Agenti promjena: Kako autonomni AI agenti revolucioniraju poduzeća

Umjetna inteligencija ulazi u novu fazu u poduzećima: pojavu autonomnih AI agenata. To nisu samo chatbotovi ili statične skripte, već programi vođeni ciljevima koji mogu percipirati, odlučivati i djelovati uz minimalno ljudsko usmjeravanje. Tvrtke koje su se nekad bavile malim proof-of-concept (PoC) AI projektima sada teže skaliranju ovih agenata kroz cijelo poslovanje – prelazeći s hype-a na stvaran poslovni učinak. Ovo izvješće istražuje što su AI agenti, po čemu se razlikuju od tradicionalne automatizacije te kako ih tvrtke vode od pilota do profita. Istražit ćemo uspješne primjere iz stvarnog svijeta iz različitih industrija, analizirati kako mjeriti ROI, raspraviti izazove implementacije (integracija, upravljanje promjenama, talenti, podatkovna infrastruktura) i pregledati nastajuće trendove (sustavi s više agenata, open-source okviri, ekosustavi dobavljača) koji oblikuju budućnost autonomnih poslovnih procesa. Cilj je pružiti sveobuhvatan, ali zanimljiv pregled poslovnim liderima i strategima o ovom transformativnom trendu.

Što su AI agenti (i po čemu se razlikuju od tradicionalne automatizacije)?

AI agenti su softverski programi pogonjeni umjetnom inteligencijom koji mogu autonomno izvršavati zadatke u ime korisnika ili sustava tako što dinamički planiraju tijek rada i pozivaju potrebne alate ibm.com ibm.com. Za razliku od jednostavnog chatbota ili unaprijed programirane skripte, AI agent može donositi odluke, prilagođavati se novim informacijama i poduzimati inicijativu prema postizanju definiranog cilja. U praksi, AI agenti često koriste napredne AI modele (posebno velike jezične modele) kao svoj „mozak“, u kombinaciji s integracijama alata (API-ji, baze podataka, drugi softver) koji im omogućuju percipiranje i djelovanje u svijetu izvan početnog procesa treniranja ibm.com. To znači da agent ne može samo generirati sadržaj ili odgovore, već i izvršavati zadatke – na primjer, pretraživati informacije, ažurirati zapise, sastavljati e-mailove ili orkestrirati cijele poslovne procese – sve to u poluautonomnoj petlji percepcije, zaključivanja i akcije ibm.com ibm.com.

Za razliku od toga, tradicionalni alati za automatizaciju (poput RPA botova ili jednostavnih skripti) slijede unaprijed definirana pravila i tijekove rada. Izvrsni su u ponavljajućim, strukturiranim zadacima, ali nemaju mogućnost rješavanja novih situacija ili učenja tijekom vremena. Čak su i mnogi asistenti s umjetnom inteligencijom prije agentne AI bili ograničeni na odgovaranje na upite ili davanje predviđanja bez neovisnog djelovanja. AI agenti najavljuju „inteligentnu automatizaciju 2.0“, djelujući s daleko većom autonomijom i prilagodljivošću nego dosadašnji alati aitoday.com aitoday.com. Kako Gartner primjećuje, ovaj novi val agentnih sustava spreman je preuzeti sve veći udio u poslovnom odlučivanju – procjenjuje se da bi 15% svakodnevnih odluka do 2028. moglo donositi AI agenti aitoday.com.

Radi pojašnjenja razlika, tablica u nastavku sažima kako se AI agenti uspoređuju s tradicionalnom automatizacijom:

Atribut	Tradicionalna automatizacija	Autonomni AI agenti
Autonomija	Izvršava unaprijed definirana pravila; zahtijeva eksplicitne upute za svaki korak.	Vođen ciljevima i neovisan; analizira kontekst i donosi odluke bez ljudskog unosa za svaki korak aitoday.com.
Prilagodljivost	Kruto – teško se nosi s iznimkama ili promjenama; lako „puca“ kad se uvjeti promijene.	Prilagodljiv – uči iz podataka i prilagođava se u stvarnom vremenu na kontekst ili neočekivane promjene aitoday.com.
Opseg	Uži zadaci (npr. unos podataka, skriptirani upiti) u izoliranim domenama.	Široki zadaci i višekoračni tijekovi rada – upravlja složenim procesima kroz više domena (npr. end-to-end odluke o opskrbnom lancu) aitoday.com.
Učenje	Nema samoučenja; poboljšanja zahtijevaju ručno programiranje ili ažuriranja.	Kontinuirano učenje – koristi strojno učenje za poboljšanje tijekom vremena kako se prikupljaju podaci i povratne informacije aitoday.com.
Inicijativa	Reaktivan – djeluje samo kad ga se pokrene i unutar unaprijed definiranih granica.	Proaktivan – može postaviti podciljeve, tražiti informacije i preuzeti inicijativu kako bi postigao ciljeve aitoday.com ibm.com.
Integracija	Često izoliran; integracija s drugim sustavima ili proširivanje mogućnosti zahtijeva prilagođeni razvoj.	Integrativan – lako se povezuje s API-jima, bazama podataka, pa čak i drugim agentima; može surađivati u timovima agenata na složenim zadacima aitoday.com.
Upravljanje	Pravila osiguranja su ugrađena, ali ograničena po opsegu (radi samo što je zadano).	Fleksibilna pravila – može biti programiran s politikama/etičkim ograničenjima i dalje će kreativno djelovati unutar tih okvira (npr. poslovni AI agenti mogu imati ograničenja radi usklađenosti i sigurnosti) aitoday.com.

Ukratko, AI agenti donose pravu neovisnost i kognitivne sposobnosti u automatizaciju. Na primjer, tradicionalni automatizirani sustav može svakodnevno ispunjavati izvještaj ako je tako programiran; AI agent, za usporedbu, može primijetiti anomaliju u podacima, odlučiti istražiti upitom prema drugom sustavu, prilagoditi izvještaj kako bi istaknuo problem i čak obavijestiti menadžera – sve bez da mu se izričito kaže da tako postupi u toj situaciji. Ovo proaktivno, kontekstualno svjesno ponašanje čini AI agente tako snažnim. Zato i 90% IT rukovoditelja vjeruje da se mnogi poslovni procesi mogu uvelike unaprijediti zahvaljujući dinamičkom odlučivanju AI agenata aitoday.com.

