Branża sztucznej inteligencji staje w obliczu konfrontacji z rzeczywistością, ponieważ firma badawcza Gartner prognozuje wysoki wskaźnik niepowodzeń jednej z najbardziej rozdmuchanych innowacji technologicznych.
Według raportu Gartnera, ponad 40% projektów związanych z agentyczną sztuczną inteligencją zostanie anulowanych do końca 2027 roku z powodu rosnących kosztów oraz niejasnych korzyści biznesowych. Prognoza wskazuje również na niewystarczające mechanizmy kontroli ryzyka jako jeden z czynników przyczyniających się do spodziewanych anulacji.
Giganci technologiczni, tacy jak Salesforce i Oracle, postawili na agentów AI – systemy zdolne do autonomicznego realizowania celów i podejmowania działań – inwestując w tę technologię miliardy dolarów w nadziei na zwiększenie marż i optymalizację kosztów. Salesforce nawiązał współpracę z NVIDIA w celu rozwoju zaawansowanych możliwości AI z wykorzystaniem autonomicznych agentów, a prognozy wskazują, że globalny rynek autonomicznej AI i agentów AI osiągnie wartość 28,5 miliarda dolarów do 2028 roku.
Według Gartnera wielu dostawców stosuje tzw. „agent washing” – rebranding produktów takich jak asystenci AI czy chatboty bez istotnych agentycznych możliwości. Szacuje się, że spośród tysięcy dostawców agentycznej AI, jedynie około 130 oferuje rzeczywiste rozwiązania. Badania Gartnera pokazują, że wiele inicjatyw w zakresie agentycznej AI pozostaje na wczesnym, eksperymentalnym etapie, często napędzanym bardziej przez modę niż strategiczne planowanie. W rezultacie projekty te często zatrzymują się przed wdrożeniem produkcyjnym. „Większość projektów agentycznej AI to obecnie wczesne eksperymenty lub dowody koncepcji, napędzane głównie przez hype i często niewłaściwie wykorzystywane” – mówi Anushree Verma, starsza analityczka w Gartnerze.
„Większość propozycji agentycznej AI nie przynosi znaczącej wartości ani zwrotu z inwestycji, ponieważ obecne modele nie są wystarczająco dojrzałe i autonomiczne, by samodzielnie realizować złożone cele biznesowe lub wykonywać zniuansowane instrukcje w dłuższym okresie” – dodaje Verma. To może sprawiać, że organizacje nie dostrzegają rzeczywistych kosztów i złożoności wdrażania agentów AI na dużą skalę, co prowadzi do zatrzymania projektów przed wejściem w fazę produkcyjną. W styczniu 2025 roku Gartner przeprowadził ankietę wśród 3 412 uczestników webinariów: 19% organizacji zadeklarowało znaczące inwestycje w agentyczną AI, 42% inwestowało ostrożnie, 8% nie inwestowało wcale, a 31% czekało lub nie miało zdania.
Mimo tych wyzwań Gartner przewiduje, że do 2028 roku co najmniej 15% codziennych decyzji biznesowych będzie podejmowanych autonomicznie przez agentów AI, w porównaniu do 0% w 2024 roku. Ponadto, do 2028 roku 33% aplikacji korporacyjnych będzie zawierało agentyczną AI, podczas gdy w 2024 roku było to mniej niż 1%. Gartner zaleca organizacjom wdrażanie agentycznej AI tylko tam, gdzie wyraźnie przynosi ona wartość lub mierzalny zwrot z inwestycji. Integracja agentów AI z istniejącymi systemami może zakłócić dotychczasowe procesy i wymagać kosztownych zmian; lepszą strategią może być przemyślenie procesów od podstaw.