De la răspuns la acțiune. Agenți de inteligență artificială care livrează rezultate.
Chatboții pur și simplu răspund la întrebări. Agenții AI (Agentic AI) îndeplinesc sarcini în ecosistemul tău: planifică pași, execută instrumente și ating obiective. Aceasta este o nouă eră a automatizării, în care AI preia munca manuală de integrare a datelor, calitate și analiză de la echipa ta.
cel
Definit de utilizator
Planifică
Plan de acțiune autonom
execuție
Agentul rulează instrumente
Wynik
Aprobat de oameni
Oferim soluții bazate pe tehnologii de la lideri mondiali
Gartner preconizează că până în 2026 40% din aplicațiile enterprise va fi integrat cu agenți de inteligență artificială specifici sarcinilor - o creștere de la mai puțin de 5% în 2025.
(Gartner, „Gartner preconizează că 40% din aplicațiile pentru întreprinderi vor include agenți de inteligență artificială specifici sarcinilor până în 2026, față de mai puțin de 5% în 2025”, 2025)
IA agentică (IA agent) este un sistem de inteligență artificială care, spre deosebire de chatbots și asistenți conversaționali, planifică autonom acțiuni, lansează instrumente și execută sarcini complexe end-to-end în sisteme IT reale. Agentul primește un obiectiv, selectează pașii pentru atingerea acestuia și îi execută prin intermediul API-ului - în CRM, ERP, sisteme de date sau documentație - oprindu-se în momente cheie pentru a obține aprobarea umană.Om-în-buclă).
Chatbot-ul întreabă „cum pot ajuta?”. Agentul întreabă „ce obiectiv trebuie să ating?” și îl realizează independent.
Câți pași manuali vor elimina agenții AI?
10
20h
Agenții AI pot prelua până la 75% din sarcinile tale manuale
150 ore
ore de muncă eliberate de echipa dvs. pe lună
Redefinirea eficienței proceselor.
Muncă tradițională (Haos)
IA agentică (Efect)
25%
Companiile care utilizează GenAI vor lansa proiecte pilot sau dovezi de concept ale IA agențică în 2025, iar până în 2027 acest procent va crește la 50%.
Deloitte, „Agenți de inteligență artificială generativă autonomă”, 2025
80%
Inteligența artificială agentică va putea rezolva autonom problemele tipice ale serviciului clienți până în 2029 - ceea ce se așteaptă să ducă la o reducere cu 30% a costurilor operaționale.
Gartner, „Gartner preconizează că inteligența artificială agentică va rezolva autonom 80% din problemele comune ale serviciului clienți, fără intervenție umană, până în 2029”, 2025
79%
Organizațiile declară că agenții de inteligență artificială sunt deja implementați în companiile lor, iar 88% intenționează să crească bugetele aferente inteligenței artificiale în următoarele 12 luni.
PwC, „Sondaj privind agenții de inteligență artificială”, 2025
Unde dau agenții AI cel mai rapid randament?
Calitatea datelor
Agentul traduce automat cerințele de business în reguli tehnice de calitate și monitorizează independent anomaliile.
Integrări și API-uri
Agentul organizează munca în jurul integrării, eliminând necesitatea mapării manuale a câmpurilor între sistemele noi.
MDM și produse
Agentul permite îmbogățirea descrierilor produselor și validarea atributelor, scurtând drastic timpul de lansare pe piață.
Cunoștințe tehnice
Agentul RAG caută în documentație, oferind răspunsuri prefabricate cu citate directe din surse ale companiei.
Vezi cum gândește angajatul tău digital.
Control deplin și transparență. Poți vedea fiecare decizie și fiecare document utilizat de inteligența artificială.
De la concept la agent funcțional.
1. Descoperire
Selectăm un proces cheie și definim indicatori cheie de performanță (KPI) măsurabili ai succesului.
2. Harta resurselor
Definim permisiunile Agentului – ce poate „vedea” și în ce sisteme poate opera (API).
3. Scenariu preliminar
Stabilim cadre de securitate, principii etice și puncte de control pentru IA.
4. Implementarea PoC
Rulăm Agentul într-un mediu de testare sigur (Sandbox).
5. Producție și scalare
Agentul preia sarcini reale, iar noi adăugăm scenarii suplimentare de automatizare.
