ВИ-агенти: Потенцијал, реалност и ограничувања

Агентската вештачка интелигенција (ВИ) ја претставува следната фаза на дигиталната трансформација во бизнисот и развојот на софтверот. За разлика од класичните ВИ-алатки, агентските системи можат самостојно да планираат, да ги разложат задачите на помали делови и да ги извршуваат со постојана проверка на резултатите. Во практика, тоа значи дека системот не само што генерира предлози туку и управува со редоследот на активностите и се приспособува додека работи.

Сепак, и покрај силниот интерес на пазарот, нивната поширока примена се одвива побавно отколку што се чини. Главната пречка не е недостигот од напредни модели или инфраструктура, туку сигурноста во реални производствени услови.

Што покажуваат глобалните истражувања

Студијата МАП (англ. MAP - Measuring Agents in Production study - студија за мерење на агентите во продукција) е најобемната студија, која покрива различни аспекти и разбирања за корисноста на ВИ-агенти и беше спроведена од неколку универзитети во Америка, како што се „Стенфорд“ и „Беркли“.

Една од интересните работи е дека најголемиот број ВИ-агенти се користат во секторите на банкарството, технологијата и корпоративните услуги.

Според анкета на ПвЦ (PwC) од 2025 година, 79 отсто од компаниите користат агентски системи во некоја форма, додека 66 отсто пријавуваат мерливи добивки во продуктивноста. Во исто време, „Гартнер“ (Gartner) проценува дека само 15 отсто од ИТ-лидерите размислуваат или применуваат целосно автономни агентски системи без човечки надзор, поради загриженост за безбедноста, контролата и управувањето со ризиците.

„Гартнер“ очекува дека до крајот на 2026 година околу 40 отсто од бизнис-апликациите ќе имаат вградено агентски функции, во споредба со помалку од 5 отсто во 2025 година. Третина од софтверите за претпријатија до 2028 година би можеле да вклучат агенти што автономно носат дел од секојдневните бизнис-одлуки. Тоа укажува на силен стратешки замав, но и на постепено, контролирано имплементирање.

Регионот Адрија: Претпазлива и селективна имплементација

Иако ПвЦ наведува голема бројка од 79 отсто од компаниите што користат ВИ-агенти, во регионот Адрија тие бројки се драстично помали и претежно се фокусирани на пилот-проекти и тестирања.

Аутсорсинг-компании и развојни центри користат агенти за рутински и повторливи задачи, како што се пишување тестови, рефакторирање код, техничка документација и корисничка поддршка.

Во овие случаи агентските системи ги зголемуваат брзината и конзистентноста на работата, додека луѓето ја задржуваат надзорната и одлучувачка улога. Поголем степен на автономија, како што е самостојно управување со бизнис-процеси или развој на апликации без надзор, сѐ уште е редок поради регулаторни ограничувања и ризици од грешки.

Но регионот има огромен потенцијал за имплементација на агентски системи, што се гледа преку две многу интересни компании како што се „Вондерфул“ (Wonderful.ai) и „Поли еј-ај“ (PolyAI).

Британско-српскиот стартап „Поли еј-ај“ развива агент за корисничка поддршка и собрал над 200 милиони долари во инвестиции во последните седум години. Со големи клиенти како што се „Мериот“ (Marriot), ПГЕ (PGE) и „Уникредит“ (Unicredit), нивните агенти успеваат да постигнат огромни поврати на инвестицијата за компаниите и да заштедат милиони долари во корисничка поддршка.

Слично се случува и со израелскиот стартап „Вондерфул“, кој работи со поголеми корпорации и вклучува агенти во нивните бизнис-процеси. Нивниот интерес во регионот се гледа и преку вработувањето на поранешниот директор на „Мајкрософт“ (Microsoft) во Хрватска, Ведран Бајер, да го води целиот регион Адрија и да го прошири бизнисот на оваа територија.

Границите на автономијата и влијанието врз работата

И глобално и во регионот, организациите сѐ уште се наоѓаат меѓу експериментирање и скалирање. Според извештајот на „Мекинзи“ (McKinsey), „Состојба на ВИ 2025“ (State of AI 2025), 62 отсто од организациите тестираат агентски системи, додека 23 отсто се обидуваат да ги прошират барем на една бизнис-функција, најчесто во ИТ и управување со знаење.

Академските истражувања потврдуваат дека во продукциски услови, повеќето агенти бараат човечка интервенција по кратки секвенци на задачи, бидејќи сигурноста и евалуацијата на одлуките остануваат клучни предизвици. Затоа, агентската вештачка интелигенција моментално остварува најголем ефект во асистентски и полуавтономни улоги, а не како целосно независен извршител на задачи.

Агентската вештачка интелигенција не ги брише работните места, но ги менува. Рутинските задачи се автоматизираат, додека улогата на луѓето се поместува кон надзор, управување и стратешко одлучување. Организациите што навреме ќе ги изградат техничките и организациските капацитети за управување со овие системи можат да остварат значителна конкурентска предност - но целосната автономија останува долгoрочна цел, не моментална реалност.