AI agentai verslui 2026: ką verta automatizuoti ir kada jie atsiperka?
Dar visai neseniai darbas su AI daugeliui reiškė paprastą veiksmą – pateikti užklausą ChatGPT ar kitam AI įrankiui ir gauti atsakymą. 2026 m. ši logika keičiasi. Vis daugiau verslų domisi ne tik pavienėmis AI užduotimis, bet ir AI agentų integravimu į darbo procesus, kad dalis veiksmų būtų atliekama nuosekliai, automatiškai ir su mažesniu žmogaus įsitraukimu. Google Cloud agentinį AI įvardija kaip vieną svarbiausių verslo AI krypčių, o OpenAI ir Microsoft taip pat aktyviai plėtoja agentinius sprendimus.
Tačiau AI agentas nėra savaime geresnis pasirinkimas vien todėl, kad jis pažangesnis. Daugeliui užduočių šiandien vis dar pakanka paprastesnių sprendimų – ChatGPT, Gemini, Claude ar kito AI asistento. Todėl prieš investuojant laiką ir pinigus į agento kūrimą ar diegimą verta pirmiausia atsakyti į tris klausimus: kokį konkretų darbą AI agentas perimtų jūsų versle, kiek realiai sutaupytų laiko ar kaštų ir kuriuose proceso etapuose vis dar būtinas žmogaus sprendimas bei kontrolė.
Kas yra AI agentas?
Google AI agentą apibrėžia kaip programinę sistemą, kuri naudoja dirbtinį intelektą vartotojų iškeltiems tikslams pasiekti ir užduotims atlikti. AI agentai gali planuoti veiksmus, naudoti atmintį, priimti tam tikrus sprendimus ir veikti pakankamai savarankiškai.
Jeigu AI agentas turi reikalingas prieigas ir įrankius, jis gali atlikti visą jam patikėtą darbo eigą: surinkti informaciją iš skirtingų sistemų, ją įvertinti, priimti tarpinius sprendimus pagal nustatytas taisykles, parengti atsakymą klientui ir išsiųsti, atnaujinti informaciją CRM ar kitoje sistemoje ir inicijuoti kitą proceso veiksmą. Žmogus įsikišti į procesus gali tik tuose etapuose, kuriuose klaidos rizika yra reikšminga.
Kuo skiriasi robotas, AI asistentas ir AI agentas?
Nors AI roboto, asistento ir agento sąvokos dažnai vartojamos kaip sinonimai, jų galimybės, savarankiškumo lygis ir naudojimo paskirtis skiriasi. Google pateikia aiškius šių sprendimų skirtumus ir praktinius pavyzdžius, kokias užduotis kiekvienas iš jų gali atlikti.
| Sistema | Ką dažniausiai daro | Pavyzdys |
|---|---|---|
| Robotas (botas) | Reaguoja į klausimą ar nustatytą scenarijų | Atsako į dažniausiai užduodamus klientų klausimus |
| AI asistentas | Padeda žmogui atlikti užduotį | Parengia tekstą, analizę ar pasiūlymo juodraštį |
| AI agentas | Siekia tikslo ir gali vykdyti kelių žingsnių procesą | Surenka duomenis, juos analizuoja, parengia ataskaitą ir perduoda rezultatą |
Reikia pripažinti, kad nurodytos ribos tarp roboto, asistento ir agento nėra griežtos. Šiuolaikinis asistentas gali naudoti įrankius, o pokalbių botas gali turėti agento galimybių. Todėl vertinant konkretų sprendimą svarbiau žiūrėti į tai, kiek savarankiškai jis gali veikti ir kokius veiksmus leidžiama atlikti.
Kokie būna AI agentai?
Vieno visuotinai priimto AI agentų skirstymo nėra. Skirtingos technologijų bendrovės agentus grupuoja pagal skirtingus kriterijus: vienos – pagal tai, kokį darbą jie atlieka, kitos – pagal savarankiškumo lygį, o dar kitos – pagal sistemos architektūrą ir agentų bendradarbiavimo būdą.
