Novi Salesforceov sloj Agentforce Operations zamišljen je kao kontrolna ravnina za poslovne procese koji pucaju kad ih agenti pokušaju slijediti doslovno. VentureBeat ističe da mnogi enterprise workflowi zapravo počivaju na prešutnom ljudskom znanju, improvizaciji i ručnim zaobilaznicama. Kada u takav sustav uđe agent, trošak može narasti umjesto da padne. Zato se sve više pokazuje da problem enterprise AI-ja nije samo model, nego i nespremnost procesa.
Salesforce je ovom objavom vrlo precizno pogodio najneugodniju točku današnjeg enterprise AI vala. Mnoge kompanije vjerovale su da će uvođenje agenata automatski donijeti učinkovitost, a onda su otkrile da su njihovi procesi godinama funkcionirali zahvaljujući ljudima koji znaju gdje treba stati, što preskočiti i kada nekoga pitati za potvrdu. Stroj takve implicitne signale ne čita. On izvodi ono što je zapisano, pa ako je proces loše definiran, loše će ga i automatizirati.
Agentforce Operations zato vrijedi čitati kao priznanje da se tržište pomiče iz faze demonstracija u fazu popravljanja stvarnog rada. Kontrolna ravnina, nadzor troška, provjera procesa i prilagodba workflowa za agentski rad postaju jednako važni kao i sam model. Drugim riječima, poduzeća sada više ne kupuju samo AI sposobnost nego i alat kojim će svoje procese učiniti dovoljno strojno čitljivima da automatizacija zaista donese korist.
Salesforce tvrdi da bez takvog kontrolnog sloja poduzeća riskiraju agente koji više povećavaju trošak nego što popravljaju tijek rada. U praksi to znači da se tržište umjetne inteligencije sve jasnije dijeli na tri sloja: modele, orkestraciju i upravljanje rizikom. U prvoj fazi tvrtke su kupovale modele jer nisu željele propustiti novi val. U drugoj, koja je sada u tijeku, kupuju sustave koji taj model mogu ukrotiti unutar stvarnih poslovnih procesa. Tko ne može pokazati kako se tehnologija uklapa u procese, ovlasti, podatke i nadzor, ostat će zanimljiv na pozornici, ali slabiji u produkciji.
Velik dio enterprise potražnje sada se seli s pitanja 'koji je model najbolji' na pitanje 'koji je sustav dovoljno pouzdan da preuzme stvarni posao'. Priprema poslovnih procesa za pouzdanu agentsku automatizaciju zato postaju važniji od same demonstracije sposobnosti. Upravama više nije dovoljno da agent ili model nešto zna; traže se auditabilnost, nadzor troška, prava pristupa, mogućnost prekida rada i jasan dokaz da AI ne stvara skuplji proces od onoga koji pokušava zamijeniti.
Na toj osnovi raste i nova konkurencija među dobavljačima. Velike platforme guraju kontrolne ravnine, specijalizirani igrači nude veću fleksibilnost, a open-source i hibridni pristupi pokušavaju zadržati prostor za kupce koji ne žele duboki vendor lock-in. U sljedećoj fazi odlučivat će detalji: koliko je jednostavna integracija, koliko se brzo uvode kontrole, kako se mjeri kvaliteta odluka i koliki je trošak kada se agenti ne ponašaju kako je planirano.
Na europskom tržištu, gdje je velik dio digitalne transformacije nastao preko naslijeđenih procesa i parcijalnih integracija, ova tema vjerojatno će biti još osjetljivija nego u američkim digitalno homogenijim okruženjima. To se posebno vidi na tržištima na kojima su regulatorni zahtjevi stroži, a tolerancija na operativne pogreške niža. Ondje će uspjeh imati oni dobavljači koji ne prodaju samo obećanje autonomije, nego i alate za upravljanje tom autonomijom u stvarnim, često nesavršenim sustavima.
Zbog toga se i cijeli jezik AI tržišta mijenja. Sve se manje govori o čaroliji modela, a sve više o pouzdanosti, implementaciji i ekonomici. To je znak sazrijevanja. Kad tehnologija prestane živjeti od fascinacije i počne se vrednovati po tome koliko problema rješava bez stvaranja novih, tada počinje njezina ozbiljna komercijalna faza.
Dodatni sloj konkurencije gradi se oko ekonomike izvođenja. Više nije dovoljno pokazati da model nešto može, nego i koliko košta kad radi u tisućama ili milijunima transakcija, koliko često traži intervenciju čovjeka i kakav pritisak stvara na infrastrukturu. Taj prijelaz s fascinacije na ekonomiku najjasniji je znak da je tržište ušlo u ozbiljniju, poslovno zahtjevniju fazu.
Za korisnike to znači da će se AI strategija sve više spajati s upravljanjem podacima, sigurnošću identiteta i pravilima pristupa. Oni koji te slojeve mogu držati povezane brže će uvoditi naprednije agente i automatizirati širi raspon procesa. Oni koji to ne mogu, ostat će na pilotima koji dobro izgledaju na prezentacijama, ali ne mijenjaju stvarni tempo poslovanja.
Upravo zato se u praksi lomi pitanje gdje završava pomoćni alat, a gdje počinje sustav koji preuzima dio odgovornosti za odluke. Tvrtke i institucije sada puno pažljivije određuju pragove autonomije, jer se svaka pogreška u produkciji odmah pretvara u trošak, reputacijski problem ili regulatorni rizik. To mijenja način nabave, način testiranja i način na koji se vrednuju dobavljači.
Zakon o kibernetičkoj sigurnosti i NIS2 direktiva jasno pomiču sigurnost iz domene IT odjela prema upravama i nadzornim strukturama, ističe za ICTbusiness Media – ICTbusiness.info Kristina Oršanić Kopić, savjetnica za kibernetičku sigurnost u Combisu.i dodaje da su ključni i važni subjekti u Hrvatskoj djelomično spremni za nove obveze, ali njihova razina zrelosti još uvijek nije dovoljna za ono što regulatorni okvir očekuje.
Infobip je objavio partnerstvo s Digitasom, odjelom za marketinšku transformaciju unutar Publicis Groupea. Prema sporazumu, partneri će oko platforme Infobip AgentOS izgraditi zajedničku servisnu praksu koja spaja Infobipovu komunikacijsku infrastrukturu za velika poduzeća s dubokim kompetencijama Publicis Groupea u području podataka, umjetne inteligencije, strategije korisničkog iskustva i transformacije medija.
Jedan od najnovijih podatkovnih centara u Hrvatskoj, smješten kod Varaždina, promijenio je vlasničku strukturu. Dosadašnji suvlasnik, varaždinska IT tvrtka Cratis izašala je iz vlasništva centra, koji nastavlja poslovati pod novim vlasnikom tvrtkom Ilkari. Cratis ostaje u ulozi managed cloud partnera te nastavlja pružati podršku i povezivati infrastrukturu sa stručnim upravljanjem.
