Dlatego przygotowaliśmy ranking 6 najlepszych firm tworzących agentów AI dla biznesu w Polsce 2026. Wybraliśmy firmy, które potrafią przełożyć sztuczną inteligencję na działające rozwiązania: od agentów analizujących dokumenty, faktury i roszczenia, przez systemy RAG korzystające z wiedzy organizacyjnej, po platformy agentowe, automatyzacje procesów, aplikacje SaaS oraz wdrożenia prowadzone w środowiskach enterprise.
Dobra firma tworząca agentów AI dla biznesu nie zaczyna od pytania, jaki model językowy wybrać. Najpierw sprawdza proces, dane, systemy, integracje, ryzyka, bezpieczeństwo i sens biznesowy automatyzacji. Dopiero na tej podstawie projektuje agenta, który ma konkretne zadanie do wykonania.
W tym zestawieniu uwzględniliśmy różne podejścia do wdrażania agentów AI. Ranking został przygotowany przez Rankwise, zespół specjalizujący się w analizie i porównywaniu partnerów oraz rozwiązań technologicznych dla biznesu. Ocenialiśmy zakres usług, specjalizację w agentach AI, podejście do procesu i danych, bezpieczeństwo, integracje, doświadczenie wdrożeniowe, model współpracy oraz realne wyróżniki poszczególnych firm.
W gronie najlepszych firm tworzących agentów AI dla biznesu w Polsce 2026 znalazły się:
- ITSharkz
- Extentum AI
- Internet Stars
- Alterdata
- MKM Labs
- WeAreFuture
Każda z tych firm inaczej podchodzi do budowania agentów AI. Łączy je to, że traktują agentów AI nie jako modne rozszerzenie oferty, ale jako praktyczne narzędzie do automatyzacji pracy, integracji wiedzy i budowania bardziej efektywnych procesów biznesowych.
ITSharkz
Agenci AI dla biznesu osadzeni w procesach przedsiębiorstwa
ITSharkz działa od 2018 roku i tworzy warszawski zespół ponad 40 inżynierów, który projektuje i wdraża agentów AI dla biznesu. Zamiast ogólnych asystentów tworzy specjalizowane systemy dla konkretnych procesów finansowych, prawnych, kadrowych i ubezpieczeniowych.
ITSharkz integruje agentów AI z używanymi już platformami: SAP, Comarch, WebCon, SharePoint, KSeF, baz danych i systemów własnych. Czytają dane, porównują dokumenty i zapisują wynik bezpośrednio w środowisku organizacji. W wielu przypadkach wdrożenie nie wymaga pełnej migracji danych ani przebudowy istniejącej infrastruktury.
Od dokumentu do wykonanej operacji – automatyzacja procesów
ITSharkz automatyzuje procesy, które wcześniej angażowały zespoły w ręczne sprawdzanie faktur, umów, terminów i dokumentacji. Agent może zweryfikować fakturę na podstawie umowy, RCP i danych z KSeF, a następnie zapisać wynik w SAP. Inne wdrożenia obejmują:
- Monitoring terminów i kamieni milowych w HR (np. z integracją Active Directory)
- Automatyczną ocenę i klasyfikację ryzyka w umowach (przechowywanych np. na SharePoincie, Google Drive lub w wewnętrznych repozytoriach firmy).
- Agentów RAG pracujących na wewnętrznych bazach wiedzy dla zespołów operacyjnych
Najlepiej widać to na przykładzie agenta obsługującego roszczenia zdrowotne. System odczytuje faktury, paragony i dokumentację medyczną, sprawdza pozycje względem OWU i karty produktu, wylicza kwotę oraz zapisuje wynik w ERP. Standardowe sprawy zamyka automatycznie, a niejednoznaczne przekazuje operatorowi. W tym konkretnym wdrożeniu czas obsługi standardowego roszczenia skrócił się o około 90%.
