Az ügynöki AI képességével kapcsolatban, hogy betöltse ígéreteit, óvatosan optimista a konszenzus: eddig rendben van, de fontos megjegyzésekkel. A PwC nemrég végzett felmérése 300 felsővezeték között, akik AI-ügynököket alkalmaznak, azt mutatta, hogy a résztvevők 66%-a pozitív eredményről számol be a termelékenység növekedésével kapcsolatban. Azonban fontos megjegyezni, hogy általában minden rendszer valamennyi termelékenységi javulást eredményez. Amit a vezetők igazán keresnek, az egy jelentős versenyelőny, amely kivételes differenciálódást teremt. Jelenleg csak kevés AI-ügynök „alakítja át a munka menetének módját, ” állítják a PwC jelentés szerzői. „Sok alkalmazott használ ügynöki funkciókat vállalati alkalmazásokban, hogy felgyorsítsa a rutinfeladatokat — betekintéseket nyújtva, rekordokat frissítve, kérdésekre válaszolva. Ez komoly termelékenységnövekedést jelent, de nem ér fel a valódi átalakítással. ” A fő akadály nem maga a technológia; inkább a „ szemlélet, a változáshoz való hozzáállás és a munkaerő bevonása, ” vonja le a következtetést a PwC szerzői. Mahe Bayireddi, a Phenom vezérigazgatója és társalapítója, amely AI-ügynököket kínál HR-funkciókra, egyetért abban, hogy a kihívások elsősorban ezekben az területekben rejlenek. A philadelphiai Phenom legutóbbi felhasználói konferenciáján hangsúlyozta, hogy a kontextus kulcsfontosságú az AI-ügynökök számára. „Sok mindent meg kell tanulni az egész folyamat során, ” mondta. „Jelenleg nincsenek szakértők, akik dinamikusan irányítanák, hogyan kell hatékonyan kezelni az AI-ügynököket. ” Bayireddi kifejtette: „Az ügynökök körülbelül 20-30%-os növekedést eredményezhetnek a termelékenységben, feltéve, hogy helyesen használják őket, jól kezelik a változásmenedzsmentet, és megfelelően foglalkoznak az adatokkal. A kulcskérdés az, hogyan lehet ezt sikeresen megvalósítani és hatékonyan kezelni a változást. ” Az AI-ügynököknek és általuk kezelt adatoknak szektorspecifikusnak kell lenniük, változnak az iparágak és a vállalatok között is. „Az adatok általános szintű kezelése meglehetősen összetett, ” magyarázta. „A kontextus és a személyre szabás részletei kritikusak ahhoz, hogy az AI jól működjön. Nem lehet túl általános. ” Az AI-ügynökök megjelenése elősegíti a generatív AI gyakorlati alkalmazását.

Amikor integrálják őket, az ügynökök „beágyazhatók a munka menetébe, ” mondta Bayireddi. „Eddig az embereknek el kellett menniük a ChatGPT-hez, kérdést feltenni, és várni a választ. Ez nem így zajlik természetesen a munka során. ” A fókuszt arra kell helyezni, hogy kezelni tudjuk az adott funkciókra és folyamatokra jellemző árnyalatokat, amelyeket az ügynökök automatizálnak. „Ezt hatékony formátumban kell megvalósítani, amely magában foglalja a kontextust, ” tette hozzá. „Csak akkor lehet ez sikeres, ha az ügynök hatékonyan működik egy osztályon belül. ” Bayireddi nem látja fenyegetésként az AI-ügynököket a munkahelyek számára, de elismeri, hogy meg fogják változtatni a munka természetét. „Új állások fognak megjelenni az ügynökök miatt, és új típusú munkák is kialakulnak. A képességek ebben csak egy része; maga a munka és a szerepkörök fejlődni fognak. ” A PwC szerzői nem elégednek meg minimális eredményekkel az AI-ügynökökkel kapcsolatban. „Azok a cégek, amelyek csak a pilot fázisnál megállnak, kockáztatják, hogy lemaradnak a versenytársaiktól, akik készek alapvetően újra tervezni a munkát. Csak kevés vállalat van, amely proaktívan határozza meg a jövőt azzal, hogy új működési modelleket alakít ki, amelyek integrálják és koordinálják az összes AI-ügynököt. Kevesebb mint a cégek fele alapjaiban újra gondolja a működési modelleket és a munkafolyamatokat (45%), vagy az AI-ügynökökre alapozva újra tervezi a folyamatokat (42%). ”