Реците збогом крутим скриптама: Како аутономни АИ агенти преузимају читаве токове рада у компанијама

Тржиште вредно више милијарди долара за вештачку интелигенцију: Зато ће 2026. бити најважнија година за пословну вештачку интелигенцију

Од четбота до решавача проблема: алати, меморија и циљеви – шта заиста разликује вештачке интелигенције (AI) агенте

Роботска аутоматизација процеса (RPA) годинама чини компаније ефикаснијим – али са неструктурираним подацима, недостатком контекста и неочекиваним проблемима, ова крута технологија заснована на правилима брзо достиже своје границе. Управо ту на сцену ступају вештачка интелигенција (AI) агенти, најављујући следећи велики талас аутоматизације: интелигентни системи који не извршавају само контролне листе и скрипте, већ самостално теже ка ка свеобухватним циљевима. Захваљујући најсавременијим језичким моделима и такозваном ReAct принципу, ови агенти могу да анализирају сложене ситуације, развијају динамичне акционе планове, управљају спољним алатима и флексибилно уче из својих грешака. Глобално тржиште за ову аутономну технологију брзо расте и обећава да ће фундаментално променити све, од корисничке службе до истраживања тржишта. Али како тачно ови дигитални асистенти „размишљају“, зашто увек прате ствари захваљујући сопственом памћењу и зашто су много више од пролазне рекламе за компаније?

У вези са овим:

• Крај четботова? Примери примене за агентску вештачку интелигенцију и вештачке интелигенције – за предузећа и појединце

Агенти вештачке интелигенције: Када машине науче да мисле и делују самостално

Зашто сама аутоматизација више није довољна и зашто интелигентни агенти фундаментално мењају правила игре

Глобално тржиште агентске вештачке интелигенције процењено је на око 7,3 милијарде долара у 2025. години и предвиђа се да ће порасти на преко 139 милијарди долара до 2034. године, што представља годишњу стопу раста од приближно 40 процената. Гартнер предвиђа да ће до краја 2026. године око 40 процената свих пословних апликација укључивати агенте вештачке интелигенције специфичне за задатке, у поређењу са мање од 5 процената у 2025. години. Ове бројке илуструју да агенти вештачке интелигенције више нису технолошки маргинални феномен, већ се развијају у централни градивни блок следећег таласа аутоматизације. Да бисмо разумели зашто је то случај, вреди детаљније погледати како ови системи функционишу, што далеко превазилази оно што традиционална аутоматизација може постићи.

Илузија аутоматизације: Зашто скрипте и RPA достижу своје границе

Идеја аутоматизације радних процеса помоћу софтвера није нова. Роботска аутоматизација процеса, или скраћено RPA, убрзала је бројне пословне процесе последњих година. RPA ботови могу обрађивати фактуре, преносити податке између система и попуњавати обрасце – 24 сата дневно, беспрекорно и без прекида. Основни принцип је изузетно једноставан: Особа дефинише тачан редослед корака, а бот их круто извршава. Урадите А, затим Б, па Ц. Међутим, ако се образац промени, дугме се помери или се појави неочекивани посебан случај, RPA бот је беспомоћан. Не може да импровизује, размишља или поново планира. У свету где се пословни процеси стално мењају, а подаци су све више неструктурирани, овај крути приступ заснован на правилима је фундаментални проблем.

RPA је идеалан за рутински унос података, стандардизовано извештавање и понављајуће административне задатке. Међутим, ова технологија достиже своје границе чим задатак захтева контекстуално разумевање, флексибилно доношење одлука или обраду неструктурираних информација. Кључна разлика између RPA и AI агената лежи управо у овој прилагодљивости: Док се RPA заснива на унапред програмираним правилима, AI агенти користе велике језичке моделе и напредне алгоритме за доношење сложених одлука у реалном времену и динамичко се прилагођавају новим ситуацијама.

Шта агенти вештачке интелигенције заправо раде другачије: Оријентација на циљ уместо послушности правилима

Извршавање вишестепених радних процеса један је од кључних аспеката вештачке интелигенције (AI) агената, али оно што је заиста занимљиво јесте како то раде. Традиционалном скрипту се даје прецизан низ инструкција. AI агенту, с друге стране, једноставно се даје циљ. На пример, можете дати инструкцију да се истраже тренутни трендови на тржишту електричних возила у Немачкој и да се направи резиме са графиконом. Агент затим самостално одређује потребне кораке за постизање овог циља и динамички их планира.