Od pilota do proizvodnje: skaliranje AI agenata u poduzeću

Mnoge tvrtke žele iskoristiti AI agente, ali prijelaz s eksperimentalnih pilota na punu implementaciju značajan je izazov. Iako velika većina organizacija koristi AI – 78% tvrtki koristi AI barem u jednoj poslovnoj funkciji prema podacima za 2025. – znatno manje ih ostvaruje poslovni učinak na razini cijele organizacije. Samo oko 25% AI inicijativa donosi očekivani ROI, a tek 16% ih je zapravo skaliralo AI kroz cijelu organizaciju barnraisersllc.com. Drugim riječima, postoji veliki jaz između obećavajućih PoC-ova i AI agentnih implementacija spremnih za proizvodnju i profit.

Slika: AI implementacija u poduzećima vs. rezultati (postotak organizacija). Iako je uporaba AI (uključujući AI agente) u pilot projektima visoka, relativno malo tvrtki postiže značajan ROI ili skalira ta rješenja na razini cijele tvrtke barnraisersllc.com. To ističe izazov prelaska s izoliranih uspjeha na integrirane, transformacijske promjene.

Prijelaz s PoC-a na produkciju zahtijeva premošćivanje tehničkih, organizacijskih i strateških razlika. Uspješne tvrtke često započinju s fokusiranim pilotom u jednoj domeni – idealno ciljajući proces u kojem AI agent može brzo riješiti dobro definiran problem i donijeti mjerljiv učinak appian.com. Rani uspjesi su ključni: pokazivanje, na primjer, da AI agent može smanjiti vrijeme obrade računa za 36% u jednom odjelu appian.com ili riješiti IT helpdesk upite 83% brže appian.com pomaže stvoriti zamah i podršku ključnih dionika. Od tog trenutka, skaliranje uključuje nekoliko najboljih praksi:

Procijenite spremnost podataka i infrastrukturu: Robusni podaci i arhitektura za integraciju temelj su za skaliranje AI-a. Tvrtke moraju osigurati da su relevantni podaci (informacije o kupcima, zapisi, transakcije itd.) dostupni i visoke kvalitete za agente appian.com. Često to znači rušenje silosa podataka ili migraciju na cloud platforme koje mogu hraniti AI agente u stvarnom vremenu.
Ugradite upravljanje i nadzor: Kako agenti preuzimaju autonomnije odluke, poduzeća implementiraju zaštitne mjere, nadzor i kontrole s ljudima u procesu. Pokretanje agenata unutar orkestracijskog sloja, gdje je svaka radnja moguće pratiti i usklađena s poslovnim pravilima, čest je pristup appian.com. Na primjer, tvrtke ograničavaju određene radnje agenata (poput financijskih transakcija ili brisanja podataka) koje zahtijevaju odobrenje ljudi ili koriste modove samo za čitanje dok se ne uspostavi povjerenje langchain.com langchain.com.
Iterirajte i širite slučajeve upotrebe: Umjesto “velikog praska”, organizacije postupno šire AI agente na nove procese i odjele. Svako uvođenje donosi povratne informacije – prihvaćenost korisnika, pogreške, prilagodbe procesa – koje informiraju sljedeći korak. Uspješne tvrtke stvaraju interne okvire (ponekad i centre izvrsnosti) kako bi standardizirale uspješna uvođenja agenata i dijelile najbolje prakse.
Upravljanje promjenama: Prijelaz radnih procesa na AI agente mora uključivati osposobljavanje zaposlenika, redefiniranje uloga i komuniciranje koristi (više o tome u izazovima). Tvrtke koje učinkovito skaliraju AI ulažu u edukaciju korisnika kako bi osoblje znalo kako raditi s AI agentima kao suradnicima, i proaktivno rješavaju zabrinutosti radi poticanja kulture koja prihvaća automatizaciju umjesto da je se boji.

Ohrabrujuće je što industrijska istraživanja pokazuju da zamah ide u korist AI agenata. Više od polovice tvrtki (51%) izvještava da već ima agente u produkciji, a 78% planira implementirati AI agente u produkciju u bliskoj budućnosti langchain.com. Srednje velike tvrtke (100–2000 zaposlenika) trenutačno su najagresivniji korisnici (63% ih već ima agente u produkciji) langchain.com, ali čak 90% tvrtki izvan tehnološke industrije planira ili testira uvođenje agenata, gotovo dosežući razinu tvrtki iz tehnološkog sektora langchain.com. Ukratko, apetit postoji – i kako okvir i stručnost sazrijevaju, možemo očekivati da će sve više poduzeća napraviti skok od uspješnog pilot projekta do skalirane implementacije. Sljedeća poglavlja istražit će kako izgledaju stvarne implementacije i kako organizacije opravdavaju ulaganja.

AI agenti u akciji: Primjeri iz stvarnog svijeta kroz industrije

AI agenti već donose vrijednost u raznim sektorima, automatiziraju složene zadatke i proširuju mogućnosti ljudskih timova. U nastavku su navedeni stvarni primjeri uspješnih implementacija AI agenata, svaki ističe različitu industriju i slučaj upotrebe:

