Wzrost znaczenia agentów AI w 2025 roku oznacza strategiczny etap w transformacji cyfrowej przedsiębiorstw. Dotychczas ograniczona do eksperymentów, AI agentowa zmierza teraz do stania się kluczowym narzędziem efektywności, automatyzacji i innowacji operacyjnej. Według ankiety przeprowadzonej przez Cloudera wśród 1 484 kierowników IT w 14 krajach, 96% organizacji planuje zwiększyć wykorzystanie agentów AI w ciągu najbliższych 12 miesięcy.
Masowe, choć niedawne przyjęcie
Choć niedawne, przyjęcie agentów AI postępuje w szybkim tempie: 57% firm wprowadziło je w ciągu ostatnich dwóch lat. Inwestycje są znaczące, 83% liderów uważa, że inwestowanie w AI agentową jest kluczowe dla utrzymania konkurencyjności.
Priorytety inwestycyjne obejmują:
- Optymalizację wydajności (66% firm);
- Cyberbezpieczeństwo i monitorowanie zagrożeń (63%);
- Rozwój oprogramowania (62%).
Firmy preferują dwie komplementarne strategie:
- 66% rozwija swoich agentów na dedykowanych platformach AI, zapewniając bezpieczeństwo i skalowalność.
- 60% preferuje integrację z istniejącymi aplikacjami biznesowymi, co ułatwia wdrożenie bez głębokiej restrukturyzacji.
Ten model hybrydowy odzwierciedla chęć stopniowego przyjmowania AI, jednocześnie zapewniając, że agenci rozwijają się w pobliżu strategicznych danych firmy.
Możliwości i wyzwania
Postrzegane korzyści są wielorakie: poprawa wydajności istniejących modeli GenAI (81%), lepsza obsługa klienta (78%), wzmocniona automatyzacja (71%) i bardziej precyzyjna analiza predykcyjna (57%). Ten potencjał nie ogranicza się do IT — choć jest to główny obszar wdrożenia (61%) — ale stopniowo obejmuje marketing (6%) i obsługę klienta (18%).
Jednakże istnieje kilka barier hamujących to przyjęcie. Trzy obawy pojawiają się systematycznie:
- Poufność danych (53% respondentów);
- Integracja z istniejącymi systemami (40%);
- Koszty wdrożenia (39%).
Przypadki użycia w różnych sektorach
AI agentowa dostosowuje się do specyfiki każdego sektora działalności. Główne przypadki użycia zidentyfikowane w badaniu to:
- Finanse & Ubezpieczenia: Wykrywanie oszustw (56%), ocena ryzyka (44%) i doradztwo inwestycyjne (38%);
- Produkcja przemysłowa: Automatyzacja procesów (49%), optymalizacja łańcucha dostaw (48%) i kontrola jakości (47%);
- Zdrowie: Planowanie wizyt (51%), wsparcie diagnostyczne (50%) i przetwarzanie kartotek medycznych (47%);
- Telekomunikacja: Boty obsługi klienta (49%), agenci doświadczenia klienta (44%) i agenci monitorowania bezpieczeństwa (49%).
Równość i odpowiedzialność, kluczowe wyzwania na przyszłość
W miarę jak agenci AI są powierzani coraz bardziej strategicznym zadaniom, kwestie odpowiedzialności, równości i przejrzystości stają się głównymi priorytetami. Ponad połowa (51%) ankietowanych liderów wyraża znaczne obawy dotyczące potencjalnych uprzedzeń w tych systemach. W odpowiedzi, 38% firm wdraża audyty równości i dywersyfikuje swoje zbiory danych szkoleniowych, podczas gdy 36% wprowadza regularne mechanizmy weryfikacyjne.
Jednakże, około 14% organizacji podjęło jedynie minimalne lub sporadyczne działania w celu rozwiązania tych kwestii, co ilustruje zróżnicowanie w etycznej dojrzałości praktyk.
Według Cloudera udane przyjęcie opiera się na optymalnym zarządzaniu danymi i stopniowym podejściu, zaczynając od projektów o dużym wpływie, takich jak agenci wsparcia IT. Ich zwrot z inwestycji przyczyni się do ustanowienia solidnego klimatu zaufania wewnętrznego i położy podwaliny pod wdrożenia na dużą skalę.