Kaip AI agentus skirsto Google?
Google Cloud AI agentus skirsto pagal jų veikimo būdą. Interaktyvūs agentai tiesiogiai bendrauja su žmogumi ir reaguoja į jo užklausas, o foniniai agentai veikia sistemos viduje – automatiškai vykdo užduotis, stebi įvykius ir inicijuoja veiksmus be nuolatinio žmogaus įsikišimo. Pagal agentų skaičių sistemos gali būti vieno agento, kai vienas agentas atlieka aiškiai apibrėžtą užduotį, arba kelių agentų, kai keli specializuoti agentai bendradarbiauja vykdydami sudėtingesnį procesą.
Taip pat pagal praktinę jų paskirtį versle Google išskiria šešias platesnes agentų naudojimo kategorijas.
| Google kategorija | Ką toks agentas gali atlikti |
|---|---|
| Klientų agentai (Customer agents) | Suprasti kliento poreikį, atsakyti į klausimus, spręsti problemas, rekomenduoti produktus ar paslaugas ir veikti skirtinguose klientų aptarnavimo kanaluose. |
| Darbuotojų agentai (Employee agents) | Padėti darbuotojams atlikti pasikartojančias užduotis, rasti informaciją, atsakyti į vidinius klausimus, rengti, redaguoti ar versti turinį. |
| Kūrybiniai agentai (Creative agents) | Generuoti tekstus, vaizdus ir idėjas, padėti rengti dizainą, personalizuotą turinį bei rinkodaros kampanijas. |
| Duomenų agentai (Data agents) | Analizuoti sudėtingus duomenis, ieškoti reikšmingų įžvalgų ir, priklausomai nuo sistemos, inicijuoti veiksmus pagal analizės rezultatus. |
| Programavimo agentai (Code agents) | Generuoti ir analizuoti kodą, padėti taisyti klaidas, dirbti su kodų bazėmis ir spartinti programinės įrangos kūrimą. |
| Saugumo agentai (Security agents) | Aptikti grėsmes, padėti tirti incidentus ir automatizuoti dalį prevencijos, aptikimo bei reagavimo į saugumo įvykius. |
Svarbu, kad tai yra agentų grupavimas pagal panaudojimo sritį, o ne techniniai agentų tipai. Google 2026 m. agentų tendencijų medžiagoje atskirai kalba ir apie finansus, apskaitą, pirkimus, sutarčių valdymą, teisę, HR, rinkodarą bei kelių agentų procesus.
Kaip agentus skirsto Microsoft?
Microsoft labiau akcentuoja agento savarankiškumo lygį. Paprasčiausi agentai veikia pagal principą „užklausa–atsakymas“, o pažangesni gali savarankiškai vykdyti procesus ir reaguoti į įvykius nelaukdami, kol žmogus pateiks naują užklausą. Microsoft autonominius agentus apibūdina kaip sistemas, kurios gali stebėti įvykius, priimti sprendimus ir vykdyti užduotis pagal nustatytus trigerius, instrukcijas bei apsaugos taisykles.
Tai galima įsivaizduoti kaip skalę:
Agentas atsako į žmogaus užklausą → agentas atlieka konkrečią užduotį → agentas savarankiškai vykdo visą darbo eigą.
Todėl du agentai gali būti skirti tai pačiai klientų aptarnavimo sričiai, tačiau vienas tik parengs atsakymą darbuotojui, o kitas pats patikrins užsakymą, atsakys klientui ir atnaujins informaciją sistemoje.
Kaip agentus skirsto OpenAI?
OpenAI savo praktinėse agentų kūrimo gairėse juos pirmiausia skirsto pagal sistemos architektūrą į vieno agento ir kelių agentų sistemas.