Istraživanje i razvoj u farmaciji (AstraZeneca): Otkriće lijekova tradicionalno je sporo i skupo. AstraZeneca je uvela AI agenta za analizu velikih biomedicinskih skupova podataka i identifikaciju obećavajućih meta za lijekove za kroničnu bubrežnu bolest. Rezultat je bilo 70% smanjenje vremena otkrivanja, čime su kandidati brže ušli u klinička ispitivanja barnraisersllc.com. Ovaj ubrzani razvoj ne samo da je smanjio troškove, nego je i omogućio brži dolazak spasilačkih terapija na tržište.
Financijske usluge (American Express): Suočavajući se s milijunima korisničkih upita i transakcija, Amex je uveo AI agenta (konverzacijskog chatbot-a sa sposobnošću obrade transakcija) za rješavanje rutinskih korisničkih interakcija. Agent sada samostalno rješava značajan dio upita, donoseći 25% smanjenje troškova službe za korisnike i poboljšavajući brzinu odgovora. Uz dostupnost 24/7, AI agent također je povećao zadovoljstvo korisnika za 10% kroz bržu i stalnu podršku barnraisersllc.com.
Bankarstvo (Bank of America): Virtualni asistent Bank of Americe „Erica” AI je agent koji obavlja sve – od glasovnih upita do praćenja prijevara. Od lansiranja, Erica je uspješno završila preko 1 milijardu interakcija s korisnicima, smanjujući pritisak na žive agente. Time je postignuto 17% smanjenje opterećenja kontakt centra, omogućujući ljudskom osoblju da se usredotoči na složenije ili vrednije potrebe korisnika barnraisersllc.com.
Maloprodaja i e-trgovina (H&M): Globalni maloprodajni lanac H&M implementirao je AI agenta kao digitalnog asistenta za kupovinu na svojim online kanalima. Agent nudi personalizirane preporuke proizvoda, odgovara na česta pitanja i vodi kupce kroz proces kupnje. Rezultati su impresivni: 70% korisničkih upita sada rješava AI agent bez ljudske intervencije, online konverzija tijekom tih AI-asistiranih sesija skočila je za 25%, a brzina odgovora je utrostručena, čime se znatno poboljšava korisničko iskustvo barnraisersllc.com.
Proizvodnja i logistika (Siemens): U proizvodnim pogonima Siemens je koristio AI agente za optimizaciju planiranja i rasporeda proizvodnje. Agent prima podatke iz proizvodnje u stvarnom vremenu i prilagođava rasporede, što je dovelo do 15% smanjenja vremena proizvodnih ciklusa i 12% smanjenja troškova proizvodnje u pilot pogonu barnraisersllc.com. Sposobnost AI sustava da predvidi i ublaži uska grla također je pomogla postići 99,5% točnost dostave narudžbi na vrijeme barnraisersllc.com – što je veliko poboljšanje pouzdanosti.
Lanci opskrbe (Unilever): Potrošački gigant Unilever primijenio je AI agente u svojem lancu opskrbe za predviđanje potražnje i upravljanje zalihama. Prediktivna analitika agenata pomogla je spriječiti nestašice, smanjila troškove držanja zaliha za oko 10% i optimizirala logistiku radi smanjenja troškova transporta za 7% barnraisersllc.com. Ove učinkovitosti kod Unilever-a pokazuju kako AI agenti mogu pojednostaviti složene, višestruke lance opskrbe.
Zdravstvo (Mass General Hospital): Liječnici u Mass General hospitalu su trošili previše vremena na dokumentaciju. Bolnica je testirala AI agenta za automatizirano bilježenje kliničkih napomena i ažuriranje elektroničkih zdravstvenih kartona. Agent sluša tijekom pregleda i generira nacrte bilješki za liječničku provjeru. Tako je značajno ušteđeno na vremenu – vrijeme dokumentiranja palo je za 60%, liječnici su mogli više vremena posvetiti pacijentima, a smanjen je i sindrom izgaranja barnraisersllc.com.
Maloprodajne operacije (Walmart): Walmart je riješio probleme s inventarom u trgovinama korištenjem AI vođenih robotičkih agenata na prodajnom podu. Ti agenti skeniraju police, identificiraju artikle koji nedostaju ili su krivo postavljeni i pokreću punjenje zaliha ili korektivne radnje. Inicijativa je dovela do 35% smanjenja viškova inventara (sprječavanjem prekomjernog skladištenja i nestašica putem pravovremenih alarma) i poboljšanja točnosti inventara za 15%, što izravno utječe na prodaju i smanjenje otpada barnraisersllc.com.
Osiguranje (razne tvrtke): Osiguravatelji su počeli koristiti AI agente za underwriting i obradu šteta. Primjerice, autonomni agenti za underwriting mogu odmah povući podatke iz prijava, medicinskih zapisa i vanjskih baza za procjenu rizika. Agent jedne osiguravateljske kuće generirao je rizik bodove i preporuke za pokriće, skratili su vrijeme odluke o police s nekoliko dana na sekunde. Agenti također izvlače ključne informacije iz dokumenata o šteti, ubrzavajući obradu i detektirajući prevaru. Takve implementacije donijele su brže izdavanje polica i smanjenje ‘curenja’ u štetama, poboljšavajući kombinirane omjere (ključni pokazatelj profitabilnosti u osiguranju) appian.com appian.com.

Ovi primjeri ilustriraju svestranost AI agenata. Od asistenata orijentiranih na korisnike do optimizatora iza kulisa, agenti povećavaju produktivnost, štede troškove i poboljšavaju kvalitetu usluge. Posebno, rješavaju zadatke koji su složeni ili velikih razmjera – poslove koji prije nisu uopće bili automatizirani ili su zahtijevali značajan ljudski nadzor. Zajednička nit je da AI agenti preuzimaju naporan analitički i rutinski odlučivački rad, oslobađajući ljudske stručnjake da se usmjere na strateškije poslove. I rezultati, kao što je gore prikazano, često su mjerljivi u stvarnoj uštedi (troškovi, prihod) ili ključnim pokazateljima uspješnosti (brzina, učinkovitost, zadovoljstvo korisnika).

ROI AI agenata: Mjerenje uspjeha i profitabilnosti

Kao i kod svake značajne tehnološke investicije, AI agenti moraju dokazati svoj povrat na investiciju (ROI) kako bi stekli širu prihvaćenost među rukovoditeljima. Mjerenje ROI-a AI agenta uključuje praćenje i opipljivih koristi (npr. uštede troškova, povećanje produktivnosti, rast prihoda) i neopipljivih ili strateških koristi (npr. bolje korisničko iskustvo, brže donošenje odluka, poboljšana usklađenost). Srećom, sve je više studija slučaja koje pokazuju da dobro implementirani AI agenti mogu donijeti značajne povrate, a pojavljuju se i najbolje prakse za kvantifikaciju njihovog učinka.

Ključni ROI pokazatelji: Poduzeća procjenjuju projekte AI agenata kroz nekoliko aspekata stack-ai.com:

