V čem se podniky mýlí ohledně umělé inteligence agentů

Agentní umělá inteligence se stala jednou z nejdiskutovanějších podnikových technologií roku 2025, přesto je skutečné nasazení stále vzácné. Analytici poznamenali, že ačkoli jsou tisíce nástrojů prodávány jako „agenti“, většina z nich postrádá skutečnou autonomii. Gartnerova recenze z přibližně 3 000 nabídek agentů zjistilo, že pouze 4% prokázaly skutečné agentní chování, zatímco zbývající většina se tvořili jednoduše chatboti nebo skriptovaná automatizace. Toto „vymývání agentů“ způsobuje, že si firmy pletou RPA, automatizaci pracovních postupů nebo podnikový přístup ChatGPT se skutečnými agentními systémy, které sledují cíle, reagují na nové informace a pracují s nestrukturovanými daty.

Mylné představy: RPA, licence ChatGPT a humbuk kolem nich

RPA vs. agentická umělá inteligence:

Tradiční nástroje RPA se řídí statickými, předdefinovanými instrukcemi. Agentní umělá inteligence plánuje akce na základě kontextu a využívá dostupné nástroje, API a zdroje dat. IDC a další průmyslový výzkum Všimněte si, že RPA spouští pevně daná pravidla, zatímco agenti se dynamicky přizpůsobují. Mnoho pracovních postupů prodávaných jako „inteligentní automatizace“, které kombinují chatboty se scrapingem obrazovky, je mylně prezentováno jako agentické systémy.

Licence ChatGPT vs. nasazení umělé inteligence:

Podniky často předpokládají, že zakoupení licencí pro ChatGPT Enterprise nebo Copilot znamená, že „nasadily umělou inteligenci“. Ve skutečnosti to zaměstnancům jednoduše poskytuje chatovací rozhraní. Menlo Ventures Zprávy, že méně než 10% Společností implementovalo umělou inteligenci nad rámec obecných chatovacích nástrojů, a to i přesto, že experimentování zaměstnanců tlačí IT týmy k jejich zavádění. Rozhraní chatbota se zásadně liší od cíleného agenta.

Dodavatel slibuje příliš mnoho:

Startupy a konzultační firmy často inzerují „agenty“ jako řešení pro každý obchodní proces. Výzkum ukazuje, že 88% manažerů financuje snahy o agentní umělou inteligenci, přesto méně než 2% těchto projektů dosáhne produkčního rozsahu. Gartner předpovídá, že více než 40% Současných iniciativ v oblasti agentní umělé inteligence bude do roku 2027 zrušeno kvůli nedostatečnému výkonu nebo nejasným požadavkům.

Co je vlastně agentická umělá inteligence

Agentická umělá inteligence zahrnuje téměř autonomní rozhodování. Skutečný agent obdrží cíl, přistupuje k informacím a nástrojům a určuje kroky potřebné k dosažení tohoto cíle. Na rozdíl od rigidních pracovních postupů se agenti mohou při objevení nových proměnných měnit.

Moderní frameworky ilustrují, jak se ekosystém vyvíjí. LangChain LangGraph poskytuje agentům běhové prostředí připravené k provozu. DeepLearning.AI DSPy nabízí primitiva pro plány, pracovníky a nástroje. Nově vznikající platformy, jako například IBM CrewAI a AutoGen od společnosti Microsoft zdůrazňují růst v oblasti multiagentní orchestrace. Tyto nástroje jsou stále v rané fázi a většině podniků chybí interní odborné znalosti potřebné k jejich efektivnímu používání.

Příležitosti v regulovaných odvětvích

Regulované sektory, jako jsou finance, pojišťovnictví a zdravotnictví, jsou nečekaně silnými kandidáty pro automatizaci agentů. Tato odvětví se spoléhají na strukturované zásady, dokumentaci a auditní záznamy, což z nich činí ideální prostředí pro agenty řízené pravidly.

Finance:

Banky využívají nástroje umělé inteligence a agentní automatizace k zefektivnění pracovních postupů v oblasti dodržování předpisů, onboardingu a KYC/AML – automatické ověřování dokumentů, provádění prověřování rizik a sankcí a označování případů k lidské kontrole. Modrý hranol SS&C, to může výrazně urychlit proces zaškolení: jedna banka zaznamenala 49% zkrácení doby od otevření účtu po obchodování. Mezitím od roku 2025 stále větší část bank po celém světě zavádí nebo vyhodnocuje generativní umělou inteligenci, což je v roce 2025 průzkum společnosti Temenos zjistilo se, že 36 % již implementuje nebo je rozpracovává a 39 % vyhodnocuje. Rok 2025 EY-Parthenon Průzkum uvádí, že 61 % bank využívajících GenAI již zaznamenalo značné výhody. Analýzy na úrovni odvětví odhadují, že automatizace založená na umělé inteligenci by mohla přinést zvýšení produktivity o 30–50 % v oblasti dodržování předpisů, provozu a řízení rizik.