Агенти вештачке интелигенције раде у складу са континуираним циклусом, често описаним као принцип „Посматрај-Планирај-Делуј“. У првом кораку, агент прикупља информације из свог окружења, као што су кориснички уноси, базе података или веб претраге. У другом кораку, креира акциони план на основу својих запажања. У трећем кораку, извршава одређене акције. Овај циклус се понавља док се циљ не постигне. Кључна ствар је да агент не прати само унапред дефинисану контролну листу, већ стално прилагођава свој план током извршења како наилази на нове информације или неочекиване препреке.

Технички гледано, агенти вештачке интелигенције комбинују неколико компоненти: користе велике језичке моделе као своје когнитивно језгро, анализирају податке, обрађују језик, структурирају задатке и извршавају конкретне акције путем програмских интерфејса или интегрисаних алата. Основна генеративна вештачка интелигенција им омогућава не само да генеришу одговоре већ и да самостално развијају нова решења.

Мишљење и деловање у интеракцији: Принцип ReAct као језгро агентске интелигенције

Можда највећа технолошка иновација која стоји иза AI агената је такозвани ReAct принцип, фузија Reason-а и Act-а. Овај принцип чини темељ који разликује AI агенте од једноставних четботова и класичних решења за аутоматизацију.

Принцип функционише у итеративном циклусу од три корака: размишљање, деловање и посматрање. Прво, агент разматра шта даље да ради и експлицитно артикулише своје резоновање. Затим, извршава циљану акцију, као што је претрага веба или приступ бази података. Након тога, посматра и процењује резултат. Конкретан пример: Агент одлучује да претражи интернет за одређену статистику. Чита резултат и открива да су информације застареле. Уместо да једноставно одустане или избаци грешку, он прилагођава свој ток рада и покушава нови упит за претрагу са модификованим терминима за претрагу. На тај начин размишља о сопственим међурезултатима и исправља свој ток.

Овај приступ спречава модел да реагује слепо. Оригинално истраживање о ReAct-у показало је супериорне резултате у поређењу са чистим резоновањем или чистом глумом, посебно значајно смањење халуцинација (тј. измишљених чињеница), јер агент стално упоређује своје претпоставке са спољним изворима. За продуктивне сценарије у компанијама, ово се претвара у значајно повећање поузданости, јер агент транспарентно документује своје одлуке и самостално исправља грешке.

Искористите предности Xpert.Digital-овог опсежног, петоструког стручног знања у свеобухватном пакету услуга | Истраживање и развој, XR, односи с јавношћу и оптимизација дигиталне видљивости - Слика: Xpert.Digital

Xpert.Digital поседује дубинско знање у различитим индустријама. То нам омогућава да развијемо прилагођене стратегије прецизно усклађене са захтевима и изазовима вашег специфичног тржишног сегмента. Континуираном анализом тржишних трендова и праћењем развоја у индустрији, можемо деловати проактивно и понудити иновативна решења. Комбинација искуства и стручности ствара додатну вредност и пружа нашим клијентима одлучујућу конкурентску предност.

Више информација овде:

• Искористите предности 5 области стручности компаније Xpert.Digital у једном пакету – већ од 500 евра месечно

Преко граница језичког модела: Алати као кључеви стварног света

Један циљ, без плана: Како дозволити АИ агентима да самостално управљају сложеним пројектима

Агенти вештачке интелигенције нису ограничени својим обученим знањем. У својим вишестепеним радним процесима, они могу да користе екстерне алате и управо то их чини тако моћним. Могу да претражују интернет, извршавају код, приступају базама података, врше прорачуне или шаљу имејлове. Размислите о томе на овај начин: Велики језички модел сам по себи је као бриљантни консултант који седи у затвореној соби. Може да одговори на било које питање, али неће мрднути прстом осим ако му не дате телефон, лаптоп или листу обавеза.

Интеграција екстерних алата прати структурирани процес. Прво, агенту се представља опис доступних алата, укључујући њихове функције и очекиване улазне параметре. На основу захтева корисника, језички модел затим одлучује који је алат потребан и генерише одговарајуће аргументе за његово позивање. Резултати се враћају у процес доношења одлука агента и утичу на његове следеће кораке. Кроз ову употребу алата, модели засновани искључиво на језику трансформишу се у практичне решаваче проблема који могу да интерагују са стварним светом.

