Naše více než 20 AI agentů a jejich příkopy: Skutečné, ale slabé

Souhrn

Zkušenost s nasazením nového AI prodejního agenta odhalila, že většina AI agentů využívá stejné základní jazykové modely a lze je snadno replikovat pouhým převzetím promptů. To znamená, že jejich konkurenční výhoda – tzv. „moat“ – je mnohem slabší než u tradičních SaaS produktů.

Klíčové body

Vývoj nového AI agenta trval jen chvíli, protože stačilo zkopírovat prompty z jiného nástroje.
Výsledný agent dosáhl stejných metrik (např. 72% otevírací poměr e-mailů) jako původní.
Většina AI agentů využívá stejné LLM (large language models), což minimalizuje rozdíly v kvalitě výstupu.
Skutečné rozdíly mezi agenty spočívají spíše v uživatelském rozhraní, integracích a infrastruktuře než v „inteligenci“.
Autor provozuje více než 20 různých AI agentů napříč celým GTM (go-to-market) procesem.

Podrobnosti

Autor Jason Lemkin, zakladatel SaaStr, popisuje případ, kdy jeho tým nasazoval nového AI prodejního agenta nazvaného Agentforce k návaznosti na více než 1000 neaktivních zákaznických kontaktů. Místo týdny trvajícího tréninku s inženýrem stačilo zkopírovat prompty z jiného outbound AI nástroje, upravit pár detailů a agent fungoval okamžitě – a to na stejné úrovni jako původní řešení. Tento „copy-paste moment“ odhaluje, že jádro většiny AI agentů není unikátní: všichni využívají podobné LLM (např. od OpenAI, Anthropic nebo Meta) a kvalita výstupu závisí hlavně na kvalitě trénovacích dat a promptů, nikoli na proprietární technologii. Skutečné rozdíly mezi agenty se tedy projevují v periferních oblastech – například v integraci s CRM systémy (jako Salesforce), spolehlivosti doručování e-mailů nebo intuitivnosti rozhraní. To má zásadní dopad na startupy: jejich „moat“ není technologický, ale spíše založený na datových silách, zákaznických vztazích nebo vertikální specializaci.

Proč je to důležité

Tento poznatek varuje před iluzí trvalé technologické výhody v prostoru AI agentů. Pro investory i vývojáře to znamená, že dlouhodobá udržitelnost produktu nespočívá v „lepším AI“, ale v lepších datech, hlubší integraci do firemních procesů a schopnosti rychle iterovat na základě zpětné vazby. V prostředí, kde se kvalita AI stává komoditou, rozhodující bude schopnost poskytovat konzistentní, spolehlivou a dobře integrovanou službu – nikoli pouze „chytrý“ model.

Číst původní článek

Zdroj: 📰 Saastr.com