Vieno agento sistema naudoja vieną agentą, kuriam suteikiamos reikalingos instrukcijos ir įrankiai. OpenAI rekomenduoja pirmiausia maksimaliai išnaudoti tokį modelį, nes jis paprastesnis valdyti ir vertinti.
Kai procesas tampa sudėtingesnis, galima naudoti kelių agentų sistemą, kurioje atskiri agentai specializuojasi skirtingose užduotyse. OpenAI išskiria du plačiai pritaikomus modelius: centrinį „manager“ agentą, kuris paskirsto darbus specialistams, ir decentralizuotą modelį, kuriame agentai perduoda užduotis vienas kitam.
Pavyzdžiui, vienoje klientų aptarnavimo sistemoje gali veikti atskiras užsakymų agentas, pardavimų agentas ir grąžinimų agentas.
Yra ir techninių agentų klasifikacijų
IBM agentus skirsto dar kitu principu – pagal jų sprendimų priėmimo ir mokymosi mechanizmą. Išskiriami paprasti reaktyvūs, modeliu pagrįsti, tikslo siekiantys, naudos optimizavimo ir besimokantys agentai.
Toks skirstymas naudingas techniniame kontekste, tačiau verslo savininkui paprastai daug svarbiau suprasti ne kokiai techninei klasei priklauso agentas, o kokį verslo procesą agentas gali atlikti.
Praktinis AI agentų skirstymas verslui
Rekomenduojame versle orientuotis į AI agentų skirstymą pagal jų atliekamą verslo funkciją.
| AI agento paskirtis | Ką jis galėtų atlikti versle |
|---|---|
| Klientų aptarnavimo agentas | Atsakyti klientams, tikrinti užsakymų informaciją, keisti ar registruoti užklausas, spręsti standartines problemas ir sudėtingesnius atvejus perduoti darbuotojui. |
| Pardavimų ir e. prekybos agentas | Apdoroti potencialių klientų užklausas, rekomenduoti produktus, tikrinti jų prieinamumą, rengti pasiūlymus, padėti vykdyti pardavimo procesą. |
| Darbuotojų ir vidinių žinių agentas | Ieškoti informacijos įmonės dokumentuose, procedūrose, el. laiškuose ar žinių bazėje ir padėti darbuotojams atlikti kasdienes užduotis. |
| Administravimo ir procesų agentas | Tvarkyti dokumentus, registruoti informaciją sistemose, rūšiuoti užklausas, inicijuoti darbo eigas ir atlikti pasikartojančius administracinius veiksmus. |
| Tyrimų ir analizės agentas | Rinkti informaciją iš kelių šaltinių, atlikti tyrimą, lyginti duomenis, ieškoti pokyčių ir rengti išvadas ar ataskaitas. |
| Rinkodaros ir turinio agentas | Analizuoti rinką, rengti turinio planus ir juodraščius, analizuoti kampanijas, adaptuoti turinį skirtingiems kanalams ir vykdyti pakartojamas turinio darbo eigas. |
| Finansų ir pirkimų agentas | Rinkti finansinius duomenis, rengti ataskaitas, tikrinti dokumentus, padėti planuoti, vykdyti dalį pirkimų ar tiekėjų procesų. Google 2026 m. tarp ankstyvų agentų panaudojimo sričių taip pat išskiria finansų planavimą, apskaitą ir pirkimus. |
| Personalo agentas | Padėti administruoti darbuotojų procesus, atsakyti į vidinius klausimus ar tvarkyti dokumentus. |
| Programavimo ir IT agentas | Rašyti ir taisyti kodą, testuoti, analizuoti sistemas, padėti valdyti IT incidentus ar automatizuoti technines darbo eigas. |
| Saugumo agentas | Stebėti saugumo signalus, klasifikuoti incidentus, atlikti pirminę analizę ir inicijuoti nustatytus reagavimo veiksmus. |
| Logistikos ir tiekimo grandinės agentas | Stebėti atsargas, pristatymus ir tiekimo sutrikimus, koordinuoti kelis proceso etapus ir inicijuoti veiksmus pagal nustatytas sąlygas. Google pateikia pavyzdį, kuriame agentas stebi atsarginių dalių trūkumo riziką ir gali vykdyti atsarginį tiekimo planą pagal nustatytus finansinius bei logistinius apribojimus. |
Vienas AI agentas nebūtinai priklauso tik vienai kategorijai
Realiame versle šios ribos persidengia. Pavyzdžiui, e. parduotuvės agentas gali vienu metu būti klientų aptarnavimo, pardavimų ir administravimo agentas. Gavęs kliento klausimą jis gali patikrinti užsakymą, surasti prekės likutį, pasiūlyti alternatyvą, išsiųsti atsakymą ir atnaujinti informaciją CRM.
