Agentic AI: Az önálló döntéshozatal kora
Agentic AI: Az önálló döntéshozatal kora
Agentic AI: Az önálló döntéshozatal kora
Az egyik legfontosabb technológiai trend, amely látványosan formálta a vállalatok működését, az agentic AI volt 2025-ben. Bár a mesterséges intelligencia (AI) már régóta jelen van a digitális eszköztárunkban ilyen-olyan formában, most érkeztünk el oda, hogy az AI nem pusztán segít, hanem önállóan cselekszik. Ez a különbség elsőre talán apróságnak tűnik, de valójában egy új korszakot nyit: azt az időszakot, amikor a szoftverek nemcsak támogatnak bennünket, hanem bizonyos helyzetekben helyettünk döntést hoznak és végrehajtják a szükséges lépéseket.
Az egyik legfontosabb technológiai trend, amely látványosan formálta a vállalatok működését, az agentic AI volt 2025-ben. Bár a mesterséges intelligencia (AI) már régóta jelen van a digitális eszköztárunkban ilyen-olyan formában, most érkeztünk el oda, hogy az AI nem pusztán segít, hanem önállóan cselekszik. Ez a különbség elsőre talán apróságnak tűnik, de valójában egy új korszakot nyit: azt az időszakot, amikor a szoftverek nemcsak támogatnak bennünket, hanem bizonyos helyzetekben helyettünk döntést hoznak és végrehajtják a szükséges lépéseket.
Peak
2026. febr. 16.
Peak
2026. febr. 16.
Peak
2026. febr. 16.
Mi az agentic AI?
Mi az agentic AI?
Mi az agentic AI?
Az agentic AI olyan mesterségesintelligencia-rendszereket jelöl, amelyek autonóm döntéshozatalra és cselekvésre képesek különböző célok elérése érdekében, folyamatos emberi útmutatás nélkül. Nem arról van szó, hogy egy felhasználó lépésről lépésre instruálja az AI-t, hanem arról, hogy egy cél meghatározása után az AI képes összeállítani az ennek eléréséhez szükséges lépéseket, végrehajtani azokat, és csak akkor fordul emberhez, ha valami kívül esik a hatáskörén, vagy ha engedély szükséges.
Ez a gondolkodásmód lényegében az AI alkalmazásának következő szintje. Nem a kérdésekre adott válaszok pontossága a fő kérdés, hanem az, hogy egy AI képes-e valódi feladatvégzésre, cselekvésre, és komplex folyamatok menedzselésére úgy, hogy közben a döntéseit a környezet változásaihoz igazítja.
Az agentic AI olyan mesterségesintelligencia-rendszereket jelöl, amelyek autonóm döntéshozatalra és cselekvésre képesek különböző célok elérése érdekében, folyamatos emberi útmutatás nélkül. Nem arról van szó, hogy egy felhasználó lépésről lépésre instruálja az AI-t, hanem arról, hogy egy cél meghatározása után az AI képes összeállítani az ennek eléréséhez szükséges lépéseket, végrehajtani azokat, és csak akkor fordul emberhez, ha valami kívül esik a hatáskörén, vagy ha engedély szükséges.
Ez a gondolkodásmód lényegében az AI alkalmazásának következő szintje. Nem a kérdésekre adott válaszok pontossága a fő kérdés, hanem az, hogy egy AI képes-e valódi feladatvégzésre, cselekvésre, és komplex folyamatok menedzselésére úgy, hogy közben a döntéseit a környezet változásaihoz igazítja.
Miért most?
Miért most?
Miért most?
Az agentic AI látványos előretörése nem véletlenül történik most. Az AI modellek 2023–2024-ben átléptek egy kritikus képességi küszöböt. A modern nagy nyelvi modellek javított kontextuális megértést és memóriát kaptak, egyre inkább képesek több feladatot egyszerre kezelni, és sokkal megbízhatóbban tudnak érvelni. Ez a fejlődés tette lehetővé, hogy az AI ne csak szöveget generáljon vagy tanácsot adjon, hanem stabilabban végrehajtson több lépésből álló munkafolyamatokat, és közben értelmezze a helyzeteket, döntéseket hozzon, és a cél felé haladjon.
Másként fogalmazva: a modellek ma már nemcsak okosak, hanem elég „kitartóak” és elég „összerendezettek” ahhoz, hogy egy komplex folyamatot végigvigyenek, és ne álljanak meg minden döntési pontnál.
