AI agentic reprezintă următoarea evoluție a inteligenței artificiale. Spre deosebire de sistemele tradiționale care doar răspund la comenzi, acești agenți autonomi inițiază acțiuni și conectează sarcini cu intenție. Ei funcționează practic ca chatbot-uri cu acces la instrumente enterprise, permițându-le să realizeze activități semnificative, orientate spre obiective, cu o intervenție umană minimă.
Pe măsură ce avansăm în 2025, tendințele AI agentic remodelează modul în care companiile abordează automatizarea, luarea deciziilor și interacțiunea cu clienții. Acest lucru marchează o schimbare fundamentală către o automatizare cu adevărat inteligentă. Mai mulți factori convergenți au poziționat anul 2025 drept momentul de referință pentru adopție, printre care se numără capacitățile de raționament îmbunătățite ale modelelor AI moderne precum Claude 3.5, GPT-4 și Gemini 2.0, care demonstrează acum abilități sofisticate de luare a deciziilor autonome în scenarii de business complexe.
Principalii furnizori de cloud investesc masiv în acest domeniu. Amazon Web Services a anunțat recent Amazon Bedrock AgentCore, care permite organizațiilor să implementeze și să opereze agenți AI siguri la scară enterprise. AWS a lansat, de asemenea, noi oferte în Marketplace-ul său pentru a ajuta companiile să găsească, să achiziționeze și să implementeze agenți AI și instrumente de la furnizori de top. Compania intenționează să investească încă 100 de milioane de dolari în Generative AI Innovation Center pentru a stimula dezvoltarea și implementarea AI agentic.
Aplicațiile din lumea reală oferă deja rezultate impresionante. Genentech, o companie americană de biotehnologie, a dezvoltat o soluție agentică ce automatizează procesele manuale de căutare consumatoare de timp, permițând oamenilor de știință să se concentreze pe cercetări cu impact ridicat și să accelereze descoperirea de noi medicamente. Sistemul utilizează agenți autonomi care pot descompune sarcini complexe de cercetare în fluxuri de lucru dinamice, cu mai multe etape. Spre deosebire de sistemele tradiționale de automatizare ce urmează trasee prestabilite, acești agenți își adaptează abordarea pe baza informațiilor colectate la fiecare pas.
Organizațiile care implementează optimizarea autonomă a proceselor raportează îmbunătățiri ale eficienței operaționale între 40-60% și o reducere a costurilor operaționale cu 25%. Agenții de luare a deciziilor în timp real reduc timpii de răspuns cu 90% și îmbunătățesc acuratețea deciziilor cu 40%. În anumite sectoare, organizațiile din sănătate care utilizează AI agentic raportează o reducere cu 25% a costurilor administrative și o creștere cu 30% a scorurilor de satisfacție a pacienților, în timp ce instituțiile financiare obțin timpi de procesare a creditelor cu 40% mai rapizi și o reducere cu 50% a tranzacțiilor frauduloase. Organizațiile din retail raportează o creștere cu 45% a ratei de conversie și o îmbunătățire cu 30% a retenției clienților.
Totuși, experții avertizează împotriva implementării grăbite fără măsuri de protecție adecvate. „Suntem la începutul acestei schimbări, dar lucrurile evoluează rapid. Orchestratorii AI ar putea deveni cu ușurință coloana vertebrală a sistemelor AI enterprise în acest an—conectând mai mulți agenți, optimizând fluxurile de lucru AI și gestionând date multilingve și multimedia”, subliniază Vyoma Gajjar, expert AI la IBM. Ea avertizează că „scalarea acestor sisteme va necesita cadre solide de conformitate pentru a menține lucrurile sub control fără a sacrifica responsabilitatea” și accentuează că organizațiile trebuie să acorde aceeași atenție guvernanței datelor și AI-ului precum o fac adoptării celor mai noi inovații.