Rozwój dużych modeli językowych wprowadził do inżynierii oprogramowania dwa wyraźne podejścia: Vibe Coding oraz Agentic Engineering. Pierwsze koncentruje się na szybkim tworzeniu kodu w oparciu o język naturalny, drugie – na projektowaniu agentów AI zdolnych do samodzielnej realizacji złożonych zadań biznesowych. Oba nurty wpływają na sposób budowania systemów CRM, narzędzi marketing automation oraz rozwiązań klasy CX.
Czym jest Vibe Coding?
Vibe Coding zakłada, że punkt ciężkości pracy przesuwa się z poziomu składni języka programowania na poziom intencji biznesowej. Programista lub użytkownik techniczny formułuje w języku naturalnym opis funkcji, komponentu lub modułu, a model AI generuje kod oraz kolejne poprawki w miarę doprecyzowania wymagań. Kod przestaje być głównym obiektem uwagi, staje się jedynie efektem serii rozmów z systemem AI.
W praktyce oznacza to iteracyjny sposób pracy: użytkownik opisuje, co chce osiągnąć, uruchamia wygenerowany kod, obserwuje rezultat i koryguje swoje wymagania. Tego typu podejście sprzyja szybkiemu prototypowaniu, eksperymentowaniu z różnymi wariantami rozwiązania oraz testowaniu koncepcji na realnych danych. Istotną cechą Vibe Coding jest niski próg wejścia – z narzędzia może korzystać zarówno doświadczony programista, jak i tzw. citizen developer, dysponujący przede wszystkim wiedzą domenową.
Zalety i wady Vibe Codingu
Największą zaletą Vibe Codingu jest tempo tworzenia pierwszych wersji rozwiązania. Krótkie serie promptów wystarczą, aby powstał działający prototyp integracji CRM z nowym kanałem komunikacji, prosty moduł raportowy czy narzędzie wspierające codzienną pracę zespołu sprzedaży. Takie prototypy pozwalają szybko zweryfikować założenia biznesowe, zademonstrować funkcjonalność interesariuszom oraz sprawdzić reakcję użytkowników końcowych.
Podejście to ma jednak istotne ograniczenia. Kod generowany w trybie „na szybko” bywa niespójny, trudny w utrzymaniu i pozbawiony spójnej architektury. Bez ustrukturyzowanego procesu przeglądu i refaktoryzacji rośnie ryzyko problemów z bezpieczeństwem, wydajnością i zgodnością z wytycznymi organizacji. W przypadku złożonych systemów, takich jak centralny CRM obsługujący wiele działów czy rozbudowany ekosystem integracji, spontanicznie powstające fragmenty kodu mogą utrudniać dalszy rozwój i standaryzację.
W konsekwencji Vibe Coding najlepiej sprawdza się w obszarze tworzenia koncepcji, proof-of-concept oraz niewielkich narzędzi pomocniczych. W środowiskach, w których kluczowe są stabilność, zgodność z procesami i długoterminowa możliwość rozwoju, potrzebne jest bardziej systemowe podejście.
Czym jest Agentic Engineering?
Agentic Engineering koncentruje się na projektowaniu systemów złożonych z agentów AI, które potrafią planować, podejmować decyzje i realizować zadania w ramach zdefiniowanych celów. Agent nie ogranicza się do pojedynczej odpowiedzi na prompt; działa w cyklu, w którym formułuje plan, korzysta z dostępnych narzędzi (np. API systemów biznesowych), analizuje wyniki, koryguje swoje działania i dąży do osiągnięcia oczekiwanego efektu.
Tak rozumiane agentowe podejście wymaga zdefiniowania kilku warstw. Po pierwsze, określany jest cel biznesowy, np. “przygotuj listę szans sprzedażowych wymagających reakcji w tym tygodniu”. Po drugie, agent otrzymuje dostęp do narzędzi API CRM, systemów bilingowych, platformy marketing automation czy repozytoriów dokumentów. Po trzecie, projektowana jest logika planowania – sposób, w jaki agent dzieli zadanie na kroki, interpretuje wyniki i decyduje o kolejnych działaniach. Po czwarte, wprowadzane są mechanizmy pamięci oraz nadzoru, aby agent mógł uczyć się na doświadczeniu i pozostawać w zgodzie z zasadami organizacji.
Przykładowy agent w obszarze CRM może cyklicznie analizować dane o klientach, identyfikować segmenty wymagające kontaktu, wywoływać kampanie w systemie marketing automation, a następnie monitorować wskaźniki efektywności. Rola człowieka przesuwa się z wykonywania powtarzalnych czynności na projektowanie reguł działania, nadzór i podejmowanie decyzji w sytuacjach nietypowych.
Agentic Engineering a tradycyjne podejście do AI w CRM
Klasyczne wykorzystanie AI w systemach CRM sprowadzało się najczęściej do modeli predykcyjnych i rekomendacji. System podpowiadał, które leady mają najwyższe prawdopodobieństwo konwersji, jakie produkty warto zaoferować klientom lub kiedy najlepiej skontaktować się z daną osobą. Decyzje operacyjne pozostawały jednak po stronie użytkownika.
Agentic Engineering przesuwa granicę. Agent nie tylko wylicza wskaźniki, lecz sam inicjuje działania w ramach dozwolonego zakresu: aktualizuje pola w CRM, przypisuje zadania, wyzwala kampanie, przygotowuje wstępne wersje ofert. Użytkownik przechodzi z roli wykonawcy do roli kontrolera i projektanta reguł. Takie podejście wymaga znacznie większego nacisku na architekturę rozwiązań, integracje, zarządzanie uprawnieniami, audyt działań oraz mechanizmy interwencji człowieka.