Ušteda vremena: Možda najjednostavniji pokazatelj – koliko ljudskog radnog vremena je ušteđeno time što agent automatizira određeni zadatak? Na primjer, ako AI agent smanji vrijeme izrade izvještaja sa 60 minuta na 5 minuta, a taj zadatak se dogodi 100 puta mjesečno, ušteda vremena iznosi 55 minuta * 100 = 5.500 minuta (otprilike 92 sata) mjesečno. Umnožavanjem s punom satnicom zaposlenika koji su to radili dobiva se novčana vrijednost ušteđenog vremena stack-ai.com. U jednom scenariju, za taj zadatak izračunata je ušteda od oko 4.583 USD mjesečno stack-ai.com. Slična analiza može se provesti za korisničku podršku kad agenti brže rješavaju upite itd.
Povećan kapacitet/proizvodnja: Koliko više posla se može obraditi? Na primjer, AI agent za pravne poslove koji pregledava ugovore može omogućiti pravnom timu da tjedno obradi dvostruko više ugovora. Povećana proizvodnja može rezultirati rastom prihoda (npr. više obavljenih prodaja) ili kapacitetom za preuzimanje novih poslova bez dodatnih zaposlenika.
Smanjenje troškova: Ovo uključuje izravno izbjegavanje troškova rada (manje prekovremenih sati ili čak preraspodjela zaposlenika), kao i sekundarne uštede. Na primjer, General Mills je uštedio više od 20 milijuna USD na logističkim troškovima koristeći AI za optimizaciju ruta barnraisersllc.com. Slično, American Express smanjio je troškove korisničke službe (25% uštede) automatiziranjem interakcija barnraisersllc.com. Trošak loše kvalitete i grešaka također može pasti – AI agenti se ne umaraju, pa se greške kod unosa podataka ili nadzornih zadataka često smanjuju.
Učinkovitost i vrijeme ciklusa: Pokazatelji poput vremena odziva, trajanja procesa ili poboljšanja razine usluge ključni su. Acclaim Autism, primjerice, koristio je “agentni AI” u zdravstvu za ubrzavanje pristupa pacijenata skrbi, postižući 83% bržu obradu određenih tijekova rada appian.com. Brži procesi mogu povećati zadovoljstvo korisnika i omogućiti obradu većih volumena (što ponovno utječe na učinak i prihode).
Rast prihoda: Neki AI agenti izravno doprinose rastu prihoda. Agent za prodajnu podršku koji preporučuje optimalne ponude ili identificira prilike za dodatnu prodaju može povećati prosječnu vrijednost narudžbe ili stopu konverzije. H&M-ov slučaj pokazao je 25% povećanje konverzije tijekom chatbot-sessiona barnraisersllc.com, što izravno utječe na rast prodaje. Slično, AI agenti koji poboljšaju zadržavanje kupaca (kroz bolju uslugu) štite i povećavaju prihode.
Poboljšanje kvalitete i usklađenosti: Iako je teže to monetizirati, vrlo su važni. AI agenti mogu 24/7 nadgledati transakcije radi usklađenosti, odmah označiti probleme i zabilježiti svaku akciju za potrebe revizije. To može spriječiti skupe regulatorne kazne ili gubitke. Primjerice, primjena AI-a za detekciju prevara i kibernetičku sigurnost u PayPalu rezultirala je 11% smanjenjem gubitaka od prijevara barnraisersllc.com – što odmah štiti dobit, dok podnosi ogroman broj transakcija. U osiguranju AI agenti ranom detekcijom prevara štede na isplatama; u proizvodnji agenti predviđanjem kvarova opreme sprječavaju skupe zastoje.

Za rigorozno mjerenje ROI-a tvrtke često provode usporedbe prije i nakon implementacije. To može uključivati A/B testiranje (jedna grupa transakcija koju vode ljudi, druga agenti, pa se uspoređuju rezultati) ili analize ključnih pokazatelja prije i poslije. Također je nužno uračunati trošak investicije – uključujući software, integraciju, obuku i upravljanje promjenama – i pratiti kako se koristi akumuliraju kroz vrijeme. Mnogi uspješni projekti započinju s upravljivim opsegom gdje se brzi ROI može dokazati u nekoliko mjeseci, a ne godina, kako bi se opravdalo daljnje širenje.

Stvarni rezultati sve više potvrđuju ROI AI agenata. McKinsey istraživanje pokazuje da tvrtke koje implementiraju automatizaciju vođenu AI-em prijavljuju prosječni ROI od 25–30% na te projekte metaphorltd.com. Ovo se poklapa sa spomenutim studijama slučaja. Primjer, nakon implementacije AI agenata:

General Mills je ostvario preko 50 milijuna USD smanjenih gubitaka u proizvodnji koristeći stvarnovremenske podatke o performansama putem AI-a barnraisersllc.com.
Siemens je postigao učinkovitosti u proizvodnji što je rezultiralo kraćim proizvodnim ciklusima i smanjenjem troškova (~12% smanjenje), čime su povećali profitabilnost proizvodnih linija metaphorltd.com.
H&M nije samo povećao prodajne konverzije (rast prihoda), već je i uštedio na radu korisničke podrške jer 70% upita rješavaju automatski.
Erica banke Bank of America, dok je unaprijedila korisničko iskustvo, vjerojatno je odvratila dovoljno poziva da banka godišnje uštedi milijune u troškovima kontakt centra (17% manje poziva su obradili skupi ljudski agenti barnraisersllc.com).

Poslovni slučaj za AI agente dodatno jača kad uzmete u obzir i sekundarne koristi. Veće zadovoljstvo korisnika dovodi do veće lojalnosti i dugotrajne vrijednosti. Brži ciklusi inovacija (poput 70% bržeg otkrića u AstraZeneci barnraisersllc.com) mogu donijeti konkurentsku prednost koju je teško kvantificirati, ali je izuzetno vrijedna. Neke implementacije AI agenata otvaraju nove izvore prihoda – npr. fintech tvrtka koja lansira AI agenta za financijsko savjetovanje može privući nove klijente koji žele savjetovanje 0/24.

Ukratko, mjerenje ROI-a za AI agente uključuje kombinaciju čvrstih brojki i strateške vrijednosti. Prateći uštede vremena i troškova, rast proizvodnje i poboljšanja kvalitete, poduzeća sve više mogu izgraditi uvjerljiv argument da autonomni agenti nisu samo tehnološki eksperiment, nego sredstvo za povećanje profita. Sljedeći izazov je osigurati uspješnu implementaciju i širenje tih agenata – što nas dovodi do izazova koje organizacije moraju savladati.

Izazovi uvođenja AI agenata (Integracija, upravljanje promjenama, talent, podaci, itd.)

Implementacija AI agenata u poslovnim okruženjima nije “plug-and-play”. Organizacije se susreću s brojnim izazovima na putu od početne primjene do uspješnog širenja. U nastavku navodimo ključne prepreke – i gdje je to moguće, kako ih tvrtke adresiraju:

