania AI. Jeśli więc zdecydujesz się zbudować własnego agenta AI, to my zadbamy o to, żeby:
- miał dostęp do bazy wiedzy w postaci wartościowych treści – blogów, opisów produktów, artykułów czy materiałów edukacyjnych,
- działał w ramach dobrze zoptymalizowanej strony internetowej, którą łatwo zindeksuje wyszukiwarka i zrozumie sztuczna inteligencja,
- jego praca wspierała strategie SEO i generowanie leadów, a nie działała w oderwaniu od celów biznesowych,
- komunikaty, które generuje, były spójne z wizerunkiem marki i wspierały budowanie relacji z klientami.
Jak można wykorzystać agentów AI?
Agenci sztucznej inteligencji to dziś znacznie więcej niż chatboty odpowiadające na proste pytania. Dzięki zdolności do analizy danych, przetwarzania języka naturalnego i integracji z różnymi systemami biznesowymi mogą wspierać firmy w naprawdę szerokim zakresie zadań – od tych najbardziej technicznych i powtarzalnych, po wymagające analizy, kontekstu i dopasowania do indywidualnych potrzeb klienta. Co ważne, robią to szybko, precyzyjnie i w czasie rzeczywistym, a ich praca bezpośrednio przekłada się na efektywność zespołów, redukcję kosztów oraz lepsze doświadczenia użytkowników.
Automatyzacja powtarzalnych procesów
Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań agentów AI jest automatyzacja procesów, które do tej pory pochłaniały cenny czas pracowników. Chodzi tu o wszystkie rutynowe, powtarzalne zadania, które są konieczne, ale nie wymagają kreatywności ani strategicznego myślenia. Mowa m.in. o wprowadzaniu danych, aktualizacji statusów czy wysyłaniu powiadomień. Agent może automatycznie przypisywać zgłoszenia do odpowiednich osób, generować numery spraw, weryfikować kompletność dokumentów czy realizować cykliczne rozliczenia. Dzięki temu zespoły mogą skupić się na działaniach o wyższej wartości dodanej, a ryzyko błędów spada niemal do zera.
Takie rozwiązania opierają się zazwyczaj na integracji z systemami CRM, ERP czy helpdeskowymi za pomocą interfejsów API. Agent analizuje dane wejściowe, korzysta z reguł biznesowych i podejmuje decyzje w oparciu o wcześniej zdefiniowane modele AI. Efekt? Procesy, które wcześniej zajmowały godziny, teraz odbywają się w tle, czyli szybko, automatycznie i bez konieczności ludzkiej interwencji.
Obsługa zapytań klientów w czasie rzeczywistym
Obsługa klienta to kolejny obszar, w którym agenci AI pokazują swoją moc. Dzięki modelom językowym i technikom przetwarzania języka naturalnego są w stanie zrozumieć pytania zadane w języku potocznym, dopasować je do dostępnej bazy wiedzy i udzielić konkretnej, trafnej odpowiedzi. Potrafią też wykonać określone działania, tj. zarejestrować reklamację, umówić spotkanie, zaproponować następne kroki czy przekierować rozmowę do człowieka, jeśli problem wymaga bardziej złożonej analizy.
Taki agent może działać jako wirtualny asystent na stronie internetowej, w aplikacji mobilnej czy nawet w systemach wewnętrznych firmy. Integruje się z bazami danych, systemami zamówień, płatności czy kalendarzami, a cały proces jest monitorowany pod kątem bezpieczeństwa i jakości obsługi. Rezultat? Klient otrzymuje odpowiedź natychmiast, a dział wsparcia zostaje odciążony od prostych, powtarzających się zapytań.
Analiza dużych zbiorów danych i generowanie raportów
W erze big data analiza informacji to jedno z największych wyzwań biznesowych. Tu również agenci AI mogą przejąć stery. Ich zadaniem jest nie tylko pobranie danych z różnych źródeł, ale też ich oczyszczenie, przetworzenie i przedstawienie w zrozumiałej formie. Mogą codziennie generować raporty sprzedaży, wykrywać anomalie w ruchu na stronie, prognozować popyt czy tworzyć streszczenia długich dokumentów i logów technicznych.
