Autor: Przemysław Żukowski
16 lutego 2026

Od pytań do działań, czyli jak Qlik Agentic AI zmienia zasady gry w 2026 roku

W krajobrazie analitycznym roku 2026 obserwujemy wyraźne przesunięcie paradygmatu – od tradycyjnych interfejsów wizualnych i statycznych pulpitów nawigacyjnych w stronę zaawansowanych doświadczeń sterowanych przez sztuczną inteligencję. Dojrzałość rozwiązań AI nie jest już mierzona jedynie sprawnością generatywną modeli, ale przede wszystkim ich zdolnością do pracy w środowiskach produkcyjnych, gdzie kluczowe stają się zaufanie, kontekst biznesowy oraz pełna rozliczalność za podejmowane działania.

W tym kontekście najnowsze rozwiązania firmy Qlik dotyczące Agentic AI oraz serwera MCP (Model Context Protocol) stanowią fundament nowej strategii, którą warto przeanalizować pod kątem jej wpływu na architekturę danych w przedsiębiorstwie.

Od pytań do działań, czyli jak Qlik Agentic AI zmienia zasady gry w 2026 roku

Istota Agentic AI: Od reaktywnych odpowiedzi do autonomicznego działania

Tradycyjne systemy oparte na AI często wymagają od użytkownika precyzyjnego formułowania zapytań i manualnego łączenia uzyskanych wyników w logiczną całość, co w złożonych organizacjach generuje opóźnienia i podnosi koszty operacyjne. Architektura agentyczna Qlik redefiniuje to podejście, wprowadzając inteligentny system agentów zdolnych do samodzielnego rozbijania złożonych problemów analitycznych na mniejsze etapy, adaptacji do zmieniających się warunków oraz angażowania odpowiednich zasobów danych w celu osiągnięcia wyznaczonego celu przy minimalnym zaangażowaniu człowieka.

Qlik Agentic AI

W ramach platformy Qlik Cloud Analytics proces ten jest realizowany przez sieć wyspecjalizowanych agentów, z których każdy pełni określoną rolę w cyklu życia danych, na przykład:

  • Discovery Agent: Odpowiada za ciągłe monitorowanie kluczowych wskaźników KPI, identyfikując anomalie i istotne zmiany trendów, zanim zdążą one realnie wpłynąć np. na wynik finansowy.
  • Analytics Agent: Wspiera generowanie analiz w oparciu o dane strukturalne, korzystając z unikalnej logiki biznesowej zaszytej w silniku analitycznym Qlik.
  • Knowledge Agent: Odpowiada za ekstrakcję wiedzy z ogromnych zbiorów informacji nieustrukturyzowanych (np. dokumentów PDF, Word czy PowerPoint), zapewniając jednocześnie pełną identyfikowalność źródeł poprzez cytowania.

A to tylko krótka lista wszystkich agentów, którzy będą do Twojej dyspozycji.

MCP Model Context Protocol

Interoperacyjność i standard MCP: Otwartość na zewnętrzny ekosystem AI

Jednym z najistotniejszych elementów nowej strategii jest udostępnienie serwera Qlik MCP (Model Context Protocol). Rozwiązanie to pozwala na bezpieczne i nadzorowane udostępnienie mocy silnika analitycznego Qlik oraz zaufanych Data Products zewnętrznym asystentom, takim jak Anthropic Claude czy ChatGPT.

Z punktu widzenia architekta systemów, jest to krok milowy w kierunku uniknięcia tzw. „vendor lock-in”. Przedsiębiorstwa mogą korzystać ze swoich preferowanych interfejsów AI, podczas gdy Qlik pełni rolę zaufanej warstwy inteligencji, dostarczającej precyzyjny kontekst analityczny i eliminującej ryzyko halucynacji modeli językowych. Dzięki temu AI operuje na „czystej prawdzie” o danych, zachowując jednocześnie zgodność z rygorystycznymi zasadami ładu korporacyjnego (governance).

Fundament zaufania: Data Products i przejrzystość rozumowania

Skalowanie systemów AI w skali enterprise jest niemożliwe bez wysokiej jakości paliwa, jakim są dane. Wprowadzenie Data Products umożliwia tworzenie nadzorowanych, zarządzanych i certyfikowanych zestawów danych, które są gotowe do natychmiastowego użycia zarówno przez ludzi, jak i autonomicznych agentów.

W odróżnieniu od rozwiązań typu „black-box”, ekosystem Qlik kładzie ogromny nacisk na transparentność. Agenci nie tylko dostarczają wyniki, ale potrafią wyjaśnić proces swojego rozumowania (chain-of-thought reasoning) oraz wskazać konkretne dowody i źródła, na których się oparli. W procesach finansowych czy operacyjnych, gdzie każda decyzja musi być możliwa do obrony, taka audytowalność jest funkcjonalnością krytyczną.

Ścieżka wdrożenia i dostępność rozwiązań

Jeśli obecnie używasz produktów z rodziny Qlik to pewnie zadajesz sobie pytanie: jak mogę skorzystać z Agentic AI? Poniżej przedstawiamy harmonogram dostępności dla poszczególnych konfiguracji:

  • Użytkownicy Qlik Cloud Analytics: Serwer MCP jest dostępny globalnie od 10 lutego, a wdrażanie Qlik Answers w poszczególnych regionach AWS również rozpoczęło się 10 lutego. Rozwiązania Data Products pojawią się 24 lutego, a wkrótce po nich udostępniony zostanie Discovery Agent.
  • Użytkownicy Qlik Sense Enterprise SaaS: Serwer MCP jest dostępny globalnie od 10 lutego. Narzędzia Qlik Answers oraz Data Products zostaną udostępnione 24 lutego, natomiast Discovery Agent pojawi się w krótkim odstępie czasu po nich.
  • Skalowanie do pełnej architektury Agentic AI: Organizacje dążące do pełnego wykorzystania możliwości systemów agentycznych w dużej skali mogą skorzystać ze naszego wsparcia w celu przejścia na model Qlik Cloud Analytics Capacity, który stanowi fundament dla szerokiej adopcji rozwiązań w ramach Qlik Cloud Analytics oraz Qlik Talend Cloud.
  • Użytkownicy rozwiązań On-premise: Korzystanie z wersji lokalnych nie wymaga kompromisów ani budowania systemów od nowa. Możliwości agentyczne można odblokować poprzez plan „Move to Cloud”.

Zapytaj o wykorzystanie Agentic AI w Twojej firmie

    Podsumowanie i kierunki rozwoju

    Wprowadzenie Qlik Answers jako ujednoliconego interfejsu konwersacyjnego oraz udostępnienie w najbliższej przyszłości wyspecjalizowanych agentów (np. Data Quality Agent czy Data Pipeline Agent) pokazuje, że automatyzacja wchodzi w fazę pełnej dojrzałości. Dla organizacji oznacza to możliwość przejścia od żmudnych prac manualnych do zarządzania procesami analitycznymi na poziomie strategicznym.

    W Data Wizards obserwujemy te trendy z dużą uwagą, wiedząc, że sukces wdrożenia AI zależy nie od wyboru najpopularniejszego modelu, ale od solidności fundamentu danych i spójności architektury, która potrafi przekuć te dane w realne działania biznesowe.

    Skontaktuj się z nami, aby porozmawiać o tym jak w Twoim przypadku skorzystać architektury Agentic AI.