Povijest umjetne inteligencije (AI) datira iz 1950-ih i značajno se razvila.Danas, AI igra važnu ulogu i za pojedince i za organizacije. Potražnja je visoka, a svi su gladni rasta prihoda i smanjenja troškova. 252,3 milijardi dolara 252,3 milijardi dolara U posljednje vrijeme, Generative AI je stvorio val plime diljem industrija. 74% ispitanika izvijestilo je o ROI-ju na investicijama u GenAI. Međutim, evolucija se nije zaustavila tamo, a sljedeći skok je porast AI agenata. Još uvijek u ranoj fazi, mogućnosti AI agenata još nisu u potpunosti istražene. Istraživanje koje provodi Google Cloud, Istraživanje koje provodi Google Cloud, Generativna AI vs. Agentička AI: Koja je razlika? Generativna AI vs. Agentička AI: Koja je razlika? Generative AI djeluje primanjem podataka i slijedeći upute za proizvodnju izlaza.S druge strane, AI agenti su dizajnirani da uče i djeluju autonomno kako bi postigli unaprijed definirane ciljeve.Na primjer, bankar bi mogao pružiti GenAI-u podatke i zamoliti ga da generira izvješće. AI agenti idu korak dalje; umjesto da samo slijede pravila, mogu tumačiti svaki slučaj i donositi prijedloge ili čak donositi odluke bez ljudske intervencije unutar definiranog regulatornog i okvira kontrole rizika. Kako sljedeća generacija inteligencije može utjecati na industrije? Kako sljedeća generacija inteligencije može utjecati na industrije? Evo nekih zadataka koje AI agenti mogu nositi kada su pravilno obučeni: Služba za korisnike: primjeri uključuju upravljanje računima, obradu zahtjeva za kredit i rješavanje problema s klijentima. Back-end operacije: rješavanje složenih zadataka koji zahtijevaju ljudsku intervenciju, kao što su optimizacija trgovinskih strategija i upravljanje plaćanjima. Zanimljivo je da, prema istraživanju Forrester-a, 70% ispitanika očekuje da će koristiti Agentic AI za pružanje prilagođenih financijskih savjeta koji su bili dostupni isključivo pojedincima s visokom neto vrijednošću, što bi u konačnici poremetilo tradicionalne modele ekskluzivnosti. Otkrivanje i sprečavanje prijevara: učenje i prepoznavanje različitih oblika prijevara, označavanje anomalija, zamrzavanje sumnjivih transakcija. Regulatorno praćenje: skeniranje za ažuriranje politika i odgovarajuće prilagođavanje procesa. Kreditno ocjenjivanje: ubrzavanje stope procjena kreditne sposobnosti i pružanje mogućnosti za zajmodavce s "tankim datotekama" pretraživanjem drugih izvora podataka izvan tradicionalnih kreditnih izvješća. Istraživanje Forrester Aplikacije u stvarnom svijetu: Rani znakovi usvajanja Aplikacije u stvarnom svijetu: Rani znakovi usvajanja Neke tvrtke vode ovaj tehnološki pokret kroz rano usvajanje. Na primjer, BNY ima vlastitu korporativnu AI platformu pod nazivom Eliza, koja nudi višestruke modele AI-a od vodećih dobavljača za zaposlenike BNY-a. „Digitalni radnici“ u BNY-u pronađu nove poslovne vodeće pozicije, pišu kod, rješavaju procese plaćanja i nalaze klijenata te rješavaju pomirenja. Osim toga, agencijska implementacija JPMorgan Chase-a empirički dokazuje njegove sposobnosti. Uvodili su LAW, koji se sastoji od višestrukih specijaliziranih agenata u pravnom području koji odgovaraju na složene pravne upite. Na primjer, pri izračunavanju datuma raskida ugovora, LAW je bio 92,9% bolji od početne vrijednosti. (način na koji se Kontrolni popis ulagača: ključna razmatranja Kontrolni popis ulagača: ključna razmatranja Doista, predviđamo rast ulaganja za tvrtke koje uspješno implementiraju AI agente. The proper deployment of AI Agents In general, across different AI initiatives, extracting value from these models remains a challenging process. An of 2,000 CEOs found that only 25% of AI initiatives delivered the expected ROI over the past three years, and just 16% scaled at the enterprise level. IBM survey So, for companies, having a budget isn’t enough. Moreover, history shows that technological potential alone isn’t enough and that it requires proper deployment. According to an , this was evident with GenAI implementations, which were often fragmented or poorly launched. Based on executive interviews, this study found that 95% of organizations with GenAI models are getting zero return, while a small portion is “extracting millions in value.” Although this study has its limitations, as it only measured ROI six months post-pilot, it highlights the issue: misapplication rather than technological failure. MIT study “Agentic washing” This occurs when companies or vendors claim their AI systems have agentic qualities, but in reality, they do not. After analyzing thousands of “supposedly” Agentic AI vendors, Accordingly, Gartner projects that over 40% of agentic projects will be canceled by the end of 2027 due to factors such as “unclear business value, inadequate risk controls, or escalating costs.” Therefore, as investors, it is important to look beyond marketing claims. Gartner analysts report that only around 130 products exhibit agentic traits. First movers gaining an edge highlights a clear performance gap between AI-first organizations and those with gradual implementations (see Figure 1). IBM research Pravilno raspoređivanje AI agenata “Agentičko pranje” Analitičari tvrtke Gartner izvješćuju da samo oko 130 proizvoda pokazuje agencijske osobine. Prvi pokretači koji dobivaju edge Dakle, organizacije koje vode AI pokazuju poboljšanja u prihodima i operativnoj dobiti u usporedbi s njihovim drugim inicijativama AI. izvješćuje o sličnim nalazima, jačajući vezu između ranog strateškog angažmana i ostvarenog ROI-ja. Google oblak Google oblak Hype je stvaran, ali ispravna procjena je stvarna Hype je stvaran, ali ispravna procjena je stvarna Na temelju anketa i intervjua s više od 2.000 ispitanika, izvješće MIT Sloan navodi da 35% tvrtki već koristi Agentic AI, a još 44% planira ga uskoro usvojiti. Provjerite planove provedbe tvrtki i njihov napredak. Provjerite svoj proračun kako biste bili sigurni da je dovoljan. Procijeniti vjerodostojnost agentičkih sposobnosti koje se postavljaju. Potražite empirijske dokaze o agentičkim ishodima, a ne pilot-stage obećanja. Slijedi brzinu prilagodbe novim agencijskim razvojem i inovacijama. Kada su svi gore navedeni kriteriji ispunjeni, Agentic AI ima pravi potencijal za ostvarenje ostvarenog ROI-ja i poboljšanje performansi dionica.
