| REKLAMA |
 |
Levi Strauss & Co. (LS&Co.), prawie 175-letnia ikona rynku denimowego, jest dziś klasycznym przykładem firmy, która przestaje myśleć o AI jak o „dodatku”, a traktuje ją jako fundament strategii biznesowej. W centrum tej transformacji jest przejście na model direct-to-consumer (DTC-first) i obsesja na punkcie doświadczenia fana marki, a nie tylko „klienta”.
Równolegle Microsoft wnosi do tego projektu pełny stos technologiczny: od Microsoft 365 Copilot i Copilot Studio, przez Azure AI Foundry, po agentową orkiestrację w chmurze i modernizację endpointów na bazie Surface Copilot+ PC z Windows 11. To nie jest pojedynczy chatbot, ale docelowo spójny układ wielu agentów, które mają realnie zmienić sposób pracy tysięcy ludzi – od centrali po magazyny.
W szerszym kontekście wpisuje się to w globalny trend: według IDC wydatki na AI w sektorze retail sięgają już ok. 25 mld USD rocznie, a kluczowym celem jest poprawa produktywności pracowników i jakości doświadczeń klientów.
Superagent w Microsoft Teams – nowy „frontend” pracy w LS&Co.
Sednem ogłoszonej współpracy jest Azure-native orchestrator agent, osadzony bezpośrednio w Microsoft Teams. Dla pracownika wygląda to jak jeden, konwersacyjny interfejs – okno czatu, w którym może zadać pytanie, zgłosić problem lub zainicjować proces. Po drugiej stronie działa jednak cały ekosystem agentów wyspecjalizowanych w konkretnych domenach: HR, IT, operacje sklepowe, logistyka, bezpieczeństwo.
Ten „superagent” pełni funkcję warstwy orkiestracji. Rozpoznaje kontekst zapytania, deleguje je do właściwych sub-agentów i agreguje odpowiedzi w jednym, spójnym dialogu. W praktyce oznacza to skrócenie ścieżki: zamiast wiedzieć, czy coś „należy do HR, IT czy łańcucha dostaw”, pracownik po prostu pyta, a platforma agentowa wybiera odpowiednią ścieżkę.
Jason Gowans, chief digital and technology officer w Levi Strauss & Co., opisuje tę zmianę wprost:
Przebudowujemy Levi Strauss & Co., aby stać się detalistą DTC w pierwszej kolejności, całkowicie skoncentrowanym na fanach, tak aby każda interakcja była szybsza, inteligentniejsza i bardziej spersonalizowana. Sercem tej zmiany jest AI – napędza innowacje, wzmacnia kreatywność pracowników, odblokowuje produktywność i pomaga nam dostarczać spójne, zapadające w pamięć doświadczenia, które sprawiają, że fani wracają do nas raz po raz.
Dla innych firm retailowych ten model to czytelny kierunek: zamiast setek rozproszonych aplikacji i formularzy, jeden „warstwowy” interfejs konwersacyjny, za którym stoją wyspecjalizowane agenty biznesowe – od obsługi wniosków urlopowych po analitykę sprzedaży w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
Ekosystem Copilotów i nowa klasa urządzeń AI-ready
Superagent nie działa w próżni – LS&Co. traktuje go jako część szerszego ekosystemu opartego na Copilotach. Firma wykorzystuje m.in.:
- Microsoft 365 Copilot – do przyspieszenia codziennej pracy z dokumentami, mailami, prezentacjami i analizą danych;
- Copilot Studio – do budowy i zarządzania własnymi agentami i przepływami konwersacyjnymi;
- GitHub Copilot – aby zwiększyć produktywność zespołów developerskich odpowiedzialnych za obserwowalność, jakość i zarządzanie wydaniami.
Z punktu widzenia infrastruktury użytkownika kluczowe jest też wdrożenie laptopów Surface Copilot+ PC z Windows 11. Pracownicy LS&Co. raportują wyraźny wzrost szybkości, niezawodności i komfortu pracy z danymi, a dedykowany klawisz Copilot ogranicza czas spędzany na wyszukiwaniu informacji i „przeklejaniu” treści między systemami.