У вези са овим:

• Агентска вештачка интелигенција долази: Како аутономни агенти вештачке интелигенције сада стратешки мењају продају и набавку

Памћење машине: Како агенти не губе нит

Још један кључни аспект који разликује вештачку интелигенцију агенте од једноставнијих система је њихова меморија. Док агент обрађује сложену, вишестепену процедуру, он памти цео контекст до тада. У петом кораку, он и даље тачно зна зашто је донео одређену одлуку у другом кораку. Ова свест о контексту је фундаментална за кохерентно руковање сложеним задацима.

Велики језички модели су инхерентно без стања, што значи да заборављају све што се догодило пре сваке интеракције. Да би превазишли овај проблем, агенти вештачке интелигенције су опремљени различитим механизмима памћења. Прави се разлика између краткорочног памћења, које одговара непосредном контексту разговора, и дугорочног памћења, које чува информације током дужег периода. Семантичко памћење чува широко чињенично знање, епизодно памћење подсећа на одређене прошле догађаје заједно са њиховим контекстом, а процедурално памћење представља научене вештине и низове радњи.

Компаније попут LangChain-а већ нуде специјализоване алате за проширивање меморије агената. LangMem SDK, на пример, помаже програмерима да креирају агенте који могу да извлаче информације из разговора и граде трајно дугорочно памћење. Истраживања показују да агенти са дугорочним памћењем могу да уче из грешака и да се континуирано побољшавају током времена – профил способности који далеко превазилази традиционална решења за аутоматизацију.

Од теорије до праксе: Како компаније данас користе вештачку интелигенцију

Конкретни случајеви употребе вештачке интелигенције агената у компанијама су већ импресивно разноврсни. У корисничкој служби, они обрађују захтеве за подршку 24 сата дневно, приступају историји поруџбина, обрађују повраћаје и предају сложене случајеве само људским запосленима. Пружалац услуга плаћања Klarna успео је да смањи трошкове услуга за 14 процената коришћењем вештачке интелигенције агената, јер је око 80 процената рутинских упита обрађено аутоматски.

У истраживању тржишта, агенти вештачке интелигенције посебно импресивно демонстрирају шта значи аутономни рад. Агент за истраживање тржишта прима кориснички упит, прецизира га, развија структурирана истраживачка питања, спроводи систематске веб претраге, процењује релевантност пронађених извора и генерише свеобухватни извештај о анализи – све у оквиру аутоматизованог тока рада. Оно што је раније захтевало четири сата ручног истраживања сада такав агент може да обави за само неколико минута.

Друге области примене укључују аналитику података, где агенти прате бројке продаје, идентификују трендове и аномалије и аутоматски шаљу упозорења када дође до неправилности. У логистици, системи агената засновани на циљевима оптимизују руте, док агенти који уче предвиђају потребе за одржавањем на основу историјских података, чиме се смањују застоји. У ИТ безбедности, они анализирају велике количине података, препознају обрасце и аутономно реагују на претње.

У вези са овим:

• Зашто ће вештачка интелигенција радикално променити потражњу за квалификованим радницима

Вештачка интелигенција као прекретница у предвиђању радне снаге: Поглавље о вештачкој интелигенцији показује да би генеративна вештачка интелигенција могла да уштеди око 3,9 милијарди радних сати до 2030. године – што би затворило преко 90 процената демографског јаза од 4,2 милијарде сати. Тренутне прогнозе потражње за квалификованом радном снагом сматрају се потенцијално застарелим јер једва узимају у обзир ефекат вештачке интелигенције на продуктивност.

Тржиште у транзицији: бројке, прогнозе и питање рекламирања

Динамика тржишта у вези са вештачком интелигенцијом (ВИ) је изванредна. Глобално тржиште ВИ засноване на агентима процењује се на око 10,86 милијарди долара у 2026. години и предвиђа се да ће порасти на преко 93 милијарде долара до 2032. године. Гартнер предвиђа да ће ВИ заснована на агентима чинити приближно 30 процената глобалних прихода од пословног софтвера до 2035. године, више од 450 милијарди долара, у поређењу са само 2 процента у 2025. години. Очекује се да ће укупна глобална потрошња на ВИ достићи 2,5 билиона долара у 2026. години.

Истовремено, стручњаци позивају на опрез. Гартнер такође предвиђа да ће око 40 процената свих пројеката агентске вештачке интелигенције бити обустављено до 2027. године. Многе компаније су интензивно експериментисале са агентима вештачке интелигенције 2025. године, али су подједнако често доживљавале неуспех. Препреке често леже у интеграцији у постојеће системе, недовољном квалитету података и недостатку прихватања од стране корисника. Напетост између огромног потенцијала и практичне изводљивости остаје кључно питање за доносиоце одлука. Они који желе да успешно примене агенте вештачке интелигенције морају не само да разумеју технологију већ и да створе неопходне организационе услове.

