Vârsta agenților AI: când inteligența nu mai răspunde și începe să decidă

Conversația despre inteligența artificială a crescut exponențial în ultimii doi ani. cu toate acestea, în spatele entuziasmului, există o realitate mai puțin dezbătută. un studiu intern pe care l-am efectuat aduce datele că, deși mai mult de 701TP3 T de interacțiuni digitale cu clienții implică deja un anumit nivel de automatizare, mai puțin de 151TP3 T generează un impact direct asupra veniturilor, eficienței operaționale sau deciziilor de afaceri relevante. Motivul este simplu și structural: automatizarea nu este același lucru cu a decide. 

De ani de zile, accentul s-a pus pe accelerarea sarcinilor, reducerea frecării și operațiile de scalare Mai întâi cu reguli, apoi cu roboți și apoi cu AI aplicată proceselor izolateAceastă evoluție a fost necesară, dar a expus o limită clară. Companiile execută mai repede ca niciodată, dar continuă să ia decizii critice într-o perioadă târzie, fragmentată și dependentă de interpretarea umană sub presiune. Execuția a fost automatizată. 

La intrarea în 2026, întrebarea nu mai este dacă AI ar trebui să fie utilizat, ci în cazul în care trebuie să fie pentru a îmbunătăți calitatea deciziilor. afaceri reale operează în medii imprevizibile, cu clienții schimbându-și părerea, amestecând subiecte, revenind zile mai târziu și așteptând continuitate. Deciziile nu depind doar de întrebarea pusă, ci de istoria, momentul, canalul și obiectivul de interacțiune. în acest context, sistemele turnate, bazate pe fluxuri fixe și răspunsuri predefinite, încetează să se extindă. nu din cauza defecțiunii tehnice, ci pentru că au fost concepute pentru o lume în care răspunsul corect a fost suficient. 

Saltul real în AI nu a venit dintr-o singură inovație, ci din convergența progreselor concrete: modele mai capabile, o mai bună înțelegere a contextului și capacitatea de a menține memoria, obiectivele și stările în timp. AI a încetat să mai fie pur reactivă și a ajuns să funcționeze mai autonom. nu se mai limitează la a răspunde la întrebări izolate. poate interpreta conversații complete, recunoaște tipare, conectează semnale din mai multe surse și ia decizii bazate pe intenție, nu doar pe cuvinte cheie. 

Aici apar Agentii AI. un Agent AI nu opereaza din scripturi, ci din obiective. intelege contextul conversatiei, ia in considerare interactiunile anterioare, mentine un obiectiv de business clar si decide care este urmatorul pas cel mai potrivit.in plus, realizeaza actiuni reale in cadrul sistemelor companiei si invata din rezultatul fiecarei interactiuni. AI nu mai este doar o interfata si devine un sistem de decizie in productie. 

Această schimbare este relevantă deoarece deciziile cele mai de impact în afaceri nu se întâmplă în comitete sau tablouri de bord.Ele apar zilnic, de milioane de ori, în prima linie a operațiunii.decideți ce să spuneți unui anumit client, ce să oferiți în acel moment, când să insistați, când să așteptați, când să urcați.Acestea sunt decizii care par mici în aparență, dar au un impact uriaș atunci când se repetă la scară.Acest tip de decizie trăiește în conversații, semnale slabe, schimbări de ton, ezitări, abateri subtile în comportament și în contextul acumulat.nu funcționează cu reguli fixe. 

Tocmai pe acest teritoriu Agenţii AI încetează să mai fie o promisiune şi devin inevitabili. nu execută instrucţiuni. exercită criterii operaţionale. un criteriu care depindea anterior exclusiv de oameni, de experienţa individuală şi de judecata umană, şi care poate fi acum proiectat, instruit, guvernat şi replicat în cadrul sistemelor. 

La Yalo, această abordare a fost construită de-a lungul a mai mult de un deceniu, din funcționarea continuă a milioane de conversații și decizii de afaceri în diferite contexte, vânzări, plăți, credit, facturare, reținere și servicii, distribuite între canale precum WhatsApp, apeluri vocale, aplicații și web. Această experiență a arătat, în practică, că deciziile la scară nu sunt rezolvate cu scripturi sau automatizări rigide, ci trebuie să se întâmple în momentul interacțiunii, combinând contextul istoric, datele tranzacționale, regulile de afaceri și învățarea continuă. Din aceasta, agenții conversaționali au ajuns să fie tratați nu doar ca interfețe, ci ca unități operaționale de decizie în cadrul sistemelor. 

Privind spre 2026 nu se fac predicții. Denumește o schimbare deja în curs. Organizațiile care înțeleg Era Agentică vor proiecta structuri capabile să decidă mai bine, mai rapid și cu consecvență.cei care nu înțeleg vor continua înconjurați de automatizare, îndeplinind sarcini la scară, dar lipiți de același blocaj decizional: reguli fixe, lipsă de context și dependență constantă de intervenția umană. Această tranziție necesită claritate, deoarece ceea ce este în joc nu este adăugarea mai multor AI, ci depășirea modelului în care tehnologia funcționează, dar nu decide. automatizarea a fost primul pas. Decizia, cu agenți, va fi avantajul competitiv. 

*De Andres Stella, COO al lui Yalo.