Inteligentne systemy agentów Qlik zmieniają podejście do analizy danych i automatyzacji

Rozwój sztucznej inteligencji przyczynił się do pojawienia się coraz bardziej zaawansowanych rozwiązań, które wykraczają poza klasyczne modele generowania odpowiedzi na pytania.

Jednym z najbardziej obiecujących jest agentic AI, czyli inteligentne systemy oparte na współpracujących ze sobą agentach, które potrafią nie tylko udzielać odpowiedzi, ale samodzielnie realizować cele, rozkładać zadania na kroki i działać autonomicznie w oparciu o dane i narzędzia.

Według Gartner®:

„Do 2027 r. 75% nowych treści analitycznych będzie kontekstualizowanych na potrzeby inteligentnych aplikacji za pośrednictwem generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI), co umożliwi łączenie spostrzeżeń z działaniami”.

Na czym polega agentic AI?

Agentic AI to podejście do sztucznej inteligencji, w którym system składa się z wielu wyspecjalizowanych agentów, a nie pojedynczego modelu. Agenci ci współpracują, by rozumieć kontekst zadania, dzielić je na etapy, podejmować decyzje i wykonywać działania, często bez konieczności zlecania im szczegółowych instrukcji. Dzięki temu systemy te mogą realizować złożone, wieloetapowe cele w dynamicznych środowiskach biznesowych. Pozwala to łączyć analizy danych, narzędzia programowe i automatyzację tak, by odpowiadać na realne potrzeby użytkownika oraz wspierać złożone procesy decyzyjne.

Przyszłość należy do oprogramowania, które uczy się, dostosowuje i współpracuje, a sztuczna inteligencja oparta na agentach (agentic AI) jest drogą do tego celu.

Rozwiązanie rozwijane przez firmę Qlik integruje inteligentne agenty z silnikiem analitycznym, danymi i narzędziami w jednym środowisku.

Qlik Answers więcej niż Chatbot

Qlik Answers to zunifikowany interfejs konwersacyjny, który umożliwia użytkownikom zadawanie pytań w naturalnym języku i otrzymywanie:

• rzetelnych, wyjaśnialnych odpowiedzi, powiązanych z konkretnymi źródłami danych,
• wizualizacji i analiz opartych na danych zebranych i analizowanych przez silnik Qlik,
• pełnych wniosków, które uwzględniają zarówno dane strukturalne, jak i informacje z dokumentów lub systemów biznesowych.

W przeciwieństwie do tradycyjnych chatbotów Qlik Answers potrafi prowadzić rozbudowane dialogi, monitorować zmiany w danych oraz łączyć wiedzę z różnych źródeł.

Przykład wykorzystania:

Dyrektor sprzedaży zadaje pytanie naturalnym językiem: „Dlaczego nasza marża w regionie X spadła i jakie dokumenty regulują nasze umowy z dostawcami w tym kwartale?”

Qlik Answers przeszukuje zarówno dane strukturalne, jak i nieustrukturyzowane (np. pliki PDF z umowami) po czym generuje odpowiedź – „Spadek wynika ze wzrostu kosztów logistycznych o 20%. Zgodnie z umową z dostawcą Y (sekcja 4.2 cytowanego dokumentu), mamy prawo do renegocjacji stawek przy takim wolumenie”.

Wyspecjalizowani agenci Qlik

Cały system agentic AI w Qlik składa się z zespołu agentów o wyspecjalizowanych rolach, takich jak:

• Discovery Agent – ciągłe monitorowanie kluczowych wskaźników i wykrywanie istotnych odchyleń,
• Analytics Agent – generowanie analiz i insightów,
• Knowledge Agent – interpretacja i wykorzystanie treści nieustrukturyzowanych,
• Helper Agen – pomoc kontekstowa użytkownikowi,
• Predict Agent – dostarczanie prognoz i analiz predykcyjnych (planowany),
• Data Pipeline Agent – automatyzuje tworzenie wieloetapowych strumieni danych,
• Data Quality Agent - wspiera działania związane z jakością danych i ich nadzorem,
• Data Product Agent – automatyzuje tworzenie i zarządzanie produktami danych.

Dzięki temu agentic AI Qlik może automatyzować wiele codziennych zadań analitycznych, redukując ręczne prace i przyspieszając podejmowanie decyzji.

Ważnym elementem strategii Qlik jest Model Context Protocol (MCP) — standard komunikacyjny, który umożliwia integrację Qlik z zewnętrznymi asystentami AI i narzędziami LLM (large language models).

Przykład wykorzystania: 

Discovery Agent stale monitoruje kluczowe wskaźniki (KPI), a gdy zauważy, że np. marża w regionie X spadła o 15% w ciągu ostatnich 48 godzin to natychmiast wysyła powiadomienie do dyrektora sprzedaży.