Najpierw ROI, potem pełne wdrożenie
ITSharkz zaczyna od mapowania procesu, wolumenu, wyjątków i kosztu obecnej pracy. Następnie uruchamia 4-tygodniowy pilotaż walidacyjny na rzeczywistych danych, który ma potwierdzić wykonalność i ekonomiczny sens automatyzacji. Jeśli założone efekty nie zostaną osiągnięte, koszt walidacji pozostaje po stronie ITSharkz.
Po udanym pilotażu agent jest rozwijany w modelu subskrypcyjnym. Zespół aktualizuje modele, dostraja reguły i podłącza kolejne źródła danych. RODO, AI Act, audytowalność i hosting danych w UE są projektowane od początku, wraz z szyfrowaniem, separacją środowisk, logami i kontrolą człowieka nad wyjątkami.
Co wyróżnia ITSharkz wśród firm budujących agentów AI?
ITSharkz nie wdraża agentów tylko dlatego, że dany proces da się zautomatyzować. Najpierw sprawdza, czy rozwiązanie ograniczy liczbę godzin, błędów i ryzyko na tyle, by inwestycja miała sens biznesowy.
Najważniejsze elementy podejścia ITSharkz:
- agenci projektowani pod jeden, precyzyjnie zdefiniowany proces,
- integracje z ERP, workflow, KSeF, bazami danych i systemami własnymi,
- ponad 50 wdrożeń produkcyjnych agentów AI,
- dziesiątki tysięcy dokumentów przetwarzanych miesięcznie,
- człowiek w pętli kontrolnej – przypadki niejednoznaczne zawsze trafiają do operatora,
- audyty procesów: mapowanie, identyfikacja przypadków użycia, kalkulacja ROI,
- szkolenia zespołów: warsztaty dla zarządów, zespołów operacyjnych oraz programistycznych,
- wdrożenia on-premise i przetwarzanie danych w UE.
ITSharkz znalazł się w rankingu najlepszych firm budujących i wdrażających agentów AI dla biznesu 2026, ponieważ łączy inżynierię procesów, głębokie integracje i model współpracy oparty na zweryfikowanym ROI.
Extentum AI
Kompletna Platforma GenAI dla Enterprise
Extentum AI udostępnia platformę do tworzenia agentów AI przede wszystkim dla dużych organizacji, które nie mogą pozwolić sobie na swobodne przesyłanie wrażliwych danych do publicznej chmury. Firma działa w oparciu o własną platformę Extentum.AI, czyli kontrolowane środowisko do budowy, uruchamiania i audytowania agentów AI.
To ważne w bankowości, ubezpieczeniach, ochronie zdrowia, energetyce, sektorze publicznym i przemyśle. W takich organizacjach GenAI często zatrzymuje się na etapie testów, bo polityki bezpieczeństwa, regulacje i wymagania audytowe blokują użycie publicznych narzędzi. Extentum rozwiązuje ten problem przez wdrożenia on-premises lub private cloud.
Agent Builder zamiast kolejki do IT
Najmocniejszym elementem platformy jest wizualny Agent Builder. Pozwala tworzyć i modyfikować agentów metodą drag & drop, bez pisania kodu. Dzięki temu rozwiązania AI mogą budować także analitycy biznesowi i zespoły operacyjne, które najlepiej znają proces, a nie tylko programiści AI.
W praktyce oznacza to krótszą drogę od pomysłu do działającego workflow. Organizacja może uporządkować proces, podłączyć bazę wiedzy (za pomocą RAG), dobrać model LLM i uruchomić agenta w jednym, kontrolowanym środowisku. To podejście produktowe, a nie projekt pisany od zera przy każdym wdrożeniu.
Bezpieczne wdrożenia i złożone procesy
Extentum.AI daje dostęp do wielu modeli LLM, zarówno open-source, jak i komercyjnych, w jednej aplikacji. Platforma wspiera RAG, czyli pracę agentów na wiedzy organizacji, oraz pozwala budować powtarzalne, wieloetapowe workflow dla procesów, z którymi ogólne narzędzia AI często sobie nie radzą.
Dla użytkowników końcowych powstał Portal Użytkownika, w którym pracownicy korzystają z wdrożonych agentów. Extentum GenAI SDK natomiast pozwala osadzać agentów w aplikacjach iOS, Android i Web. Dzięki temu agent nie musi być osobnym narzędziem pracy, ale może działać w aplikacjach organizacji, np. w aplikacji bankowej.