Todėl renkantis agentą geriau pradėti ne nuo klausimo „kokio tipo agento mums reikia?“, o nuo konkretaus proceso:
Ką šiandien mūsų versle žmogus atlieka rankiniu būdu, kokius šio proceso veiksmus galėtų perimti AI ir kur turi likti žmogaus kontrolė?
Būtent pagal atsakymą į šiuos klausimus ir verta spręsti, kokio agento, kokių prieigų ir kokio savarankiškumo lygio iš tikrųjų reikia.
Ar AI agentai pakeis darbuotojus?
Trumpas atsakymas – kai kurias užduotis taip, tačiau iš to negalima daryti išvados, kad AI agentas visiškai pakeis darbuotoją.
Tiksliau būtų sakyti, kad AI agentai keis ne tiek pačius darbuotojus, kiek jų atliekamų darbų sudėtį. Dalį pasikartojančių, aiškiai apibrėžtų užduočių agentas gali perimti visiškai, tačiau visa pareigybė paprastai susideda iš kur kas daugiau nei vieno proceso.
Pavyzdžiui, klientų aptarnavimo darbuotojas ne tik atsako į dažniausiai užduodamus klausimus. Jis sprendžia nestandartines situacijas, įvertina kliento poreikius, derina sprendimus su kolegomis, taiko išimtis ir prisiima atsakomybę už galutinį rezultatą. AI agentas gali savarankiškai atsakyti į tipines užklausas, patikrinti užsakymo informaciją ar atlikti kitus rutininius veiksmus, todėl darbuotojui lieka daugiau laiko sudėtingesnėms situacijoms.
Dėl to agentų diegimas dažnai reiškia ne paprastą formulę „žmogų pakeičia AI“, o darbo persiskirstymą. AI agentas perima daugiau vykdymo, o žmogaus vaidmuo pasislenka į sprendimų priėmimą, išimčių valdymą, kokybės kontrolę ir atsakomybę.
Todėl verslui naudingiau klausti ne „ar AI agentas gali pakeisti darbuotoją?“, o:
„Kurias šio darbuotojo užduotis agentas gali atlikti greičiau ar savarankiškai, o kur žmogaus žinios, sprendimas ir atsakomybė vis dar būtini?“
Būtent toks požiūris leidžia realiai įvertinti, kur AI agentas gali sumažinti rankinį darbą, sutaupyti laiko ir padidinti darbuotojo produktyvumą, o kur automatizavimas sukurtų daugiau rizikos nei naudos.
Ar mažam verslui jau reikia AI agento?
Nebūtinai. Kartais paprastas ChatGPT ar kitas AI asistentas ir gerai aprašyta darbo eiga išsprendžia problemą be jokios sudėtingos agentinės sistemos.
Jeigu darbuotojas kartą per savaitę parengia vieną tekstą, specialaus agento gali visai nereikėti. Bet jeigu tas pats procesas vyksta kiekvieną dieną, susideda iš kelių pasikartojančių žingsnių, reikalauja informacijos iš kelių sistemų ir nuolat atima darbuotojo laiką, agentas jau gali turėti realią verslo vertę.
