Den agentdrivna AI-eran: när innovation och talang blir oupplösligt förenade

Artificiell intelligens är inte längre bara ett stödverktyg för att bli en strategisk partner för företag och yrkesverksamma. Populariseringen av generativa modeller var inkörsporten: nu lever vi uppkomsten av Agentic AIs, system som kan fungera autonomt, med beslut och avrättningar i realtid.

Mer än agenter begränsade till specifika uppgifter tar dessa modeller på sig end-to-end-processer, från dataanalys till beslutsfattande, sänkta kostnader, accelererande verksamhet och ökad effektivitet inom olika sektorer. På finansmarknaden, till exempel, tillämpas de redan att analysera stora mängder data, upptäckt av bedrägerier och riskförutseende, skydda investeringar och kunder. Inom detaljhandeln fungerar de som osynliga lageransvariga, förutspår efterfrågetoppar, automatiserar inköp och justerar priserna efter konsumtionsmönster.

Relevans bekräftas av marknadsprognoser.Enligt rapporterna “Emerging Tech: The Future of Agentic AI i Enterprise Applications” och “Emerging Tech: Maximera möjligheter Medan man hanterar risker för Agentic AI på Enterprise Software”, båda från Gartner, kan cirka 30% av globala företagsprogramvaruintäkter drivas av Agentic AI till 2035, vilket representerar mer än US$ 450 miljarder.

Företag som framtidens akademier

Denna utveckling medför ett nytt krav: att förbereda yrkesverksamma som kan bygga, implementera och styra robusta AI-projekt. Detta är en avancerad teknik som kräver färdigheter långt utöver grundläggande eller ytlig kunskap. För att förstå dess verkliga funktioner krävs kontinuerligt, tillämpat och praktikinriktat lärande. I det här scenariot kan företag inte begränsa sig till att anta verktyg, de måste ta rollen som sanna lärcentra, kapabla att utveckla talanger och upprätthålla innovation.

Detta behov blir ännu tydligare när vi observerar att många yrkesverksamma inte kan lösa systemutmaningar just för att de inte förstår hur viss kunskap gäller i vardagen. Detta beror på att de i stor utsträckning fortfarande bara förlitar sig på teoretiskt eller självlärt lärande 3,5 tusen vägar som, även om de är giltiga, är otillräckliga inför nuvarande tekniska komplexitet. Studien “: In Progress & Discoveries of how AI is transforming Work”, där Google intervjuade mer än 3,5 tusen yrkesverksamma från olika sektorer i Brasilien och andra länder, illustrerar denna verklighet väl genom att visa att 47% brasilianare försöker lära sig om AI på internet. 

Denna inlärningsmodell är relevant, men stöder inte ensam den fulla potentialen hos Agentic AIs. Det är nödvändigt att gå längre, tillämpa kunskap på ett kritiskt och kontextualiserat sätt, utöka lärandet till aspekter som går utöver tekniken och dialogen med organisationers verklighet. Detta inkluderar etiska problem, såsom utvärdering av partiska system, och även styrning, såsom definitionen av ansvar för beslut som fattas autonomt av algoritmer.

Organisationer behöver konsolidera sig som levande lärandemiljöer.Detta innebär att investera inte bara i formella kurser, men också i kontinuerlig upp- och omskolningsprogram, mentorskap och praktiska erfarenheter i stora projekt.Lärande i ett team, sida vid sida med kamrater och mer erfarna yrkesverksamma, är det som förvandlar kunskap till tillämpad kompetens.

I en tid av Agentic AI och accelererad förändring, förvärva nya färdigheter kommer aldrig att vara en ankomstpunkt, utan snarare en ständig väg till att vända innovation till varaktiga konkurrensfördelar.Varje ny inlärning och tillämpning representerar också en möjlighet att generera värde för företag.

*Guilherme Pereira är innovationschef för Alura + FIAP för företag, Alun Group företagsutbildningslösningar, det största ekosystemet för affärs- och teknikutbildning i Latinamerika, som stödjer organisationer av alla storlekar och segment i omvandlingen av karriärer och företag.