Co wyróżnia Extentum AI wśród firm budujących agentów AI?
Extentum łączy własną platformę, doświadczenie AI i zaplecze Grupy eLeader, która od ponad 25 lat tworzy globalne rozwiązania B2B klasy enterprise. Wdrożenia prowadzi zespół Forward Deployed Engineers, pracujący bezpośrednio u klienta nad dopasowaniem rozwiązań do procesów.
Najważniejsze elementy podejścia Extentum AI:
- platforma Extentum.AI z wizualnym Agent Builderem
- wdrożenia on-premises lub private cloud
- różne modele LLM w jednym kontrolowanym środowisku
- RAG dla pracy na wiedzy organizacji
- Portal Użytkownika dla pracowników
- Extentum GenAI SDK dla aplikacji iOS, Android i Web
zaplecze i doświadczenie Grupy eLeader, obecnej w ponad 80 krajach
Extentum AI znalazło się w rankingu, ponieważ pomaga dużym, także regulowanym, organizacjom budować agentów AI w środowisku, które łączy bezpieczeństwo danych, kontrolę procesów, audytowalność i możliwość tworzenia rozwiązań przez zespoły biznesowe bez każdorazowego projektu od zera.
Internet Stars
Agenci AI dopasowani do środowiska firmy
Internet Stars działa od 2008 roku i łączy doświadczenie software house’u z kompetencjami w analizie biznesowej, AI i automatyzacji. Firma projektuje agentów AI dla biznesu pod realne procesy, dane, systemy i ograniczenia techniczne organizacji, zamiast wdrażać gotowe narzędzie „z pudełka”.
To podejście sprawdza się w firmach, które mają powtarzalne zadania, dokumenty, zapytania klientów albo dane do przetworzenia. Internet Stars buduje rozwiązania dla e-commerce, SaaS, firm B2B, kancelarii prawnych, biur rachunkowych, firm medycznych oraz logistycznych.
Automatyzacja procesów, nie samo AI
Najważniejszy punkt wyjścia to nie model ani lista technologii, ale efekt biznesowy: krótszy czas pracy, mniej ręcznych czynności, lepsza jakość danych, sprawniejsza obsługa klienta albo większe możliwości sprzedażowe.
Internet Stars może automatyzować obsługę zamówień, opisy produktów, raportowanie, marketing, analizę dokumentów, generowanie pism oraz przepływ danych między narzędziami. W praktyce agent AI może pracować z CRM, ERP, księgowością, pocztą, bazami danych, WooCommerce, Shopify, Stripe czy Comarch.
Technologia jest dopasowywana do firmy, a nie firma do technologii. Internet Stars łączy moduły, dedykowany development, panele, aplikacje, integracje API i modele pracy agentów AI. Dzięki temu rozwiązanie może powstawać etapowo, razem z rozwojem organizacji.
Od analizy biznesowej po utrzymanie
Proces zaczyna się od analizy biznesowej i wyboru scenariusza wdrożenia. Zespół sprawdza, gdzie automatyzacja ma sens, jakie dane są dostępne, jakie systemy trzeba połączyć i jaki efekt powinien zostać osiągnięty.
Dopiero później powstaje konfiguracja komponentów, moduły, integracje, testy i uruchomienie. Po wdrożeniu Internet Stars może dalej utrzymywać oraz rozwijać system, aby agent AI był narzędziem pracującym w procesie.
Firma ma doświadczenie przy ponad 100 wdrożeniach rozwiązań IT, AI i automatyzacji. W 2025 roku zrealizowała ponad 40 wdrożeń, co pokazuje skalę działania i doświadczenia zespołu.
Co wyróżnia Internet Stars wśród innych firm budujących agentów AI?
Internet Stars wyróżnia się połączeniem analizy biznesowej, własnej bazy modułów i kompetencji software house’u. To ważne dla firm, które nie chcą szablonowej automatyzacji, ale rozwiązania połączonego z ich procesami i celami.
