Tijekom 2026. umjetna inteligencija u poduzećima ulazi u fazu u kojoj se od eksperimentalnih pilota očekuje prelazak u produkciju i mjerljiv povrat ulaganja. Procjene istraživačkih kuća Gartner, IDC i Forrester u tome su iznenađujuće usklađene: ako je prethodna godina bila razdoblje otkrivanja i pokusa, ova bi trebala donijeti konkretne rezultate, posebno u području agentne umjetne inteligencije, koja sustave osposobljava za samostalno planiranje, odlučivanje i izvođenje složenih zadataka.
Gartner predviđa da će do kraja godine oko 40 posto poslovnih aplikacija sadržavati namjenske agente za pojedine zadatke, naspram manje od pet posto godinu ranije. U najboljem scenariju, agentna umjetna inteligencija mogla bi do sredine sljedećeg desetljeća stvarati gotovo trideset posto prihoda od poslovnog aplikacijskog softvera. Takve projekcije ocrtavaju zaokret u kojem poslovne aplikacije prestaju biti samo alat za pojedinačnu produktivnost i postaju platforme za autonomnu suradnju i orkestraciju radnih procesa.
Uz optimizam dolazi i ozbiljno upozorenje. Gartner procjenjuje da je više od 40 posto projekata agentne umjetne inteligencije pod rizikom otkazivanja do sljedeće godine, prvenstveno zbog manjkavog upravljanja, nejasnog povrata ulaganja i troškova koji izmiču kontroli. Drugi izvori potvrđuju neujednačene rezultate: dok pojedina mjerenja pokazuju višestruki povrat na svaki uloženi dolar, druge studije nalaze da je tek manji dio inicijativa donio očekivani rezultat. Time se otkriva jaz između tehnološkog potencijala i stvarne poslovne vrijednosti.
Ključ uspjeha, prema usklađenim nalazima, leži u disciplini. Organizacije koje uspijevaju kombiniraju dostupnu tehnologiju s urednim upravljanjem i jasnim fokusom na povrat ulaganja. To znači pokretanje pilota u područjima s dokumentiranim učinkom, sređivanje podatkovne infrastrukture prije skaliranja te spremnost da se napuste inicijative koje ne donose rezultate. Agente treba tretirati kao odgovorne sustave s jasno definiranim zadacima, a ne kao univerzalno rješenje za loše definirane probleme.
Poseban naglasak stavlja se na upravljanje i nadzor. Kako autonomija sustava raste, a uključenost čovjeka u petlju odlučivanja opada, upravljanje, mjerila učinka i mogućnost revizije postaju obvezni. Infrastrukturni i operativni timovi suočavaju se s potrebom za orkestracijskim platformama koje povezuju agente sa stvarnim izvršavanjem zadataka u sustavima. Bez takvih mehanizama autonomija prelazi iz prednosti u rizik.
Korisno je razlikovati i izvore ovih nalaza. Velik dio projekcija dolazi iz istraživačkih kuća koje istodobno savjetuju tvrtke o uvođenju tih istih tehnologija, pa optimistične brojke treba čitati uz svijest o tome. Usklađenost više neovisnih izvora ipak daje težinu zaključku da je riječ o stvarnom zaokretu, a ne tek o marketinškoj poruci. Posebno je indikativno što se uz optimistične projekcije redovito navode i visoke stope neuspjeha, što ostavlja uravnoteženu sliku.
U praksi to znači da odluka o uvođenju agentne umjetne inteligencije nije pitanje hoće li se tehnologija primijeniti, nego kako. Organizacije koje pristupe promišljeno, s jasnim ciljevima i mjerilima, imaju priliku ostvariti stvarnu prednost. One koje krenu bez upravljačkih mehanizama i jasne procjene vrijednosti riskiraju da se pridruže statistici otkazanih projekata, čime se troše i sredstva i povjerenje u tehnologiju.
Za hrvatsko i regionalno tržište nalazi su praktično primjenjivi. Tvrtke koje razmišljaju o uvođenju agentne umjetne inteligencije imaju jasnu pouku: vrijednost se ne ostvaruje samom nabavom tehnologije, nego promišljenim odabirom procesa, mjerenjem rezultata i izgradnjom upravljačkih mehanizama. U protivnom, postoji stvarna opasnost da se sredstva potroše na inicijative koje nikada ne dođu do produkcije, čime se ponavlja obrazac neuspjelih digitalnih projekata iz ranijih razdoblja.