Prepreke za integraciju i infrastrukturu: Jedna od najvećih prepreka je povezivanje AI agenata sa zastarjelim sustavima i radnim procesima. Velike tvrtke često rade na desetljećima starim bazama podataka, ERP sustavima i prilagođenim aplikacijama. Uključivanje novog AI agenta u taj splet može biti vrlo složeno. Čak 70% tvrtki navodi infrastrukturu i integracijske poteškoće kao glavnu prepreku usvajanju AI-a aitoday.com. Ako agent ne može pristupiti pravim podacima ili izvršavati akcije u ključnim sustavima, njegova je korisnost ograničena. Kako bi ovo prevladali, proizvođači nude rješenja za lakšu integraciju – primjerice, Salesforce-ovi “Agentforce” konektori i Microsoftovi razni Copilot-i osmišljeni su da se neprimjetno povežu s postojećim softverskim ekosustavima aitoday.com. Neke firme testiraju AI agente u sandbox okruženjima ili na cloudu paralelno sa starim sustavima, kako bi riješili integracijske probleme prije pune implementacije aitoday.com. Srodni izazov je računalna infrastruktura: napredni AI agenti (s LLM-ovima) mogu zahtijevati puno resursa. Tvrtke zato ulažu u skalabilne cloud resurse ili optimizirani hardver, a pružatelji poput Google-a razvijaju alate koji smanjuju potrebu za skupim GPU-ovima za AI aitoday.com.
Kvaliteta i dostupnost podataka: AI agenti su dobri samo onoliko koliko su im kvalitetni i dostupni podaci. Mnoge organizacije otkrivaju da su im podaci siloizirani, nedostatni ili nisu prilagođeni za AI. U jednom istraživanju, 42% ispitanika izjavilo je da njihova organizacija nema dovoljno vlastitih podataka za kvalitetno treniranje AI modela aitoday.com. Dodatno, podaci mogu biti nekonzistentni ili loše kvalitete, što vodi do lošijih AI odluka. Tvrtke to rješavaju ulaganjem u data engineering već u startu – konsolidiranjem izvora podataka, čišćenjem i označavanjem podataka, pa čak i generiranjem sintetičkih podataka radi popune praznina aitoday.com. Na primjer, zdravstveni sustavi koriste simulirane podatke o pacijentima za AI trening kako bi nadopunili stvarne podatke uz očuvanje privatnosti aitoday.com. Dobra upravljačka politika podacima je ključ: zaštititi privatnost, usklađenost (npr. GDPR, HIPAA) i sigurnost prilikom obrade povjerljivih informacija u radu AI agenata. Zreli okviri upravljanja i tragovi revizije pomažu u upravljanju ovim rizicima, dok 61% višeg menadžmenta navodi da prioritet daje “odgovornim AI” strategijama radi rješavanja pitanja privatnosti i pristranosti aitoday.com.
Nedostatak talenta i vještina: Tehnologija može biti najnovija, ali vam i dalje trebaju ljudi koji je razumiju. Dobro su dokumentirani manjkovi kadrova za AI i strojno učenje – nedostatak data scientista, AI inženjera, pa čak i voditelja projekata za AI. Taj je problem među najvećim globalnim izazovima za usvajanje AI-a aitoday.com. Tvrtke se često teško zapošljavaju dovoljno stručnjaka i oslanjaju se na vanjske konzultante, što nije dugoročno održivo. Vodeće organizacije odgovaraju tako što unapređuju postojeće zaposlenike aitoday.com. Izvrsni primjer je masovni AI program za osposobljavanje zaposlenika u AT&T-u, gdje su deseci tisuća zaposlenika dobili edukaciju o data science i AI alatima aitoday.com. Razvojem vlastitog kadra sposobnog za AI, smanjuje se ovisnost o malom broju stručnjaka i ublažava strah zaposlenika od zaostalosti. Dodatno, mnoge firme koriste prijateljske AI platforme (low-code ili no-code alati za razvoj AI-a) tako da i netehničko osoblje može konfigurirati ili raditi s AI agentima aitoday.com. Takva demokratizacija AI-a čini usvajanje izvedivijim s obzirom na ograničenja talenta.
Upravljanje promjenama i otpor zaposlenika: Uvođenje AI agenata može potaknuti strahove među osobljem. Zaposlenici se mogu bojati da će “roboti preuzeti poslove” ili se osjećati ugroženo tehnologijom koju ne razumiju. Istraživanje je pokazalo da je 42% poslovnih lidera primijetilo kako usvajanje AI-a izaziva napetosti ili “razdvaja timove”, a primijećeni su i slučajevi zaposlenika koji opstruiraju ili sabotiraju AI zbog straha aitoday.com. Ljudi su faktor koji može tiho srušiti AI projekt ako se na to ne pazi. Nužno je snažno upravljanje promjenama: jasno komunicirati svrhu AI agenata (često kao alata za nadopunu osoblja, a ne zamjenu), uključiti zaposlenike u proces i istaknuti kako AI može riješiti dosadni dio posla, ostavljajući ljudima smislenije zadaće aitoday.com. Uspješni korisnici AI-a u svaku odjelnu jedinicu uvode AI ambasadore ili agente promjene – cijenjene zaposlenike koji zagovaraju tehnologiju i pomažu kolegama priviknuti se aitoday.com. Kontinuirana edukacija i transparentnost o razvoju uloga su ključ. Rješavanjem pitanja “što ja imam od toga” i osjećajem pripadnosti transformaciji (ne žrtve iste), moguće je otpor pretvoriti u entuzijazam.
Operativni i upravljački izazovi: Primjena autonomnih agenata na velikoj skali donosi izazove nadzora. Kako osigurati ispravnost, etičnost i usklađenost AI odluka? Tvrtke brine “black box” ponašanje AI-a aitoday.com, pa izrađuju odbore za upravljanje i AI etičke smjernice. Mnoge tvrtke uvode redovite revizije AI odluka na pristranost ili greške i zahtijevaju da su AI radnje, gdje god je moguće, transparentne i dokazive aitoday.com. Praktičan izazov je i održavanje – AI agenti trebaju nadzor i nadogradnje (npr. ažuriranje modela, ponovno treniranje s novim podacima, prilagodba prompta ili alata kad se okolina promijeni). Organizacije uče da im je potrebna MLOps (operativna disciplina za strojno učenje) za praćenje AI agenata u produkciji, slično kao DevOps za software. To uključuje kontinuiranu evaluaciju, detekciju anomalija (za hvatanje kada agent “skrene s puta”) i sigurnosne mehanizme za siguran prijenos na ljude kad je potrebno langchain.com langchain.com. Sigurnost također nije upitna: AI agenti s pristupom sustavima moraju se tretirati kao privilegirani softver – s kontrolom identiteta/prava pristupa, nadzorom zloupotrebe i zaštitom od napada ili opasnih unosa.
Financijska opravdanost i strpljenje: Na kraju, tvrtke se moraju nositi s vremenskim okvirom ROI-a i opravdanjem budžeta. Iako smo naveli brojne ROI primjere, realnost je da neki AI projekti traže vrijeme za fino podešavanje. Početni piloti možda neće dati dramatične rezultate radi male skale ili ranih prepreka, što može rezultirati nestrpljenjem dionika. Poslovni lideri očekuju brza rješenja i često odustaju od financiranja ako ne vide rezultate odmah. Kako smo ranije napomenuli, samo ~25% firmi smatra da do sada ima očekivani ROI od AI-a barnraisersllc.com, dijelom zbog previsokih očekivanja. Da bi to izbjegli, uspješne organizacije postavljaju realne prekretnice i KPI-jeve za AI projekte aitoday.com. Umjesto nejasnih ciljeva (“postići digitalnu transformaciju”), prate konkretne pokazatelje (npr. smanjiti trošak obrade računa za 20%, povećati NPS za 5 bodova bržom uslugom) aitoday.com. Također jasno komuniciraju da je uvođenje AI-a putovanje – početne faze služe učenju i izgradnji sposobnosti, a koristi rastu s vremenom. Uskoj povezanošću AI projekata s poslovnim ciljevima i pokazivanjem inkrementalnih koristi, timovi održavaju podršku menadžmenta u ranim fazama kad su ulaganja velika, a povrat tek na vidiku aitoday.com.