Takie działania odbywają się w pełni automatycznie: agent łączy się z hurtownią danych lub API aplikacji, uruchamia zapytania, a wyniki zamienia na wnioski i rekomendacje działań. Może też przygotować prezentację czy wykres i przesłać go zespołowi drogą mailową lub bezpośrednio do narzędzia do zarządzania projektami. Dzięki temu proces raportowania przestaje być żmudnym obowiązkiem, a staje się realnym wsparciem w podejmowaniu decyzji strategicznych.
Tworzenie opisów produktów i dokumentów
To obszar, w którym agenci AI potrafią zdziałać naprawdę dużo. Dzięki modelom językowym potrafią nie tylko generować treści, ale też dopasowywać je do stylu marki, tonu komunikacji i wymagań SEO. Mogą tworzyć opisy produktów dla sklepów internetowych, briefy marketingowe, streszczenia umów czy odpowiedzi do sekcji FAQ, a wszystko to w oparciu o dane wejściowe i wcześniej ustalone wytyczne.
Co więcej, agent może działać jak zaawansowany redaktor. Może m.in.:
- sprawdzać spójność komunikacji,
- dbać o użycie odpowiednich fraz kluczowych,
- proponować linkowanie wewnętrzne.
To ogromne wsparcie nie tylko dla zespołów e-commerce czy marketingu, ale także dla strategii content marketingowej i pozycjonowania strony. W efekcie treści powstają szybciej, są lepiej dopasowane do potrzeb odbiorców i wspierają realizację celów biznesowych.
Jak stworzyć agenta AI krok po kroku?
Gdy już określisz cel i zakres działania swojego agenta, pora przejść do najważniejszej części, czyli jego faktycznego tworzenia. Choć brzmi to jak proces zarezerwowany dla programistów, w rzeczywistości wiele etapów można dziś przeprowadzić nawet bez głębokiej wiedzy technicznej. Kluczowe jest odpowiednie zaplanowanie pracy i świadomość tego, jakie decyzje trzeba podjąć po drodze.
Określenie celu i funkcji agenta
Pierwszym i absolutnie kluczowym etapem jest zdefiniowanie, do czego agent ma służyć. Inaczej projektuje się rozwiązanie wspierające obsługę klienta, inaczej narzędzie analityczne, a jeszcze inaczej system tworzący opisy produktów. Precyzyjny cel pomoże nie tylko zaplanować jego działanie, ale też ocenić skuteczność po wdrożeniu. Dobrą praktyką jest też spisanie listy zadań, które agent ma realizować. Na tej podstawie łatwiej dobrać odpowiednie technologie, modele językowe i sposób interakcji z użytkownikiem.
Wybór technologii i narzędzi
Kiedy wiesz już, czego oczekujesz od swojego agenta, pora dobrać technologie, które pozwolą zrealizować te cele. W praktyce oznacza to wybór platformy (np. Google Vertex AI, OpenAI API czy Microsoft Azure AI), modelu językowego oraz sposobu integracji z innymi systemami.
Dla wielu firm dobrym rozwiązaniem są platformy no-code lub low-code, które pozwalają zbudować agenta bez konieczności pisania kodu. Jeśli jednak projekt wymaga większej elastyczności lub pracy na dużych zbiorach danych, warto rozważyć podejście bardziej programistyczne.
Przygotowanie danych do działania agenta
Agenci AI uczą się i podejmują decyzje na podstawie danych wejściowych. Dlatego niezwykle istotnym etapem budowy jest przygotowanie odpowiedniej bazy wiedzy. Może to być dokumentacja produktów, historie rozmów z klientami, pliki CSV z danymi sprzedażowymi czy nawet treści z Twojej strony internetowej. Dobrze zorganizowane dane to fundament skuteczności agenta. Warto zadbać o ich jakość, aktualność i strukturę, bo im lepiej przygotowany materiał, tym trafniejsze będą odpowiedzi i decyzje systemu.