Az agentic AI látványos előretörése nem véletlenül történik most. Az AI modellek 2023–2024-ben átléptek egy kritikus képességi küszöböt. A modern nagy nyelvi modellek javított kontextuális megértést és memóriát kaptak, egyre inkább képesek több feladatot egyszerre kezelni, és sokkal megbízhatóbban tudnak érvelni. Ez a fejlődés tette lehetővé, hogy az AI ne csak szöveget generáljon vagy tanácsot adjon, hanem stabilabban végrehajtson több lépésből álló munkafolyamatokat, és közben értelmezze a helyzeteket, döntéseket hozzon, és a cél felé haladjon.
Másként fogalmazva: a modellek ma már nemcsak okosak, hanem elég „kitartóak” és elég „összerendezettek” ahhoz, hogy egy komplex folyamatot végigvigyenek, és ne álljanak meg minden döntési pontnál.
Metrikák és mértékek
Metrikák és mértékek
Metrikák és mértékek
Ahogy az AI ügynökök fejlődtek, a legnagyobb kérdés az lett, hogyan lehet számszerűsíteni egy AI rendszer autonómiáját, és egyértelműen megállapítani, hogy egy adott rendszer mennyire „agentikus”. A gyakorlatban ugyanis nem minden AI rendelkezik valódi agentikus képességekkel, amelyet ügynökként hirdetnek. Éppen ezért különösen fontos, hogy legyenek olyan mérési szempontok, amelyek alapján elválasztható a marketing a valós teljesítménytől.
A döntéshozatali függetlenség azt vizsgálja, milyen arányban képes az AI döntéseket hozni emberi beavatkozás nélkül. A magas függetlenséggel rendelkező ügynökök kezelik a változó körülményeket, és nem állnak meg minden kétértelmű helyzetnél.
A célvezérelt viselkedés azt méri, mennyire hatékonyan tudja az AI önállóan kitűzni és követni a célokat. Az alkalmazkodás és tanulás az vizsgálja, hogy az ügynök milyen mértékben tanul a tapasztalatokból, és hogyan javítja a viselkedését új adatok vagy múltbeli eredmények alapján. Végül az átláthatóság és magyarázhatóság azt elemzi, képes-e az AI megmagyarázni, miért hozott egy döntést vagy miért tett valamit. Ez különösen nagy téttel járó helyzetekben kritikus, ahol a döntések indoklása legalább annyira fontos, mint maga a döntés.
Ahogy az AI ügynökök fejlődtek, a legnagyobb kérdés az lett, hogyan lehet számszerűsíteni egy AI rendszer autonómiáját, és egyértelműen megállapítani, hogy egy adott rendszer mennyire „agentikus”. A gyakorlatban ugyanis nem minden AI rendelkezik valódi agentikus képességekkel, amelyet ügynökként hirdetnek. Éppen ezért különösen fontos, hogy legyenek olyan mérési szempontok, amelyek alapján elválasztható a marketing a valós teljesítménytől.
A döntéshozatali függetlenség azt vizsgálja, milyen arányban képes az AI döntéseket hozni emberi beavatkozás nélkül. A magas függetlenséggel rendelkező ügynökök kezelik a változó körülményeket, és nem állnak meg minden kétértelmű helyzetnél.
A célvezérelt viselkedés azt méri, mennyire hatékonyan tudja az AI önállóan kitűzni és követni a célokat. Az alkalmazkodás és tanulás az vizsgálja, hogy az ügynök milyen mértékben tanul a tapasztalatokból, és hogyan javítja a viselkedését új adatok vagy múltbeli eredmények alapján. Végül az átláthatóság és magyarázhatóság azt elemzi, képes-e az AI megmagyarázni, miért hozott egy döntést vagy miért tett valamit. Ez különösen nagy téttel járó helyzetekben kritikus, ahol a döntések indoklása legalább annyira fontos, mint maga a döntés.
Eszközhasználó ügynökök
Eszközhasználó ügynökök
Eszközhasználó ügynökök
A modern AI ügynökök egyik legfontosabb meghatározó képessége, hogy eszközöket és interfészeket használnak úgy, ahogyan egy emberi felhasználó is tenné. Ez egy óriási lépés, mert az AI ezzel kilép az „elméleti” világból, és közvetlenül hozzáfér a digitális munkavégzés eszközeihez.
A számítógépet használó ügynökök képesek grafikus felületeket irányítani, billentyűzettel és egérrel dolgozni, és bármilyen szoftverrel interakcióba lépni, még akkor is, ha nincs mögötte API-hozzáférés. Ez a képesség önmagában új dimenziót nyit, mert így az AI nemcsak olyan rendszerekben tud dolgozni, amelyek kifejezetten AI-integrációra készültek, hanem gyakorlatilag bármilyen, már meglévő digitális környezetben.
