![[ENG] Kantar ma więcej agentów AI niż pracowników](https://aiport.pl/wp-content/uploads/2026/09/eng-kantar-ma-wiecej-agentow-ai-niz-pracownikow.webp "[ENG] Kantar ma więcej agentów AI niż pracowników")
Andy Doyle, Chief People and Agent Officer w firmie badawczej Kantar, opowiada w podcaście WorkLab Microsoftu, jak organizacja zatrudniająca około 12 tysięcy osób doszła do 15 tysięcy agentów AI zbudowanych wewnętrznie. Rozmowę prowadzi Molly Wood, a jej głównym wątkiem jest teza Doyle’a, że hamulcem wdrożenia nie jest technologia, tylko tempo, w jakim ludzie potrafią zmienić sposób pracy.
- Kantar, firma badawcza zatrudniająca około 12 tysięcy pracowników, zbudowała wewnętrznie 15 tysięcy agentów AI, z czego około 150 to duże wdrożenia obsługujące zadania w skali całej organizacji.
- Wdrożenie Copilota przełożyło się na 85 proc. dziennego wykorzystania narzędzia w organizacji oraz średnio dwie godziny zaoszczędzone na osobę tygodniowo, co Andy Doyle przelicza na ekwiwalent 600 etatów – zastrzegając jednocześnie, że oszczędności tej nie da się prosto zamienić na redukcję zatrudnienia.
- Agent kadrowy obsługujący zapytania pracowników bez udziału człowieka – zbudowany nie przez dział IT, lecz przez zespoły obsługi kadrowej i płac – skrócił czas wydania zaświadczenia o zatrudnieniu z trzech dni do 120 sekund; Kantar planuje, że do końca roku agent obsłuży 95 proc. wszystkich zapytań HR.
Film: Kantar has more AI agents than employees
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Kantar rozdał licencje Copilota wszystkim i dopiero wtedy ruszyła prawdziwa zmiana
Doyle opisuje w rozmowie z Molly Wood, jak wygląda wdrożenie AI w firmie, która nie jest firmą technologiczną. Kantar zajmuje się badaniami rynku i badaniami longitudinalnymi, a jego kultura, jak mówi Doyle, opiera się na porządku i ostrożności. Pierwszy pilotaż objął jedno biuro, w którym firma działa od 50 lat, około 200 osób z działów badawczych, rozwoju biznesu, obsługi klienta, analityki, HR i płac, oraz około stu członków wyższej kadry kierowniczej. Instrukcja brzmiała, jak wspomina Doyle, „idźcie się pobawić”.
Po kilku miesiącach firma rozszerzyła licencje na wszystkich pracowników. Doyle uważa ten moment za przełomowy i mówi wprost, że wdrożenia obejmujące 10 proc. załogi utykają w trybie pilotażu. Dopiero powszechny dostęp zmienia narzędzie w sposób pracy.
Efekty, które podaje Kantar: 85 proc. dziennego wykorzystania Copilota w skali organizacji oraz średnio dwie godziny zaoszczędzone na osobę tygodniowo w pierwszym roku, co Doyle przelicza na ekwiwalent 600 osób. Sam zastrzega, że tej oszczędności nie da się prosto zamienić na etaty, bo składa się z drobnych fragmentów czasu wielu ludzi.
W tym samym wywiadzie pojawia się druga liczba, mniej entuzjastyczna. W wewnętrznej ankiecie około 85 proc. pracowników Kantara stwierdziło, że zmian jest za dużo.
Fabryka agentów miała uporządkować oddolny chaos, a nie go zatrzymać
Kiedy pracownicy zaczęli masowo budować własnych agentów, Kantar dostał w pakiecie duplikację, powtarzalność i bardzo nierówną jakość. Doyle opisuje to bez upiększania: agent świetnie działający dla jednej osoby zwykle nie skaluje się na innych, bo został napisany pod jeden konkretny sposób pracy.
Odpowiedzią była fabryka agentów. Zespół wyłapuje rozwiązania, które rozeszły się pocztą pantoflową i są używane przez wiele osób, sprawdza prawa własności intelektualnej, ład korporacyjny i jakość, a potem pakuje je i udostępnia całej organizacji. Dziś na 15 tysięcy agentów około 150 to duże wdrożenia obsługujące zadania w skali całej firmy.
Fabryka pracuje w trzech nurtach: no code, low code i pro code. Najprostszego agenta da się według Doyle’a postawić w 30 do 40 minut, a rozwiązania przechodzą między poziomami w obie strony, bo część pomysłów okazuje się prostsza, niż zakładano. Doyle przyznaje, że przez ostatnie pół roku struktura tego zespołu była wymyślana na nowo co dwa, trzy miesiące, i że kieruje nim osoba wywodząca się z biznesu, nie z działu technologii.