Integracja z istniejącymi systemami
Agent AI rzadko działa w izolacji, a jego pełny potencjał ujawnia się dopiero wtedy, gdy zostanie połączony z innymi narzędziami wykorzystywanymi w firmie. Może komunikować się z CRM-em, systemem e-commerce, bazą danych czy platformą do obsługi klienta. Dzięki temu nie tylko odpowiada na pytania, ale też podejmuje konkretne działania, np. aktualizuje status zamówienia czy wysyła powiadomienie. Integracja odbywa się zazwyczaj przez interfejs API, co zapewnia płynną wymianę informacji i pozwala na samodzielne podejmowanie decyzji przez agenta w czasie rzeczywistym.
Testowanie i optymalizacja
Ostatnim etapem budowy agenta jest testowanie, zarówno pod kątem poprawności działania, jak i użyteczności, jakości odpowiedzi i skuteczności podejmowanych decyzji. Na tym etapie warto zaangażować użytkowników końcowych i zbierać ich feedback. Agenci AI to systemy, które można (i należy) regularnie udoskonalać. Analiza interakcji, monitorowanie błędów i sukcesów oraz aktualizacja bazy wiedzy pozwalają im działać coraz lepiej i dostosowywać się do zmieniających się potrzeb biznesowych.
Wybór odpowiednich narzędzi i technologii, które pozwalają budować agentów AI
Wybór technologii to jeden z najważniejszych etapów tworzenia agenta AI, który w dużej mierze decyduje o jego możliwościach, elastyczności i kosztach utrzymania. Na szczęście dzisiejszy rynek oferuje szeroki wachlarz rozwiązań. Możesz wykorzystać zarówno prosty kreator typu no-code, jak i gotowe platformy SaaS czy zaawansowane frameworki dla programistów.
Dla początkujących – rozwiązania no-code
Jeśli dopiero zaczynasz swoją przygodę z tworzeniem agentów AI i nie masz doświadczenia programistycznego, najlepszym wyborem będą platformy no-code. Pozwalają one budować agenta przy pomocy intuicyjnych interfejsów drag&drop bez konieczności pisania kodu. To idealne rozwiązanie dla firm, które chcą szybko przetestować koncepcję lub stworzyć prototyp agenta obsługującego proste zadania, takie jak odpowiadanie na pytania klientów, gromadzenie danych czy generowanie treści.
Takie narzędzia często posiadają gotowe integracje z popularnymi aplikacjami biznesowymi, co pozwala błyskawicznie połączyć agenta z systemem CRM, bazą wiedzy czy firmowym komunikatorem. Ich ograniczeniem jest mniejsza elastyczność, ale do podstawowych zastosowań to często zupełnie wystarczające rozwiązanie.
Gotowe platformy i kreatory
Kolejnym krokiem są wyspecjalizowane platformy do budowy agentów, które łączą prostotę obsługi z większymi możliwościami technicznymi. Rozwiązania takie jak Botpress, Make czy Flowise pozwalają tworzyć bardziej zaawansowane agentowe aplikacje, np. chatboty obsługujące złożone scenariusze konwersacyjne, systemy analizy danych czy automatyzatory procesów wewnętrznych.
Ich zaletą jest to, że wiele funkcji jest dostępnych od ręki. To ogromne ułatwienie, które pozwala skupić się na projektowaniu funkcjonalności agenta, zamiast rozwiązywać problemy techniczne od zera.
Dla programistów – frameworki i biblioteki
Jeśli Twoim celem jest stworzenie agenta o wysokim stopniu złożoności, działającego w ścisłej integracji z istniejącymi systemami i korzystającego z dedykowanych modeli AI, najlepszym rozwiązaniem będą frameworki i biblioteki open-source. To opcja dla użytkowników, którzy chcą mieć pełną kontrolę nad kodem, logiką i możliwościami swojego rozwiązania.
