Na scenu ulaze AI agenti kao idući korak u razvoju AI-ja

Dvije i pol godine nakon lansiranja ChatGPT-ja generativni AI preoblikovao je način na koji se tvrtke koriste umjetnom inteligencijom. Umjetna je inteligencija i prije toga imala svoje mjesto u njima jer se upotrebljavala za predviđanja, klasifikacije i optimizacije.

McKinseyjevo istraživanje 'Ekonomski potencijal generativne umjetne inteligencije: Sljedeća granica produktivnosti' pokazalo je da je procijenjeni potencijal njezine vrijednosti već tada bio golem – između 11 i 18 bilijuna dolara globalno, ali AI je uglavnom bio domena stručnjaka pa je tempo usvajanja među zaposlenicima bio spor.

Prema našim istraživanjima, od 2018. do 2022. primjena AI-ja relativno je stagnirala te je otprilike 50 posto tvrtki tehnologiju upotrebljavalo samo u jednoj poslovnoj funkciji. Generativni je AI sintezom informacija, generiranjem sadržaja i komunikacijom na ljudskom jeziku proširio dosege tradicionalne umetne inteligencije, a naša je procjena da ta tehnologija može otključati do 4,4 bilijuna dolara dodatne vrijednosti povrh već postojećega potencijala analitičkog AI-ja.

Paradoks generativnog AI-ja

Naše najnovije globalno istraživanje o AI-ju 'Stanje umjetne inteligencije: Kako se organizacije preoblikuju da bi uhvatile vrijednost' pokazalo je da više od 78 posto tvrtki danas upotrebljava generativni AI, ali jednako toliko njih navodi da to korištenje nije imalo nekakav opipljiv doprinos zaradi tvrtke.

Paradoks je u tome što se, unatoč svim ulaganjima i potencijalu te tehnologije, još nije ostvario veći ekonomski povrat za većinu organizacija koje se njome koriste. LLM-ovi (veliki jezični modeli) revolucionirali su način na koji organizacije rade s podacima, ali u osnovi su reaktivni i izolirani od poslovnih sustava. Tu na scenu dolazi idući korak razvoja AI-ja, a to su AI agenti, koji obilježavaju prelazak generativnog AI-ja u autonomno izvršavanje zadataka.

Oni operativno preuzimaju rutinske zadatke, ali i, kako naše istraživanje 'Iskorištavanje prednosti agentne umjetne inteligencije' navodi, transformiraju procese na pet načina: ubrzavaju izvršavanje zadataka, donose fleksibilnost jer mogu mijenjati procese u hodu, omogućuju personalizaciju prilagođavajući interakcije ponašanjima kupaca ili korisnika usluga, donose elastičnost jer se njihov kapacitet izvršavanja može širiti ili smanjivati u stvarnom vremenu te povećavaju otpornost praćenjem potencijalnih poremećaja unutar sustava.

Za primjer možemo uzeti sustav e-trgovine u kojem agenti ugrađeni u internetske trgovine ili aplikacije u stvarnom vremenu analiziraju ponašanje korisnika i sadržaj košarice te nude relevantne prijedloge za dodatnu kupnju. I sami smo se s razvojem vlastita AI sustava McKinsey QuantumBlack​ i pomaganjem organizacijama u izgradnji AI agentnih radnih snaga uvjerili u rezultate koji daleko nadilaze same dobitke u učinkovitosti.

Iskorištavanje punog potencijala AI-ja zahtijeva više od samog uvođenja agenata u tvrtkin postojeći sustav. Ako agente samo dodate u postojeći sustav, dakle bez redizajna, dobit ćete samo brže asistente, ali proces ostaje nefleksibilan, vođen pravilima i oblikovan ljudskim ograničenjima.

Organizacije zato trebaju početi preoblikovati svoje IT arhitekture oko modela agent-first, u kojem su sučelja, logika i pristup podacima nativno dizajnirani za strojnu interakciju, a ne za ljudsku. Tu je potrebna osnovna arhitektonska promjena i to od statične, LLM infrastrukture prema agentnoj AI mreži (mesh) – dinamičnom i modularnom okružju građenom posebno za inteligenciju agenata.

Uloga direktora tvrtki

Trendovi pokazuju da su AI agenti točka preokreta koja će redefinirati način na koji tvrtke posluju, konkuriraju i stvaraju vrijednost. Da biste ostvarili puni potencijal agentnog AI-ja, trebate preoblikovati pristup AI transformaciji: ne kao niz poksunih inicijativa, već kao fokusirane i sveobuhvatne projekte.

To konkretno znači da ćete trebati identificirati nekoliko poslovnih područja s najvećim potencijalom i upustiti se u redizajn na svim razinama –​ od tijeka radnog procesa (engl. workflow) preko preraspodjele zadataka između ljudi i strojeva do reorganizacije temeljem novih operativnih modela.

U McKinseyju svjedočimo da su neki lideri ozbiljno krenuli u akciju, i to ne samo uvođenjem agenata već i kompletnom reorganizacijom svojih poduzeća kako bi iskoristili puni disruptivni potencijal. Zaključak je taj da gen AI jako brzo prestaje biti igračka za testiranje jer je već sad postao neodvojiv element poslovanja gotovo svake tvrtke te će u godinama ispred nas sve više oblikovati poslovno okružje. Jeste li spremni na njega?