Najważniejsze elementy podejścia Internet Stars:
- agenci AI i automatyzacje projektowane pod proces firmy
- analiza biznesowa i analityka marketingowa
- ponad 100 wdrożeń IT, AI i automatyzacji
- ponad 40 wdrożeń w 2025 roku
- integracje z CRM, ERP, księgowością, e-commerce, pocztą i bazami danych
- własna baza modułów skracająca czas wdrożenia
certyfikat ISO 9001
Marka Internet Stars znalazła się w rankingu najlepszych firm budujących agentów AI dla biznesu 2026, ponieważ łączy dedykowany development, analizę procesu i automatyzację nastawioną na konkretny efekt biznesowy.
Alterdata
Agenci AI zaczynają się od uporządkowanych danych
Alterdata to wyspecjalizowana firma usługowa, która pomaga przedsiębiorstwom przekształcać chaos informacyjny w wartość biznesową. Projektuje platformy danych, integruje systemy, modernizuje środowiska chmurowe i na tym fundamencie rozwija analitykę, AI oraz Machine Learning.
W rankingu firm budujących agentów AI Alterdata wyróżnia się tym, że nie zaczyna od samego interfejsu agenta. Najpierw porządkuje dane, źródła, procesy i dostęp do wiedzy. To ważne, bo agent AI w firmie jest tak dobry, jak dane, z których korzysta. Gdy organizacja ma silosy, różne wersje raportów i „arkusze Excel, które wiecznie pokazują inne dane”, automatyzacja może tylko powielić chaos.
Firmowi doradcy i agenci AI w bezpiecznym środowisku
Alterdata buduje dedykowane systemy oparte o architekturę RAG, które automatyzują dostęp do wiedzy firmowej, dokumentów i procedur. Taki agent może pomagać pracownikowi znaleźć właściwą informację, odczytać kontekst z dokumentacji, odpowiedzieć na pytanie operacyjne albo wesprzeć zespół bez ręcznego przeszukiwania wielu źródeł.
Kluczowe jest bezpieczeństwo klasy Enterprise. Alterdata izoluje systemy AI w zamkniętym środowisku chmurowym klienta i wdraża kontrolę dostępu na poziomie pojedynczych dokumentów. To pozwala rozwijać firmowych doradców AI bez wynoszenia poufnej wiedzy poza organizację.
Platformy danych, integracje i analityka
Alterdata projektuje nowoczesne platformy danych, w tym DWH i Data Lake, oparte m.in. o GCP i BigQuery. Łączy dane z ERP, CRM, e-commerce, plików Excel, baz transakcyjnych i innych systemów w jedno spójne środowisko analityczne.
Ważnym obszarem jest centralne modelowanie danych i kontrola wersji z wykorzystaniem Dataform lub DBT. Dzięki temu transformacje są uporządkowane, historia zmian przejrzysta, a zespoły lepiej rozumieją, skąd biorą się konkretne wyniki w raportach.
Firma rozwija też zaawansowaną analitykę biznesową i machine learning, m.in. dla branż reklamy, ed-tech czy mobile gaming. To pokazuje, że AI jest tu częścią szerszego systemu decyzji, danych i ciągłego doskonalenia procesów.
Co wyróżnia Alterdata wśród firm budujących agentów AI?
Alterdata pracuje w modelu Data Team as a Service. Zamiast dostarczać pojedynczego specjalistę, wnosi do projektu interdyscyplinarny zespół: inżynierów, analityków i architektów, który można skalować w zależności od potrzeb.
Najważniejsze elementy podejścia Alterdata:
- Data Team as a Service zamiast body leasingu
- projektowanie platform danych DWH i Data Lake
- integracje kilkudziesięciu rozproszonych źródeł danych
- firmowi doradcy i agenci AI oparci o RAG
- bezpieczne środowisko chmurowe i kontrola dostępu do dokumentów
- +120 klientów, +60 platform chmurowych i +400 tys. godzin projektowych
- doświadczenie z AMS, Tutlo i Polskim Światłowodem Otwartym
Alterdata znalazła się w rankingu najlepszych firm budujących agentów AI, ponieważ pomaga firmom najpierw przygotować dane, architekturę i bezpieczeństwo, a dopiero potem budować agentów AI, którzy pracują na wiarygodnej wiedzy organizacyjnej i realnie wspierają decyzje biznesowe.