Z technicznego punktu widzenia Agentic Engineering opiera się na projektowaniu workflow: sekwencji kroków, w których agent wykorzystuje różne narzędzia, przechowuje kontekst i podejmuje decyzje. W odróżnieniu od prostego wywołania modelu językowego mamy do czynienia z systemem, który działa w czasie, utrzymuje stan i może reagować na zmieniające się dane.
Vibe Coding i Agentic Engineering – kluczowe różnice
Vibe Coding i Agentic Engineering różnią się na kilku poziomach. Po pierwsze, celem Vibe Coding jest szybkie uzyskanie kodu odpowiadającego bieżącej potrzebie użytkownika, natomiast celem Agentic Engineering jest zbudowanie trwałego systemu realizującego cele biznesowe w sposób powtarzalny i częściowo autonomiczny. Po drugie, w Vibe Coding dominują ad hocowe interakcje człowiek-AI, podczas gdy w Agentic Engineering kluczowy jest projekt procesów i ich zakotwiczenie w szerszej architekturze IT.
Po trzecie, różny jest profil użytkownika. Vibe Coding jest dostępny dla szerokiej grupy osób – od programistów po analityków biznesowych, którzy potrafią precyzyjnie opisać oczekiwany efekt. Agentic Engineering wymaga kompetencji architektonicznych: znajomości systemów źródłowych, procesów biznesowych, zasad bezpieczeństwa oraz ograniczeń organizacyjnych. Po czwarte, odmienne są ryzyka. W przypadku Vibe Coding główne wyzwanie dotyczy jakości i utrzymania kodu. W Agentic Engineering kluczowa staje się odpowiedzialność za automatyczne decyzje i ich wpływ na relacje z klientami.
Z tego powodu oba podejścia pełnią komplementarne funkcje. Vibe Coding sprawdza się jako narzędzie kreatywne, ułatwiające poszukiwanie rozwiązań i budowę prototypów. Agentic Engineering stanowi ramę dla budowy rozwiązań strategicznych, które mają działać w środowisku produkcyjnym przez dłuższy czas.
Łączenie obu podejść w projektach CRM
W środowisku CRM i systemów pokrewnych naturalnym scenariuszem jest wykorzystanie Vibe Coding w fazie ideacji i prototypowania. Zespół wdrożeniowy może w krótkim czasie wygenerować kilka wariantów integracji, ekranów roboczych czy prostych agentów wspierających wybrane czynniki, np. weryfikację danych klienta przed rozmową handlową. Pozwala to szybko ocenić, które kierunki są obiecujące z perspektywy użytkownika.
Gdy koncepcja zostanie zweryfikowana, ciężar prac przenosi się w stronę Agentic Engineering. Oznacza to zaprojektowanie stabilnych workflow, integrację z istniejącą architekturą, uwzględnienie wymogów bezpieczeństwa oraz przygotowanie mechanizmów nadzoru. Prototyp staje się elementem większego systemu, w którym agent AI jest jednym z uczestników procesu obok ludzi i innych aplikacji.
Firmy wdrożeniowe specjalizujące się w rozwiązaniach CRM, CX i marketing automation pełnią w tym modelu rolę partnerów transformacji. Łączą znajomość narzędzi AI z wiedzą o procesach biznesowych, architekturze systemów i wymaganiach organizacji. Dzięki temu mogą pomóc przejść od jednorazowych eksperymentów do powtarzalnych, mierzalnych i bezpiecznych scenariuszy wykorzystania agentów AI.
Konsekwencje dla PM-a i decydentów IT
Z perspektywy menedżera projektu oraz decydenta IT pojawiają się nowe kryteria oceny inicjatyw opartych na AI. Pytanie “czy rozwiązanie wykorzystuje sztuczną inteligencję” ustępuje miejsca pytaniom o sposób projektowania agentów, standardy jakości, kontrolę nad podejmowanymi działaniami oraz integrację z istniejącymi procesami. Istotne staje się również rozróżnienie między eksperymentem opartym na Vibe Coding a projektem wymagającym pełnego cyklu życia rozwiązania agentowego.
W praktyce korzystne jest przyjęcie podejścia ewolucyjnego. Niewielkie pilotaże mogą wykorzystać Vibe Coding do zbudowania pierwszych wersji narzędzi, które pokażą potencjał automatyzacji. Na tej podstawie możliwe jest zaplanowanie szerszej roadmapy Agentic Engineering, obejmującej kolejne procesy i działy. Dzięki temu organizacja ogranicza ryzyko, a jednocześnie stopniowo buduje kompetencje w obszarze agentów AI.
W efekcie Vibe Coding i Agentic Engineering nie stanowią konkurencyjnych, wykluczających się paradygmatów. Tworzą raczej ciągłość: od szybkiego, intuicyjnego korzystania z AI do świadomego projektowania agentów, którzy na stałe wpisują się w krajobraz systemów CRM, CX i marketing automation.
Jesteś gotowy na prowadzenie dużego projektu wdrożeniowego w Twojej firmie?
Wiesz, o co zapytać dostawcę? Jak przygotować własny zespół? Jak stworzyć skuteczne zapytanie ofertowe? Jaką metodykę wybrać? Na co zwrócić uwagę negocjując umowę wdrożeniową i serwisową?
Specjalnie dla Ciebie stworzyliśmy darmowy kurs mailowy przygotowujący do prowadzenia wdrożeń.
Codziennie przez dwa tygodnie otrzymasz od nas na swoją skrzynkę kolejną dawkę wiedzy, która pozwoli odnaleźć Ci się w tym skomplikowanym procesie.
Darmowy kurs mailowy