To pokrywa się z trendami rynkowymi: badania IDC, prowadzone wspólnie z Microsoft, pokazują, że 92% użytkowników AI wykorzystuje ją przede wszystkim do zwiększania produktywności, a prawie połowa firm widzi największy zwrot właśnie w tego typu scenariuszach – od skracania czasu analizy po automatyzację zadań biurowych.
Dla organizacji rozważających podobny kierunek oznacza to, że sama „warstwa agentowa” nie wystarczy. Żeby realnie odblokować efekt skali, trzeba zadbać o cały łańcuch: od endpointów gotowych na obciążenia AI, przez produktywnościowe Copiloty w M365, aż po wyspecjalizowane agenty biznesowe i developer-experience z GitHub Copilotem.
Chmurowy fundament: migracja do Azure i zero-trust w erze AI
Żeby superagent i podległe mu agenty mogły pracować na aktualnych, spójnych danych, LS&Co. konsekwentnie przenosi swoje obciążenia z tradycyjnych data center do chmury Microsoft Azure. Wykorzystuje do tego m.in. Azure Migrate oraz GitHub Copilot do planowania i realizacji migracji, a następnie konsoliduje swoje prywatne środowisko data center w modelu cloud-first.
Na tym fundamencie budowane są dalsze warstwy automatyzacji z użyciem Azure AI Foundry i Semantic Kernel – frameworku do tworzenia agentów i orkiestracji zadań w oparciu o modele generatywne. To właśnie te komponenty zasilają agentów bezpieczeństwa i orkiestrację polityk, pozwalając LS&Co. zachować model zero trust przy jednoczesnym skalowaniu innowacji AI w skali globalnej organizacji.
W praktyce oznacza to np.:
- automatyczne egzekwowanie polityk dostępu do danych w zależności od roli użytkownika i typu zadania przekazanego agentowi,
- spójne logowanie i obserwowalność żądań AI (kto, kiedy, do czego uzyskał dostęp),
- możliwość szybkiego wycofania lub przeprojektowania agenta, gdy zmieniają się regulacje lub wymagania compliance.
To ważne, bo według prognoz IDC to właśnie obszary bezpieczeństwa, kosztów obliczeń i jakości danych zdecydują, czy retailerzy będą w stanie przełożyć inwestycje w AI na realny zwrot biznesowy.
Znaczenie dla rynku retail: od omnichannel do „fan-obsessed”
Z punktu widzenia całego sektora LS&Co. + Microsoft to coś więcej niż „kolejna implementacja AI”. To przykład przemyślanej transformacji w świecie, w którym ponad 77% konsumentów kupuje równocześnie online i offline, a doświadczenie marki musi być spójne w każdym kanale – łącznie z komunikacją w aplikacjach mobilnych i social commerce.
Agentowe AI, takie jak superagent Levi’sa, dobrze adresuje ten problem na poziomie wewnętrznym: upraszcza procesy w sklepach, magazynach i centrali, dzięki czemu zespoły mogą szybciej reagować na zmiany popytu, kampanie marketingowe czy sytuacje kryzysowe (np. problemy z dostępnością rozmiarów w konkretnej lokalizacji). Z kolei po stronie klienta LS&Co. rozwija nowe narzędzia AI dla e-commerce i sklepów stacjonarnych, zwiększając personalizację i płynność zakupów.
Dane z sezonu świątecznego 2024 r. pokazały, że retailerzy wykorzystujący generatywne chatboty i agentów w obsłudze klienta potrafili wygenerować istotnie wyższe konwersje niż ci, którzy takich rozwiązań nie wdrażali – w jednym z badań mowa jest o różnicy rzędu 9 punktów procentowych w współczynniku konwersji. To potwierdza, że dobrze zaprojektowana warstwa agentowa staje się istotnym wyróżnikiem konkurencyjnym, a nie „gadżetem marketingowym”.
Microsoft: jak ikoniczne marki mogą się przeformatować dzięki AI
Perspektywę dostawcy technologii dobrze podsumowuje Keith Mercier, wiceprezes odpowiedzialny w Microsoft za sektor retail i dóbr konsumenckich: „Levi Strauss & Co. jest przykładem tego, jak ikoniczne marki mogą na nowo zdefiniować sposób działania dzięki technologiom chmurowym i AI. Od odblokowywania skalowalności po wspieranie kreatywności i innowacji – jesteśmy dumni z partnerstwa z Levi’s, w ramach którego wplatamy AI w każde doświadczenie pracowników i fanów”.
