Like Us
Follow UsTehnologia Agentic AI redefinește automatizarea – și liderii globali sunt deja pe aceeași lungime de undă. De exemplu, Jensen Huang, CEO-ul NVIDIA, declara nu demult că „departamentul IT al fiecărei companii va deveni departamentul de resurse umane al agenților AI”. Pe de o parte, Agentic AI se află în centrul unei frenezii globale, promițând să automatizeze luarea deciziilor și să revoluționeze modul în care lucrăm.
Pe de altă parte, realitatea bate la ușă: analiștii Gartner arată că peste 40% dintre proiectele Agentic AI ar putea fi abandonate până în 2027, din cauza costurilor ridicate, a valorii de business neclare sau a lipsei unor mecanisme solide de control al riscurilor.
Adevărul este, ca de obicei, la mijloc, dar până găsim un echilibru, devine tot mai important să știm ce este Agentic AI, cum funcționează și ce valoare reală poate aduce, ca să o putem folosi inteligent și în cunoștință de cauză.
Robotic Process Automation (RPA) sau Agentic AI. Care sunt diferențele?
Confuzia dintre Agentic AI și RPA este comună, adevărata problemă apare însă atunci când provoacă greșeli costisitoare de implementare și oportunități pierdute pentru organizații. Dacă RPA automatizează acțiunea, Agentic AI merge mai departe și automatizează și decizia.
RPA, adică roboți software care urmează reguli fixe pentru a automatiza sarcini repetitive și previzibile, cum ar fi completarea formularelor, transferul de date sau generarea rapoartelor.
Un robot RPA funcționează perfect cu date structurate, dar nu gândește și nu învață – face exact ce i-ai spus. Practic, e un ajutor rapid și precis pentru task-urile plictisitoare: de exemplu, poate descărca zilnic datele de vânzări din ERP și trimite automat raportul echipei de finanțe.
- Necesită configurare detaliată pentru fiecare pas.
- Face exact ceea ce este programat să facă, nu improvizează, nu gândește, nu ia decizii, nu înțelege obiective, nu se adaptează.
Agentic AI înseamnă agenți AI autonomi care înțeleg obiective, gândesc cum să le atingă și iau decizii, acționând flexibil în medii diverse, dinamice, folosind adesea modele mari de limbaj precum GPT-5 pentru a „raționa”.
Spre deosebire de RPA, aceștia nu urmează pași ficși, ci se concentrează pe obiective, pot plănui, învață constant din rezultate și pot lucra cu date nestructurate – text, voce, imagini sau combinații între acestea.
Dacă un astfel de agent primește un obiectiv exprimat în limbaj natural precum „scade timpul de răspuns către clienți”, va analiza datele, va identifica blocajele, propune soluții și poate chiar trece la fapte – de exemplu, să ajusteze automat regulile sau baza de cunoștințe, acționând ca un coleg inteligent care îmbunătățește constant procesele.
- Implicare umană redusă: descoperă singur pașii necesari pentru atingerea obiectivelor.
- Complexitate înaltă: gestionează obiective complexe și procese cu pași multipli.
Transformarea automatizării, cum funcționează noile tehnologii
Dar ce sunt agenții AI, de fapt? Și ce pot face în practică pentru o organizație?
Sunt programe care folosesc tehnologia Agentic AI pentru a îndeplini sarcini autonom. Ei pot fi reactivi (acționează doar la cererea utilizatorului) sau proactivi (monitorizează constant sistemele și iau măsuri automat atunci când detectează probleme). Agenții AI folosesc capabilitățile autonome ale Agentic AI pentru a-și percepe mediul, colectând date despre utilizatori, sistem sau alte condiții relevante, pentru a decide inteligent cea mai bună acțiune în concordanță cu obiectivele stabilite.
- Agenții AI nu au nevoie de prompturi constante, pot acționa singuri, adaptându-se în timp real la situații noi. De exemplu, un agent AI IT poate detecta un server supraîncărcat și îl poate optimiza automat, fără intervenție umană.
- Aceiași agenți analizează situațiile și aleg cea mai eficientă acțiune, în funcție de obiectivele stabilite și de datele disponibile în timp real. Un agent AI pentru suport clienți poate prioritiza automat tichetele urgente și propune soluții rapide, adaptându-se la contextul fiecărui caz.
- Agenții AI învață continuu, își îmbunătățesc performanța pe baza experienței și a feedback-ului, devenind mai eficienți în timp. Dacă îi spui unui chatbot bazat pe Agentic AI că un răspuns a fost confuz, acesta va ajusta automat modul în care va răspunde în situații similare, pe viitor.
- Aceștia gestionează sarcini complexe și procese cu mai mulți pași, adaptându-și strategia pe parcurs. Mai precis, pot prelua un flux complet de procesare a facturilor: verifică documentele, identifică erorile, actualizează sistemul și notifică echipa financiară – totul fără intervenție umană.
- Agenții AI lucrează alături de oameni, ajustându-și acțiunile în funcție de inputul utilizatorilor. De exemplu, agentul care ajută la programarea întâlnirilor poate ajusta automat ora sau locația în funcție de preferințele și disponibilitatea participanților.
- Obiectivele prestabilite sunt elementul definitoriu pentru un Agent AI. Acesta va lua decizii autonome pe baza datelor în timp real și a contextului, acționând mereu în concordanță cu scopurile stabilite. Un agent AI pentru departamentul financiar urmărește să mențină plățile exacte și la timp, analizând tranzacțiile și ajustând automat procesul de plată pentru a respecta obiectivele companiei.
Cum arată viitorul pentru Agentic AI? Agenți tot mai sofisticați și autonomi, care colaborează natural cu echipele umane, devenind din simple instrumente, adevărați colegi digitali.
Abordarea Microsoft în dezvoltarea Agentic AI
Microsoft este una dintre companiile cu o abordare matură a tehnologiei Agentic AI – pe de o parte prin Copilot, iar pe de alta prin noua platformă Azure AI Foundry, proaspăt lansată în octombrie.
Microsoft ne invită să ne gândim la agenții AI ca la aplicațiile erei inteligenței artificiale, iar la Copilot ca la interfața care face legătura dintre noi și acești agenți inteligenți. În Microsoft 365, ideea prinde formă printr-o suită de agenți specializați, ready-to-use – precum Copilot for Sales, Copilot for Service și Copilot for Finance – care colaborează pentru a-ți simplifica munca și a crește productivitatea.
Abordarea Microsoft împarte agenții AI în 3 tipologii: prompt-and-response (răspund la comenzi și întrebări: chatboți, asistenți virtuali), cognitive (învață și se adaptează pentru a oferi recomandări inteligente, la fel ca Siri și Alexa) și autonomous (acționează independent și colaborează între ei pentru a gestiona procese complexe, ex: gestionarea traficului în orașele inteligente).
În plus, compania îți pune la dispoziție și tehnologia de care ai nevoie pentru a construi/personaliza proprii agenți AI. Recent, Microsoft a făcut un nou pas înainte în direcția Agentic AI, integrând în platforma Azure AI Foundry toate instrumentele necesare pentru a proiecta și gestiona aplicații și agenți AI modulari, creați în GitHub, Visual Studio, Copilot Studio și Microsoft Fabric, oferind în același timp API-uri pentru orice nevoie de integrare.
NOD Academy, partener de nivel Gold al Microsoft, te ajută să transformi Agentic AI dintr-un concept complicat în soluții funcționale pentru afacerea ta. Află mai multe detalii, contactează acum un reprezentant NOD.