Az eszközhasználat és érvelés együtt exponenciális feladatkör-növekedést eredményez. Minél több szoftveres eszközhöz fér hozzá egy ügynök, és minél jobban képes intelligensen összekötni a műveleteket, annál szélesebb körű feladatokat tud elvégezni. Az agentic AI ezzel teljes körű digitális munkafolyamatokat kezelhet. Meg tud találni dokumentumokat, ki tud nyerni belőlük adatokat, frissíteni tud rendszereket, értesíteni tudj kollégákat, és jelentéseket tud generálni, mindezt egy folyamatos, több lépésből álló folyamat részeként.
A modern AI ügynökök egyik legfontosabb meghatározó képessége, hogy eszközöket és interfészeket használnak úgy, ahogyan egy emberi felhasználó is tenné. Ez egy óriási lépés, mert az AI ezzel kilép az „elméleti” világból, és közvetlenül hozzáfér a digitális munkavégzés eszközeihez.
A számítógépet használó ügynökök képesek grafikus felületeket irányítani, billentyűzettel és egérrel dolgozni, és bármilyen szoftverrel interakcióba lépni, még akkor is, ha nincs mögötte API-hozzáférés. Ez a képesség önmagában új dimenziót nyit, mert így az AI nemcsak olyan rendszerekben tud dolgozni, amelyek kifejezetten AI-integrációra készültek, hanem gyakorlatilag bármilyen, már meglévő digitális környezetben.
Az eszközhasználat és érvelés együtt exponenciális feladatkör-növekedést eredményez. Minél több szoftveres eszközhöz fér hozzá egy ügynök, és minél jobban képes intelligensen összekötni a műveleteket, annál szélesebb körű feladatokat tud elvégezni. Az agentic AI ezzel teljes körű digitális munkafolyamatokat kezelhet. Meg tud találni dokumentumokat, ki tud nyerni belőlük adatokat, frissíteni tud rendszereket, értesíteni tudj kollégákat, és jelentéseket tud generálni, mindezt egy folyamatos, több lépésből álló folyamat részeként.
Mi működik ma?
Mi működik ma?
Mi működik ma?
Az agentic AI-t ma már nemcsak kísérleti projektekben látjuk, hanem működő alkalmazásokban is. A Klarna AI ügynöke például az ügyfélszolgálati kérések 60–70 százalékát teljeskörűen megoldja, miközben fenntartja a korábbi ügyfél-elégedettségi szintet. A teljesítménye több száz alkalmazott produktivitásával egyenértékű. A szoftverfejlesztésben a fejlesztők négyötöde úgy véli, hogy az AI ügynökök olyan alapvető eszközökké válnak, mint a fordítóprogramok. Ezek az ügynökök kódot generálnak, hibákat javítanak, és automatikusan teszteket futtatnak.
Az ellátási lánc területén az AI ügynökök a nap 24 órájában figyelik az adatfolyamokat, például rendeléseket, szállítmányokat és időjárási információkat, majd proaktívan módosítják a terveket. Ha például szállítói késés van, extra készletet rendelhetnek, vagy vihar esetén átirányíthatják a szállításokat. Egészségügyben is megjelentek a kísérletek, ahol AI ügynökök személyre szabott betegmonitorozást végeznek. Ezek az ügynökök folyamatosan figyelik a krónikus betegek életjeleit hordozható eszközök segítségével, és automatikusan időpontot egyeztetnek az orvoshoz, vagy módosítják a gyógyszeradagot, ha az értékek a normál tartományon kívül esnek.
Az energiaiparban az AES energiacég AI ügynöke 99 százalékkal csökkentette a biztonsági audit költségeit. Ami korábban 14 napig tartott, azt 1 óra alatt végezte el, ráadásul 10–20 százalékkal pontosabban. A pénzügyi szektorban pedig a valós idejű portfólió-optimalizálás ígérete kerül előtérbe, ahol az agentic AI képes lehet teljesen autonóm portfóliókezelésre, valós időben módosítva a befektetési portfóliót meghatározott kockázati paramétereken belül, felhasználói input nélkül.
