Od reakcije do akcije. AI agenti koji daju rezultate.
Četbotovi jednostavno odgovaraju na pitanja. AI agenti (Agentic AI) obavljaju zadatke u vašem ekosistemu: planiranje koraka, izvršavanje alata i postizanje ciljeva. Ovo je nova era automatizacije, gdje AI preuzima ručni rad integracije podataka, kvalitete i analize od vašeg tima.
Cel
Korisnički definirano
plan
Autonomni akcioni plan
Izvršenje
Agent pokreće alate
Wynik
Odobreno od strane ljudi
Pružamo rješenja zasnovana na tehnologijama svjetskih lidera
Gartner predviđa da će do 2026. 40% poslovnih aplikacija bit će integriran sa AI agentima specifičnim za zadatke - što je povećanje u odnosu na manje od 5% u 2025. godini.
(Gartner, „Gartner predviđa da će 40% poslovnih aplikacija do 2026. godine imati AI agente specifične za zadatke, u odnosu na manje od 5% u 2025. godini“, 2025)
Agentska umjetna inteligencija (Agentska umjetna inteligencija) je sistem vještačke inteligencije koji, za razliku od chatbotova i konverzacijskih asistenata, autonomno planira akcije, pokreće alate i obavlja složene zadatke od početka do kraja u stvarnim IT sistemima. Agent prima cilj, bira korake za njegovo postizanje i izvršava ih putem API-ja - u CRM-u, ERP-u, sistemima podataka ili dokumentacije - zaustavljajući se u ključnim trenucima kako bi dobio ljudsko odobrenje (Čovjek-u-petlji).
Chatbot pita "kako mogu pomoći?" Agent pita "koji cilj trebam postići?" i samostalno ga postiže.
Koliko će ručnih koraka eliminirati AI agenti?
10
20h
AI agenti mogu preuzeti do 75% vaših ručnih zadataka
150 sati
oslobođeni radni sati vašeg tima mjesečno
Redefiniranje efikasnosti procesa.
Tradicionalni rad (Haos)
Agentska umjetna inteligencija (efekat)
25%
Kompanije koje koriste GenAI će pokrenuti pilot projekte ili provjeru koncepta agentske umjetne inteligencije 2025. godine, a do 2027. godine ovaj postotak će se povećati na 50%.
Deloitte, „Autonomni generativni AI agenti“, 2025.
80%
Agentska umjetna inteligencija će moći autonomno rješavati tipične probleme korisničke službe do 2029. godine - što se očekuje da će dovesti do smanjenja operativnih troškova za 30%.
Gartner, „Gartner predviđa da će agentska umjetna inteligencija autonomno riješiti 80% uobičajenih problema s korisničkom službom bez ljudske intervencije do 2029. godine“, 2025.
79%
Organizacije izjavljuju da su AI agenti već implementirani u njihovim kompanijama, a 88% planira povećati budžete vezane za AI u narednih 12 mjeseci.
PwC, „Istraživanje među agentima umjetne inteligencije“, 2025.
Gdje AI agenti daju najbrži povrat?
Kvalitet podataka
Agent automatski prevodi poslovne zahtjeve u tehnička pravila kvalitete i nezavisno prati anomalije.
Integracije i API
Agent organizuje posao oko integracije, eliminišući potrebu za ručnim mapiranjem polja između novih sistema.
MDM i proizvodi
Agent podržava obogaćivanje opisa proizvoda i validaciju atributa, drastično skraćujući vrijeme do izlaska na tržište.
Tehničko znanje
RAG agent pretražuje dokumentaciju, pružajući pripremljene odgovore s direktnim citatima iz izvora kompanije.
Pogledajte kako razmišlja vaš digitalni zaposlenik.
Potpuna kontrola i transparentnost. Možete vidjeti svaku odluku i svaki dokument koji koristi vještačka inteligencija.
Od koncepta do radnog agenta.
1. Otkriće
Biramo 1 ključni proces i definiramo mjerljive KPI-jeve uspjeha.
2. Mapa resursa
Definišemo dozvole Agenta – šta može "vidjeti" i na kojim sistemima može raditi (API).
3. Nacrt scenarija
Uspostavljamo sigurnosne okvire, etička načela i kontrolne tačke za vještačku inteligenciju.
4. Implementacija PoC-a
Agenta pokrećemo u sigurnom testnom okruženju (Sandbox).
5. Produkcija i skaliranje
Agent preuzima stvarne zadatke, a mi dodajemo daljnje scenarije automatizacije.