U zaključku, uvođenje AI agenata je podjednako izazov ljudi i procesa koliko i tehnologije. Integracija se može riješiti pravilnom IT arhitekturom; podatkovni problemi mogu se savladati snažnim upravljačkim okvirom; vještine se mogu razvijati edukacijom. No, potrebno je to proaktivno adresirati. Oni koji to čine pretvaraju izazove u “strateške prilike” – npr. koriste AI kao povod za modernizaciju IT infrastrukture (čime rješavaju integraciju za AI i sve ostalo) ili usavršavaju čitavu radnu snagu digitalnim vještinama aitoday.com. Koristi od prevladavanja ovih prepreka su značajne: poduzeća se pozicioniraju da maksimiziraju prednost AI agenata, umjesto da zaglave u fazi pilot-projekta.

Nadolazeći trendovi i buduće perspektive AI agenata

Područje AI agenata brzo se razvija. Ono što je prošle godine bilo vrhunsko, već iduće godine može postati uobičajeno, a novi koncepti su na horizontu. Ovdje istražujemo neke nadolazeće trendove, pejzaž dobavljača i buduće izglede za AI agente u poslovnom okruženju:

Sustavi s više agenata i autonomna suradnja

Zašto koristiti jednog AI agenta kad možete koristiti više njih? Sustavi s više agenata (MAS) uključuju više AI agenata koji rade zajedno, svaki potencijalno sa specijaliziranim ulogama, kako bi ostvarili šire ciljeve. U postavci s više agenata, agenti mogu surađivati, komunicirati ili čak pregovarati jedan s drugim – oponašajući tim suradnika, ali u softveru. Ovakav pristup posebno dolazi do izražaja pri rješavanju velikih, kompleksnih problema koji bi bili prevelik izazov za jednog agenta. Prema IBM-u, sustavi s više agenata mogu obuhvatiti stotine ili čak tisuće agenata koji zajednički rješavaju različite aspekte zadatka ibm.com. Svaki agent u sustavu ima vlastite karakteristike i autonomiju, ali zajedno pokazuju koordinirano ponašanje prema zajedničkom cilju ibm.com.

Primjerice, u upravljanju opskrbnim lancem, jedan agent može pratiti kašnjenja dobavljača, drugi optimizirati razinu zaliha, a treći upravljati logistikom ruta; zajedno koordiniraju procese za optimalan rad lanca. Prednosti MAS sustava su skalabilnost i otpornost – zadaci se mogu distribuirati, a ako jedan agent naiđe na problem, drugi se mogu prilagoditi. Sustavi s više agenata omogućuju i specijalizaciju (svaki agent može biti stručnjak za pod-područje ili koristiti drugi model/alata) te zatim objedinjavanje znanja. Studije su pokazale da kolektivno ponašanje dobro dizajniranih sustava s više agenata može nadmašiti pojedinačne agente, dijeleći informacije i iskustva učenja ibm.com. Na primjer, otkriće jednog agenta može informirati druge, eliminirajući ponavljanje i ubrzavajući rješavanje problema ibm.com ibm.com.

Počinjemo svjedočiti praktičnoj implementaciji MAS sustava. Neke platforme za financijsko trgovanje koriste više agenata gdje svaki prati različite tržišne indikatore i zajednički odlučuju o transakcijama. U upravljanju projektima, pristupi s više agenata dodjeljuju različite agente za upravljanje rasporedom, procjenu rizika i alokaciju resursa, koji surađuju na dinamičnom prilagođavanju planova projekta. Tehnološke kompanije i istraživački laboratoriji također eksperimentiraju sa “rojnom umjetnom inteligencijom”, gdje jednostavni agenti slijede jednostavna pravila ali zajedno stvaraju emergentno, inteligentno ponašanje (nadahnuto načinom kako funkcioniraju kolonije mrava ili jata ptica). Iako je ovo još uvijek razvojno područje, budućnost vjerojatno donosi autonomne procese sastavljene od mnogih agenata koji međusobno prenose zadatke – zapravo AI proizvodna linija koja može izvoditi kompleksne, cjelovite poslovne procese s minimalnom ljudskom intervencijom.

Open-source okviri i ekosustavi AI agenata

Veliki trend koji potiče rast AI agenata je procvat open-source okvira i alata za njihovu izradu. U ranim danima, samo tvrtke s velikim AI istraživačkim timovima mogle su izraditi autonomne agente od nule. Danas je nastao ekosustav biblioteka i platformi koji znatno spušta ulaznu barijeru. Primjerice, LangChain je open-source okvir koji je postao popularan za razvoj agenata i tijekova rada potaknutih LLM-ovima. Pruža gradivne blokove za povezivanje jezičnih modela s alatima, memorijom i prilagođenom logikom, što olakšava prototipiranje kompleksnih ponašanja agenta analyticsvidhya.com analyticsvidhya.com. Njegov modularni dizajn omogućuje developerima da kombiniraju komponente za, primjerice, povezivanje koraka zaključivanja ili integraciju različitih izvora podataka analyticsvidhya.com. LangChainova rastuća zajednica proizvela je brojne konektore i najbolje prakse, zadržavajući ga na čelu razvoja agenata analyticsvidhya.com. Proširenja poput LangGraph čak omogućuju vizualni dizajn interakcija više agenata i naprednije operacije sa stanjem, podržavajući sofisticirane tijekove rada s više aktera s rukovanjem pogreškama i radom više procesa odjednom analyticsvidhya.com analyticsvidhya.com.