Z punktu widzenia innych organizacji oznacza to, że ścieżka migracji do „AI-first retail” staje się coraz bardziej powtarzalna:
- Migracja do chmury i uporządkowanie danych (Azure + zero trust).
- Warstwa produktywnościowa (Copiloty dla pracowników biurowych i developerów).
- Agentowa orkiestracja procesów (superagent + sub-agenci domenowi w środowisku takim jak Teams).
- Rozszerzenie na doświadczenia klienta (AI w sklepach, e-commerce, contact center).
Levi’s pokazuje przy tym, że sukces wymaga nie tylko technologii, ale i jasnej narracji biznesowej: „fan-obsessed”, DTC-first oraz reorganizacji procesów wokół nowych możliwości agentowego AI.
FAQ – najczęstsze pytania o superagenta Levi’sa i wnioski dla firm
Czy „superagent” to po prostu kolejny chatbot dla pracowników?
Nie – w przypadku Levi’sa superagent jest pojedynczym interfejsem konwersacyjnym, za którym działa cała sieć wyspecjalizowanych sub-agentów, zasilanych danymi z systemów biznesowych i osadzonych w Microsoft Teams oraz Azure. Dzięki temu może nie tylko odpowiadać na proste pytania, ale też inicjować procesy i orkiestrację zadań; w podobny sposób możesz w swojej organizacji zbudować jedną „warstwę dialogową” nad istniejącymi systemami HR, ERP czy CRM.
Jakie są główne korzyści biznesowe z podejścia agentowego w retailu?
Kluczowe efekty to szybsza obsługa pracowników i klientów, redukcja czasu potrzebnego na znalezienie informacji oraz lepsza spójność procesów między kanałami sprzedaży i zapleczem operacyjnym. Przenosząc podobny model do własnej organizacji – np. tworząc agenta nad procedurami operacyjnymi i danymi sprzedażowymi – możesz uzyskać zarówno wzrost produktywności zespołów, jak i mierzalną poprawę konwersji w kanałach DTC.
Czy wdrożenie superagenta wymaga pełnej migracji do chmury?
Nie trzeba zaczynać od „big bang”, ale przypadek LS&Co. pokazuje, że realne korzyści pojawiają się wtedy, gdy dane i aplikacje konsekwentnie przenosisz do chmury (w tym przypadku Azure) i spinasz spójnym modelem bezpieczeństwa zero trust. Własny projekt możesz zacząć od pilota – migrując wybrane procesy do Azure i budując agenta na ograniczonym zakresie danych – a później skalować architekturę w miarę dojrzewania organizacji.
Jak ugryźć temat governance i bezpieczeństwa przy agentach AI?
LS&Co. korzysta z takich narzędzi jak Azure AI Foundry i Semantic Kernel, aby centralnie zarządzać agentami, kontrolować dostęp do danych i egzekwować polityki bezpieczeństwa w duchu zero trust.Source+2IDC+2 Projektując podobne rozwiązanie u siebie, warto od początku określić: jakie dane agenci mogą widzieć, w jakim kontekście oraz jak logowane i audytowane są ich działania – tak, aby agentowe AI było katalizatorem, a nie ryzykiem dla Twojego ładu korporacyjnego.
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znaczni… / Czytaj więcej
Vertiv Frontiers: 5 trendów, które przeprojektują centra danych pod „fabryki AI”
Centra danych wchodzą w erę „fabryk AI”, gdzie o przewadze nie decyduje już sama skala, lecz zdolno… / Czytaj więcej
Cyberbezpieczeństwo 2026. 6 trendów, które wymuszą nowe podejście do AI, danych i tożsamości
Rok 2026 zapowiada się jako moment przełomu w świecie cyfrowego bezpieczeństwa. W obliczu dynamiczn… / Czytaj więcej
Jurysdykcja danych w chmurze: dlaczego polskie firmy coraz częściej wybierają „gdzie leżą” ich system
Jurysdykcja danych przestała być detalem w umowach chmurowych – dziś decyduje o zgodności, bezpiecz… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
