Souhrn
Agentic AI – systémy schopné autonomního rozhodování, učení se a spolupráce – představují nový operační model pro podniky. Aby jejich nasazení bylo úspěšné, doporučuje se s nimi zacházet podobně jako s lidskými zaměstnanci: definovat jejich role, odpovědnost a metriky výkonnosti.
Klíčové body
- Agentic AI dokáže samostatně plnit úkoly, učit se z výsledků a spolupracovat s jinými agenty.
- Bez jasného řízení mohou tyto systémy zpevnit bias, zatemnit odpovědnost nebo porušit compliance.
- Úspěšné nasazení vyžaduje organizační změny: nové role, KPI, školení a řízení.
- Hlavní odpovědnost za přípravu organizace nesou COO a CIO.
Podrobnosti
Agentic AI se liší od tradičních AI systémů tím, že neplní pouze pevně dané instrukce, ale autonomně rozhoduje a jedná k dosažení cíle. Existují jednoagentní systémy, které zvládnou celý proces od začátku do konce, a víceagentní systémy, kde spolupracují specializované AI jednotky – například v oblasti financí může jeden agent sledovat rizika, druhý optimalizovat cash flow a třetí komunikovat s klienty. Tento přístup slibuje rychlejší rozhodování, lepší výsledky a nižší náklady na jednotku. Nicméně, pokud nejsou AI agenti řádně integrováni do firemních procesů, mohou vést k neprůhledným rozhodnutím nebo právním rizikům. Proto je klíčové definovat jejich „pracovní popis“, metriky úspěchu a mechanismy dohledu – stejně jako u lidí. To zahrnuje i vytvoření nových pozic, jako jsou „AI supervisors“ nebo „agent trainers“, a přizpůsobení motivačních systémů.
Proč je to důležité
Tento přístup odráží zásadní posun v chápání AI – ne jako nástroje, ale jako aktivního účastníka firemních procesů. Pro průmysl to znamená nutnost přehodnotit nejen technologickou infrastrukturu, ale i organizační kulturu a řízení. Zároveň to otevírá prostor pro lepší auditovatelnost a odpovědnost v AI systémech, což je klíčové pro regulace jako EU AI Act.
Zdroj: 💼 Forbes
| 