Ostali zapaženi okviri uključuju Microsoftov Semantic Kernel (koji pomaže ugradnji promptova i AI vještina u aplikacije), Microsoft Autogen i OpenAI “Agents” API-je, CrewAI, LlamaIndex te eksperimentalne platforme poput AutoGPT i BabyAGI koje su privukle pažnju zbog pokušaja potpuno autonomnih petlji zadataka. Ovi okviri obično nude gotova rješenja za česte izazove u razvoju agenata: upravljanje dugoročnom memorijom, planiranje podzadataka, integracije alata (za pregledavanje weba, izračune, upite u bazu podataka itd.) i protokole za komunikaciju agent-agent. Ukratko, omogućuju developerima da se usmjere na poslovnu logiku agenta umjesto na ponovno izmišljanje osnova AI sustava analyticsvidhya.com analyticsvidhya.com. Za poduzeća je ovo veliko olakšanje – interni timovi mogu ove okvire koristiti za bržu prilagodbu agenata svojim potrebama. Open-source također znači obilje doprinosa zajednice i transparentnosti (važno za povjerenje i kontrolu).

Osim okvira, širi ekosustav AI agenata uključuje biblioteke za specifične funkcije (npr. prirodno jezično razumijevanje, planiranje vremena, računalni vid), ali i zajedničke hubove gdje praktičari dijele “recepte” za agente i savjete za prompt inženjering. Također je prisutan trend open-source agenata – prethodno izgrađenih modela agenata koje svatko može koristiti ili dodatno prilagoditi. Primjerice, Metin Open Agent (hipotetski primjer) ili agenti vođeni zajednicom za zadatke poput programiranja, istraživanja i sl., dijeljeni na GitHubu. Ovaj open-source val ubrzava inovacije; čak i tvrtke koje na kraju koriste komercijalna rješenja imaju korist od ideja i standarda koji izlaze iz otvorenih projekata. Vjerojatno će se open-source okviri i dalje razvijati i moguće konvergirati u standardne pakete za razvoj AI agenata u poduzećima (kao što je web development standardizirao određene okvire). CIO-vi bi trebali obratiti pažnju na ovo područje, jer prihvaćanje snažnog okvira može ubrzati AI inicijative i spriječiti da budu zaključani u ekosustav jednog dobavljača.

Tržište poduzeća: AI agenti kao usluga

Nije iznenađenje da su veliki tehnološki dobavljači, kao i startupovi, počeli nuditi rješenja AI agenata za poduzeća. Ovo uključuje i integraciju agentičkih mogućnosti u postojeće proizvode i zasebno nudjenje “platformi za agente”. Neki od najvažnijih smjerova:

Ponude tehnoloških divova: Microsoft, Google, IBM, Amazon i Salesforce ugrađuju AI agente u svoje poslovne softvere. Microsoft je izdao Copilot AI asistente diljem Office 365, Dynamicsa, GitHuba i drugih – mogu se smatrati specijaliziranim agentima za produktivnost, razvoj softvera i CRM zadatke. Microsoft također nudi Azure OpenAI Service gdje tvrtke mogu implementirati vlastite agente koristeći OpenAI modele i kontrole za poduzeća. Google uvodi Duet AI u Workspace i cloud usluge, kao AI suradnika u dokumentima, sastancima i korisničkoj službi. Salesforce je najavio Einstein GPT i Agent značajke (poput ranije spomenutog Agentforcea) koje omogućuju AI da djeluje unutar njihovog CRM-a, npr. automatski bilježi pozive, sastavlja emailove ili čak autonomno obavlja korisničku komunikaciju. IBM-ova WatsonX platforma uključuje alate za izgradnju i upravljanje AI tijekovima rada, a IBM je razvio i posebne okvire za orkestraciju agenata i pozivanje alata ibm.com ibm.com, što ukazuje na usmjerenost prema primjeni agenata na razini poduzeća uz odgovarajuću kontrolu.
Specijalizirani startupovi: Brojni startupovi fokusirani su na AI agente za poduzeća. Moveworks, primjerice, nudi AI agenta za IT službu koji može samostalno rješavati IT zahtjeve zaposlenika (npr. otključavanje računa, odgovaranje na tehnička pitanja) – koristi ga već niz velikih kompanija za rasterećenje osnovne podrške. Aisera također nudi agente za korisničku podršku i IT. Adept AI razvija agenta koji može koristiti bilo koji softver kao čovjek (njihov model ACT-1), s ciljem automatizacije radnih zadataka znanja promatrajući kako ljudi koriste aplikacije. Drugi startupovi razvijaju agente za određene sektore: botovi za procjenu zdravstvenih podataka, analitičari financijskih istraživanja, agenti za uvođenje zaposlenika u HR-u itd. Mnoge od ovih tvrtki nude agente “kao uslugu”, gdje donose modele i integracije, a klijent samo daje podatke i definira ciljeve.
Konvergencija platformi za automatizaciju i AI: Dobavljači RPA (robotske automatizacije procesa) kao što su UiPath, Automation Anywhere i Appian ubrzano dodaju mogućnosti AI agenata svojim platformama. Prepoznali su da skriptirani botovi imaju ograničenja, stoga integriraju LLM-ove i AI odlučivanje kako bi stvorili inteligentniju automatizaciju. Primjerice, Appian (platforma za automatizaciju procesa) ističe brojne AI agent primjene (od korisničke službe preko usklađenosti do HR-a) koje se mogu izgraditi u njihove tijekove rada appian.com appian.com. Ove platforme često nude objedinjeno okruženje gdje tvrtka može dizajnirati proces te unutar njega uključiti AI agent komponentu koja obrađuje nestrukturirane zadatke (poput razumijevanja emaila ili donošenja procjene) appian.com appian.com. Ova konvergencija znači da kompanije mogu proširiti postojeće alate za automatizaciju tijekova rada i uključiti AI agente, umjesto da agente tretiraju kao zasebnu inicijativu.
Usluge i konzultanti: S obzirom na interes, sve velike konzultantske tvrtke (Accenture, Deloitte, PwC itd.) pokrenule su prakse za implementaciju AI agenata. PwC je, primjerice, nedavno predstavio siguran alat upravo za poduzeća s AI agentima i kontroliranim pristupom alatima aitoday.com. Radi se zapravo o kontroliranom okruženju za implementaciju agenata koji mogu sigurno pristupati poduzetničkim sustavima – ova potražnja za agentima u velikim tvrtkama dolazi u paketu sa zahtjevima za sigurnost i usklađenost koje pružatelji usluga sada adresiraju. Očekujte više “predložaka AI agenata” i razvojnih ubrzivača od ovih konzultanata, prilagođenih industrijama (npr. unaprijed izrađen agent za regulatornu usklađenost bankarstva ili za rješavanje problema u telekom mrežama).

