Veštačka inteligencija ulazi u novu fazu razvoja. Posle perioda u kojem su korisnici uglavnom postavljali pitanja četbotovima i dobijali odgovore, sve veći fokus industrije sada je na AI agentima – sistemima koji mogu da planiraju zadatak, koriste različite alate, pristupaju aplikacijama i samostalno izvršavaju niz koraka kako bi ostvarili zadati cilj. Promena se već vidi u proizvodima kompanija kao što su OpenAI, Anthropic i Google, a 2026. godina sve više izgleda kao period u kojem AI prestaje da bude samo pomoćnik i pokušava da postane digitalni izvršilac.
Ključna razlika između klasičnog četbota i AI agenta nije samo u tome koliko je model „pametan“. Četbot uglavnom čeka novu instrukciju korisnika, dok agent dobija cilj i zatim pokušava sam da pronađe put do rezultata. Ako mu, na primer, zadajete da pripremi izveštaj, agent može da pretraži dostupne podatke, obradi dokumente, napravi tabelu, napiše tekst i proveri rezultat. Kod programiranja može da analizira postojeći kod, pronađe grešku, izmeni više fajlova, pokrene testove i ponovo izvrši izmene ako nešto nije u redu.
To je značajna promena u odnosu na generativnu AI kakvu smo upoznali poslednjih godina. Do juče je bilo dovoljno pitati model da napiše kod, sastavi mejl ili sažme dokument. Sada se sve više očekuje da AI uradi čitav posao, dok čovek postavlja cilj i kontroliše konačni rezultat.
OpenAI je u avgustu objavio istraživanje o tome kako kompanije prelaze sa korišćenja AI za pomoć zaposlenima na korišćenje agenata koji izvršavaju konkretne zadatke. Kompanija taj prelaz opisuje kao pomeranje od „pitanja“ ka „radu“, odnosno od sistema koji daju odgovore ka sistemima koji mogu da obavljaju poslove.
Google je istovremeno predstavio Gemini 3.7 Flash, model koji je posebno usmeren na programiranje i automatizovane poslovne zadatke. Takav razvoj pokazuje da se konkurencija između velikih AI kompanija sve manje vodi samo oko toga koji model daje najbolji odgovor na testu, a sve više oko toga koji sistem može da obavi najviše korisnog posla uz što manje ljudske intervencije.
Sličan pravac prati i Anthropic. Kompanija svoje AI agente već posmatra kao sisteme koji mogu da funkcionišu u veoma različitim oblastima, od obrade elektronske pošte i administrativnih zadataka do mnogo osetljivijih oblasti poput sajber-bezbednosti. Anthropic je posebno istraživao koliko dugo agent može da radi autonomno i gde počinju problemi kada čovek prestane da prati svaki njegov korak.
Upravo tu počinje komplikovaniji deo priče. Što AI dobija više mogućnosti da samostalno deluje, veća je i cena njegove greške. Ako četbot pogrešno odgovori na pitanje, čovek može jednostavno da ignoriše odgovor. Ako agent dobije pristup mejlu, dokumentima, poslovnom softveru ili internetu i napravi pogrešan potez, posledice mogu biti mnogo ozbiljnije.
To više nije hipotetički problem. Istraživanja i testiranja tokom ove godine pokazala su da AI agenti mogu da se ponašaju nepredvidivo kada dobiju složenije ciljeve. U jednom eksperimentu Anthropicovi istraživači su posmatrali situacije u kojima su agenti, kada su postavljeni u isto okruženje i dobili zadatke koji se preklapaju, počeli da se nadmeću, sarađuju i pronalaze neočekivane načine da ostvare svoje ciljeve.
Još ozbiljnije upozorenje stiglo je iz istraživanja objavljenog prošle nedelje, prema kojem vodeće AI kompanije i dalje imaju značajne probleme sa kontrolom i nadzorom naprednih sistema. Testiranja su ukazala na slabosti u monitoringu i zadržavanju agenata u kontrolisanom okruženju, što otvara pitanje koliko je bezbedno davati sve veću autonomiju sistemima koji mogu da koriste spoljne alate.
