Klíčové body článku

  • Agentní AI se liší od dosavadních asistentů tím, že na základě cíle zadaného uživatelem samostatně plánuje a jedná.
  • Díky vysoké adaptabilitě zvládá i předem nedefinované úkoly a situace, takže v prostředí s častými změnami dokáže nabídnout skutečnou hodnotu.
  • Jako virtuální pracovní síla dokáže výrazně zvýšit produktivitu, přesto však naráží na výzvy v podobě spolehlivosti a obtížné verifikace.
  • Úspěch stojí na malém pilotním nasazení, důrazu na kvalitu dat a na jasném vymezení rolí mezi lidmi a AI.
  • Rozšíření AI agentů pravděpodobně posune lidskou práci k rozdělování úkolů, jejich přidělování a kontrole výstupů.
  • Jenže pokud i tato rozhodování, přidělování a revize jednou zvládnou agenti, co potom zbude lidem… a co když nakonec opravdu dorazí Skynet.

Úvod

Když se řekne AI, většině z nás se vybaví „pasivní nástroje“ jako chatboti nebo doporučovací systémy. Nová kategorie agentní AI však přináší vlastní iniciativu: agent si sám rozvrhne plán a při plnění cíle uživatele spolupracuje s externími nástroji. Tato technologie může zásadně zefektivnit každodenní činnosti, jako je správa úkolů, tvorba podkladů či rešerše, a to pro jednotlivce i malé týmy.

V článku vysvětluji, jaké vlastnosti agentní AI má, jak ji využít a jak by její rozšíření proměnilo způsob, jakým lidé pracují. I když se na plnohodnotnou implementaci necítíte, experimentování vám pomůže rozpoznat, kde má vaše práce prostor pro změnu.

Co je agentní AI?

Agentní AI stojí na velkých jazykových modelech (LLM) a vyznačuje se zejména těmito rysy:

  • Autonomie a poloautonomie: po převzetí hrubého zadání si agent promyslí potřebné kroky, sestaví postup a úkol řídí až do dokončení výstupu. Na rozdíl od tradičních asistentů tedy nekončí u jedné otázky a odpovědi.
  • Vysoká adaptabilita: díky flexibilitě zvládá i nedefinované úkoly a nové situace, což se hodí zejména u projektů s častými změnami nebo vysokou mírou nejistoty.
  • Virtuální pracovní síla: automatizuje opakované práce, jako je sběr a analýza dat nebo psaní reportů, aby se lidé mohli soustředit na kreativnější úkoly.

Zavedení agentní AI však zároveň přináší výzvy v podobě zajištění spolehlivosti a obtížné validace. Protože agent rozhoduje autonomně, potřebuje dohled a kontrolní mechanismy, které zabrání nečekanému chování, a také průběžné ověřování, zda výsledek odpovídá zadání.

Jak agentní AI nasazovat a na co si dát pozor

Aby agentní AI skutečně přinesla vyšší produktivitu, vyplatí se postupovat po etapách a promyšleně ji navrhnout. Článek společnosti Rikkei (japonsky) doporučuje následující praktické kroky:

  1. Začněte v malém: nejprve agentům svěřte úzký okruh úkolů, sledujte jejich chování a rozsah použití rozšiřujte postupně.
  2. Dbejte na kvalitu dat: AI potřebuje přesná a aktuální data. Špatné zdroje vedou ke špatným výstupům, proto je správa datových vstupů nezbytná.
  3. Vymezte role a pravomoci: určete, co připadá lidem a co agentům, včetně hranic rozhodovacích pravomocí. Už při návrhu si nastavte, které části procesu lze automatizovat a kde má rozhodovat člověk.
  4. Průběžně vyhodnocujte a zlepšujte: pravidelně revidujte chování agentů, hodnoťte jejich přínos a slabiny a podle potřeby upravujte nastavení či prompty.

S těmito zásadami se agentní AI nestane jen módním slovem, ale nástrojem, který vytváří reálnou hodnotu.

