Czy jest wciąż za wcześnie na agentową AI w firmie? Według firmy analitycznej Gartner, większość obecnych projektów agentowej AI wynika z hype’u i znaczna część z nich – przeszło 40% – zostanie anulowana do końca 2027 roku. Z kolei naukowcy z Uniwersytetu Carnegie Mellon przebadali najlepsze w tej chwili modele AI pod kątem zastosowań agentowych i okazało się, iż choćby najlepsze z nich nie wykonują dobrze powierzonych im złożonych zadań.
Agentowa AI zawładnęła wyobraźnią światowego biznesu – wizja zastąpienia szeregów pracowników przez modele sztucznej inteligencji i oszczędzenia milionów a choćby miliardów dolarów spowodowała, iż za wdrażanie tej technologii wzięła się znaczna część świata biznesu. Teraz jednak okazuje się, iż firmy nie wdrażają tej technologii zbyt mądrze a na tak szerokie wdrożenia jest po prostu za wcześnie.
Za wcześnie na agentową AI?
Jak pokazuje raport Gartnera, podstawowym problemem jest to, iż firmy podejmują decyzję pod wpływem medialnej wrzawy.
„Większość obecnych projektów agentowej AI to wczesne eksperymenty lub dowody słuszności koncepcji, które są głównie napędzane szumem medialnym i często niewłaściwie stosowane” – powiedział Anushree Verma, starszy analityk Gartnera.
„Większość propozycji dotyczących agentowej AI nie przynosi znaczącej wartości ani zwrotu z inwestycji (ROI), ponieważ obecne modele nie posiadają wystarczającej dojrzałości i umiejętności autonomicznego osiągania złożonych celów biznesowych lub długotrwałego stosowania się do szczegółowych instrukcji” – dodał Verma.
Skutek? Według prognozy Gartnera przeszło 40% obecnych projektów agentowej AI zostanie anulowanych do końca 2027 roku, a więc w ciągu następnych 2,5 roku.
Konkluzję Gartnera o niewystarczającej dojrzałości modeli AI do wykonywania złożonych zadań potwierdza badanie przeprowadzone przez grupę naukowców z Uniwersytetu Carnegie Mellon i ich współpracowników spoza uczelni. Uczeni ci stworzyli benchmark oceniający umiejętności agentowe modeli, które byłyby potrzebne przy automatyzacji małej firmy programistycznej.
Jak się okazało, choćby najlepsze modele – w chwili obecnej są to Sonnet 4.0, Sonnet 3.7 i Gemini 2.5 Pro – są w stanie ukończyć zaledwie co trzecie złożone zadanie. Dla tradycyjnych modeli – w odróżnieniu od rozumujących – ten wynik pozostało niższy i wynosi w przypadku GPT-4o niecałe 9%.
Nieco lepiej modele radziły sobie z zadaniami z zakresu inżynierii programowania, jednak w innych zastosowaniach, również istotnych dla firmy, takich jak data science, administracja czy finanse wyniki były istotnie słabsze i niektóre z modeli nie ukończyły w tych obszarach żadnych zadań.
Przyszłość należy do agentów AI. A teraźniejszość?
Jednak pomimo tych obecnych trudności w implementacji agentowej AI, Gartner uważa, iż to do niej właśnie należy przyszłość. Według prognoz Gartnera, aż 1/4 codziennych decyzji biznesowych będzie w 2028 roku podejmowanych autonomicznie przez agentową AI. Firma spodziewa się, iż technologia ta stworzy nowe sposoby na poprawę efektywności, zautomatyzuje złożone zadania i wprowadzi innowacje biznesowe.
To w roku 2028. A teraz? Gartner zaleca ostrożne podejście do tej technologii, zignorowanie szumu medialnego i skoncentrowanie się tylko na tych wdrożeniach, w których agentowa AI buduje wartość lub oferuje dobry zwrot z inwestycji. Jest to ważne, bo integracja AI ze starszymi systemami może być „złożona technologicznie, często zakłócając przepływy pracy i wymagając kosztownych modyfikacji.” Wdrażanie agentowej AI bez jasnych celów biznesowych może więc firmie bardziej zaszkodzić niż pomóc.
Sposobem na uniknięcie tych problemów, jak dodaje Gartner, może być przemyślenie procesów od podstaw z uwzględnieniem agentowej AI.
Źródło grafiki: Sztuczna inteligencja, model Dall-E 3
