Decision Layer - czym jest i dlaczego każdy agent AI go potrzebuje?

Problem: decyzje AI bez przejrzystości

Gdy agent AI księguje fakturę, przetwarza zwolnienie lekarskie lub odpowiada na pytanie dotyczące compliance, podejmuje decyzję. Ta decyzja opiera się na modelu językowym, który działa na zasadzie prawdopodobieństwa - nie na deterministycznych regułach.

Dla wewnętrznego chatbota to akceptowalne. Dla procesów krytycznych biznesowo - nie. Gdy agent proponuje księgowanie, musi być jasne: Jaka reguła została zastosowana? W jakiej wersji? Z jaką pewnością? Czy uczestniczył w tym człowiek?

Bez tej przejrzystości decyzje AI w regulowanych środowiskach nie nadają się do wdrożenia. Biegli rewidenci nie mogą ich zweryfikować. Rady Zakładowe nie mogą ich ocenić. Audytorzy wewnętrzni nie mogą ich prześledzić.

Decision Layer rozwiązuje ten problem.

Czym jest Decision Layer?

Decision Layer to centralny komponent governance między agentem AI a systemem docelowym. Architektonicznie znajduje się między agentem, który formułuje rekomendację, a systemem, w którym decyzja staje się skuteczna - na przykład SAP, Comarch lub Workday.

Decision Layer nie jest dodatkowym modułem compliance. To zasada architektoniczna. Każda decyzja agenta przechodzi przez Decision Layer, zanim dotrze do systemu docelowego.

Decision Layer - wyjaśnienie dla osób odpowiedzialnych za procesy

Powyższy opis techniczny jest precyzyjny. Ale w codziennej praktyce istnieje prostsze wyjaśnienie:

Decision Layer działa jak standardowy opis procesu z jasnymi poziomami decyzyjnymi - z tą różnicą, że jest egzekwowany technicznie, a nie tylko na papierze.

Konkretnie: Każdy proces biznesowy, który ma wykonywać agent AI, jest rozkładany na poszczególne mikro-decyzje. Dla każdej pojedynczej decyzji z góry definiują ludzie, nie AI:

Czy tutaj musi zdecydować człowiek? Na przykład dlatego, że wymaga tego obowiązek konsultacji z Radą Zakładową, istnieje ryzyko dyskryminacji lub chodzi o decyzję uznaniową.

Czy to reguła stosowana zawsze tak samo? Na przykład sprawdzenie terminu, układ zbiorowy pracy, logika księgowania. Wtedy agent stosuje regułę konsekwentnie - w każdym oddziale, przy każdym pracowniku, o każdej porze. Zestawy reguł są wersjonowane: każda zmiana tworzy nową wersję, poprzednie pozostają identyfikowalne. Agent jest tu wykonawcą — nie dlatego, że nie potrafi więcej, ale dlatego, że nie ma czego interpretować.

Czy AI może tu zdecydować samodzielnie? Na przykład agent interpretuje dokumenty, klasyfikuje sytuacje, ocenia kontekst i rozpoznaje wzorce. To nie jest if-then-else — to zdolność oceny w ramach zdefiniowanych ram. Confidence Routing steruje: wysoka pewność i niskie ryzyko oznacza decyzję autonomiczną; niska pewność lub wysokie ryzyko oznacza eskalację do człowieka. Ten mechanizm odróżnia Decision Layer od RPA.

Każdy z tych kroków jest dokumentowany: Kto zdecydował, na jakiej podstawie, z jakim wynikiem. To jest Audit Trail - dowód, którego potrzebują biegli rewidenci, Rada Zakładowa i audyt wewnętrzny.

Efekt: procesy stają się szybsze i bardziej spójne, bez utraty kontroli. A gdy ktoś pyta “Jak została podjęta ta decyzja?” - jest odpowiedź.

Techniczna realizacja tej logiki składa się z czterech komponentów:

Cztery komponenty

1. Rules Engine

Fachowe zestawy reguł, wersjonowane i przejrzyste. Układy zbiorowe pracy, porozumienia zakładowe, logika księgowania, przepisy podatkowe, reguły compliance. Każda reguła ma wersję, datę ważności i zakres obowiązywania.

Gdy reguła się zmienia - na przykład nowy układ zbiorowy lub zmieniona polityka księgowa - powstaje nowa wersja reguły. Stara wersja pozostaje w systemie. Przy audycie jest jasne, jaka reguła w jakiej wersji obowiązywała w momencie decyzji.

