Agentska umjetna inteligencija predstavlja sljedeću fazu digitalne transformacije u poslovanju i razvoju softvera. Za razliku od klasičnih AI alata, agentski sustavi mogu samostalno planirati, razložiti zadatke na podzadatke i izvršavati ih uz stalnu provjeru rezultata. U praksi to znači da sustav ujedno generira prijedloge i upravlja redoslijedom aktivnosti i prilagođava se tijekom rada.
Ipak, unatoč velikom tržišnom interesu, njihova šira primjena odvija se sporije nego kako se to često predstavlja. Glavna prepreka nije nedostatak naprednih modela ili infrastrukture, već pouzdanost u realnim uvjetima proizvodnje.
Što pokazuju globalna istraživanja?
MAP istraživanje (engl. Measuring Agents in Production, "mjerenje agenata u proizvodnji") najsustavnije je istraživanje koje obuhvaća različite aspekte i razumijevanja o korisnosti AI agenata i provedeno je na nekoliko sveučilišta u Americi poput Stanforda i Berkeleyja.
Posebno je zanimljivo da se najveći broj AI agenata koristi u područjima bankarstva, tehnologije i korporativnih usluga.
Prema PwC anketi iz 2025. godine, 79 posto tvrtki koristi agentske sustave u nekom obliku, dok 66 posto navodi mjerljive dobitke u produktivnosti. Istovremeno, Gartner procjenjuje da samo 15 posto IT lidera razmatra ili primjenjuje potpuno autonomne agentske sustave bez ljudskog nadzora, zbog zabrinutosti u vezi sa sigurnosti, kontrolom i upravljanjem rizicima.
Gartner očekuje da će do kraja 2026. godine oko 40 posto poslovnih aplikacija imati ugrađene agentske funkcije, u odnosu na manje od pet posto u 2025. godini. Trećina enterprise softvera do 2028. godine mogla bi uključivati agente koji autonomno donose dio svakodnevnih poslovnih odluka. To ukazuje na snažan strateški zamah, ali i na postepenu, kontroliranu primjenu.
Adria regija: oprezna i selektivna implementacija
Iako PwC navodi veliki broj od 79 posto tvrtki koje koriste AI agente, u Adria regiji je to drastično manje i fokusirane su pretežno na pilot-projekte i testiranja.
Outsorcing tvrtke i razvojni centri koriste agente za rutinske i ponavljajuće zadatke, poput pisanja testova, refaktoriranja koda, tehničke dokumentacije i korisničke podrške.
U tim slučajevima, agentski sustavi povećavaju brzinu i konzistentnost rada, dok ljudi zadržavaju nadzornu i odlučivačku ulogu. Veći stupanj autonomije, poput samostalnog upravljanja poslovnim procesima ili razvoja aplikacija bez nadzora i dalje je rijedak zbog regulatornih zahtjeva i rizika od grešaka.
No, regija ima ogroman potencijal za implementaciju agentskih sustava i to se vidi kroz dvije jako zanimljive tvrtke: Wonderful.ai i PolyAI.
Britansko-srpski startup PolyAI razvija agenta za korisničku podršku i podigao je preko 200 milijuna dolara u investicijama u proteklih sedam godina. S ogromnim klijentima kao što su Marriot, PGE i Unicredit, njihovi agenti uspijevaju tvrtkama vratiti ogromne povrate na investiciju i sačuvati milijune dolara u korisničkoj podršci.
Slično se događa i s izraelskim startupom Wonderful.ai koji radi s većim korporacijama i ubacuje agenta u njihove poslovne procese. Njihov interes u regiji se vidi i kroz to što su bivšeg direktora Microsofta u Hrvatskoj, Vedrana Bajera, zaposlili da vodi cijelu Adria regiju i proširi poslovanje na tom području.
Granice autonomije i utjecaj na rad
I globalno i u regiji, organizacije se još uvijek nalaze između eksperimentiranja i skaliranja. Prema izvješću McKinsey State of AI 2025, 62 posto organizacija testira agentske sustave, dok ih 23 posto pokušava proširiti na bar jednu poslovnu funkciju, najčešće u IT-ju i upravljanju znanjem.
Akademska istraživanja potvrđuju da u proizvodnim okruženjima većina agenata zahtijeva ljudsku intervenciju nakon kratkih slijedova zadataka jer pouzdanost i evaluacija odluka ostaju ključni izazovi. Zbog toga agentska umjetna inteligencija trenutno ostvaruje najveći utjecaj u pomoćnim i poluautonomnim ulogama, a ne kao potpuno nezavisni izvršitelj poslova.
Agentska umjetna inteligencija ne briše radna mjesta, ali ih mijenja. Rutinski zadaci se automatiziraju, dok se uloga ljudi premješta u domenu nadzora, upravljanja i strateškog odlučivanja. Organizacije koje na vrijeme izgrade tehničke i organizacijske kapacitete za upravljanje tim sustavima mogu ostvariti značajnu konkurentsku prednost, ali potpuna autonomija ostaje dugoročan cilj, a ne trenutna realnost.
.webp){kind=icon}