Pirmiausia mažam verslui visada būtina įsivertinti, ar AI Agentas atsiperka. Agentų naudos nereikėtų vertinti pagal tai, kiek veiksmų jie atlieka. Būtina vertinti, sutaupytą laiką, žmogaus pataisymų kiekį, klaidų dažnį, proceso kainą ir galutinio rezultato kokybę, o ne vien faktą, kad procese naudojamas AI.
Jei nuspręstumėte, kad laikas diegti AI agentą į savo verslo procesus, rekomenduojame pradėti nuo užduočių, kurios:
- Dažnai kartojasi ir užima nemažai laiko;
- Turi pakankamai aiškią veiksmų seką;
- Remiasi agentui prieinama informacija;
- Turi aiškiai apibrėžtą gerą rezultatą;
- Leidžia greitai patikrinti, ar rezultatas teisingas;
- Klaidos atveju nesukelia neproporcingai didelės žalos.
Pavyzdžiui, savaitės ataskaitos juodraščio parengimas paprastai yra daug saugesnis pirmasis eksperimentas nei leidimas AI savarankiškai priimti finansinius, personalo ar teisinius sprendimus.
Reikia iš anksto nuspręsti, kokius veiksmus agentas gali atlikti savarankiškai, kuriems reikalingas patvirtinimas, kokius duomenis jis gali naudoti ir kada turi sustoti bei perduoti užduotį žmogui. OpenAI praktinėse agentų kūrimo gairėse rekomenduojama naudoti aiškias instrukcijas, tinkamai parinktus įrankius ir apsaugos mechanizmus, o agentų sudėtingumą didinti tik tada, kai to iš tikrųjų reikia.
NIST AI rizikos valdymo sistemoje pabrėžiamas aiškus žmogaus ir AI atsakomybių paskirstymas, priežiūra, rizikos matavimas ir valdymas. NIST generatyvinio AI profilis papildomai skirtas būtent generatyvinio AI sistemų rizikoms vertinti ir valdyti.
Kas keisis toliau?
2026 m. matoma kryptis gana aiški: AI juda nuo pavienių atsakymų prie darbo vykdymo.
Google kalba apie AI agentus kiekvienam darbuotojui ir darbo procesui, Microsoft – apie didesnę žmogaus galimybę nukreipti darbą agentams perimant dalį vykdymo, o OpenAI jau siūlo agentus, galinčius dirbti su įmonės įrankiais ir vykdyti realias darbo eigas.
Tačiau tikėtina, kad didžiausią naudą gaus ne tie verslai, kurie naudos daugiau AI agentų. Pranašumą turės tie, kurie geriau žinos, kokį procesą automatizuoti, kokią informaciją suteikti AI, kokius veiksmus jam leisti ir kur palikti žmogaus kontrolę.
DUK
Pabaigai: agentas neturėtų būti tikslas
AI agentai gali tapti svarbia verslo darbo dalimi. Jie jau gali rinkti ir analizuoti informaciją, rengti ataskaitas, aptarnauti klientus, naudotis kitais įrankiais ir vykdyti kelių žingsnių procesus.
Tačiau pats agentas nėra verslo rezultatas.
Rezultatas yra sutaupytas laikas, mažiau rankinio darbo, greitesnis procesas arba geresnė paslaugos kokybė.
Todėl prieš diegiant AI agentą verta pradėti ne nuo klausimo „kokį agentą pasirinkti?“, o nuo daug paprastesnio:
Kokį konkretų darbą šiandien atliekame rankiniu būdu ir ką šiame procese AI galėtų atlikti geriau arba greičiau?
Jeigu į šį klausimą nėra aiškaus atsakymo, AI agentą diegti į veiklą per anksti. Tačiau jei atsakymas į šį klausimą aiškus – šią idėją verta rimtai apsvarstyti.