Agent kadrowy ma obsłużyć 95 proc. zapytań HR do końca roku
Najbardziej konkretny przykład z rozmowy to agent kadrowy, który odpowiada na pytania pracowników bez udziału człowieka. Doyle podaje ścieżkę: 0 proc. w lutym, około 40 proc. w momencie nagrania, 70 do 75 proc. planowane na koniec lata i 95 proc. jako cel na koniec roku. Za tym stoi nie jeden agent, lecz około 30 współpracujących ze sobą, spiętych warstwą orkiestracji.
Jego ulubiony przykład dotyczy zaświadczenia o zatrudnieniu, potrzebnego przy kredycie hipotecznym, poręczeniu czy wynajmie mieszkania. Wcześniej wypełniało się formularz i czekało trzy dni. Teraz dokument trafia do skrzynki po 120 sekundach. Doyle śmieje się, że wie, iż proces działa, odkąd skorzystał z niego prezes firmy.
Ważniejsze jest to, kto tego agenta zbudował. Nie dział IT, tylko zespoły obsługi kadrowej i płac, czyli ludzie wykonujący ten proces na co dzień. Doyle traktuje to jako główną zmianę, jaką przyniosła ta technologia: problem biznesowy może dziś rozwiązać osoba, która go rozumie, a nie osoba, która umie programować.
Konsekwencje po stronie zatrudnienia Doyle opisuje ostrożnie. Kantar nie ogłosił zwolnień, ale przyjął zasadę, że co do reguły nie zastępuje odchodzących pracowników i próbuje domknąć lukę agentami. Zespół rekrutacji rekrutuje dziś tyle samo osób co rok wcześniej przy połowie składu, a zaangażowanie w tym zespole poszło w górę, bo zniknęła praca administracyjna.
Liczba 15 tysięcy agentów robi wrażenie w nagłówku, ale sam Doyle podaje w tej samej rozmowie, dlaczego nie jest to miara sukcesu. Duplikacja, nierówna jakość i agenci działający wyłącznie dla jednej osoby to nie jest dorobek, tylko koszt do posprzątania. Doceniam, że mówi o tym otwarcie, podobnie jak o tym, że przy pytaniu o zwrot z inwestycji odpowiada w zasadzie „nie jestem pewien, czy da się to policzyć”. To rzadka szczerość w rozmowie sponsorowanej przez dostawcę technologii.
Uważam za najciekawszy fragment ten, w którym Doyle mówi o triangulacji trzech kosztów: technologii, pracy ludzkiej i tokenów. Większość firm, które obserwuję, nie ma tego policzonego nawet w przybliżeniu, bo każdy z tych budżetów siedzi w innym dziale i nikt nie patrzy na sumę. Dopóki tego nie ma, rozmowa o efektywności agentów jest rozmową o wrażeniach.
Zostaje też pytanie, na które w wywiadzie nie pada pełna odpowiedź. Zasada nieuzupełniania odejść przy jednoczesnym celu 95 proc. automatyzacji zapytań HR to redukcja zatrudnienia rozłożona w czasie, tylko nazwana łagodniej. Nie twierdzę, że to złe rozwiązanie, bo jest wyraźnie mniej brutalne niż zwolnienia grupowe. Twierdzę, że pracownicy zasługują na to, żeby usłyszeć to dokładnie w tych słowach.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Opisz krótko, czego potrzebujesz. Jesteśmy największym HUB-em AI w Polsce — w naszej bazie znajdziesz blisko 500 zweryfikowanych firm specjalizujących się w AI. W Twoim imieniu poprosimy 3-5 dopasowanych wykonawców o kontakt w ciągu 48 godzin.
Zamiast ambasadorów zmiany Kantar postawił na wewnętrznych influencerów
Klasyczny model zarządzania zmianą w Kantarze nie zadziałał. Doyle mówi, że firma zaczęła od ambasadorów zmiany i schematu „rozmroź organizację, wprowadź zmianę, zamroź z powrotem”, a to po prostu nie chwyciło.
Inspiracją do zmiany podejścia były media społecznościowe i marki oddające część kontroli influencerom. Kantar ogłosił nabór na influencerów Copilota, do którego mógł zgłosić się każdy. Doyle przyznaje, że wybrane osoby nie były tymi, które sam by wskazał, a jako człowiek lubiący kontrolę czuł się z niektórymi ich publikacjami niekomfortowo. Zadziałało, bo mieli wiarygodność wynikającą z pracy w biznesie, nie w projekcie transformacji.
Wbrew stereotypowi nie byli to głównie młodzi pracownicy. Część influencerów to osoby po pięćdziesiątce i sześćdziesiątce, głęboko wyspecjalizowane w swoich dziedzinach, które potraktowały narzędzie jako sposób na przekazanie swojego doświadczenia dalej.