Konkrétní příklady využití

Agentní AI může k vyšší produktivitě přispět mnoha způsoby, například takto:

  • Automatizovaný sběr informací: agent pravidelně monitoruje nové technologické trendy, provádí webové vyhledávání či volání API a výsledky zformátuje do souhrnného reportu.
  • Podpora při tvorbě materiálů: navrhuje osnovy pro prezentace nebo články a doplní potřebné grafy či ukázky kódu. Člověk se pak soustředí na ověření obsahu a finální doladění.
  • Pomoc s revizí výstupů: kód či zprávy generované AI lze nechat analyzovat dalším agentem, který upozorní na zlepšení nebo bezpečnostní rizika, což snižuje rutinní námahu při kontrolách a zvyšuje kvalitu.
  • Správa úkolů a připomínek: agent třídí úkoly podle priorit a zasílá upozornění podle termínů nebo postupu. Napojením na e-mail či chat se snáze hlídají každodenní drobnosti.

Jak rozšíření AI agentů promění práci

Jakmile se autonomní agenti stanou běžnými, lidské role a pracovní návyky se pravděpodobně změní následovně:

  • Zásadní se stane umění dělit úkoly: velké či neurčité úlohy nelze agentovi přenechat bez úprav. Rozhodnutí, jak jemně úkol rozdělit a komu jej svěřit, zůstane na člověku a stane se klíčovou dovedností.
  • Těžiště práce se přesune k revizi výstupů: pokud agenti převezmou většinu práce, lidé budou trávit více času ověřováním kvality a bezpečnosti jejich výstupů a poskytováním zpětné vazby.
  • Klíčové bude prompt inženýrství a návrh instrukcí: kvalitní výsledky vyžadují jasné instrukce a promyšlené prompty. Podobně jako u projektových manažerů nebo tech leadů bude nutné, aby si tuto schopnost osvojilo mnohem více lidí.
  • Je třeba řešit „únavu z AI“: agenti produkují výsledky rychle, ale člověk musí neustále hodnotit, co přijmout. Dochází tak k fenoménu „AI fatigue“, kdy se lidé vyčerpají neustálým rozhodováním. Pomůže odpočinek, sdílení zátěže i promyšlené workflow.
  • Role se přesunou k určování směru, upřesňování požadavků a rozhodování: podle mé zkušenosti budou lidé stále častěji určovat směr, zpřesňovat zadání a vydávat konečné verdikty nad výstupy AI. Jenže tempo vývoje AI je těžko předvídatelné – kdo ví, jak dlouho bude člověk vůbec potřeba a kdy agenti převezmou i tuto oblast. Rozdělení rolí mezi člověkem a AI se bude dál měnit a bude nutné průběžně sledovat situaci a pilovat vlastní dovednosti.

Rozšíření agentů znamená, že rutinu přenecháme strojům a lidé se posunou k práci s vyšší přidanou hodnotou, jako je plánování, návrh či hodnocení. Abychom s novými nástroji dokázali koexistovat, musíme rozvíjet potřebné schopnosti a průběžně aktualizovat vlastní způsob práce.

Závěr

Agentní AI není jen další technologický trend, ale potenciál k proměně způsobu, jakým pracují jednotlivci i malé týmy. Díky vlastní iniciativě a vysoké adaptabilitě dokáže automatizovat širší spektrum úkolů než tradiční asistenti, zároveň však vyžaduje řešit otázky spolehlivosti a řízení. Proto má smysl začít v malém, pečlivě dbát na kvalitu dat a jasně vymezit role mezi člověkem a agentem.

Vyzkoušejte agentní AI ve svém prostředí a sledujte, jak promění vaše každodenní úkoly. Spolupráce s agentem může uvolnit prostor pro kreativnější práci s vyšší hodnotou.

Mimochodem, i tento článek vznikal v dialogu s agentem. Je to docela působivé. Kdyby ještě zvládl commit, stačilo by jen vytyčit směr, zadat pokyny a zkontrolovat výsledek.

To, že agent ještě necommituje, není ani tak technická bariéra jako otázka rizik a bezpečnosti. Jakmile by to zvládl, mohl by se také utrhnout ze řetězu. Tak trochu děsivé. Nevznikne právě tady Skynet?