2. Confidence Routing

Nie każda decyzja agenta ma taką samą pewność. Decision Layer automatycznie ocenia każdą decyzję:

• Wysoka pewność + niskie ryzyko = autonomiczne przetwarzanie. Agent decyduje, wynik trafia do systemu docelowego.
• Niska pewność lub wysokie ryzyko = eskalacja do człowieka. Workflow się zatrzymuje, pracownik sprawdza i decyduje.
• Przypadek wyjątkowy lub nieznany wzorzec = blokada. Brak wyniku, wymagane wyjaśnienie przez człowieka.

Progi pewności i ryzyka są konfigurowalne i dostosowane do klienta. Firma audytorska ustawi inne progi niż wewnętrzne centrum usług wspólnych.

3. Human-in-the-Loop

Human-in-the-Loop w Decision Layer to zasada architektoniczna, a nie opcjonalny checkbox. Przy zdefiniowanych typach decyzji architektura wymusza ludzką weryfikację:

• Decyzje z potencjałem dyskryminacji
• Decyzje dotyczące kwestii wymagających konsultacji z Radą Zakładową
• Decyzje powyżej zdefiniowanych progów wartości
• Pierwsze zastosowanie nowej reguły

Wymóg Human-in-the-Loop jest egzekwowany technicznie, nie organizacyjnie. Agent nie może ominąć tej weryfikacji.

4. Audit Trail

Każda decyzja generuje kompletny, niezmienny rekord decyzyjny:

• Input: Co zostało przekazane agentowi?
• Model: Jaki model językowy został użyty?
• Zestaw reguł: Jaka reguła w jakiej wersji została zastosowana?
• Pewność: Jak pewny był agent?
• Routing: Czy zdecydowano autonomicznie czy eskalowano?
• Wynik: Jaka była decyzja?
• Znacznik czasu: Kiedy podjęto decyzję?

Ten rekord decyzyjny jest tym, co audytorzy widzą w Auditor Portal. Nie retrospektywna dokumentacja, lecz techniczny dowód procesu decyzyjnego.

Jak Decision Layer działa w praktyce

Konkretny przykład z przetwarzania dokumentów:

Wpływa dokument - faktura zakupowa. Document Agent odczytuje dokument, wyodrębnia istotne informacje: wystawca, kwota, opis usługi, data.

Agent tworzy propozycję księgowania: konto, centrum kosztów, naliczony VAT, początek amortyzacji. Ta propozycja trafia do Decision Layer.

Decision Layer sprawdza: Czy propozycja księgowania jest spójna z wersjonowanymi zestawami reguł? Czy centrum kosztów się zgadza? Czy naliczony VAT jest poprawny dla tego typu faktury? Czy kwota mieści się w granicach autonomicznego przetwarzania?

Jeśli tak: propozycja księgowania trafia do systemu docelowego (SAP lub inny system ERP). Kompletna ścieżka decyzyjna jest zapisywana w Audit Trail.

Jeśli nie: zapytanie do pracownika. Workflow się zatrzymuje. Pracownik widzi propozycję, zastosowaną regułę, wartość pewności i powód eskalacji. Decyduje. Również ta ludzka decyzja jest dokumentowana w Audit Trail.

Dlaczego AI podejmuje niektóre decyzje lepiej niż człowiek

W dyskusji o agentach AI pomija się jedno pytanie: Czy istnieją decyzje, w których AI jest nie tylko szybsza, ale dowodnie lepsza? Odpowiedź brzmi: tak. I Decision Layer pozwala precyzyjnie zidentyfikować te przypadki.

Istnieją trzy kategorie, w których autonomiczne decyzje AI przewyższają ludzkie - nie dlatego, że AI jest mądrzejsza, lecz dlatego, że nie ma strukturalnych słabości człowieka:

Spójność między lokalizacjami i osobami. 50 pracowników w 12 oddziałach stosuje ten sam układ zbiorowy. Każdy nieco inaczej interpretuje przypadki graniczne. W oddziale A przyznawana jest premia specjalna, w oddziale B ten sam przypadek jest odrzucany. To nie problem szkoleniowy - to naturalna zmienność ludzkich decyzji. AI pracująca na wersjonowanym zestawie reguł decyduje identycznie. Za każdym razem, w każdym oddziale.