Pojištění:

Zpracování pojistných událostí, upisování a odhalování podvodů se dobře prolínají s agentními systémy. Agent pro pojistné události může číst dokumenty, získávat podrobnosti o pojistných smlouvách, ověřovat požadavky a navrhovat další kroky. Výzkum z BCG ukazuje, že první uživatelé dosáhli zhruba 40% rychlejší vyřizování pojistných událostí a dvojciferný nárůst spokojenosti zákazníků. Díky předpisům, jako jsou směrnice NAIC pro umělou inteligenci, mohou pojišťovny začlenit pravidla přímo do operační logiky agenta. Analýza Menlo Ventures za rok 2025 že 92% Americké zdravotní pojišťovny používají umělou inteligenci pro testování souladu s předpisy, kontroly zkreslení a auditní úkoly.

Zdravotní péče:

Zdravotnické organizace se obracejí na agenty pro podporu klinické dokumentace, třídění, plánování a analýzy v raných fázích pod dohledem lékaře. Kaiser Permanente nasadila generativní umělou inteligenci napříč 40 nemocnice pro dokumentaci dle Menlo Ventures, čímž se snižuje administrativní zátěž. Klinika Mayo investuje více než $ 1 miliardy v automatizačních strategiích podporovaných umělou inteligencí. Přísné požadavky na dodržování předpisů často vedou k bezpečnějším a auditovatelnějším agentním systémům.

V těchto sektorech lze dobře definovaná pravidla, jako jsou směrnice pro upisování, úvěrové zásady a klinické protokoly, zakódovat jako zábradlí, která formují chování agentů.

Technické a správní výzvy

Podniky čelí při implementaci agentních systémů několika překážkám.

Složitost dat a integrace:

Agenti potřebují přístup k API, dokumentům, databázím a informacím v reálném čase. Týmy musí indexovat velké objemy nestrukturovaných dat, konfigurovat servery Model Context Protocol a vytvářet spolehlivá rozhraní nástrojů. Tyto úkoly často překračují současné IT dovednosti.

Fragmentované nástroje:

Neexistuje žádný standardní framework pro agenty. LangGraph, DSPy, AutoGen a podobné nástroje mají své nevýhody, pokud jde o bezpečnost, flexibilitu a vyspělost. Mnoho podniků se obrací na konzultační firmy nebo dodavatele „agentů v krabici“, ale nakonec dostávají křehká nebo neúplná řešení.

Hodnocení a pozorovatelnost:

Měření přesnosti, bezpečnosti a driftu agentů vyžaduje vyhodnocovací procesy, testování scénářů a monitorování v reálném čase. Bez těchto systémů mohou agenti činit nesprávná rozhodnutí, aniž by byla odhalena.

Bezpečnost a vznikající rizika:

Autonomie agentů s sebou nese nová rizika. Analýza BCG zdůrazňuje kaskádové chyby, rizika zosobnění mezi agenty a zranitelnosti v sekvencích volání nástrojů. Tyto vektory útoků jsou obzvláště znepokojivé ve financích a zdravotnictví, kde únik dat nebo chyby v rozhodování mají závažné důsledky.

Nedostatečné dovednosti:

Většina podnikových inženýrů rozumí API a databázím, ale postrádá zkušenosti s agentními smyčkami, promptne engineeringem nebo řetězením nástrojů. Gartner poznamenává, že mnoho manažerů financujících agentské iniciativy plně nechápe, co se kvalifikuje jako skutečný agent, což přispívá k nízké míře úspěšnosti.

Vytváření agentů umělé inteligence připravených pro podniky

Odborníci doporučují několik postupů pro organizace, které budují agentní pracovní postupy, zejména v prostředích s vysokými sázkami.

Architektura zabezpečená již od návrhu:

Definujte limity autonomie, oprávnění a auditní záznamy hned na začátku. Udělte pouze nezbytný přístup a do systému integrujte protokolování a zabezpečení proti selhání. BCG klade důraz na začlenění správy a řízení do základní architektury.

Platformy řízené politikou:

Používejte platformy, které se integrují se stávajícími systémy a vynucují pravidla za běhu. Moduly zásad mohou před spuštěním ověřit volání nástrojů podle podnikových standardů, což zajišťuje opakovatelné a auditovatelné chování.

Monitorování s lidskou přítomností:

Mezi kritické kroky by měla patřit manuální kontrola, zejména v regulovaných procesech. Dashboardy a upozornění umožňují týmům dohlížet na akce agentů v reálném čase a rychle eskalovat anomálie.

Robustní testování a zpětná vazba:

Podniky by měly před nasazením spustit simulace sandboxu, backtesty a zátěžové testy scénářů. Průběžné vyhodnocování může odhalit drift, chyby a odchylky od předpisů. Zacházení s agenty jako se softwarovými komponentami pomocí CI/CD pipelines zvyšuje spolehlivost.

Frameworky se neustále vyvíjejí a rozšiřují se o funkce pro paměť, autorizaci a auditovatelnost. Z dlouhodobého hlediska chtějí podniky jednotnou platformu, kde definují cíle a zásady a systém spravuje pracovní postupy pro zadávání výzev, přístup k datům a dodržování předpisů.

Proč investovat do čističky vzduchu?

Agentská AI má značný potenciál transformovat složité pracovní postupy v regulovaných odvětvích. Skutečný úspěch vyžaduje bezpečnou architekturu, správu a řízení řízenou pravidly, lidský dohled a důsledné testování. Podniky, které k agentní umělé inteligenci přistupují jako k základní softwarové funkci, nikoli jako k marketingovému označení, získají smysluplnou hodnotu, zatímco ty, které se spoléhají na humbuk, riskují zastavení pilotních projektů a promarněné investice.