Do tego doszła regularna nauka. Kantar prowadzi szkolenia w każdy wtorek, poświęcone temu, co zmieniło się w ostatnim tygodniu. Doyle uzasadnia to prosto: nikogo nie szkolimy z Excela, PowerPointa czy Worda, bo zakładamy, że każdy nowy pracownik to umie, a z Copilotem takiego założenia zrobić nie można. Tydzień przed nagraniem firma zebrała w Londynie na dwudniowych warsztatach dwudziestu najaktywniejszych twórców agentów, których nazywa citizen agent builders. Żaden nie pracuje w dziale technologii.
Doyle wraca w rozmowie do lęku pracowników przed popełnieniem błędu i podsumowuje to jednym zdaniem:
„Nie ponosisz porażki. Po prostu jeszcze ci się nie udało” / „You’re not failing. You’re just you haven’t succeeded yet.”
Przytacza też rozmowę z rekruterką, która dostała ofertę pracy z innej firmy i sama z niej zrezygnowała:
„Nie wyobrażam sobie powrotu do organizacji, która pracuje po staremu” / „I can’t imagine going back to an organization that works in an old fashioned way.”
Najciekawsze wątki rozmowy
Transkrypcja materiału nie zawiera znaczników czasu, dlatego poniżej wskazuję same wątki, bez linków do konkretnych momentów.
- Zmiana tytułu z Chief People Officer na Chief People and Agent Officer. Doyle tłumaczy, dlaczego rozdzielenie zarządzania ludźmi i agentami prowadzi do optymalizowania jednego kosztem drugiego.
- Rozmowa z zarządem o wiarygodności całego pomysłu. Doyle cytuje reakcję dyrektora technologii Kantara, który zapytał wprost, czy są tego pewni.
- Zasada „fewer, bigger, better” przy wyborze agentów do rozwoju. Pokazuje, jak firma decyduje, w co inwestować zasoby, patrząc na skalę problemu i liczbę użytkowników.
- Sceptycyzm wobec dużych programów technologicznych. Doyle mówi, że firmy spoza branży technologicznej rzadko dowożą monolityczne wdrożenia w terminie, budżecie i zakresie, i uznaje demokratyzację budowania narzędzi za realną zmianę.
- Mierzenie efektów bez twardego ROI. Fragment o tym, jak wygląda ta rozmowa w firmie należącej do funduszu private equity, który oczekuje danych, a nie deklaracji wiary.
- Rada dla liderów rozważających podobną drogę. Doyle mówi, żeby wchodzić w to całościowo, i dodaje, że gdyby zaczynał dzisiaj, miałby do dyspozycji narzędzia nadzoru nad agentami, których pół roku wcześniej jeszcze nie było.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Czego z doświadczeń Kantara mogą użyć polskie firmy
Rozmowa jest opowieścią o wdrożeniu w brytyjskiej firmie badawczej, ale mechanizmy, które opisuje Doyle, są niezależne od rynku. Trzy z nich wydają mi się przenośne jeden do jednego.
Pierwszy to próg powszechności. Doyle twierdzi, że dopóki narzędzie ma ułamek załogi, organizacja zostaje w trybie pilotażu. Polskie firmy bardzo często kupują kilkadziesiąt licencji dla wybranego działu i po roku dziwią się, że nic się nie zmieniło.
Drugi to założenie o kompetencjach. Nikt nie szkoli pracowników z obsługi arkusza kalkulacyjnego, więc odruchowo nie szkoli ich też z asystenta AI. Kantar robi to co tydzień i to jest, moim zdaniem, ta część historii, którą najłatwiej skopiować, a którą najczęściej się pomija.
Trzeci to ład korporacyjny nad tym, co zbudują sami pracownicy. Jeżeli w polskiej firmie działającej pod RODO ktoś z działu kadr zbuduje agenta przetwarzającego dane pracownicze, pytanie o podstawę prawną, zakres danych i odpowiedzialność pojawi się niezależnie od tego, czy ktokolwiek ten proces zaplanował. Kantar doszedł do fabryki agentów po fakcie, sprzątając po fali oddolnych wdrożeń. To kolejność, którą warto odwrócić.
O materiale
- Kanał: Microsoft, 2,17 mln subskrybentów
- Tytuł filmu: Kantar has more AI agents than employees
- Seria: WorkLab: The Podcast
- Prowadząca: Molly Wood
- Gość: Andy Doyle, Chief People and Agent Officer, Kantar
- Język materiału: angielski
Omówienie powstało na podstawie transkrypcji materiału. Redakcja AIPORT.pl nie jest autorem filmu ani nie jest powiązana z kanałem. Komentarz redakcyjny i wybór kluczowych fragmentów: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl.