MKM Labs
Agenci AI jako działające produkty cyfrowe
MKM Labs to software house i laboratorium AI, które projektuje agentów AI, automatyzacje procesów, aplikacje webowe i mobilne oraz systemy SaaS. Firma pracuje głównie z małymi i średnimi firmami oraz startupami, które chcą uporządkować proces, wdrożyć AI albo zbudować własny produkt cyfrowy bez rozdzielania doradztwa, projektu i developmentu między kilka zespołów.
W tym rankingu MKM Labs warto pokazać jako partnera dla organizacji, które mają konkretny problem operacyjny: ręczne zadania, rozproszone dane, powolny obieg informacji albo brak narzędzia, które realnie wspiera sprzedaż i oszczędza czas. To nie jest podejście „zróbmy AI, bo jest modne”, tylko przełożenie procesu na działający produkt.
Od ręcznego procesu do pierwszego MVP
MKM Labs zaczyna od analizy tego, co w firmie zabiera czas, blokuje skalowanie albo wymaga ciągłego przepisywania danych między systemami. Dopiero potem projektuje automatyzację procesów biznesowych, agenta AI, aplikację SaaS, panel webowy albo aplikację mobilną, która ma przejąć część powtarzalnej pracy.
W praktyce może to oznaczać wdrożenie agenta AI do obsługi wybranego procesu, integrację AI z istniejącym systemem, stworzenie wewnętrznego narzędzia operacyjnego albo budowę produktu od zera. Ważny jest też nacisk na tempo: MKM Labs stawia na szybkie dostarczenie pierwszego działającego MVP, aby klient mógł sprawdzić kierunek na realnym produkcie, a nie tylko na makiecie lub koncepcji.
AI połączone z pełnym wytwarzaniem oprogramowania
Mocną stroną MKM Labs jest to, że zespół nie kończy pracy na samym modelu AI. Firma może zaprojektować logikę produktu, przygotować aplikację, wdrożyć integracje, zbudować backend, frontend i dostarczyć rozwiązanie gotowe do użycia przez zespół lub klientów końcowych.
Ten produktowy charakter dobrze widać w doświadczeniu projektowym. MKM Labs realizowało m.in. CoreTSL, czyli platformę SaaS TMS z ponad 20 modułami i ponad 50 modelami danych, platformę raportowania CSRD/ESRS dla 30 podmiotów i ponad 20 000 punktów danych, migrację B2B e-commerce Ventido.pl na React oraz projekty takie jak LUGOMAT.com, Malta Trading, ACD Cars czy Proxy Poland.
Co wyróżnia MKM Labs wśród firm budujących agentów AI?
MKM Labs szczególnie pasuje do firm, które nie szukają samego prototypu AI, ale zespołu zdolnego dowieźć cały produkt: od rozpoznania procesu po wdrożenie i rozwój.
Najważniejsze elementy podejścia MKM Labs:
- agenci AI i automatyzacja procesów biznesowych
- aplikacje webowe, mobilne i systemy SaaS szyte na miarę
- wdrożenia oraz integracje AI w istniejących systemach
- doradztwo, projektowanie i development w jednym zespole
- szybkie MVP bez obietnic „magicznych” efektów
- 7 lat doświadczenia i 30+ zrealizowanych projektów
- stack m.in. React, Next.js, TypeScript, Python, PostgreSQL i Docker
MKM Labs znalazło się w rankingu, ponieważ pomaga MŚP i startupom przełożyć powtarzalne procesy na agentów AI, automatyzacje, aplikacje i systemy SaaS, które porządkują obieg informacji, ograniczają ręczną pracę i mogą wspierać sprzedaż.