"U Agentic AI-u, nije bitno da nam računar priča, već da radi za nas. Dizajniramo agente koji razumiju kontekst vaših podataka i mogu autonomno isporučivati rezultate unutar vaše jedinstvene IT arhitekture. Ovo je kraj ere jednostavnih chatbotova."
Konrad Mokrzański
Presales Manager & Architect, Integral Solutions
Temelji: Ljudi – Procesi – Tehnologija
Tri stuba efikasne implementacije AI agenata u organizaciji.
ljudi
Agenti umjetne inteligencije oslobađaju ljude ponavljanja. Implementiramo metodu "čovjek u petlji": umjetna inteligencija planira i izvršava, ali vi imate posljednju riječ prije nego što se podaci zabilježe.
Procesi
Analiziramo procese donošenja odluka i rukovanja izuzecima. Agent postaje sastavni dio tima, s jasnim odgovornostima i ovlaštenjima.
Technologia
Povezujemo napredne LLM modele s vašom infrastrukturom putem sigurnog API-ja. Vaši podaci su zaštićeni i nikada se ne koriste za obuku javnih modela.
Zašto su podaci osnova uspjeha AI agenata
15%
Agentska umjetna inteligencija će do 2028. godine autonomno donositi brojne odluke o svakodnevnim poslovima, u odnosu na 0% u 2024. godini.
Gartner, „Gartner predviđa da će preko 40% projekata agentske umjetne inteligencije biti otkazano do kraja 2027.“, 2025.
43%
Lideri u oblasti podataka ističu kvalitet, potpunost i spremnost podataka kao jednu od glavnih prepreka za prelazak GenAI inicijativa iz pilot faze u produkciju.
Informatica, „Uvidi CDO-a 2025“, 2025
Pogodnosti za uloge
Tehnički direktor/direktor informacionih tehnologija
Smanjenje operativnog duga i veća predvidljivost implementacija u složenim ekosistemima podataka.
CDO / Šef podataka
Brza priprema podataka "spremnih za AI" i automatizacija zamornih procesa održavanja kvalitete.
Inženjering podataka
Kraće vrijeme isporuke u podatkovnim kanalima i eliminacija ponavljajućeg rada prilikom ispravljanja grešaka.
Arhitekt integracije
Potpuna kontrola nad tokom informacija i redoslijedom u integracijskoj arhitekturi.
Prema McKinseyju, 88% organizacija već redovno koristi vještačku inteligenciju u barem jednoj poslovnoj funkciji. Međutim, samo 2% kompanija se u potpunosti skaliralo implementacija AI agenata.
McKinsey, „Stanje umjetne inteligencije: Globalno istraživanje 2025.“, 2025 · Istraživački institut Capgemini, „Uspon agentske umjetne inteligencije“, 2025
Gartner upozorava da Preko 40% Agentic AI projekata bit će otkazano do kraja 2027. godine zbog rastućih troškova, nejasne poslovne vrijednosti ili nedovoljnih kontrola rizika.
Gartner, „Gartner predviđa da će preko 40% projekata agentske umjetne inteligencije biti otkazano do kraja 2027.“, 2025.
AI agenti vs. chatbotovi vs. RPA
Fokusirani na razgovor, oni generiraju tekst, ali ne mogu samostalno izvršavati radnje u vanjskim sistemima.
Kruta automatizacija zasnovana na fiksnim pravilima prestaje funkcionisati pri najmanjoj promjeni interfejsa ili podataka.
Oni autonomno planiraju svoj put do svojih ciljeva. Razumiju poslovni kontekst, uče iz grešaka i samostalno biraju prave alate (API-je) za zadatak.
Kriterijum
Chatbot / GenAI
RPA
Agent AI (Agent AI)
akcija
Odgovara na pitanja i generira sadržaj
Izvršava unaprijed dizajnirane korake (skripte)
Autonomno planira korake i postiže cilj
Razumijevanje konteksta
Ograničeno na razgovor
Ništa - radi po pravilima
Kompletno - razumije poslovni cilj i odabire alate
Obrada izuzetaka
Odgovara pitanjem ili eskalira
Zaustavlja se, potrebna je intervencija
Pokušava sam riješiti problem, eskalira kada je potrebno.