Еволуција у фазама: Од асистента до мултиагентског екосистема

Развој вештачке интелигенције не напредује скоковима и границама, већ у јасно препознатљивим фазама. У првој фази, која је углавном завршена до краја 2025. године, скоро све пословне апликације биле су опремљене интегрисаним вештачким асистентима. Ови асистенти могу да одговоре на једноставна питања и пруже подршку у рутинским задацима, али и даље функционишу углавном реактивно.

Друга фаза, која ће бити централна 2026. године, уводи агенте специфичне за задатке. Они могу самостално да обављају дефинисане задатке, као што је потпуна обрада упита купца или генерисање извештаја о тржишту. Гартнер предвиђа да ће до 2027. године једна трећина имплементација вештачке интелигенције засноване на агентима комбиновати агенте са различитим могућностима како би колаборативно решавали сложене задатке унутар окружења апликација и података. Трећа и дугорочна фаза доводи до сложених екосистема са више агената у којима неколико специјализованих агената ради заједно, додељује задатке једни другима и извршава координисане токове рада.

Овај развој фундаментално трансформише пословне апликације: од алата за подршку индивидуалној продуктивности до платформи за аутономну сарадњу и динамичку оркестрацију тока посла.

У вези са овим:

• OpenClaw (Clawdbot/Moltbot) и Moltbook: Агенти вештачке интелигенције ван контроле? Зашто преувеличани „локални асистент вештачке интелигенције“ постаје системски ризик

Аутоматизација истраживања и омогућавање пројектима да се извршавају у позадини: Шта то значи за свакодневни живот

За практичну примену, функционалност вештачке интелигенције агената може се свести на једноставну формулу: Ви уносите један улаз, циљ, а агент се бави остатком у позадини. Не морате сами да наводите сваки међукорак, претражујете сваки извор или доносите сваку одлуку. Агент планира свој пут до циља, користи све расположиве алате, размишља о својим међурезултатима и коригује се по потреби.

Чињеница да вештачка интелигенција (AI) агенти могу да обрађују вишестепене радне процесе је оно што их чини тако корисним за кориснике. Оно што их чини технолошки занимљивим је њихова способност да самостално планирају и извршавају ове радне процесе, флексибилно се прилагођавају грешкама и користе спољне алате. Они делују на начин оријентисан ка циљевима, а не заснован на правилима. Разлика у односу на конвенционалну аутоматизацију није постепена, већ фундаментална: то је разлика између алата који се користи и запосленог који ради самостално, чак и ако се тај запослени састоји од алгоритама.

Наредних неколико година ће показати колико брзо се ова технологија развија од експерименталне фазе до оперативне зрелости. Економски подстицаји су огромни, а технолошки темељи су постављени. Оно што сада треба да уследи јесте тежак прелаз од импресивних демонстрација до поузданих, скалабилних и поузданих система који заиста трансформишу свакодневни живот предузећа и појединаца.

☑️ Наш пословни језик је енглески или немачки

☑️ НОВО: Преписка на вашем матерњем језику!

Konrad Wolfenstein

Ја и мој тим смо срећни што вам можемо бити на располагању као ваш лични саветник.

Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме овде или једноставно позовите на +49 89 89 674 804 ( Минхен) . Моја имејл адреса је: [email protected]

Радујем се нашем заједничком пројекту.

☑️ Подршка малим и средњим предузећима у стратегији, консултацијама, планирању и имплементацији

☑️ Креирање или реорганизација дигиталне стратегије и дигитализације

☑️ Проширење и оптимизација међународних продајних процеса

☑️ Глобалне и дигиталне B2B платформе за трговање

☑️ Пионирски развој пословања / Маркетинг / Односи с јавношћу / Сајмови

Наша стручност у развоју пословања, продаји и маркетингу из ЕУ и Немачке - Слика: Xpert.Digital

Фокус индустрије: B2B, дигитализација (од AI до XR), машинство, логистика, обновљиви извори енергије и индустрија

Више информација овде:

• Експертски пословни центар

Тематски центар који нуди увиде и стручност:

• Платформа знања која покрива глобалне и регионалне економије, иновације и трендове специфичне за индустрију
• Збирка анализа, увида и основних информација из наших кључних области фокуса
• Место за стручност и информације о актуелним дешавањима у пословању и технологији
• Чвориште за компаније које траже информације о тржиштима, дигитализацији и иновацијама у индустрији