Konsensus co do ostrożnego optymizmu wobec możliwości agentów AI w realizacji ich obietnic jest umiarkowanie pozytywny: na razie jest dobrze, ale z ważnymi zastrzeżeniami. Niedawne badanie PwC przeprowadzone na 300 najwyższych menedżerach wdrażających agentów AI wykazało, że 66% z nich odnotowuje pozytywne rezultaty w zakresie produktywności. Warto jednak zauważyć, że wszystkie systemy zazwyczaj przynoszą pewne zyski produktywności. To, czego naprawdę poszukują menedżerowie, to istotna przewaga konkurencyjna, która tworzy ekstremalną różnicę na tle rywali. Obecnie tylko kilka agentów AI „przeobraża, jak wykonywana jest praca, ” według autorów raportu PwC. „Wielu pracowników korzysta z funkcji agentów osadzonych w aplikacjach firmowych, aby przyspieszyć rutynowe zadania — wyświetlać spostrzeżenia, aktualizować dane, odpowiadać na pytania. To oznacza znaczący wzrost produktywności, ale nie jest jeszcze prawdziwą transformacją. ” Główną przeszkodą nie jest sama technologia, lecz „nastawienie, gotowość do zmian i zaangażowanie pracowników, ” konkludują autorzy PwC. Mahe Bayireddi, dyrektor generalny i współzałożyciel firmy Phenom, dostawcy agentów AI dla funkcji HR, zgadza się, że wyzwania leżą głównie w tych obszarach. W przemówieniu na niedawnej konferencji użytkowników Phenom w Filadelfii podkreślił, że kluczowe jest odpowiednie kontekstualizowanie agentów AI. „Jest wiele do nauczenia się podczas tego procesu, ” powiedział. „Na razie nie ma ekspertów, którzy mogliby dynamicznie wskazywać, jak skutecznie zarządzać agentami AI. ” Bayireddi dodał, że „agenci mogą zwiększyć produktywność o około 20-30%, pod warunkiem poprawnego ich użycia, dobrze przeprowadzonego zarządzania zmianą oraz odpowiedniego zaangażowania w dane. Kluczowe pytanie brzmi, jak sprawić, by to się udało i jak skutecznie zarządzać zmianą. ” Agenci AI i dane, którymi operują, muszą być specyficzne dla danej domeny, różnić się w zależności od branży i firmy. „Dane na poziomie uniwersalnym są dość złożone, ” wyjaśnił. „Niuanse kontekstu i personalizacji są kluczowe dla prawidłowego funkcjonowania AI. Nie może być ona zbyt ogólna. ” Pojawienie się agentów AI napędza rozwój generatywnej AI w stronę praktycznego zastosowania.

Po zintegrowaniu agenci mogą być „wbudowani w przepływy pracy, ” powiedział Bayireddi. „Do tej pory ludzie musieli korzystać z ChatGPT, zadawać pytanie i czekać na odpowiedź. Tak nie przebiega naturalna praca. ” Należy skupić się na rozwiązaniu niuansów specyficznych funkcji i procesów, które mają być automatyzowane przez agentów. „To musi być zrealizowane w skutecznym formacie, uwzględniającym kontekst, ” dodał. „To możliwe jest tylko wtedy, gdy agent działa efektywnie w obrębie danego działu. ” Bayireddi nie postrzega agentów AI jako zagrożenia dla miejsc pracy, ale przyznaje, że zmienią one charakter pracy. „Na rynku pojawią się nowe stanowiska związane z agentami, a także rozwiną się nowe typy zadań. Umiejętności to jedna z części tego procesu; sama praca i role będą się rozwijać. ” Autorzy PwC radzą, aby nie poprzestawać na minimalnych korzyściach z agentów AI. „Firmy zatrzymujące się na etapie pilotażu ryzykują zostanie w tyle za konkurentami, którzy są gotowi do radykalnej przebudowy pracy. Tylko nieliczne przedsiębiorstwa aktywnie kształtują przyszłość, tworząc nowe modele operacyjne, które integrują i koordynują wiele agentów AI. Mniej niż połowa firm głęboko przemyślała modele operacyjne i przepływy pracy (45%) albo przeprojektowała procesy wokół agentów AI (42%). ”