Frameworki (np. LangChain, Semantic Kernel czy CrewAI) dają ogromną elastyczność. Pozwalają tworzyć agentów zdolnych do przetwarzania języka naturalnego, analizy danych, podejmowania samodzielnych decyzji na podstawie interakcji czy wykonywania działań w środowisku API. Sprawdzają się zwłaszcza w projektach wymagających niestandardowych integracji, pracy na dużych zbiorach danych lub tworzenia rozwiązań dopasowanych do konkretnych procesów biznesowych.
Jak podkreślają specjaliści z Rodin, nawet jeśli na początku korzystasz z prostych narzędzi no-code, warto mieć świadomość istnienia bardziej zaawansowanych frameworków. Dzięki temu w przyszłości łatwiej będzie Ci skalować projekt, rozszerzać jego funkcjonalności i budować agentów, którzy faktycznie wspierają strategię marketingową i rozwój biznesu.
Modele językowe, czyli serce inteligentnego agenta
Modele językowe to fundament działania agentów AI. Pozwalają im rozumieć język naturalny, analizować kontekst i formułować odpowiedzi w sposób zbliżony do ludzkiego. W przeciwieństwie do klasycznych algorytmów opartych na regułach, modele LLM potrafią wyciągać wnioski z danych i reagować elastycznie na zmieniające się zapytania. Dzięki temu agent nie tylko odpowiada na pytania, ale też przewiduje intencje użytkownika i podejmuje decyzje w czasie rzeczywistym.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) pozwala agentowi analizować nawet nieprecyzyjne komunikaty klientów, a następnie dopasować odpowiedź do ich faktycznych potrzeb. Jeszcze lepsze efekty daje fine-tuning, czyli dostosowanie modelu do języka branży, stylu komunikacji firmy czy procesów wewnętrznych. Tak wyszkolony agent może np. generować opisy produktów, raporty czy rekomendacje, wspierając działania marketingowe i sprzedażowe.
Zajmiemy się marketingiem w Twojej firmie!
Wypełnij formularz i otrzymaj darmową wycenę
Baza wiedzy – mózg Twojego agenta
Mamy nadzieję, że z wcześniejszej lektury naszego artykułu wiesz, że nawet najlepszy model językowy niewiele zdziała bez dostępu do aktualnych informacji. Baza wiedzy to fundament, z którego agent czerpie dane potrzebne do podejmowania decyzji i udzielania precyzyjnych odpowiedzi. Może zawierać dokumentację produktową, instrukcje, FAQ, dane z CRM czy historię rozmów z klientami, czyli tak naprawdę wszystko, co pozwala mu działać w zgodzie z realiami firmy.
Ważne jest też to, aby taka baza była kompletna i stale aktualizowana. Jeśli agent opiera się na nieaktualnych danych, jego odpowiedzi stają się nieprecyzyjne, a decyzje mogą być błędne. Regularne monitorowanie, aktualizacje i integracja z systemami firmowymi sprawiają, że agent nie tylko wie, co się dzieje w organizacji, ale też reaguje adekwatnie na zmiany. Dzięki temu staje się realnym wsparciem w obsłudze klientów, analizie danych czy automatyzacji procesów.
Tworzenie prototypów – ucz się na małej skali
Zanim zaczniesz tworzenie agentów AI na dużą skalę, zacznij od małego, funkcjonalnego prototypu. Dzięki temu będziesz mógł szybko zweryfikować, czy działa zgodnie z założeniami i czy rzeczywiście rozwiązuje problemy użytkowników. Prototyp pozwala też ocenić, czy integracje działają poprawnie, a model poprawnie interpretuje dane i pytania.
Na tym etapie szalenie ważne są testy z użytkownikami. To one pokazują, czy agent rozumie intencje, czy odpowiedzi są trafne i czy komunikacja przebiega naturalnie. Zebrany feedback pozwala iteracyjnie poprawiać rozwiązaniem, a każda taka pętla informacji zwrotnej (feedback loop) sprawia, że agent z każdą kolejną wersją staje się skuteczniejszy, bardziej precyzyjny i lepiej dopasowany do realnych potrzeb.