Az agentic AI-t ma már nemcsak kísérleti projektekben látjuk, hanem működő alkalmazásokban is. A Klarna AI ügynöke például az ügyfélszolgálati kérések 60–70 százalékát teljeskörűen megoldja, miközben fenntartja a korábbi ügyfél-elégedettségi szintet. A teljesítménye több száz alkalmazott produktivitásával egyenértékű. A szoftverfejlesztésben a fejlesztők négyötöde úgy véli, hogy az AI ügynökök olyan alapvető eszközökké válnak, mint a fordítóprogramok. Ezek az ügynökök kódot generálnak, hibákat javítanak, és automatikusan teszteket futtatnak.
Az ellátási lánc területén az AI ügynökök a nap 24 órájában figyelik az adatfolyamokat, például rendeléseket, szállítmányokat és időjárási információkat, majd proaktívan módosítják a terveket. Ha például szállítói késés van, extra készletet rendelhetnek, vagy vihar esetén átirányíthatják a szállításokat. Egészségügyben is megjelentek a kísérletek, ahol AI ügynökök személyre szabott betegmonitorozást végeznek. Ezek az ügynökök folyamatosan figyelik a krónikus betegek életjeleit hordozható eszközök segítségével, és automatikusan időpontot egyeztetnek az orvoshoz, vagy módosítják a gyógyszeradagot, ha az értékek a normál tartományon kívül esnek.
Az energiaiparban az AES energiacég AI ügynöke 99 százalékkal csökkentette a biztonsági audit költségeit. Ami korábban 14 napig tartott, azt 1 óra alatt végezte el, ráadásul 10–20 százalékkal pontosabban. A pénzügyi szektorban pedig a valós idejű portfólió-optimalizálás ígérete kerül előtérbe, ahol az agentic AI képes lehet teljesen autonóm portfóliókezelésre, valós időben módosítva a befektetési portfóliót meghatározott kockázati paramétereken belül, felhasználói input nélkül.
Piaci trendek
Piaci trendek
Piaci trendek
Az agentic AI robbanásszerű felemelkedése nem csupán technológiai trend, hanem átfogó üzleti és gazdasági változás része. A McKinsey előrejelzése szerint, ahogy a technológia egyre érettebbé válik, a vállalatok évente akár 2,6–4,4 ezermilliárd dollárnyi plusz értéket is létrehozhatnak több mint 60 különböző felhasználási területen.
A Gartner becslése alapján 2028-ra egy átlagos vállalatnál a mindennapi munkához kapcsolódó döntések legalább 15 százalékát már teljesen autonóm AI ügynökök hozzák majd meg, miközben 2024-ben ez az arány gyakorlatilag még nulla volt. Ugyancsak 2028-ra a vállalati szoftverek körülbelül egyharmada fog valamilyen formában agentic AI-t tartalmazni. Ez óriási ugrás a 2024-es állapothoz képest, amikor ez az arány még 1 százalék alatt volt. A Gartner azt is előrevetíti, hogy 2029-re az AI ügynökök a tipikus ügyfélszolgálati problémák 80 százalékát emberi beavatkozás nélkül lesznek képesek megoldani, ami néhány évvel korábban még szinte elképzelhetetlennek számított.
Az agentic AI robbanásszerű felemelkedése nem csupán technológiai trend, hanem átfogó üzleti és gazdasági változás része. A McKinsey előrejelzése szerint, ahogy a technológia egyre érettebbé válik, a vállalatok évente akár 2,6–4,4 ezermilliárd dollárnyi plusz értéket is létrehozhatnak több mint 60 különböző felhasználási területen.
A Gartner becslése alapján 2028-ra egy átlagos vállalatnál a mindennapi munkához kapcsolódó döntések legalább 15 százalékát már teljesen autonóm AI ügynökök hozzák majd meg, miközben 2024-ben ez az arány gyakorlatilag még nulla volt. Ugyancsak 2028-ra a vállalati szoftverek körülbelül egyharmada fog valamilyen formában agentic AI-t tartalmazni. Ez óriási ugrás a 2024-es állapothoz képest, amikor ez az arány még 1 százalék alatt volt. A Gartner azt is előrevetíti, hogy 2029-re az AI ügynökök a tipikus ügyfélszolgálati problémák 80 százalékát emberi beavatkozás nélkül lesznek képesek megoldani, ami néhány évvel korábban még szinte elképzelhetetlennek számított.
Kihívások és megfontolások
Kihívások és megfontolások
Kihívások és megfontolások
A gyors fejlődés mellett több komoly kihívással is számolni kell. Az egyik legnagyobb probléma az “agent washing” jelenség, amikor a szállítók AI ügynökként címkézik át a meglévő termékeiket, hogy kihasználják a trendet. A Gartner figyelmeztetése szerint a valódi agentikus képességek sokkal ritkábbak, mint ahogy a marketing sugallja.
