Összefoglaló a PwC Switzerland–IMD és a McKinsey & Company 2025-ös kutatásai alapján
Az AI fejlődése az elmúlt évtizedben fokozatos volt, de 2023 után a sebessége minőségi ugrást hozott. A generatív modellektől – amelyek szöveget és képeket állítottak elő – eljutottunk az autonóm AI-ügynökök korszakába: olyan rendszerekhez, amelyek önállóan érzékelnek, döntenek, cselekednek és tanulnak.
Az AI-ügynökök bevezetése jelentősen átírja a szervezetek struktúráját, irányítási modelljét és döntéshozatali folyamatait. A mesterséges intelligencia az ipari és digitális forradalom óta a legnagyobb szervezeti paradigmaváltást hozza el – ezúttal a szellemi munkát érintve.
Az AI-befektetés értékét ma már az dönti el, hogy a szervezet képes-e ezt stratégiailag irányított, mérhető értéket termelő módon megtenni, vagy az örök kísérleti szakaszban ragad.
Jelen összefoglalónk két jelentős forrásra épít: a PwC Switzerland és az IMD közös tanulmányára (One Agent to Rule Them All, 2025), valamint a McKinsey kutatására (The Agentic Organization, 2025).
Mielőtt bárki AI-ügynököket vezetne be, érdemes megnézni, mire építi őket. A PwC vállalati adatstratégiai keretrendszere (EDS) öt területen méri fel a szervezet adatstratégiáját:
Ez a keretrendszer az ügynökalapú AI korában sem veszti érvényét – a hangsúly azonban eltolódik (PwC–IMD, 2025).
Az önállóan döntő ügynökök esetén a gyenge adatminőség hibás döntési láncokat indíthat el, amelyek emberi észrevétel nélkül terjednek tovább a szervezeten belül. A tudatosan gyűjtött saját adatvagyon – az ügyfélmagatartási adatoktól a termékhasználati mintákig – az egyik legfontosabb versenyelőnnyé válik az ügynökalapú korszakban (McKinsey, 2025).
Az AI-ügynökök bevezetése két egymást kiegészítő megközelítéssel valósulhat meg:
Vállalatvezérelt megközelítés (felülről lefelé): Centralizált, dedikált szakértői csapat dolgoz ki specifikus, végponttól végpontig terjedő alkalmazási eseteket. Egyetlen ügynök nagy értéket ölel fel, hosszabb bevezetési idővel.
Jó példa erre a Szállítói Törzsadat-kezelő Ügynök esete (PwC–IMD, 2025). A szállítói törzsadat-kezelés régebben monoton, manuális munkával járt: dokumentumokból másoltak adatokat, figyelték a duplikátumokat és az adatok legrosszabb esetben egy táblázatban végezték egy megosztott meghajtón. Az ügynök ezt a teljes folyamatot átvette: a feltöltött dokumentumból kinyeri az adatokat, jelzi, ha valamilyen eltérést talál, és akár szöveges leírás alapján is meg tudja keresni a megfelelő szállítót.
A vállalat által vezérelt modell főbb jellemzői:
Felhasználóvezérelt megközelítés (alulról felfelé): A munkatársak maguk hozzák létre saját, személyre szabott ügynökeiket, gyors bevezetéssel és kisebb, de összességében jelentős értékkel.
Erre jó példa a Pénzügyi Kommentár-ügynök (PwC–IMD, 2025). Egy pénzügyi elemző észrevette, hogy a negyedéves jelentések konszolidációja rengeteg idejét viszi el – holott az egész tulajdonképpen adatgyűjtés és -összerakás. Az ügynök végigvezeti az elemzőt az érintett időszak kiválasztásán, kinyeri az adatokat az alvállalati jelentésekből, majd kész konszolidált riportot állít elő. Az elemző pedig arra koncentrálhat, amit valóban meg kell értenie: a számok mögötti összefüggésekre.
A felhasználók által vezérelt modell főbb jellemzői:
A két megközelítés jól kiegészíti egymást. Aki alulról építkezik, az hamar rájön, hogy egy jól működő megoldást érdemes szélesebb körben is bevezetni. A nagyszabású, központi fejlesztések viszont később konkrétabb igényekre is leágazhatnak. A cél egy belső „ügynökpiac" kialakítása, ahol az ügynökök közzétehetők, átvehetők és továbbfejleszthetők (PwC–IMD, 2025).
Az AI-ügynökök a növekedés és a költség kapcsolatát strukturálisan szétválasztják: a folyamatok átalakulásával a határköltség a számítási kapacitás költségéig csökkenhet. A saját belső adatvagyon válik a legfontosabb versenyelőnnyé – azok a szervezetek, amelyek folyamatosan bővítik és ügynökalapú rendszerekbe integrálják saját adataikat, tartósan felülteljesítik azokat, amelyek kizárólag nyilvánosan elérhető modellekre támaszkodnak. Az ügyfélkapcsolatot tartó vállalatok hagyományos iparági határaikon túl is értéket teremthetnek (McKinsey, 2025).
