Agentska vještačka inteligencija predstavlja sljedeću fazu digitalne transformacije u poslovanju i razvoju softvera. Za razliku od klasičnih AI alata, agentski sistemi mogu samostalno planirati zadatke, razlagati ih na podzadatke i izvršavati ih uz stalnu provjeru rezultata. U praksi to znači da sistem ne samo da generiše predloge, već i upravlja redosljedom aktivnosti i prilagođava se tokom rada.
Ipak, uprkos snažnom tržišnom interesovanju, njihova šira primjena odvija se sporije nego što se često predstavlja. Glavna prepreka nije nedostatak naprednih modela ili infrastrukture, već pouzdanost u realnim produkcionim uslovima.
Šta pokazuju globalna istraživanja
MAP studija (engl. MAP - Measuring Agents in Production study - studija mjerenja agenata u produkciji) je najobimnija studija koja zahvatava različite uglove i razumijevanja o korisnosti AI agentima i rađena je između nekoliko univerziteta u Americi kao što su Stanford i Berkli.
Jedna od zanimljivih stvari je da je najveća količina AI agenata koristi u domenima bankarstva, tehnologije i korporativnih usluga.
Prema PwC anketi iz 2025. godine, 79 odsto kompanija koristi agentske sisteme u nekom obliku, dok 66 odsto navodi mjerljive dobitke u produktivnosti. Istovremeno, Gartner procjenjuje da samo 15 odsto IT lidera razmatra ili primjenjuje potpuno autonomne agentske sisteme bez ljudskog nadzora, zbog zabrinutosti u vezi sa bezbjednošću, kontrolom i upravljanjem rizicima.
Gartner očekuje da će do kraja 2026. godine oko 40 odsto poslovnih aplikacija imati ugrađene agentske funkcije, u odnosu na manje od 5 odsto u 2025. godini. Do 2028. godine, trećina enterprise softvera mogla bi da uključi agente koji autonomno donose dio svakodnevnih poslovnih odluka. To ukazuje na snažan strateški zamah, ali i na postepenu, kontrolisanu primjenu.
Adria region: oprezna i selektivna implementacija
Iako PwC navodi veliku brojku od 79 odsto firmi koje koriste AI agente, u Adria regionu su te brojke drastično manje i fokusirane su pretežno na pilot projekte i testiranja.
Outsorsing kompanije i razvojni centri koriste agente za rutinske i ponovljive zadatke, poput pisanja testova, refaktorisanja koda, tehničke dokumentacije i korisničke podrške.
U tim slučajevima, agentski sistemi povećavaju brzinu i konzistentnost rada, dok ljudi zadržavaju nadzornu i odlučivačku ulogu. Veći stepen autonomije, poput samostalnog upravljanja poslovnim procesima ili razvoja aplikacija bez nadzora, i dalje je rjedak zbog regulatornih zahtijeva i rizika od grešaka.
Ali region ima ogroman potencijal za implementaciju agentskih sistema i to se vidi kroz dvije jako zanimljive firme kao što su Wonderful.ai i PolyAI.
Britansko srpski startap PolyAI razvija agenta za korisničku podršku i podigao je preko 200 miliona dolara u investicijama u proteklih sedam godina. Sa ogromnim klijentima kao što su Marriot, PGE i Unicredit, njihovi agenti uspjevaju da vrate ogromne povrate na investiciju firmama i sačuvaju milione dolara u korisničkoj podršci.
Slično se dešava i sa Izraelskim startapom Wonderful.ai koji radi sa većim korporacijama i ubacuje im agenta u njihove biznis procese. Njihov interes u regionu se vidi i kroz to što su bivšeg direktora Microsofta u Hrvatskoj, Vedrana Bajera, zaposlili da vodi ceo Adria region i prošire poslovanje na ovoj teritoriji.
Granice autonomije i uticaj na rad
I globalno i u regionu, organizacije se još uvijek nalaze između eksperimentisanja i skaliranja. Prema McKinsey izvještaju State of AI 2025, 62 odsto organizacija testira agentske sisteme, dok ih 23 odsto pokušava da proširi na bar jednu poslovnu funkciju, najčešće u IT-ju i upravljanju znanjem.
Akademska istraživanja potvrđuju da u produkcionim okruženjima većina agenata zahtijeva ljudsku intervenciju nakon kratkih sekvenci zadataka, jer pouzdanost i evaluacija odluka ostaju ključni izazovi. Zbog toga agentska vještačka inteligencija trenutno ostvaruje najveći efekat u asistivnim i polu-autonomnim ulogama, a ne kao potpuno nezavisni izvršilac poslova.
Agentska vještačka inteligencija ne briše radna mjesta, ali ih mijenja. Rutinski zadaci se automatizuju, dok se uloga ljudi pomjera ka nadzoru, upravljanju i strateškom odlučivanju. Organizacije koje na vrijeme izgrade tehničke i organizacione kapacitete za upravljanje ovim sistemima mogu ostvariti značajnu konkurentsku prednost - ali potpuna autonomija ostaje dugoročan cilj, ne trenutna realnost.
.webp){kind=icon}
