2025 rok miał być erą agentów AI, ale Google Cloud i Replit przyznają, że to jeszcze nie ten moment — liderzy tych firm, kluczowych graczy w dziedzinie agentów AI i partnerów w ruchu 'vibe coding', podkreślili to na niedawnym wydarzeniu VB Impact Series. W Polsce, gdzie sektor IT i start-upy szybko adaptują AI do automatyzacji procesów w firmach i administracji, te wyzwania oznaczają opóźnienia w rozwoju krajowej gospodarki cyfrowej i konkurencyjności polskich przedsiębiorstw na rynku UE. Nawet budując własne narzędzia agentyczne, liderzy wskazują na niedojrzałe możliwości wynikające z legacy workflow, rozproszonych danych i prymitywnych modeli governance. Przedsiębiorstwa fundamentalnie nie rozumieją, że agenci AI wymagają gruntownej przebudowy procesów — w Polsce, z jej biurokratycznymi strukturami, to szczególnie istotne dla efektywności sektora MŚP. 'Większość to zabawki', stwierdził Amjad Masad, CEO Replit, na wydarzeniu. 'Podniecają się, ale przy wdrożeniu nie działa to dobrze' — co dla polskich firm oznacza ryzyko strat w inwestycjach w AI. Budując agentów na błędach Replit: niezawodność i integracja, a nie sama inteligencja, to główne bariery. Agenci zawodzą przy długim działaniu, gromadzą błędy lub brakują czystych danych — w Polsce, z fragmentowanymi bazami danych w administracji i biznesie, crawling danych to ogromne wyzwanie kulturowe i techniczne. 'Pomysł, że firmy włączą agentów i zastąpią pracowników, to dziś fikcja', mówi Masad. Narzędzia nie są gotowe, co spowalnia polską transformację cyfrową. Narzędzia do obsługi komputera są w powijakach — drogie, wolne, zawodne. Replit nauczył się na błędzie, gdy AI usunął bazę kodu klienta; dziś izolują development od produkcji, co polskie firmy IT powinny naśladować, by uniknąć podobnych wpadek wpływających na zaufanie do technologii. Techniki jak testy w pętli czy izolacja są kluczowe, choć zasobożerne — nowy agent Replit działa autonomicznie 200 minut, ale Polacy narzekają na opóźnienia, pragnąc kreatywnej pętli z wieloma zadaniami. Rozwiązanie to paralelizacja, co przyspieszy innowacje w polskim sektorze tech. Agenci wymagają zmiany kultury: działają probabilistycznie, a polskie przedsiębiorstwa opierają się na deterministycznych procesach, jak podkreśla Mike Clark z Google Cloud — to mismatch hamujący adopcję AI w Polsce. Sukcesy to wąskie, nadzorowane wdrożenia bottom-up, no-code/low-code; 2025 to rok prototypów, teraz faza skalowania — dla Polski szansa na skok w AI, ale z ostrożnością. Bezpieczeństwo agentów wymaga redefinicji: w 'świecie bez pastwisk' tradycyjne perymetry nie działają, co zagraża polskim danym wrażliwym w firmach i państwie. Przemysł musi przemyśleć governance — w Polsce, z jej historią biurokracji od epoki maszyn do pisania, to pilna potrzeba, by agenci wspierały, a nie destabilizowały gospodarkę i społeczeństwo.