Důvěra v agentní AI sílí: Technické týmy ji nasazují pro efektivitu a řešení rostoucích nákladů

Investice firem do umělé inteligence (AI) zažívají rozmach, přičemž rok 2026 je označován za zlomový pro sladění AI projektů se strategickými obchodními cíli.

Investice firem do umělé inteligence (AI) zažívají rozmach, přičemž rok 2026 je označován za zlomový pro sladění AI projektů se strategickými obchodními cíli. S rostoucím tlakem na prokázání návratnosti investic (ROI) se vedoucí pracovníci a technologičtí lídři obrací k agentní AI jako k nástroji pro dosažení měřitelných finančních výsledků.

Významná příležitost pro agentní AI se otevírá v technologických odděleních, kde se podle McKinseyho předpokládá nárůst nákladů na IT infrastrukturu dvoj- až trojnásobně do roku 2030, zatímco rozpočty zůstávají stejné. Během posledních 18 měsíců technické týmy – inženýři, vývojáři a architekti – aktivně nasazují agenty. Konečným příslibem agentů je nejen automatizace úkolů, ale také řízení a koordinace celých pracovních postupů s cílem dosáhnout obchodních cílů, což umožňuje efektivní spolupráci lidí a AI. Vzhledem k rizikům spojeným s automatizovaným rozhodováním je klíčová důvěra v jejich schopnost bezpečně a spolehlivě plnit svěřené úkoly.

Výzkum ukazuje, že technologičtí experti mají mimořádnou důvěru v používání agentní AI napříč širokou škálou úkolů v oblastech AI, dat a cloudu. Pokles připravenosti agentů je však z velké části způsoben nedostatkem obchodního kontextu dodávaného těmto systémům. Čím složitější je úkol, tím větší schopnost uvažování agent vyžaduje a tím větší je jeho potřeba obchodního kontextu. Schopnosti generování takového kontextu jsou stále v rané fázi vývoje, zejména tam, kde je obtížné získat a propojit podniková data do životního cyklu agenta s potřebnou rychlostí a kvalitou. Lidský dohled je proto klíčovým faktorem úspěchu při nasazování agentní AI. Odborníci očekávají, že důvěra v agenty se bude zrychlovat s prohlubujícími se zkušenostmi a dozráváním podnikových prostředí. „Jakmile navrhneme agenty tak, aby fungovali v rámci stejných provozních hranic, identitních systémů a modelů řízení, které týmy již používají, začnou se chovat více jako systémy, kterým organizace již důvěřují,“ říká Jeremy Winter, viceprezident a produktový ředitel platformy Microsoft Azure.

Zpráva, založená na průzkumu mezi 300 globálními technologickými experty, hodnotí 101 úkolů v rámci pracovních postupů AI, dat a cloudu. Klíčová zjištění ukazují, že důvěra v agenty výrazně roste u měřitelných úkolů a postupně se zvyšuje i v oblastech vyžadujících komplexní úsudek. Technologičtí experti se drtivou většinou shodují, že agenti pomáhají s každodenní prací, včetně zefektivnění procesů, zlepšení výkonu a snížení opakujících se úkolů, jako je generování zpráv nebo boilerplate kódu. Největší potenciál se ukazuje tam, kde úkoly zahrnují vícestupňové pracovní postupy a pokročilé uvažování pro rozhodování. Průlomovou oblastí jsou datové pracovní postupy. Technické týmy nejvíce důvěřují agentům tam, kde struktura dat poskytuje spolehlivý základ pro rozhodování, například při monitorování kvality dat, detekci anomálií ve vizualizacích, monitorování datových toků v reálném čase a profilování dat. Zde mohou odborníci nejblíže k bodu generování dat poskytnout potřebný kontext, aby agenti mohli jednat a dodávat důvěryhodné výsledky.