Agentne tehisintellekt viib tehisintellekti uuele tasemele, ületades generatiivse AI, kandes endas sarnaseid omadusi ja väljakutseid, kuid omades selgeid erinevusi. Salesforce'i tegevjuht Marc Benioff nimetab agentset AI-d tehisintellekti arengu "kolmandaks laineks", järgides ennustavaid mudeleid ja generatiivset AI-d, nagu ChatGPT. See uus laine hõlmab intelligentseid agente, kes suudavad autonoomselt täita keerukaid ülesandeid. Need tehisintellekti agendid tegutsevad kui digitaalsed kaastöötajad või assistendid, suurendades inimvõimekust viisil, mis varem oli mõeldamatu. Nad võiksid ise juhtida kliendisuhtlust, analüüsida andmeid ja täita ülesandeid reaalajas, pakkudes võimalusi ja investeeringu tasuvust, mida lai tehisintellekt ei suuda pakkuda. Tööstuse juhid nagu Sesh Iyer BCG X-ist tunnustavad agentset AI-d kui vahendit, mis võimaldab ümber kujundada protsesse suurema tootlikkuse saavutamiseks. Siiski nõuab agentne AI selgeid eetilisi juhiseid ja töönormide järgimist, et tagada vastavus ja õiglus. Tehisintellekti agentide arendamine ja juhtimine nõuab õigeid oskusi, mis on sageli organisatsioonides olemas, kuid vajavad siiski täiendõpet. Erinevalt generatiivsest AI-st, mida kasutatakse eri tööstusharudes, keskendub agentne AI spetsiifilistele keskkondadele, olles väga tõhus ennustatavates ülesannetes, kus vigade risk on madal.

See eeldab keerulist integreerimist olemasolevate süsteemidega ning vajab muudatusi, et täiustada otsustusvõimekust. Generatiivsest tehisintellektist agentsele üle minemiseks peaksid ettevõtted alustama väikselt, tuvastama suure mõjuga kasutusjuhud ja läbi viima pilootprogramme. Keskenduma peaks töövoogude ümberkujundamisele, et vähendada üksluisust ja parandada inim-masina koostööd. On väljakutseid agentse tehisintellekti rakendamisel ebakindlates, riskantsetes keskkondades nagu teadus- ja arendustegevus või farmaatsia, kus vajalik on peen mõistmine. Reaalajas andmed on agentse AI edu jaoks üliolulised. Võimalikult tõhusate tehisintellekti agentide loomiseks on vaja testimissüsteemi ning märgistatud, puhtaid andmeid, mis esindavad probleemi valdkonda. Kuna sõltuvus agentsest AI-st suureneb, on vaja uusi järelevalveraamistikke, eriti suurte panustega valdkondades, rõhutades inimjärelevalve olulisust soovimatute tagajärgede leevendamiseks.