„La Agentic AI, nu este vorba despre computerul care ne vorbește, ci despre faptul că acesta lucrează pentru noi. Proiectăm agenți care înțeleg contextul datelor dumneavoastră și pot livra autonom rezultate în cadrul arhitecturii IT unice. Acesta este sfârșitul erei chatbot-urilor simple.”
Konrad Mokrzański
Presales Manager & Architect, Integral Solutions
Fundamente: Oameni – Procese – Tehnologie
Trei piloni ai implementării eficiente a agenților IA într-o organizație.
oameni
Agenții IA eliberează oamenii de repetiție. Implementăm Human-in-the-Loop: IA planifică și execută, dar tu ai ultimul cuvânt înainte ca datele să fie înregistrate.
Procese
Analizăm procesele decizionale și gestionarea excepțiilor. Agentul devine o parte integrantă a echipei, cu responsabilități și autoritate clare.
Tehnologie
Conectăm modele LLM avansate la infrastructura dumneavoastră prin intermediul unei API securizate. Datele dumneavoastră sunt protejate și nu sunt niciodată folosite pentru antrenarea modelelor publice.
De ce datele sunt fundamentul succesului agenților de inteligență artificială
15%
din deciziile zilnice de lucru vor fi luate autonom de către inteligența artificială agentială până în 2028 — în creștere față de 0% în 2024.
Gartner, „Gartner preconizează că peste 40% din proiectele de inteligență artificială agentică vor fi anulate până la sfârșitul anului 2027”, 2025
43%
Liderii în domeniul datelor indică calitatea, caracterul complet și disponibilitatea datelor ca fiind unul dintre principalele bariere în calea trecerii inițiativelor GenAI de la faza pilot la cea de producție.
Informatica, „Perspective CDO 2025”, 2025
Beneficii pentru roluri
Director tehnic/director IT
Reducerea datoriei operaționale și o predictibilitate mai mare a implementărilor în ecosisteme de date complexe.
Director Executiv / Șef de Date
Pregătirea rapidă a datelor „gata de inteligență artificială” și automatizarea proceselor anevoioase de întreținere a calității.
Ingineria datelor
Timp de procesare mai scurt în fluxul de date și eliminarea muncii repetitive la corectarea erorilor.
Arhitect de integrare
Control deplin asupra fluxului de informații și a ordinii în arhitectura de integrare.
Potrivit lui McKinsey, 88% dintre organizații utilizează deja IA în mod regulat în cel puțin o funcție de afaceri. Cu toate acestea, doar 2% dintre companii au scalat complet implementarea agenților de inteligență artificială.
McKinsey, „Starea IA: Sondaj global 2025”, 2025 · Institutul de Cercetare Capgemini, „Ascensiunea IA agentică”, 2025
Gartner avertizează că Peste 40% din proiectele Agentic AI vor fi anulate până la sfârșitul anului 2027, din cauza creșterii costurilor, a valorii afacerii neclare sau a controalelor insuficiente ale riscurilor.
Gartner, „Gartner preconizează că peste 40% din proiectele de inteligență artificială agentică vor fi anulate până la sfârșitul anului 2027”, 2025
Agenți AI vs. Chatbots vs. RPA
Concentrați pe conversație, aceștia generează text, dar nu pot executa independent acțiuni în sisteme externe.
Automatizarea rigidă bazată pe reguli fixe se defectează la cea mai mică modificare a interfeței sau a datelor.
Își planifică autonom calea către obiectivele lor. Înțeleg contextul afacerii, învață din greșeli și selectează independent instrumentele (API-urile) potrivite pentru sarcină.
Criteriu
Chatbot / GenAI
RPA
Agent AI (Agentic AI)
acțiune
Răspunde la întrebări și generează conținut
Execută pași pre-proiectați (scripturi)
Planifică autonom pașii și atinge obiectivul
Înțelegerea contextului
Limitat la conversație
Niciunul - funcționează conform regulilor
Complet - înțelege obiectivul afacerii și selectează instrumentele
Gestionarea excepțiilor
Răspunde cu o întrebare sau escaladează
Se oprește, necesită intervenție
Încearcă să rezolve singur problema, escaladează atunci când este necesar.
