Doba agentske umetne inteligence: ko inovacije in talent postanejo neločljivi

Umetna inteligenca ni več le podporno orodje, da postanete strateški partner za podjetja in strokovnjake. Popularizacija generativnih modelov je bil prehod: zdaj živimo vzpon agentskih AI, sistemov, ki so sposobni delovati avtonomno, z odločitvami in usmrtitvami v realnem času.

Ti modeli, ki so bolj kot agenti omejeni na posebne naloge, prevzamejo procese od konca do konca, od analize podatkov do odločanja, zmanjševanja stroškov, pospeševanja operacij in povečanja učinkovitosti v različnih sektorjih. Na finančnem trgu se na primer že uporabljajo za analizo velikih količin podatkov, odkrivanje goljufij in predvidevanje tveganj, zaščito naložb in strank. V maloprodaji delujejo kot nevidni upravljavci zalog, napovedujejo vrhove povpraševanja, avtomatizirajo nakupe in prilagajajo cene glede na vzorce porabe.

Ustreznost potrjujejo tržne projekcije. Glede na poročila “Emerging Tech: The Future of Agentic AI v podjetniških aplikacijah” in “Nastajajoče tehnologije: maksimizirajte priložnosti ob obvladovanju tveganj agentne umetne inteligence na podjetniški programski opremi”, tako od Gartnerja, približno 30% svetovnega prihodka od podjetniške programske opreme bi lahko do leta 2035 ustvaril Agentic AI, ki predstavlja več kot $4T4T.

Podjetja, kot so akademije prihodnosti

Ta razvoj prinaša novo zahtevo: pripraviti strokovnjake, ki so sposobni graditi, izvajati in upravljati robustne projekte umetne inteligence. Gre za napredno tehnologijo, ki zahteva veščine, ki presegajo osnovno ali površno znanje. Razumevanje njegovih resničnih lastnosti zahteva stalno, uporabno in v praksi usmerjeno učenje. V tem scenariju se podjetja ne morejo omejiti na sprejemanje orodij, prevzeti morajo vlogo pravih učnih centrov, ki so sposobni razvijati talente in vzdrževati inovacije.

Ta potreba postane še bolj očitna, ko opazimo, da mnogi strokovnjaki ne morejo rešiti sistemskih izzivov ravno zato, ker ne razumejo, kako se določeno znanje uporablja vsak dan. To je zato, ker jih v veliki meri še vedno podpirajo le teoretično ali samouk – poti, ki so, čeprav veljavne, nezadostne glede na trenutno tehnološko kompleksnost. Študija “Delo: v teku – odkritja, kako umetna inteligenca preoblikuje delo”, v kateri je Google intervjuval več kot 3500 strokovnjakov iz različnih sektorjev v Braziliji in drugih državah, dobro ponazarja to realnost, saj kaže, da se 47% Brazilcev trudi spoznati umetno inteligenco na internetu. 

Ta model učenja je pomemben, vendar ne podpira celotnega potenciala agentskih AI. Treba je iti dlje, uporabljati znanje na kritičen in kontekstualiziran način, pri čemer učenje razširimo na vidike, ki presegajo tehniko in dialog z realnostjo organizacij. To vključuje etične pomisleke, kot je vrednotenje pristranskih sistemov, in tudi upravljanja, kot je opredelitev odgovornosti za odločitve, ki jih algoritmi sprejemajo samostojno.

Organizacije se morajo konsolidirati kot živa učna okolja. To pomeni vlaganje ne le v formalne tečaje, temveč tudi v programe nenehnega izpopolnjevanja in preukševanja, mentorstvo in praktične izkušnje v velikih projektih. Učenje kot ekipa, ob boku bolj izkušenih vrstnikov in strokovnjakov, je tisto, kar pretvori znanje v uporabne kompetence.

V dobi AGI in pospešenih sprememb pridobivanje novih veščin nikoli ne bo točka prihoda, temveč stalna pot do preoblikovanja inovacij v trajno konkurenčno prednost. Vsako novo učenje in aplikacija predstavlja tudi priložnost za ustvarjanje vrednosti za podjetja.

*Guilherme Pereira je direktor za inovacije pri Alura + FIAP Para Empresas, Alun Group's Corporate Education Solutions, največji ekosistem poslovnega in tehnološkega poučevanja v Latinski Ameriki, ki podpira organizacije vseh velikosti in segmentov pri preoblikovanju kariere in poslovanja.