Integracija sa sistemima
Putem API-ja (ograničeno)
Putem UI scrapinga ili API-ja
Putem API-ja - izvorno, višesistemsko
Učenje
Iz podataka o obuci (jednom)
Bez adaptacije
Uči iz rezultata i povratnih informacija
Ljudski nadzor
Opcionalno
Minimalno (prema pravilima)
Čovjek u toku - čovjek odobrava ključne korake
Najbolje za
Često postavljana pitanja, Generiranje sadržaja, Asistent
Ponovljivi, strukturirani kancelarijski procesi
Složeni procesi obrade podataka, integracije, MDM, kvalitet podataka
Sektori u kojima poslujemo
Financije
Automatska verifikacija transakcija i podrška za KYC/AML proces.
Maloprodaja
Autonomno obogaćivanje kataloga proizvoda (Agentic PIM) i analiza sentimenta mišljenja.
Pharmacy
Pretražite hiljade istraživačkih dokumenata i automatski provjerite kvalitet podataka o zdravstvenim radnicima.
Przemysł
Praćenje proizvodnih parametara i generiranje inteligentnih uputa za servisne tehničare.
ČESTA PITANJA
ChatGPT generira tekst na osnovu upita. AI agent je sistem koji koristi LLM modele kao "mozak" za upravljanje vašim sistemima (npr. SAP, Salesforce) i isporuku rezultata.
Ne. Mi implementiramo sisteme odobravanja (Human-in-the-loop), gdje agent priprema prijedlog promjene, a čovjek ga odobrava jednim klikom.
RAG je skraćenica za Retrieval-Augmented Generation (generisanje proširenog pretraživanja). Omogućava agentu da koristi samo vaše trenutne datoteke i baze podataka, osiguravajući tačnost odgovora i sigurnost vaših informacija.
Ne. AI agenti komuniciraju s vašim sistemima putem postojećih API-ja, djelujući kao dodatni inteligentni sloj orkestracije.
Agenti umjetne inteligencije su efikasni samo onoliko koliko su efikasni podaci i znanje koji ih pokreću.
Customer 360 i MDM
Personalizacija radnji agenata zahtijeva kompletan profil klijenta u stvarnom vremenu. Customer 360 pruža agentima kontekst - historiju, preferencije i otvorene slučajeve - tako da je svaka interakcija relevantna, a ne generička.
Integracija aplikacija i upravljanje API-jima
AI agent može biti autonoman samo ako ima pristup sistemima u kojima se odvija poslovanje. iPaaS i API Management mu pružaju sigurne veze sa CRM-om, ERP-om i operativnim sistemima unutar definiranih dozvola.
Upravljanje podacima i kvalitet podataka
Bez visokokvalitetnih podataka, AI agenti djeluju s povjerenjem, ali im nedostaje preciznosti. Upravljanje podacima osigurava da su baze znanja i zapisi koji dovode do agenata ažurni, konzistentni i bez kontradikcija koje dovode do halucinacija.
Napredna analiza podataka
Uvidi iz prediktivnih modela su vrijedni samo ako se prevedu u djelovanje. Agenti umjetne inteligencije, pokretani predviđanjima Altair RapidMiner-a, automatiziraju odluke - od dinamičkog određivanja cijena do sprječavanja odliva - bez ljudske intervencije.
Aplikacije i Low-code (Mendix)
Interfejsi za AI agente – operatorske ploče s pregledima aktivnosti agenata, alati za praćenje aktivnosti agenata i kontrolne ploče za automatizaciju – mogu se brzo izgraditi i modificirati u Mendixu, bez punog razvojnog ciklusa.
Upravljanje znanjem i KMS Lighthouse
AI agent pruža precizne odgovore samo kada ima pristup strukturiranoj, ažurnoj bazi znanja. KMS Lighthouse je temelj RAG arhitekture; bez njega, generativna AI odgovara samouvjereno, ali često netačno.
199 milijarde dolara
Toliko će vrijediti globalno tržište agentske umjetne inteligencije 2034. godine (rast sa 5,25 milijardi USD u 2024. - CAGR 43,84%).
Agentska umjetna inteligencija je najbrže rastući segment poslovne tehnologije – u ovoj fazi usvajanja prestiže računarstvo u oblaku i mobilne tehnologije.
Globe Newswire / Grand View Research, 2025 · Gartner Top 10 strateških tehnoloških trendova, 2025
Spremni da vidite koliko posla vam agent AI može skinuti s tanjira?
Ukratko opišite proces koji oduzima najviše vremena vašem timu. Naši arhitekti će za vas pripremiti koncept scenarija sa slobodnim agentima.