A technológiai média 2025-öt többek közt az „AI-ügynökök évének” kiáltja ki. E narratíva szerint az autonóm, intelligens rendszerek — vagyis AI-ügynökök — radikálisan átalakítják a munkát, az üzleti életet és mindennapi tevékenységeinket is. Ehhez azonban túl kell lépni a szenzációhajhász narratívákon, hogy megértsük valójában hogyan képesek működni 2025-ben az AI-agentek.
Mi az az AI-ügynök?
AI-ügynök egy szoftveres program, amely képes autonóm módon megérteni, tervezni és végrehajtani feladatokat, és szükség esetén más modellekkel vagy rendszerekkel is képes interakcióba lépni.
Az AI-agentek saját autonómiájukkal mutatnak túl a hagyományos chatbotokon. Elvégre még a legismertebb AI chatbot, a ChatGPT sem képes elvégezni azt, amit az AI-agentek igen: az adott feladatot önállóan végrehajtandó részletekre lebontani és elvégezni.
Narratíva 1: 2025 az AI-ügynökök éve
Az IBM „From AI projects to profits: How agentic AI can sustain financial returns” publikációja szerint a 2025-re az AI-alapú munkafolyamatok aránya 3 %-ról 25 %-ra növekedhet, emellett a vállalati vezetők 70 %-a kulcsfontosságúnak tartja az AI-ügynökök integrációját a szervezet jövője szempontjából. Ezzel együtt a realitás még az, hogy az AI-agentek még nem tömeges, hanem célzott alkalmazásokban jelennek meg.
A publikáció arra is rámutat, hogy amit ma AI-ügynöknek nevezünk, az sokszor nem más, mint programozási orkesztráció. Azaz a legtöbb esetben egy automatizált workflow, mintsem egy intelligens, önállóan gondolkodó entitás.
Tehát a valóságban az idei év eddig még nem hozta meg a várt áttörést, mert a legtöbb ügynök előre definiált célok mentén működik, és gyakran igényel emberi felügyeletet vagy beavatkozást, különösen váratlan helyzetekben.
Példa az orkesztráció és a valódi AI-agent működésbeli különbségre:
| Fogalom | Programozási orkesztráció | Valódi AI-ügynök működés |
|---|---|---|
| Döntéshozatal | Előre definiált szabályok alapján | Kontextusfüggő, dinamikus döntések |
| Rugalmasság | Korlátozott, csak a programozott útvonalon | Alkalmazkodó, új helyzetekre reagál |
| Tanulási képesség | Nincs | Lehetséges (pl. finomhangolás, visszacsatolás) |
| Emberi beavatkozás szükségessége | Magas | Csökkenő, de még nem teljesen autonóm |
Narratíva 2: Az ügynökök képesek komplex feladatokat önállóan megoldani
A második narratíva szerint az AI-ügynökök már most képesek komplex projektek önálló lebonyolítására. Ugyan a technológiai alapok már megvannak: gyorsabb, kisebb modellek, láncolt gondolkodás (chain-of-thought), nagyobb kontextusablakok és funkcióhívás képessége, de ez még nem elég.
Egyszerűbb feladatokra már alkalmasak, de a bonyolultabb esetekhez még nem elég érettek. A valódi kihívást ezzel kapcsolatban a kontextusérzékeny döntéshozatal és a hibakezelés, valamint az AI felügyelet és szabályozói megfelelősség kialakítása jelenti.
A hype tehát valós, de a technológia még nem tart ott, ahol a narratíva szeretné. A valódi autonómia – ahol az ügynök nemcsak végrehajt, hanem dönt is – még fejlesztés alatt áll.
Narratíva 3: Az AI-ügynökök képesek tanulni a hibáikból
Gyakran megjelenik a diskurzusokban, hogy az AI-ügynökök hasonlóan működnek, mint az emberi agy: ha hibát követnek el, levonják a tanulságot, és legközelebb már nem ismétlik meg. Ez a felhasználókban azt az érzetet kelti, hogy az ügynök „emlékszik” a korábbi interakciókra, és azokból fejlődik.
Valójában a legtöbb jelenlegi AI-ügynök nem rendelkezik valódi online tanulási képességgel. A hibákból való tanulás nem automatikus, hanem fejlesztői beavatkozást igényel. A tanulási folyamat jellemzően offline történik, nagy adathalmazokon végzett újratanítással. Nem az egyéni felhasználói interakciókra épül, hanem aggregált mintákra. Nem valós idejű, tehát az ügynök nem „emlékszik” a hibára, hacsak azt nem építik be később manuálisan
Tehát a narratíva azt mondja, hogy az AI-ügynökök önállóan fejlődnek – de valójában a tanulásuk korlátozott, nem valós idejű, és fejlesztői kontroll alatt áll. Sőt, a korai chatbotoknál tapasztalt online félretanítási problémák miatt, legtöbbször inkább direkt nem is engedik maguktól tanulni őket.
