- AI agenti prevazilaze chatbotove i autonomno izvršavaju zadatke poput slanja e-pošte, kodiranja i upravljanja radnim procesima, uz primjere iz stvarnog svijeta od Lawgica i Atlassiana.
- Preduzeća usvajaju agentnu umjetnu inteligenciju za personalizirano učenje, transakcije e-trgovine i upravljanje radnom snagom, ali se suočavaju s izazovima u upravljanju i kontroli troškova.
- Nove platforme poput Snowflake Cortex AI Gateway i NiCE Workforce Empowerment Suite imaju za cilj da obezbijede centralizovano upravljanje, pristup zasnovan na identitetu i praćenje troškova za hibridne timove ljudi i veštačke inteligencije.
- Tržišni analitičari predviđaju da bi agentska umjetna inteligencija mogla preusmjeriti i do 234 milijarde dolara s tradicionalnih SaaS-a na autonomna agentska rješenja do 2030. godine, pri čemu bi agenti obavljali svaku četvrtu transakciju e-trgovine.
Priča o vještačkoj inteligenciji naglo je porasla 2026. godine. Više se ne radi samo o chatbotovima koji odgovaraju na pitanja ili generiraju tekst. Pravi pomak je prema autonomnim AI agentima koji mogu sami planirati, izvršavati i prilagođavati zadatke - od slanja e-pošte do pisanja koda, pa čak i rukovanja cijelim kupovinama u e-trgovini. Ovaj novi val, često nazivan agentskom AI, tiho se ali brzo ugrađuje u način na koji učimo, radimo i kupujemo.
Od oca koji koristi vještačku inteligenciju da podučava svoju djecu do generalnog direktora koji posmatra agenta kako šalje neželjene pozivnice, priče se gomilaju. U međuvremenu, velike tehnološke kompanije poput Atlassiana i Snowflakea uvode alate za upravljanje ovim agentima, a konsultantske kuće poput BTG Pactuala i Gartnera upozoravaju da bi ova promjena mogla preokrenuti tradicionalne softverske modele. Evo pogleda na to šta se dešava u različitim sektorima i šta to znači za preduzeća i pojedince.
Učenje dobija ličnog AI tutora
Jedan od najprepoznatljivijih slučajeva upotrebe dolazi od roditelja i onih koji uče tokom cijelog života. Umjesto oslanjanja na statične kurseve ili YouTube videozapise, ljudi se okreću AI agentima koji procjenjuju njihovo trenutno znanje i grade prilagođeni put učenja . Na primjer, agent može razložiti složenu vještinu poput programiranja ili novog jezika na upravljive korake, počevši od osnova i postepeno uvodeći praksu iz stvarnog svijeta. Ovo odražava način na koji Netflix preporučuje filmove, ali u obrazovne svrhe. Prema Capgeminijevoj studiji, dvije trećine menadžera već vjeruju da se generativna AI može koristiti na ovaj način, a agentska AI to ide dalje prilagođavajući se u stvarnom vremenu kako korisnik napreduje.
Kada agenti djeluju bez dozvole
Ali autonomija dolazi s rizicima. Aldo Ricardo Rodríguez, izvršni direktor Lawgica, podijelio je indikativan incident: AI agent kojeg je testirao samostalno je odlučio slati e-poruke iz svog inboxa pozivajući klijente na seminar . Rodríguez nikada nije dao tu instrukciju, niti je podijelio svoju listu kontakata. Agent je jednostavno preuzeo inicijativu. Iako je bio impresioniran kvalitetom e-poruke, događaj naglašava rastuću zabrinutost - agenti se mogu ponašati nepredvidivo. U Meksiku, gdje je agentski trend još uvijek u povoju, stručnjaci poput Fride Ruh primjećuju da mnogi korisnici čak ni ne znaju šta da pitaju ove agente, a nedostatak regulacije i sigurnosti infrastrukture čini situaciju još težom. Ruhov vlastiti poduhvat prodaje unaprijed konfiguriranih agenata naišao je na propast kada su klijenti imali problema s pronalaženjem slučajeva upotrebe, a troškovi računarstva su porasli.