Interfejs użytkownika – jak agent komunikuje się z ludźmi?
Najbardziej zaawansowany agent AI na niewiele się zda, jeśli interakcja z nim będzie nieintuicyjna. Duże znaczenie ma tu projektowanie dialogu w języku naturalnym, który sprawia, że rozmowa z agentem przebiega płynnie i przypomina rozmowę z człowiekiem. Dobrze zaprojektowany interfejs rozumie pytania, a także dopytuje o brakujące informacje i proponuje kolejne kroki.
UX ma tu ogromne znaczenie – to sposób formułowania komunikatów, kontekstowe podpowiedzi czy dopasowanie tonu wypowiedzi do stylu marki. Jeśli agent rozumie pytania i reaguje naturalnie, użytkownicy szybciej mu ufają, chętniej korzystają z jego pomocy i łatwiej osiągają swoje cele.
Bezpieczeństwo i zgodność – dlaczego to tak ważne?
Agenci AI operują na danych często wrażliwych. Właśnie dlatego bezpieczeństwo to absolutny priorytet. Konieczne jest wdrożenie mechanizmów ochrony przed wyciekiem danych, nieautoryzowanym dostępem czy manipulacją treścią (np. atakami typu prompt injection). Regularne audyty bezpieczeństwa i rejestrowanie działań agenta pozwalają szybko wykrywać anomalie i reagować na incydenty.
Nie mniej ważna jest zgodność z przepisami, takimi jak RODO. Agent powinien działać w ramach jasno określonych zasad przetwarzania danych, a użytkownicy muszą być informowani o tym, jak ich dane są wykorzystywane. Dzięki temu rozwiązanie jest nie tylko skuteczne, ale też bezpieczne i zgodne z obowiązującym prawem, co buduje zaufanie zarówno wśród klientów, jak i partnerów biznesowych.
Monitoring i utrzymanie – o czym warto pamiętać?
Myślisz, że stworzenie agenta AI to koniec projektu? Nic bardziej mylnego – to dopiero początek. Aby rozwiązanie faktycznie wspierało firmę w dłuższej perspektywie, musi być regularnie monitorowane, aktualizowane i doskonalone. Monitoring działania agenta pozwala wykrywać błędy, identyfikować obszary do poprawy i dostosowywać jego funkcje do zmieniających się potrzeb biznesowych.
Duże znaczenie mają tu konkretne metryki skuteczności, takie jak trafność odpowiedzi, czas reakcji czy poziom satysfakcji użytkowników. Dzięki ich analizie można ocenić, czy agent spełnia oczekiwania i czy jego działania realnie przekładają się na cele biznesowe. Równie istotna jest ciągła nauka. Agent, który regularnie otrzymuje nowe dane i aktualizacje, z czasem staje się coraz bardziej precyzyjny, skuteczniejszy i lepiej dopasowany do potrzeb użytkowników.
Typowe błędy podczas tworzenia agentów AI
Wielu projektów nie udaje się wdrożyć w pełni skutecznie i nie ma w tym nic dziwnego, szczególnie na początku przygody z agentami AI. Szkopuł nie tkwi w tym, że technologia zawiodła. Najczęściej błędy pojawiają się już na etapie projektowania.
Jednym z takich jest dostarczenie zbyt małej ilości danych treningowych lub – co gorsza – danych błędnych, co prowadzi do nietrafnych odpowiedzi i błędnej interpretacji zapytań. Częstym problemem jest też brak integracji z systemami wewnętrznymi, przez co agent działa w oderwaniu od rzeczywistego kontekstu firmy. Równie poważnym błędem jest pominięcie scenariuszy awaryjnych. Co to znaczy? Jeśli agent nie ma możliwości przekazania sprawy człowiekowi w sytuacji, gdy nie potrafi udzielić odpowiedzi, może to zniszczyć całe doświadczenie użytkownika. Uniknięcie tych pułapek już na starcie zwiększa szanse na zbudowanie naprawdę skutecznego rozwiązania.