Narratíva 4: Az AI-ügynökök üzleti versenyelőnyt teremtenek
Üzleti szempontból fontos narratíva, hogy az AI-agentek jelentős költségcsökkentést eredményeznek. Ezutóbbit az IBM tanulmánya is megfogalmazza, miszerint a vállalatok 40%-a arról számolt be, hogy az AI-ügynökök bevezetése már most is üzleti értéket teremt – nemcsak költségcsökkentés, hanem új bevételi lehetőségek formájában is. Ugyanakkor nem szabad abba a hibába esni, hogy kontextus nélkül értelmezzük a fenti adatot.
A valóságban az AI-ügynök bevezetése, önmagában még nem eredményez költségcsökkentést. Ahhoz, hogy a technológia beruházását követően valóban szemmel látható eredmények legyenek, a vállalatoknak újra kell gondolniuk a működési modelljeiket, a munkaköröket, és az emberi–gépi együttműködés kereteit. A versenyelőny nem automatikusan keletkezik – csak akkor, ha az AI-t stratégiai szinten, átgondoltan és etikusan alkalmazzák.
Sikerek és limitációk a valóságban
Az AI-ügynökök fejlődése kétségtelenül ígéretes, de a jelenlegi rendszerek autonómiája még korlátozott. A legtöbb ügynök ma, az önvezető autóknál megismert rendszerezés szerint, a Level 2–3 autonómia szintjén működik, ahol az emberi felügyelet és beavatkozás továbbra is szükséges. A teljes autonómia, azaz Level 5, még távoli cél – elsősorban az automatizációs folyamatok komplexitása és a döntéshozatali helyzetek sokszínűsége miatt.
Az IBM kutatása szerint az AI-ügynökök akkor működnek hatékonyan, ha világosan definiált célokat és strukturált környezetet kapnak. Amint a feladat komplexebbé válik, az emberi beavatkozás elengedhetetlenné válik. Ez összhangban áll azzal a megállapítással, hogy az emberi döntéshozatal nem váltható ki teljesen – különösen nem az üzleti vagy etikai szempontból érzékeny területeken.
Emellett több gyakorlati korlát is lassítja az AI-ügynökök széles körű alkalmazását:
- Biztonsági aggályok: Az adatbiztonság, a hozzáférési jogosultságok és a döntések átláthatósága kulcsfontosságú tényezők, amelyekre a vállalatoknak különös figyelmet kell fordítaniuk.
- Infrastrukturális költségek: A dinamikus, többlépcsős logikai következtetések nagy számítási kapacitást és energiafelhasználást igényelnek. Ez különösen igaz a nagy nyelvi modellekre épülő ügynökökre, amelyek működése nemcsak technológiai, hanem gazdasági szempontból is megterhelő lehet.
- Csökkenő hasznosság („diminishing returns”): Az AI-ügynökök teljesítménye nem lineárisan növekszik a ráfordított erőforrásokkal. Egy bizonyos pont után a további fejlesztés egyre kisebb gyakorlati előnnyel jár.
- Agentic ROI: Az IBM által javasolt „Agentic Return on Investment” szemlélet szerint az AI-ügynökök alkalmazhatóságát nemcsak a technológiai képességek, hanem a költség/haszon arány határozza meg. A valódi érték ott keletkezik, ahol az ügynökök nemcsak működnek, hanem üzletileg is megtérülnek.
Hol tartunk, és hova tartunk?
A generatív mesterséges intelligencia körüli hype és a valóság között jelentős a szakadék. A MIT friss kutatása szerint a vállalati AI-projektek 95%-a elbukik a pilotfázisban, mert nem illeszkedik a napi működésbe, nincs megfelelő adatstratégia és nem mérik a ROI-t. A valódi előnyök nem a látványos kampányokban, hanem a „csendes” háttérfolyamatok automatizálásában jelennek meg – dokumentumkezelésben, ügyfélszolgálati előszűrésben vagy pénzügyi adminisztrációban. A munkavállalók gyakran saját eszközeikkel, „shadow AI”-jal érnek el eredményeket. A nyertes cégek nem nagy ugrásokkal, hanem kis, jól mérhető lépésekben építik be az AI-t.
Összességébent tehát elmondható, hogy a 2025-ös év még nem az áttörés, hanem az alapozás időszaka: a tudatos, fokozatos integráció, az emberi kontroll és az üzleti racionalitás kulcsszerepet játszik. A valódi érték nem az autonómiában, hanem az együttműködésben rejlik. Az AI-ügynökök nem váltják ki az embert – hanem újradefiniálják a szerepét.
(Kép: Freepik)