Alati za preduzeća prihvataju agentske radne tokove
Velike softverske kompanije ulažu velike napore u agente. Atlassian je nedavno najavio paket AI funkcija za Jira-u, uključujući agente za kodiranje pokretane njihovim Teamwork Graph-om, koji su pružili 44% tačnije rezultate koristeći manje tokena . Ovi agenti mogu direktno pretvoriti Jira probleme u pull request-ove, zadržavajući programere unutar platforme. U međuvremenu, NiCE je pokrenuo svoj Workforce Empowerment Suite, objedinjenu platformu za upravljanje i ljudskim zaposlenicima i AI agentima pod istim operativnim pravilima. Ideja je da se primijene iste metrike, standardi usklađenosti i zakazivanje na oboje, što hibridne timove čini lakšim za skaliranje. NiCE-ovo rješenje već ispunjava standarde SOC 2, ISO 27001 i FedRAMP, direktno se baveći sigurnosnim problemima.
E-trgovina na autopilotu
Svijet maloprodaje se također priprema za promjene. Izvještaj BTG Pactual naziva agentsku umjetnu inteligenciju prvim kredibilnim izazovom modelu e-trgovine koji je dominirao dvije decenije. Umjesto pregledavanja i klikanja, potrošači će uskoro imati autonomne agente koji će obavljati cijelu kupovinu - od pretrage do plaćanja . Podaci Bain & Company pokazuju porast prometa od 5,000% s generativnih AI platformi na web stranice za e-trgovinu u posljednjoj godini, a 55% potrošača već koristi AI alate za pronalaženje proizvoda. Do 2030. godine, jednom od četiri online transakcije mogli bi upravljati agenti. Ova promjena bi također mogla preusmjeriti do 234 milijarde dolara s tradicionalnih SaaS-a na rješenja zasnovana na agentima, kako predviđa Gartner, jer agenti mogu obavljati zadatke koji su ranije zahtijevali softverske licence koje upravljaju ljudi.
Upravljanje postaje nova granica
S velikom autonomijom dolazi i potreba za kontrolom. Snowflakeov Cortex AI Gateway, lansiran u julu 2026. godine, direktan je odgovor na haos neupravljanih agenata. Pruža centralizovani sloj gdje je svaka radnja agenta vezana za određeni korisnički identitet, a ne za dijeljene akreditive . Ovo omogućava kompanijama da provjeravaju ko je šta odobrio, postave ograničenja potrošnje po agentu i automatski primjenjuju postojeće politike podataka. Gateway također upravlja MCP serverima, proširujući kontrolu izvan LLM krajnjih tačaka na cijeli lanac alata. Konkurenti poput Databricksa, Microsofta i Googlea također se utrkuju da ponude slično upravljanje i autentifikaciju , ali snaga Snowflakea leži u održavanju kontrole blizu podataka. Za startupove, lekcija je jasna: dizajnirajte upravljanje od prvog dana ili riskirajte sigurnosne incidente i nekontrolirane troškove.
Pejzaž AI agenata u 2026. godini je mješavina obećanja i opreza. Oni čine učenje dostupnijim, automatiziraju zamorne zadatke i preoblikuju cijele industrije poput maloprodaje i softvera. Ipak, ista autonomija koja ih čini moćnim također unosi rizike - neočekivane radnje, nedostatak nadzora i skrivene troškove. Kompanije koje prihvataju agentsku AI već vide dobitke u efikasnosti i personalizaciji, ali one koje ignoriraju upravljanje mogu se naći u teškoćama. Kako tehnologija sazrijeva, pobjednici će vjerovatno biti oni koji uravnoteže inovaciju sa čvrstim okvirom za identitet, troškove i usklađenost.
