AI agenti izlaze iz okvira chat prompta i ulaze u realne sisteme
Firme shvataju da agenti nisu chatbotovi, već složeni sistemi koji rade u pozadini.
Nakon talasa chatbotova koji su obilježili posljednje tri godine, vještačka inteligencija ulazi u novu fazu: agentički sistemi koji ne čekaju prompt, već samostalno izvršavaju zadatke. Prema riječima lidera iz industrije, najveći problem danas nije tehnologija, već pogrešno razumijevanje šta AI agent zapravo jeste i kako bi trebalo da se koristi u poslovnim sistemima.
- Većina firmi pogrešno svodi AI agente na chat interfejs
- Pravi agenti rade u pozadini i izvršavaju zadatke u mnogo više koraka
- Kvalitet je ključni faktor za usvajanje u velikim sistemima
- Povjerenje u agente zavisi od stabilnosti i preciznosti modela
Šta su AI agenti u praksi?
Prema Mike Clark, jednom od ključnih lidera u Google Cloud, industrija se nalazi u prelaznoj fazi u kojoj još ne postoji jasna, zajednička definicija AI agenata. Upravo zbog toga dio firmi pravi strateški ispravan potez: prvo definišu šta agent znači za njih i koje ciljeve treba da ispuni.
Clark navodi da se agentski sistemi u poslovnom okruženju sastoje od četiri ključna elementa:
- velikog jezičkog modela
- povezivanja modela s alatima i sistemima
- orkestracije procesa
- stabilnog runtime okruženja za skaliranje
Upravo orkestracija, gdje se zadaci izvršavaju u više faza bez ljudske intervencije, predstavlja tačku u kojoj AI prestaje biti alat i postaje agent.
Gdje firme griješe: opsesija chatom
Jedan od najvećih promašaja u trenutnom pristupu jeste fokusiranje gotovo isključivo na chat interfejs. Pojam „agent“ u ljudskom jeziku često se pogrešno poistovjećuje s chatbotom, iako su tehnički u pitanju potpuno različite stvari.
Umjesto da razmišljaju o agentima koji u pozadini analiziraju podatke, optimizuju procese ili donose odluke, mnoge firme pokušavaju da stare radne tokove samo prebace u chat formu. Time se, prema Clarku, drastično ograničava stvarni potencijal agentičkih sistema.
Kvalitet ispred svega: ključna prepreka usvajanja
Na pitanje šta najviše koči širu primjenu agentičke AI u velikim sistemima, odgovor je jasan: kvalitet. Sigurnost, upravljanje i regulativa nemaju vrijednost ako agenti ne isporučuju konzistentne i pouzdane rezultate.
Clark ističe da se povjerenje gradi isključivo kroz kvalitet, a tek nakon toga dolaze pitanja rizika i kontrole. Napredak modela kao što su Gemini, Claude i sistemi iz OpenAI imao je direktan pozitivan efekat na agentičke sisteme, jer poboljšanja u samim modelima automatski podižu nivo cijelog ekosistema.
Ako korisnici nemaju povjerenje u rezultate, agenti se neće skalirati, bez obzira na tehničke mogućnosti.
Tržište: agenti kao nova infrastruktura
Kako modeli postaju stabilniji i precizniji, AI agenti se sve manje posmatraju kao eksperimentalni alati, a sve više kao nova softverska infrastruktura. Umjesto interakcije „pitanje–odgovor“, agenti preuzimaju ciljeve i samostalno pronalaze put do rješenja.
To znači da se naredna faza AI revolucije neće odvijati u chat prozorima, već duboko u sistemima firmi, gdje će agenti raditi nevidljivo, ali imati direktan uticaj na poslovne rezultate.
AI agenti izlaze iz faze demonstracija i ulaze u fazu stvarne primjene. Najveći izazov više nije snaga modela, već sposobnost firmi da pravilno definišu ciljeve, procese i očekivanja. One koje nastave da razmišljaju o agentima isključivo kao o chatbotovima rizikuju da propuste najvažniju promjenu: prelazak sa AI alata na autonomne AI sisteme.