WeAreFuture
Transformacja AI od strategii po wdrożonych agentów
WeAreFuture wspiera średnie i duże organizacje w transformacji AI: od decyzji, co warto automatyzować, przez wdrożenie agentów AI, po adopcję w codziennej pracy zespołów. Firmę tworzą osoby z doświadczeniem Data & AI wyniesionym m.in. z PwC i Accenture.
WeAreFuture nie zaczyna od narzędzia. Najpierw sprawdza proces, dane, właściciela biznesowego i KPI. Dopiero wtedy projektuje agenta, który ma rozwiązać konkretny problem: obsłużyć zapytania ofertowe, uporządkować dostęp do wiedzy, wesprzeć sprzedaż albo odciążyć zespoły operacyjne.
Najpierw proces i dane, potem agent
Wiele projektów AI kończy się na licencji, prezentacji albo proof of concept bez dalszego właściciela (co najmniej 30% projektów generative AI jest porzucanych już po tej fazie).
WeAreFuture odpowiada na ten problem przez identyfikację i audyt: sprawdza, które inicjatywy agentowe mają sens biznesowy, jakie dane są dostępne, co trzeba uporządkować i w jakiej kolejności wdrażać kolejne rozwiązania.
Z tej pracy powstaje roadmapa wdrożeniowa. Dla firmy oznacza to mniej przypadkowych eksperymentów i większą szansę, że agent AI wejdzie do faktycznego procesu, a nie zostanie narzędziem używanym przez kilka osób. Ważnym elementem jest też architektura bezpieczeństwa: SaaS, chmura prywatna lub on-premise, dobierane do poziomu wrażliwości danych, branży i wymagań AI Act.
AI SYSTEM jako zewnętrzny dział AI
Flagowym modelem WeAreFuture jest AI SYSTEM – powtarzalny sposób transformacji oparty na wprowadzeniu do organizacji zewnętrznego działu AI. Taki zespół działa blisko procesów, ludzi i zmian, dzięki czemu nie kończy pracy na rekomendacji, ale prowadzi wdrożenie oraz wykorzystanie rozwiązania po stronie organizacji.
WeAreFuture łączy trzy obszary, które często są rozdzielone między różne podmioty: doradztwo i strategię, wdrożenia agentowe oraz adopcję. W AbbVie adopcja AI wzrosła z 10% do 87%, a u dużego producenta rozwiązań HVAC zrealizowane projekty przyniosły w pierwszym roku współpracy oszczędności ponad 0,5 mln PLN.
Co wyróżnia WeAreFuture wśród innych firm budujących agentów AI?
WeAreFuture najlepiej pasuje do firm, które mają skalę, dane, budżet i sponsora po stronie zarządu. To przede wszystkim organizacje z sektora finansowego, produkcji, przemysłu, budownictwa i handlu, w których wdrożenie agentów AI jest zmianą operacyjną, a nie tylko technologicznym dodatkiem. Z WeAreFuture pracują m.in. TIM, Stock, PZU, Henkel, Tchibo i spółki Skarbu Państwa.
Najważniejsze elementy podejścia WeAreFuture:
- agenci AI projektowani pod cel biznesowy i proces
- AI SYSTEM jako model zewnętrznego działu AI
- audyt procesów, danych i roadmapa wdrożeniowa
- doradztwo, wdrożenie i adopcja u jednego partnera
- architektura bezpieczeństwa dla danych wrażliwych
- doświadczenie ekspertów Data & AI z PwC i Accenture
- partnerstwa z PFR, Microsoft, Anthropic i IAB Polska
- ponad 65 zrealizowanych projektów
WeAreFuture znalazło się w rankingu, ponieważ pomaga organizacjom przejść od eksperymentów z AI do wdrożonych agentów, które mają właściciela, KPI, uporządkowane dane, bezpieczną architekturę i realne miejsce w codziennej pracy zespołów.
Bio autora: Norbert Sinkiewicz, założyciel Rankwise. Od lat związany z marketingiem i sprzedażą B2B. Autor kilkuset publikacji i rankingów opartych na analizie rynku oraz jasno zdefiniowanych kryteriach porównawczych. Specjalizuje się w tworzeniu rzetelnych zestawień wspierających decyzje zakupowe.
Materiał sponsorowany.