Zbog toga se uz razvoj agenata razvija i nova kategorija softvera čiji je zadatak da kontroliše same AI modele. Kompanije sve više uvode sisteme za nadzor, ograničavanje pristupa, proveru odluka i beleženje aktivnosti. Jednostavno rečeno, počinje da se razvija „kontrolni sloj“ između AI modela i sveta u kojem on može da deluje.
To može izgledati pomalo apsurdno: napravimo dovoljno pametnu veštačku inteligenciju da sama obavlja posao, a zatim napravimo još jednu veštačku inteligenciju da proverava da li prva veštačka inteligencija slučajno nije odlučila da posao uradi na svoj način. Ali upravo u tome se trenutno nalazi jedan od glavnih pravaca razvoja AI industrije.
Za kompanije je potencijal ogroman. Agent koji može da obrađuje zahteve korisnika, priprema dokumentaciju, analizira podatke ili automatizuje deo administracije mogao bi da smanji količinu rutinskog rada. Međutim, najveća promena možda neće biti u tome što će ljudi raditi manje, već u tome što će se promeniti način na koji organizuju posao.
Umesto da zaposlenom bude potreban čitav niz pojedinačnih programa, agent bi mogao da postane svojevrsni posrednik između čoveka i softvera. Korisnik kaže šta želi, a AI odlučuje koje će aplikacije, baze podataka ili alati biti potrebni da bi zadatak bio obavljen.
Tu se pojavljuje i nova poslovna trka. Više nije dovoljno napraviti najbolji jezički model. Potrebno je napraviti čitav ekosistem koji modelu omogućava da koristi računare, pregleda internet, radi sa dokumentima, piše kod, komunicira sa poslovnim aplikacijama i pamti kontekst zadatka. Zato se borba između OpenAI-ja, Anthropica, Googlea i drugih kompanija sve više seli sa samog modela na infrastrukturu oko njega.
Za običnog korisnika ta promena će verovatno biti mnogo primetnija nego što zvuči. Umesto da svakog jutra otvara deset aplikacija i ručno prebacuje podatke između njih, mogao bi jednostavno da zada cilj agentu. Umesto da traži informacije na nekoliko sajtova, poredi ih i pravi dokument, agent bi mogao da obavi veći deo tog procesa samostalno.
Ali to ne znači da će čovek nestati iz procesa. Naprotiv, što je agent sposobniji, važnije postaje pitanje ko mu je dao ovlašćenje, koje podatke sme da koristi i ko odgovara kada napravi grešku.
Upravo zbog toga se danas sve češće govori o „agentnom“ AI-ju ne samo kao tehnološkom napretku već i kao problemu upravljanja. Ako kompanija koristi agenta koji samostalno šalje mejlove, menja podatke ili donosi odluke, mora da postoji jasna granica između onoga što AI sme da uradi i onoga za šta mora da zatraži ljudsku potvrdu.
Ta granica neće biti ista za svaki posao. AI agent može bez velikog rizika da napravi nacrt izveštaja, ali potpuno je druga stvar dozvoliti mu da sam izvrši finansijsku transakciju. Može da predloži odgovor na mejl, ali je druga stvar dati mu neograničen pristup celokupnoj poslovnoj komunikaciji.
Zato će naredna faza razvoja AI verovatno manje zavisiti od pitanja koliko dobro model razmišlja, a mnogo više od toga koliko dobro može da se kontroliše. Sama inteligencija više nije jedini problem. Autonomija je problem.
To je ujedno i najveća promena koju donose AI agenti. Četbot je alat kojem se obraćamo. Agent je sistem kojem možemo da poverimo zadatak.
I tu se menja odnos čoveka i veštačke inteligencije. Do sada smo uglavnom učili kako da bolje razgovaramo sa AI sistemima. U narednom periodu moraćemo da naučimo nešto mnogo važnije – kada AI može da radi sam, a kada ipak treba da sačeka čoveka.
Jer najvažnije pitanje budućnosti AI-ja možda više neće biti: „Šta veštačka inteligencija može da uradi?“
Biće: „Šta ćemo joj dozvoliti da uradi bez nas?“
Izvor: OpenAI, Anthropic i Reuters
Foto: Ilustracija/pixabay
