Od generativnih modela do autonomne poslovne orkestracije

Nakon trogodišnjeg ciklusa eksperimentiranja s generativnom umjetnom inteligencijom (GenAI), globalno ICT tržište u travnju 2026. godine bilježi ključnu točku preokreta: prelazak s pasivnih chatbotova na Agentic AI sustave. Prema najnovijem izvješću IDC-a, više od 40% velikih poduzeća već je integriralo barem jedan oblik višagentske orkestracije u svoje osnovne poslovne procese.

Za razliku od ranih LLM modela koji su služili isključivo za sintezu teksta ili generiranje koda, agentni sustavi posjeduju autonomiju izvršavanja zadataka putem API integracija bez izravnog ljudskog nadzora u svakom koraku.

Ono što ovaj trend čini fundamentalno različitim je pojam višagentske orkestracije. U praksi to znači da tvrtke više ne koriste jedan "monolitni" model, već niz specijaliziranih agenata. Na primjer, u lancu opskrbe jedan agent može biti zadužen za praćenje zaliha, drugi za pregovaranje o cijenama s dobavljačima, a treći za logističku optimizaciju.

Ovi agenti međusobno komuniciraju, rješavaju konflikte i donose odluke u realnom vremenu. Ključna promjena u 2026. godini je uvođenje memorijskih slojeva unutar ovih sustava. Za razliku od ranijih modela koji su svaki upit tretirali izolirano, Agentic AI sada posjeduje "dugotrajnu radnu memoriju" koja mu omogućuje učenje iz prethodnih interakcija unutar specifičnog poslovnog konteksta. To znači da agent za nabavu s vremenom "nauči" koji dobavljači kasne ili koji uvjeti plaćanja najbolje odgovaraju likvidnosti tvrtke.

Drugi bitan aspekt je višagentska debatametoda u kojoj dva različita AI agenta analiziraju isti problem iz različitih kutova (npr. agent za prodaju i agent za upravljanje rizicima) prije nego što sustav isporuči konačnu preporuku ljudskom menadžeru. Ovaj razvoj izravno rješava problem "halucinacija" jer agenti sada moraju verificirati svoje korake kroz vanjske izvore i API pozive. Gartner ističe kako je mjerenje povrata investicije (ROI) u ovim projektima postalo znatno jednostavnije jer se učinak mjeri u ušteđenim radnim satima i eliminaciji ljudskih pogrešaka u repetitivnim procesima.

Za hrvatsko IT tržište, ovo predstavlja i priliku i prijetnju. Domaći integratori moraju se hitno odmaknuti od same implementacije clouda prema razvoju AI-native organizacijskih struktura. To podrazumijeva dubinsku modernizaciju legacy sustava kako bi postali "čitljivi" AI agentima. Glavni izazov ostaje governancekako osigurati da autonomni agenti ne prekrše interna pravila tvrtke ili zakonske okvire poput EU AI Acta. Upravo će razvoj kontrolnih mehanizama ("kill-switches") i revizijskih tragova za AI odluke biti najbrže rastuća niša unutar poslovne tehnologije u narednih 18 mjeseci. Tržišna utakmica se seli s pitanja "što AI zna" na pitanje "što AI može samostalno učiniti".