Věk Agentní AI: když se inovace a talent stanou neoddělitelnými

Umělá inteligence již není jen podpůrným nástrojem, jak se stát strategickým partnerem firem a profesionálů. Popularizace generativních modelů byla vstupní branou: nyní žijeme vzestup Agentních AI, systémů schopných fungovat autonomně, s rozhodnutími a exekucemi v reálném čase.

Více než agenti omezení na konkrétní úkoly, tyto modely přebírají end-to-end procesy, od analýzy dat až po rozhodování, snižování nákladů, zrychlování operací a zvyšování efektivity v různých sektorech. Například na finančním trhu se již používají k analyzovat velké objemy dat, odhalování podvodů a předvídání rizik, chránit investice a zákazníky V maloobchodě fungují jako neviditelní správci zásob, předpovídají špičky poptávky, automatizují nákupy a upravují ceny podle vzorců spotřeby.

Relevanci potvrzují projekce trhu Podle zpráv “MEmerging Tech: The Future of Agentic AI in Enterprise Applications” (“Temerging Tech: Budoucnost agenturní umělé inteligence v podnikových aplikacích”) a „MEmerging Tech: Maximize Opportunities While Managing Risks of Agentic AI on Enterprise Software“ („Maketizovat příležitosti při řízení rizik agenturní umělé inteligence na podnikovém softwaru“) by mohly být do roku 2035 poháněny agentickou umělou inteligencí asi 301 TP3 T globálních příjmů z podnikového softwaru, což představuje více než 450 miliard US1TP4 T.

Firmy jako akademie budoucnosti

Tento vývoj přináší nový požadavek: připravit profesionály schopné budovat, implementovat a řídit robustní projekty AI Jedná se o pokročilou technologii, která vyžaduje dovednosti daleko přesahující základní nebo povrchní znalosti Pochopení jejích skutečných funkcionalit vyžaduje neustálé, aplikované a na praxi orientované učení V tomto scénáři se firmy nemohou omezit na osvojování nástrojů, potřebují převzít roli skutečných výukových center, schopných rozvíjet talenty a udržovat inovace.

Tato potřeba se ještě více projeví, když pozorujeme, že mnoho odborníků nedokáže řešit systémové výzvy právě proto, že nechápou, jak se určité znalosti uplatňují v každodenním životě Je to proto, že se do značné míry stále spoléhají pouze na teoretické nebo samouky učící se 3,5 tisíce cest, které jsou sice platné, ale vzhledem k současné technologické složitosti nedostatečné Studie “In Progress & Discoveries of how AI is transforming Work on, ve které Google vyzpovídal více než 3,5 tisíce odborníků z různých odvětví v Brazílii a dalších zemích, tuto realitu dobře ilustruje tím, že ukazuje, že 47% Brazilců se snaží dozvědět o AI na internetu. 

Tento model učení je relevantní, ale sám o sobě nepodporuje plný potenciál Agentních AI. Je nutné jít dále, aplikovat znalosti kritickým a kontextualizovaným způsobem, rozšířit učení na aspekty, které přesahují techniku a dialog s realitou organizací. To zahrnuje etické zájmy, jako je hodnocení neobjektivních systémů, a také řízení, jako je definice odpovědnosti za rozhodnutí přijímaná autonomně algoritmy.

Organizace se musí upevnit jako živé vzdělávací prostředí To znamená investovat nejen do formálních kurzů, ale také do programů neustálého zvyšování kvalifikace a rekvalifikace, mentoringu a praktických zkušeností ve velkých projektech Učení v týmu, bok po boku s vrstevníky a zkušenějšími profesionály, je to, co mění znalosti v aplikované kompetence.

Ve věku Agentní AI a zrychlených změn nebude získávání nových dovedností nikdy bodem příchodu, ale spíše stálou cestou k přeměně inovací v trvalou konkurenční výhodu. Každé nové učení a aplikace také představuje příležitost vytvářet hodnotu pro podnikání.

*Guilherme Pereira je ředitelem inovací Alura + FIAP pro firmy, Alun Group řešení podnikového vzdělávání, největší ekosystém obchodního a technologického vzdělávání v Latinské Americe, které podporují organizace všech velikostí a segmentů při transformaci kariéry a podnikání.