A szervezeti alapegység megváltozik: a funkcionális hierarchiákat kis, eredményfókuszú, vegyes emberi-gépi csapatok váltják fel. Egy 2–5 fős emberi csapat már képes felügyelni 50–100 specializált AI-ügynökből álló rendszert, amely végponttól végpontig lefed egy teljes üzleti folyamatot. A szervezeti sémaábrákat feladatalapú hálózatok váltják fel, amelyek a szervezet határain túl külső partnerekre is kiterjedhetnek (McKinsey, 2025).
A hagyományos tervezési és ellenőrzési ciklusok túl lassúak az AI-ügynökök működési ritmusához. A vezetők szerepe a végrehajtás felügyeletéről a szabályzatok definiálására, a kiugró esetek kezelésére és a stratégiai iránymutatásra tolódik. A kiberbiztonság az összes vállalati funkció közül a legmagasabb kockázati tényező: az ügynökök autonóm hozzáférése érzékeny adatokhoz és rendszerekhez új támadási felületeket nyit, amelyek tudatos architekturális védelemmel kezelhetők (PwC Switzerland–IMD, 2025).
Az AI-ügynökök átveszik a tudásmunkások rutinfeladatainak jelentős részét, miközben felértékelődnek a végponttól végpontig terjedő problémamegoldás, a rendszerszemléletű gondolkodás és az emberi ítélőképességet igénylő kivételkezelés. Az emberi ítélőképesség pótolhatatlan marad ott, ahol a helyzetkép bizonytalan, az adatok hiányosak vagy az etikai mérlegelés automatizálhatatlan. Egy új vezetői szerepkör is körvonalazódik: a Főügynöki Igazgató, aki az egész vállalati ügynökportfólió stratégiai irányítását, az ügynökök közötti összehangolást és az etikai korlátok érvényesítését fogja össze (McKinsey, 2025).
Az IT-rendszerek és adatok kezelése demokratizálódik: az ügynökalapú fejlesztési környezetek lehetővé teszik, hogy nem műszaki hátterű munkatársak is önállóan hozzanak létre szoftveres megoldásokat és adatfolyamatokat. Az ügynökök közötti kommunikációs protokollok felváltják a hagyományos rendszerintegrációs megoldásokat, gyorsabb és olcsóbb összekapcsolhatóságot tesznek lehetővé. A technológiai és szállítói kötöttség elkerülése stratégiai prioritássá válik: olyan architekturális megközelítés szükséges, amely elválasztja a szervezeti tudást és folyamatlogikát az aktuális technológiai rétegtől (McKinsey, 2025).
1. Gyors megtérülésű bevezetésekkel szerezzenek szervezeti tanulási kapacitást.
Azok a szervezetek, amelyek ma építenek saját ügynököket, közvetlen tapasztalatot szereznek: megtanulják, melyik modell működik, milyen adatokat kell hozzá előkészíteni, és hol érdemes az emberi beavatkozást megtartani. Amikor egy kész piaci megoldás jelenik meg, ezek a szervezetek gyorsan értékelik és konfigurálják azt. A korai alkalmazók szervezeti tanulási kapacitást építenek, amely a következő fejlődési ciklusban megsokszorozódik (McKinsey, 2025).
2. Az adatstratégia megelőzi az ügynökstratégiát.
Magas minőségű, jól irányított adatvagyon nélkül az AI-ügynökök potenciálja kihasználatlan marad. A vállalati adatstratégiai keretrendszer öt dimenziójának megerősítése előfeltétel, amely nélkül az ügynökalapú bevezetés instabil alapra épül (PwC Switzerland–IMD, 2025).
3. A felsővezetői napirenden szerepeljen az ügynöki irányítás.
A vezérigazgatónak és csapatának átfogó álláspontot kell kialakítani az AI-ügynökök szerepéről: melyiket fejlesztik házon belül, melyiket szerzik be külső forrásból, mely területeken prioritizálnak, és milyen etikai korlátokat állítanak fel (PwC Switzerland–IMD, 2025).
4. A kultúra legyen az etikai iránytű.
A szervezeti kultúra meghatározó tényező: az értékek és a hosszú távú cél beépítése az ügynökalapú rendszerekbe megakadályozza, hogy a rövid távú hatékonyságkeresés aláássa a szervezeti kohéziót és a belső bizalmat (McKinsey, 2025).
Az agentikus mesterséges intelligencia az emberi munka felerősítésének eszköze. A legsikeresebb szervezetek strukturáltan, adatvezérelt módon, felelős irányítással integrálják az AI-ügynököket működésükbe, miközben munkatársaikat magasabb hozzáadott értékű feladatokra szabadítják fel.
Az ügynökalapú korszakban a versenyelőny forrása az, hogy melyik szervezet épít gyorsabban, tanul folyamatosan és skálázza felelősen.
A Fluenta One AI-natív folyamatautomatizáló platformként segít szervezeteknek az agentikus mesterséges intelligencia potenciálját mérhető, intézményesített digitális átalakulássá alakítani – a kísérleti fázistól a skálázott, irányított üzemig.
Keresse fel a Fluenta One csapatát és kezdje el az ügynök-alapú működést még ma.
Forrásanyagok:
.png)
.png)
