Az AI-agentek használata gyorsan növekszik a vállalati szektorban, de a szakemberek szerint a technológia elfogadásának mértékét alapvetően meghatározza az adatok minősége és az, hogy a cégek hogyan szabják a megoldásokat a valós üzleti problémákhoz — írta az Economx híradása alapján a beszélgetés résztvevőinek ismertetése.
Gyors terjedés nemzetközi adatok szerint
A Gartner felmérése alapján tavaly a vállalatok 17 százaléka használt agenteket; idén ez az arány 34 százalékra nőtt, és további 37 százalék tervezi a bevezetést. A beszélgetésen elhangzott szakmai becslés szerint a magyar vállalatok körében jelenleg körülbelül 10 százalék az elterjedtség.
Mire jók az agentek a gyakorlatban?
Kemendi Zsolt egy tipikus vállalati példán keresztül világította meg az agentek gyakorlati hasznát: a problémafelismeréstől a megoldásig tartó folyamatoknál gyakran heteket vesz el az adatgyűjtés és a koncepcióalkotás, és előfordul, hogy már a probléma megfogalmazásánál félrement valami. Ennek felgyorsításában az agentek segíthetnek, mivel előre előkészített információkkal érkeztetik a munkacsoportokat a workshopokra, így gyorsabban születnek meg az alternatívák és szűkül a kísérletezési idő.
„Nem feltétlenül a végrehajtás az időigényes feladat, amikor fogom a szöget, és beverem a falba, hanem míg eljutok odáig, hogy egy szögre és egy kalapácsra van szükségem.”
Chatbot vs. agent: különböző szerepek
Dalos-Kovács Gabriella AI-governance- és AI-stratégiai tanácsadó a beszélgetésen megkülönböztette a chatbotot és az agentet: a chatbot elsősorban kérdésekre válaszol, míg az agent célokat kap, megkeresi a megoldáshoz vezető utat, elvégzi a feladatot és kézzelfogható eredményt produkál. Ez a különbség fontos a bevezetési stratégia kialakításánál és a belső kontrollok megszervezésénél.
Korlátok: adatminőség és tudáskezelés
A résztvevők hangsúlyozták, hogy nem érdemes minden feladatot egyetlen agentre bízni. Kemendiék tapasztalata szerint a túl sok, különböző forrásból érkező kontextus összezavarhatja az agentet, amikor egymástól független információk keverednek. Szabó István, a PwC Data & AI üzletágának igazgatója rámutatott: az agentek teljesítményét alapvetően befolyásolja az adatok minősége — sok vállalatnál évtizedek alatt felhalmozódott, rendezetlen adathalmazok jelentenek komoly akadályt.
- Gyors előnyök: rövidebb felkészülési idők, gyorsabb alternatívatervezés workshopokon.
- Kockázatok: összekeveredő kontextus, rossz minőségű adatok torzíthatják az eredményt.
- Szervezeti hatás: a vezetői munkakör változhat, felszabaduló idő új fejlesztésekre fordítható.
| Mutató | Érték |
|---|---|
| Világszintű bevezetés tavaly | 17% |
| Világszintű bevezetés idén | 34% |
| Tervezett bevezetések | 37% |
| Magyar becslés | ~10% |
Társadalmi és munkaerő-hatások
A résztvevők szerint az agentek térnyerése nem feltétlenül eredményez tömeges elbocsátásokat. Kemendi Zsolt véleménye szerint a vezetők munkája átalakul: az automatizációval felszabaduló kapacitásokat elsősorban új termékek és fejlesztések létrehozására lehet fordítani. Ugyanakkor a kritikus gondolkodás szerepe felértékelődik: a munkavállalóknak képesnek kell lenniük ellenőrizni az AI válaszait és felismerni a hibás vagy félrevezető javaslatokat.
Összességében a beszélgetés tanulsága az, hogy az AI-agentek komoly hatékonyságnövelő potenciált hordoznak, de a megtérüléshez tudatos bevezetés, adatminőség-javítás és megfelelő governance szükséges. A nemzetközi felmérések növekedése gyorsan alakítja át a játékszabályokat, de a hazai vállalatoknak egyelőre lépésről lépésre, kísérleti projektekben érdemes kipróbálniuk az új megoldásokat.