Integrare cu sistemele
Prin API (limitat)
Prin extragerea de informații despre interfața utilizator sau API
Prin API - nativ, multi-sistem
Învăţare
Din datele de antrenament (o dată)
Fără adaptare
Învață din rezultate și feedback
Supraveghere umană
Opțional
Minim (conform regulilor)
Intervenție umană - o persoană aprobă pașii cheie
Cel mai bun pentru
Întrebări frecvente, Generare de conținut, Asistent
Procese de birou repetitive și structurate
Procese complexe de date, integrări, MDM, calitatea datelor
Sectoare în care operăm
FINANSE
Verificare automată a tranzacțiilor și suport pentru procesul KYC/AML.
Comerț
Îmbogățire autonomă a cataloagelor de produse (Agentic PIM) și analiză a sentimentelor din opinii.
Farmacie
Căutați în mii de documente de cercetare și verificați automat calitatea datelor HCP.
industrie
Monitorizarea parametrilor de producție și generarea de instrucțiuni inteligente pentru tehnicienii de service.
FAQ
ChatGPT generează text pe baza unei solicitări. Agentul AI este un sistem care folosește modele LLM ca „creiere” pentru a opera sistemele dvs. (de exemplu, SAP, Salesforce) și a livra rezultate.
Nu. Implementăm gateway-uri de aprobare (Human-in-the-loop), unde un agent pregătește o propunere de modificare, iar o persoană o aprobă cu un singur clic.
RAG este prescurtarea de la Retrieval-Augmented Generation (Generare Augmentată prin Recuperare). Permite Agentului să utilizeze doar fișierele și bazele de date actuale, asigurând acuratețea răspunsurilor și securitatea informațiilor dumneavoastră.
Nu. Agenții AI comunică cu sistemele dumneavoastră prin intermediul API-urilor existente, acționând ca un strat suplimentar de orchestrare inteligentă.
Agenții IA sunt la fel de eficienți ca datele și cunoștințele care îi susțin.
Client 360 și MDM
Personalizarea acțiunilor agenților necesită un profil complet al clientului, în timp real. Customer 360 oferă agenților context - istoric, preferințe și cazuri deschise - astfel încât fiecare interacțiune să fie relevantă, nu generică.
Integrare aplicații și gestionare API
Un agent de inteligență artificială poate fi autonom doar dacă are acces la sistemele în care se desfășoară activitatea. iPaaS și managementul API îi oferă conexiuni securizate la CRM, ERP și sisteme de operare, în limitele permisiunilor definite.
Guvernanța datelor și calitatea datelor
Fără date de înaltă calitate, agenții IA operează cu încredere, dar le lipsește precizia. Guvernanța datelor asigură că bazele de cunoștințe și înregistrările care alimentează agenții sunt actualizate, consecvente și lipsite de contradicții care duc la halucinații.
Analiză avansată a datelor
Informațiile obținute din modelele predictive sunt valoroase doar dacă se transpun în acțiune. Agenții de inteligență artificială, bazați pe predicțiile Altair RapidMiner, automatizează deciziile - de la stabilirea dinamică a prețurilor la prevenirea pierderii clienților - fără intervenție umană.
Aplicații și Low-code (Mendix)
Interfețele pentru agenții AI – panouri operator cu prezentări generale ale activității agenților, instrumente human-in-the-loop și tablouri de bord pentru monitorizarea automatizării – pot fi construite și modificate rapid în Mendix, fără un ciclu complet de dezvoltare.
Managementul cunoștințelor și KMS Lighthouse
Un agent de inteligență artificială oferă răspunsuri precise doar atunci când are acces la o bază de cunoștințe structurată și actualizată. KMS Lighthouse este fundamentul arhitecturii RAG; fără acesta, inteligența artificială generativă răspunde cu încredere, dar adesea incorect.
199 miliarde USD
Aceasta este valoarea pieței globale Agentic AI în 2034 (o creștere de la 5,25 miliarde USD în 2024 - CAGR de 43,84%).
Inteligența artificială agentică este segmentul cu cea mai rapidă creștere din domeniul tehnologiei enterprise – depășind cloud computing-ul și tehnologia mobilă în acest stadiu de adopție.
Globe Newswire / Grand View Research, 2025 · Gartner Top 10 Tendințe Strategice în Tehnologie, 2025
Ești gata să vezi câtă muncă îți poate lua agentul AI?
Descrieți pe scurt procesul care ocupă cel mai mult timp echipei dumneavoastră. Arhitecții noștri vă vor pregăti un concept de scenariu pentru un agent liber de contract.