Odporność na zmęczenie przy powtarzalnych decyzjach. Rekruter w poniedziałek rano ocenia inaczej niż w piątek po południu. Po 50. aplikacji spada uwaga. Poprzedni kandydat był silny - następny wydaje się słabszy w porównaniu (efekt zakotwiczenia). AI ocenia aplikację numer 1 z taką samą starannością jak aplikację numer 200. Nie ma złego dnia.

Kompletność weryfikacji reguł. Pracownik HR sprawdza zwolnienie lekarskie pod kątem trzech-czterech kryteriów, które przychodzą mu na myśl: czas choroby, okres kontynuacji wynagrodzenia, może próg procedury reintegracji. Ale czy sprawdza też okres wyczekiwania? Regułę specjalną dla pracowników na część etatu w zakładowym układzie zbiorowym? Obowiązek zgłoszenia do ZUS przy określonych schorzeniach? Za każdym razem? Również w piątek o 16:00? AI sprawdza wszystkie obowiązujące reguły, w aktualnej wersji, kompletnie i z dokumentacją. Nie dlatego, że jest mądrzejsza - lecz dlatego, że nie zapomina.

To nie oznacza, że AI jest wszędzie lepsza. Decyzje uznaniowe, oceny indywidualne, dopasowanie kulturowe, rozważania etyczne - to są i pozostaną domenami ludzkimi. Ale przy decyzjach opartych na regułach, powtarzalnych i wymagających wysokiej spójności, autonomiczna AI nie jest kompromisem. Jest lepszym rozwiązaniem.

Decision Layer operacjonalizuje to rozróżnienie: Dla każdej mikro-decyzji określa, czy decyduje człowiek, zestaw reguł czy AI - a przy decyzjach AI dokumentuje, dlaczego AI jest tu właściwym wyborem.

Dlaczego żaden agent nie powinien trafić do produkcji bez Decision Layer

Bez Decision Layer agent AI to czarna skrzynka. Generuje wyniki, ale nikt nie jest w stanie prześledzić, jak do nich doszedł. Ma to konkretne konsekwencje:

Audyt: Biegli rewidenci i audyt wewnętrzny potrzebują przejrzystości. Bez Audit Trail każda decyzja agenta stanowi ryzyko audytowe. Audytor musi ręcznie weryfikować każdy pojedynczy przypadek - to bardziej pracochłonne niż praca bez agenta.

Konsultacja z Radą Zakładową: Rady Zakładowe mają prawo do informacji i konsultacji przy wdrażaniu systemów AI. Bez przejrzystej logiki decyzyjnej nie mogą pełnić swojej roli. Decision Layer przekształca porozumienia zakładowe w ograniczenia techniczne systemu.

Odpowiedzialność: Gdy agent generuje błędne księgowanie i nie ma ścieżki decyzyjnej, nie wiadomo, kto ponosi odpowiedzialność. Decision Layer dokumentuje łańcuch odpowiedzialności.

Skalowanie: Agent, który działa w projekcie pilotażowym, niekoniecznie sprawdzi się w produkcji. Bez infrastruktury governance każdy agent pozostaje przypadkiem indywidualnym. Decision Layer umożliwia spójne governance dla wszystkich agentów.

Decision Layer i Cert-Ready by Design

Decision Layer stanowi techniczną podstawę Cert-Ready by Design. Kontrole w Decision Layer są obiektami danych pierwszej klasy ze zdefiniowanymi atrybutami: Control_ID, Technical_Implementation, Rule_Version, Evidence_Generator, Evidence_History, Auditor_View.

Dowody (Evidence) są generowane automatycznie - nie kompletowane retrospektywnie. Audytorzy widzą w Auditor Portal aktualny status wszystkich kontroli, z możliwością drążenia do konkretnej implementacji reguły.

Mapowanie na standardy odwzorowuje kontrole na uznane standardy audytowe: ISA, krajowe standardy rewizji finansowej oraz Ustawę o rachunkowości. Badanie sprawozdania finansowego może być przeprowadzone na podstawie automatycznie generowanych dowodów.

Więcej: Cert-Ready by Design

Decision Layer - przegląd i przykłady

Umów spotkanie - Pokażemy Ci, jak Decision Layer wygląda dla Twojego konkretnego procesu.