Według IDC:

„W 2026 roku ponowne skupienie się na tradycyjnej AI pod kątem wyjaśnialności i niezawodności sprawi, że 70% organizacji przyjmie podejście composite AI, łącząc technologie generatywne, preskrypcyjne, predykcyjne i agentowe.”

Znaczenie Model Context Protocol

MCP to protokół umożliwiający agentom i systemom AI komunikację z zewnętrznymi narzędziami, systemami i serwerami danych za pomocą zunifikowanych interfejsów, bez konieczności pisania dedykowanych łączników dla każdego narzędzia.

Choć standard ten pierwotnie powstał w ekosystemie agentów AI, jego adaptacja w rozwiązaniach takich jak Qlik sprawia, że:

• narzędzia AI mogą dynamicznie odkrywać i wywoływać funkcje Qlik,
• komunikacja odbywa się w modelu dwukierunkowym, co pozwala agentom nie tylko pobierać dane, lecz także inicjować działania, np. automatyczne analizy albo aktualizacje danych,
• protokół służy jako ustandaryzowany “most” między systemami AI i narzędziami danych firmy.

Gartner® prognozuje:

„Do 2027 roku możliwości rozszerzonej analityki przekształcą się w autonomiczne platformy analityczne, które w pełni będą zarządzać i realizować 20% procesów biznesowych.”

Dostęp do Qlik z zewnętrznych asystentów

Qlik udostępnił MCP Server jako element swojej agentic platformy, dzięki któremu zewnętrzni partnerzy i asystenci AI (np. Claude od Anthropic) mogą bezpiecznie i kontrolowanie korzystać z analitycznych możliwości Qlik oraz danych, które są zweryfikowane i zarządzane.

Oznacza to, że użytkownik nie musi korzystać tylko z Qlik Answers, może też używać innych rozwiązań AI (np. własnych asystentów lub narzędzi LLM), które dzięki MCP uzyskają dostęp do logicznej wiedzy i analiz Qlik w sposób uporządkowany i zgodny z zasadami zarządzania danymi oraz zgodnością.

Przykład wykorzystania:

Dzięki Qlik MCP dane z Qlik Cloud zostają bezpiecznie udostępnione zewnętrznemu agentowi (np. Claude). Agent mając dostęp do zaufanego fundamentu danych, generuje spersonalizowaną strategię negocjacyjną dla handlowców oraz przygotowuje szkice e-maili do dostawców, opierając się na realnych liczbach i historii współpracy.

Znaczenie MCP dla ekosystemu AI

Wdrożenie MCP otwiera nowe możliwości:

• integracji narzędzi AI różnego pochodzenia bez konieczności budowania niestandardowych integracji,
• współpracy między agentami i asystentami, niezależnie od ich producenta,
• wykorzystania Qlik jako centralnej warstwy analitycznej i kontekstowej w dowolnym systemie AI.

Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą budować bardziej elastyczne, wielomodelowe środowiska AI, które wykorzystują zarówno narzędzia wewnętrzne, jak i zewnętrzne modele AI.

Agentic AI w kontekście produkcyjnym

Ogłoszenie generalnej dostępności agentic analytics oraz MCP Server w chmurze Qlik Cloud oznacza, że rozwiązania te wychodzą poza fazę testów i pilotaży do realnych wdrożeń produkcyjnych.

Według Qlik:

• nowa architektura umożliwia łączenie analiz danych strukturalnych i treści nieustrukturyzowanych w jednym doświadczeniu,
• odpowiedzi są cytowane, transparentne i zgodne z zasadami governance, co umożliwia audytowalność i kontrolę nad decyzjami AI,
• MCP Server rozszerza możliwości pracy z asystentami AI już używanymi w organizacji, przy zachowaniu zasad bezpieczeństwa i zgodności z politykami danych.

To podejście ma duże znaczenie w organizacjach, które przenoszą swoje systemy AI z etapów testowych do codziennego użytku, gdzie kluczowa jest kontrola, wyjaśnialność i bezpieczeństwo analiz oraz działań wspieranych przez sztuczną inteligencję.

Podsumowanie

Agentic AI to nowa generacja inteligentnych systemów, które działają nie tylko jako “inteligentne chat-boty”, lecz jako aktywni uczestnicy procesów biznesowych, potrafiący analizować dane, generować wnioski i automatyzować działania. Qlik — dzięki połączeniu agentów, silnika analitycznego i protokołu MCP — tworzy platformę, która:

• łączy analizę danych i logikę biznesową z autonomicznymi agentami AI,
• umożliwia integrację z zewnętrznymi narzędziami i asystentami AI dzięki MCP,
• wspiera przedsiębiorstwa w budowaniu AI, które są transparentne, zrozumiałe i kontrolowane.