AI ya Kiagenzi inapeleka akili ya bandia kwenye kiwango kipya zaidi ya AI ya kizazi, ikishiriki sifa na changamoto zinazofanana lakini ikiwa na tofauti bainifu. Mkurugenzi Mtendaji wa Salesforce, Marc Benioff, anaiita AI ya kiagenzi kama "wimbi la tatu" katika maendeleo ya AI, ikifuata mifano ya utabiri na AI ya kizazi, kama vile ChatGPT. Wimbi hili jipya lina wahusika wenye akili wanaoweza kufanya kazi ngumu kwa kujitegemea. Wahusika hawa wa AI hufanya kazi kama wafanyakazi wenza wa kidijitali au wasaidizi, wakiboresha uwezo wa binadamu kwa njia ambazo awali hazikufikiriwa. Wanaweza kudhibiti mwingiliano wa wateja, kuchanganua data, na kutekeleza kazi kwa kujitegemea papo hapo, wakitoa uwezo na urejesho wa uwekezaji ambao AI kwa upana haiwezi kutoa. Viongozi wa viwanda kama Sesh Iyer wa BCG X wanatambua AI ya kiagenzi kama njia ya kubuni upya michakato kwa tija kubwa. Hata hivyo, AI ya kiagenzi inahitaji miongozo ya kimaadili iliyo wazi na uzingatiaji wa viwango vya uendeshaji, kuhakikisha utimilifu na usawa. Kuendeleza na kusimamia wahusika wa AI kunahitaji ujuzi sahihi, ambao mara nyingi hupatikana ndani ya mashirika, lakini kuna haja ya kuboresha ujuzi. Tofauti na AI ya kizazi, ambayo inatumika katika tasnia mbalimbali, AI ya kiagenzi inalenga mazingira maalum, iking'ara katika kazi zinazotabirika na uwezekano wa makosa mdogo.

Inahusisha ujumuishaji mgumu na mifumo iliyopo, ikihitaji marekebisho ili kuboresha uwezo wa kufanya maamuzi. Ili kuhamia kutoka AI ya kizazi hadi AI ya kiagenzi, biashara zinapaswa kuanza kidogo, kutambua kesi za utumiaji zenye athari kubwa, na kufanya mipango ya majaribio. Mkazo unapaswa kuwa katika kubadilisha mtiririko wa kazi ili kupunguza kazi za kawaida na kuboresha ushirikiano kati ya binadamu na mashine. Kuna changamoto katika kutumia AI ya kiagenzi katika mazingira yasiyoeleweka na yenye hatari kubwa kama utafiti na maendeleo au dawa, ambapo ufahamu wa kina ni muhimu. Data ya papo hapo ni muhimu kwa mafanikio ya AI ya kiagenzi. Mfumo wa kujaribu na data safi, iliyowekwa lebo ikiwakilisha eneo la tatizo, ni muhimu kwa kujenga wahusika wa AI wenye ufanisi. Kadri utegemezi kwenye AI ya kiagenzi unavyoongezeka, mifumo mpya ya usimamizi itahitajika, hasa katika maeneo yenye hatari kubwa, ikisisitiza umuhimu wa uangalizi wa binadamu ili kupunguza madhara yasiyotarajiwa.