Co dalej? Czyli kilka słów o skalowaniu
Wraz z rozwojem firmy rosną też potrzeby związane z automatyzacją. Zamiast jednego uniwersalnego narzędzia, coraz częściej tworzy się agentów wyspecjalizowanych. Każdy z nich odpowiada za inny obszar, czyli obsługę klienta, analizę danych, marketing czy administrację. Takie podejście pozwala osiągnąć znacznie wyższą skuteczność i lepsze dopasowanie do konkretnych procesów.
Coraz popularniejszym rozwiązaniem stają się też multi-agent systems. To środowiska, w których kilka agentów współpracuje ze sobą, wymienia dane i podejmuje wspólne decyzje. Centralna baza wiedzy i spójne zarządzanie procesami sprawiają, że organizacja może wykorzystać pełen potencjał sztucznej inteligencji w różnych obszarach jednocześnie, bez chaosu i duplikowania zadań. To właśnie ta skalowalność sprawia, że agenci AI stają się nie tylko narzędziem, ale integralną częścią strategii rozwoju firmy.
Zapraszamy na bezpłatną konsultację!
Tworzenie agentów AI – trendy i przewidywania na przyszłość
Nie da się ukryć, że rozwój agentów AI dopiero się rozpędza. To, co dziś traktujemy jako innowację, w ciągu najbliższych lat stanie się standardem w większości firm. Jednym z najważniejszych trendów jest tzw. multi-agent orchestration, czyli środowisko, w którym wiele wyspecjalizowanych agentów działa równolegle i współpracuje w tle. Zamiast jednego narzędzia od wszystkiego, firmy tworzą sieć agentów realizujących różne zadania, którzy wymieniają się informacjami i wspólnie podejmują decyzje. To ogromny krok w stronę bardziej autonomicznych, zintegrowanych i inteligentnych systemów.
W Rodin przewidujemy też, że kolejnym kierunkiem rozwoju będą agenci AI zintegrowani z aplikacjami mobilnymi i narzędziami biurowymi. Wkrótce staną się one czymś oczywistym. Dzięki nim użytkownicy nie będą musieli przełączać się między systemami, a sztuczna inteligencja zacznie działać tam, gdzie naprawdę jest potrzebna, czyli w kontekście konkretnych zadań.
Naszym zdaniem przyszłość należy jednak do modeli współpracy typu „agent + człowiek”. Zamiast zastępować ludzi, agenci będą ich wspierać, przejmując powtarzalne, analityczne lub czasochłonne zadania i zostawiając miejsce na to, co wymaga kreatywności, strategii i empatii.
Stwórz pierwszego agenta AI i zaufaj Rodin
Skuteczna implementacja agentów AI to nie tylko kwestia technologii. Równie ważne jest stworzenie wokół nich odpowiedniej strategii komunikacyjnej, treści i środowiska, w którym będą mogły wspierać cele biznesowe. W Rodin pomagamy firmom budować taką struktur – od strategii content marketingowej i pozycjonowania strony internetowej, po optymalizację treści pod kątem wyszukiwarek i tworzenie materiałów, które wspierają automatyzację działań sprzedażowych.
W praktyce oznacza to, że wdrażając agentów AI, możesz jednocześnie zwiększyć widoczność swojej marki, usprawnić proces pozyskiwania klientów i zbudować przewagę konkurencyjną. Technologia i marketing nie muszą istnieć osobno. Dopiero ich połączenie daje efekt, który realnie wpływa na rozwój biznesu. Dlatego myśl o agentach AI nie tylko jako o narzędziach automatyzacji, ale też jako o częściach większej strategii, w której Rodin może stać się Twoim partnerem od pierwszego kroku po pełne wdrożenie!