Za poslovne korisnike, ovakav krajobraz dobavljača znači da imate izbor: možete izgraditi vlastite agente koristeći open-source alate, kupiti gotova rješenja agenata ili koristiti hibridni pristup (platforme dobavljača koje dopuštaju prilagodbu). Najbolji pristup često ovisi o slučaju upotrebe i internim mogućnostima. Neke organizacije će kombinirati – možda brzo uvesti provjereno rješenje AI agenta za korisničku podršku, ali interno razviti vlastitog agenta za specifičan istraživački zadatak gdje imaju stručnost i potrebu za razlikovanjem. Važno je napomenuti da će, kako dobavljači ubrzano nude “agentni AI”, vrlo brzo doći do napretka u jednostavnosti upotrebe, integracijama i značajkama za poduzeća (sigurnost, nadzor usklađenosti itd.) kod ovih proizvoda.

Pogled u budućnost: Prema autonomnom poduzeću

Gledajući unaprijed, trendovi sugeriraju da će AI agenti postati sastavni dio budućeg poduzeća – istinski autonomnog poduzeća u kojem će rutinske odluke i procesi biti uglavnom samostalno vođeni, pod nadzorom umjetne inteligencije. Tek smo na početku ostvarenja te vizije. U sljedećih 3–5 godina očekujte sljedeće:

Šire, strateške uloge: Današnji agenti često obavljaju specifične zadatke. Budući agenti (ili kolektivi agenata) preuzet će strateške i složenije odluke. Na primjer, umjesto da samo zakazuju sastanke, AI agent bi mogao djelovati kao AI projektni menadžer, autonomno dodjeljivati zadatke timu, pratiti napredak i uključivati ljude samo za kreativna ili kritična odobrenja. Poduzeća će agentima povjeravati sve složenije funkcije kako raste povjerenje u njihovu učinkovitost i kontrole. Kako je jedan industrijski stručnjak rekao, AI agenti prelaze s uskih pilot projekata na širu implementaciju i sve više će “preuzimati strateške uloge u raznim industrijama” kako tehnologija sazrijeva appian.com.
Standardizacija i najbolje prakse: Kao što su web razvoj ili cloud computing sazrijevali, očekuje se da će i razvoj AI agenata doživjeti standardizirane arhitekture i metodologije. Koncepti poput orchestracije agenata, upravljanja memorijom i povratnih petlji imat će jasno definirane obrasce. Tvrtke će postaviti interne smjernice o tome kada koristiti AI agenta, a kada tradicionalno softversko rješenje, kako provoditi procjene rizika te kako dugoročno nadzirati učinkovitost agenata (upravljanje AI-jem će biti trajna tema na razini uprave).
Regulacija i etika: S velikom moći dolazi i veća kontrola. Možemo očekivati regulatorne okvire koji će osigurati da AI agenti djeluju etično i transparentno, posebno u osjetljivim područjima poput financija, zdravstva ili ljudskih resursa. Agenti će možda morati objasniti svoje odluke u reguliranim postupcima (npr. zašto je AI agent odbio zahtjev za kredit). Regulatorna tijela mogu postaviti certifikate ili revizije za autonomne sustave. Poduzeća koja proaktivno izgrade etičke smjernice (izbjegavanje pristranosti, osiguranje privatnosti itd.) bit će ispred konkurencije.
Modeli suradnje čovjeka i AI agenata: Umjesto da AI agenti jednostavno zamijene ljudske uloge, mnoge će kompanije razvijati modele suradnje u kojima ljudi i agenti rade zajedno. Zamislite “digitalnog suradnika” koji obavlja pripremne i rutinske zadatke, dok čovjek nadzire i donosi konačne odluke. Mogle bi se pojaviti nove radne pozicije – poput “supervizora AI agenata” ili “menadžera AI strategije” – funkcije usmjerene na upravljanje flotom agenata, slično kao što danas menadžer društvenih mreža nadzire brend-robote ili Centar izvrsnosti za automatizaciju upravlja RPA botovima.
Multi-modalni i fizički agenti: Do sada smo govorili o softverskim agentima koji rade s podacima i tekstom. U budućnosti će agenti komunicirati i s fizičkim svijetom. Robotika kombinirana s AI agentima rezultirat će autonomnim agentima u skladištima, trgovinama (poput Walmartovih robota za skeniranje polica), bolnicama (robotski asistenti za medicinske sestre) i drugdje. Ti fizički AI agenti proširit će automatizaciju sa strogo digitalnih zadataka na opipljive aktivnosti. Razlika između “robota” i “AI agenta” će se zamagliti kako roboti postaju utjelovljeni agenti.
Poduzeća koja neprestano uče: Krajnja je vizija poduzeće u kojem AI agenti kontinuirano uče i optimiziraju svaki segment poslovanja – poduzeće koje se “samo vozi”. Svaki proces generira podatke koje agenti analiziraju kako bi pronašli mogućnosti za poboljšanja. S vremenom bi AI “mozak” organizacije (zbirka agenata) mogao postati konkurentska prednost, donoseći brže odluke i ranije uočavajući prilike ili rizike od konkurencije. Tvrtke poput Amazona već predvode automatizaciju i donošenje odluka temeljeno na AI-ju u velikim razmjerima; nadolazeća tehnologija AI agenata to će dodatno proširiti u mainstream.

Zaključno, AI agenti predstavljaju duboku promjenu u načinu na koji se posao obavlja. Evoluiraju od eksperimentalnih chatbota u pouzdane autonomne suradnike koji mogu povećati učinkovitost, inovacije i rast. Poduzeća koja ih učinkovito iskoriste imati će značajnu prednost – postižući brže operacije, bolju korisničku podršku i donošenje odluka temeljeno na podacima u razmjerima koji su ljudima nedostižni. Bit će izazova i krivulje učenja, ali trend je jasan: poduzeće budućnosti je “agentsko” poduzeće u kojem ljudi postavljaju ciljeve i viziju, a naši AI agenti marljivo izvršavaju mnoge korake do ostvarenja tih ciljeva.

Reference: Informacije i primjeri u ovom izvještaju prikupljeni su iz raznih ažurnih izvora, uključujući industrijske studije slučaja, istraživanja firmi kao što su McKinsey i Gartner, dokumentaciju dobavljača i stručne analize (citati navedeni kroz tekst). Ovi izvori odražavaju stanje usvajanja i utjecaja AI agenata u razdoblju 2024.–2025., u kojem su mnoge organizacije prešle s eksperimentiranja s AI-jem na njegovu operativnu primjenu. Kao i uvijek, daljnji razvoj može dodatno promijeniti okruženje, stoga su kontinuirano učenje i prilagodba ključni za svako poduzeće koje nastoji provesti transformaciju vođenu umjetnom inteligencijom. barnraisersllc.com aitoday.com