Zašto 40% projekata s AI agentima propada - i kako biti u 60%

Gartner očekuje da će do kraja 2027. biti otkazano više od 40% projekata s agentic AI-jem - ne zato što modeli zakažu, nego zbog rastućih troškova, nejasne poslovne vrijednosti i manjkave kontrole rizika. Evo što najčešće pođe po zlu i što projekti koji prežive rade drukčije.

Zašto projekti s AI agentima propadaju

Četiri uzroka objašnjavaju većinu otkazivanja:

• Nema odluke vrijedne automatizacije. Pilot je izabran zbog dojma na demonstraciji, a ne zbog poslovne vrijednosti.
• Troškovi koji se vide tek u mjerilu. Demonstracija radi na nekoliko poziva, produkcija na tisućama, uz nadzor.
• Nema kontrole rizika. Nitko nije definirao što agent smije sam pa nikad ne dobije dopuštenje izaći iz pješčanika.
• “Agent washing”. Alat je bio preimenovani chatbot i posao nikad nije ni mogao obaviti. Gartner među tisućama dobavljača broji tek oko 130 stvarnih.

Ulaganja su zato oprezna: u Gartnerovoj anketi na 3.412 stručnjaka samo je 19% prijavilo znatno ulaganje u agentic AI.

Onih 80% koje nitko ne planira

Istraživači s MIT-a koji su uveli klinički AI agent otkrili su da teški dio nije bio ni pisanje uputa ni fino podešavanje modela: oko 80% truda otišlo je na pripremu podataka, usklađivanje dionika, upravljanje i uklapanje u tijek rada.

To je iskren oblik svakog projekta s agentom. Ako su Vaši podaci neujednačeni, nedokumentirani ili zarobljeni u sustavima bez API-ja, agent nasljeđuje svaki od tih problema. Upravo to otkriva revizija AI spremnosti prije nego što se odobri proračun, i zato sloj integracije zaslužuje jednaku pozornost kao i sam model.

Što onih 60% radi drukčije

• Kreću ondje gdje postoji odluka. Ako je posao rutinski i predvidljiv, obična je automatizacija jeftinija i sigurnija.
• Osmisle tijek rada iznova umjesto da agenta nakaleme na postojeći. Naknadno ugrađivanje agenata u zastarjele procese ondje je gdje trošak tiho raste.
• Prvo postave zaštitne ograde: koje radnje traže ljudsko odobrenje, koje su povratne i kada agent eskalira.
• Definiraju pokazatelje prije izrade i mjere poslovne ishode, a ne uštedu vremena. Vratiti 20% nečijeg vremena nije ušteda od 20% troška.
• Nadzor planiraju kao trajni operativni trošak, a ne kao jednokratnu stavku projekta.

Prvi agent koji preživi

Odaberite jedan proces bogat odlukama, kroz discovery fiksnog opsega potvrdite da ga podaci podnose, isporučite uski agent u šest do dvanaest tjedana i proširite ga tek kad zasluži povjerenje. Ako još vagate samu ideju, počnite od toga što agentic AI zapravo jest.

Često postavljana pitanja

Znači li 40% otkazanih da agenti ne rade? Ne. Znači da većina projekata kreće od pomodnosti, a ne od definirane odluke, troška i kontrole. Tehnologija obično nije točka pucanja.

Kako znati je li naš slučaj stvaran? Imenujte odluku koju agent donosi bez čovjeka, podatke koji su mu potrebni i posljedicu pogreške. Ako je ijedan odgovor nejasan, još niste spremni.

Koliko traje prvi agent? Šest do dvanaest tjedana za usko postavljenog. Dulje obično znači neriješene probleme s podacima ili procesom.

Koliko stoji održavanje agenta? Potrošnja modela rijetko je najveća stavka. Prevladavaju integracija, nadzor i vrednovanje.

Trebamo li pričekati da se tehnologija slegne? Čekati je u redu, lutati nije. Sređivanje podataka i procesa isplati se u svakom slučaju.

Povezani članci

• Što je agentic AI? Agentska i generativna AI
• Revizija AI spremnosti
• Discovery sprint: kako uklanja projektni rizik

Želite verziju koja stigne u produkciju?

AI agente postavljamo oko stvarne odluke, povezujemo ih s Vašim postojećim sustavima i na vrijeme kažemo kada je odgovor “još ne”.

Javite nam se na [email protected] ili putem obrasca na našoj stranici.