Emellett a biztonság és felelősség kérdése is egyre élesebb. Ahogy az AI ügynökök autonómiát nyernek, elkerülhetetlenné válik annak tisztázása, hogy ha egy AI olyan döntést hoz, amely kárt okoz, akkor ki a felelős. A mérési kihívások pedig szintén jelentősek, hiszen jelenleg nincs egyetlen elfogadott benchmark sem, amely egyértelműen megmondaná, hogy egy AI rendszer pontosan mennyire „agentikus”. A kutatók aktívan dolgoznak szabványosított értékelési keretrendszereken, de a piac gyorsabban mozog, mint ahogy a szabványok kialakulnak.
A gyors fejlődés mellett több komoly kihívással is számolni kell. Az egyik legnagyobb probléma az “agent washing” jelenség, amikor a szállítók AI ügynökként címkézik át a meglévő termékeiket, hogy kihasználják a trendet. A Gartner figyelmeztetése szerint a valódi agentikus képességek sokkal ritkábbak, mint ahogy a marketing sugallja.
Emellett a biztonság és felelősség kérdése is egyre élesebb. Ahogy az AI ügynökök autonómiát nyernek, elkerülhetetlenné válik annak tisztázása, hogy ha egy AI olyan döntést hoz, amely kárt okoz, akkor ki a felelős. A mérési kihívások pedig szintén jelentősek, hiszen jelenleg nincs egyetlen elfogadott benchmark sem, amely egyértelműen megmondaná, hogy egy AI rendszer pontosan mennyire „agentikus”. A kutatók aktívan dolgoznak szabványosított értékelési keretrendszereken, de a piac gyorsabban mozog, mint ahogy a szabványok kialakulnak.
Ez nem a jövő, hanem versenyelőny
Ez nem a jövő, hanem versenyelőny
Ez nem a jövő, hanem versenyelőny
Az agentic AI lényegében arról szól, hogy a digitális eszközök a passzív segítők szerepéből kilépnek, és egyre inkább aktív, cselekvő résztvevőivé válnak a munkafolyamatoknak. Ez egy olyan trend, amely 2025-ben már kézzelfoghatóan jelen volt, és amely néhány éven belül a vállalatok mindennapi működésének szerves része lehet.
A kkv-k számára ez egyszerre jelent lehetőséget és kihívást. Lehetőség, mert a hatékonyság, automatizálás és skálázhatóság új szintje nyílik meg olyan cégek számára is, amelyek korábban nem engedhettek meg maguknak nagy létszámú adminisztratív, ügyfélszolgálati vagy elemző csapatokat. Ugyanakkor kihívás is, mert a technológiát meg kell érteni, megfelelően kell mérni, és felelősen kell bevezetni, különben könnyen olyan rendszerekbe lehet beruházni, amelyek valójában nem ügynökök, csak annak nevezik őket.
(Forrás: GenAI Sparks 2025)
Az agentic AI lényegében arról szól, hogy a digitális eszközök a passzív segítők szerepéből kilépnek, és egyre inkább aktív, cselekvő résztvevőivé válnak a munkafolyamatoknak. Ez egy olyan trend, amely 2025-ben már kézzelfoghatóan jelen volt, és amely néhány éven belül a vállalatok mindennapi működésének szerves része lehet.
A kkv-k számára ez egyszerre jelent lehetőséget és kihívást. Lehetőség, mert a hatékonyság, automatizálás és skálázhatóság új szintje nyílik meg olyan cégek számára is, amelyek korábban nem engedhettek meg maguknak nagy létszámú adminisztratív, ügyfélszolgálati vagy elemző csapatokat. Ugyanakkor kihívás is, mert a technológiát meg kell érteni, megfelelően kell mérni, és felelősen kell bevezetni, különben könnyen olyan rendszerekbe lehet beruházni, amelyek valójában nem ügynökök, csak annak nevezik őket.
(Forrás: GenAI Sparks 2025)
Iratkozz fel hírlevelünkre, és kövesd nyomon a legfrissebb híreinket.
Minden ami számlázással kapcsolatos.
Iratkozz fel hírlevelünkre, és kövesd nyomon a legfrissebb híreinket.
Minden ami számlázással kapcsolatos.
Iratkozz fel hírlevelünkre, és kövesd nyomon a legfrissebb híreinket.
Minden ami számlázással kapcsolatos.