Un raport recent al World Economic Forum arată că 82% din organizații plănuiesc să integreze agenți AI în următorii trei ani și că majoritatea sunt încă în faza de pilot sau planificare.
De ce ezitarea, dacă potențialul e atât de mare? O parte din răspuns vine din trecerea de la „AI care analizează” la „AI care decide și acționează”. Această schimbare de paradigmă nu este tehnică, ci mai degrabă de procese, nivelul digitalizării și cultură organizațională. Cine are autoritate să facă ce? Cine răspunde când ceva merge prost?
Până acum, AI-ul era un instrument sofisticat de analiză care îți oferea date, predicții, recomandări, iar omul decidea ce face cu ele. Când vorbim de Agentic AI, agenții schimbă ecuația. Uneori nu mai așteaptă să decizi tu.
Automatizare vs autonomie
Există o confuzie între automatizare și autonomie, iar diferența este esențială dacă vrei să înțelegi ce poate și ce nu poate un agent AI.
Automatizarea înseamnă că un sistem execută sarcini predefinite de om, în mod previzibil. Faci X, se întâmplă Y. Mereu la fel, în aceeași ordine. Un workflow automatizat care face exact ce i-ai spus, când i-ai spus.
Un sistem autonom poate decide singur când și cum să acționeze pentru a atinge un obiectiv și se adaptează la context, independent de decizia umană.
Spre exemplu, un sistem automatizat de facturare generează factura la aceeași dată, în același format, de fiecare dată. Un agent AI autonom ar putea decide să amâne trimiterea facturii pentru că a detectat o discrepanță în comandă și a cerut clarificări clientului.
Această flexibilitate stă în puterea agenților AI și vine cu responsabilitatea de a defini clar limitele. Ce date poate accesa, ce acțiuni poate lua singur, unde se oprește și cere aprobare umană. Aceste limite nu sunt opționale și trebuie stabilite de la început.
Ce decizii pot fi delegate
Nu toate deciziile sunt la fel și nu toate pot fi delegate.
Gândește-te la deciziile pe care le ia echipa ta zilnic. Unele se repetă de zeci de ori, urmează reguli clare și nu necesită judecată umană. Dacă cererea e sub 500 lei, aprobă automat. Dacă clientul nu a răspuns în 48 ore, trimite reminder. Dacă lead-ul are scor peste 70, mută-l la vânzări.
Astea sunt candidate ideale pentru un agent AI. Au volum mare, regulile sunt explicite, iar dacă ceva merge prost, impactul e limitat și de obicei reversibil.
Apoi sunt deciziile care ar fi bine să rămână umane. Situațiile ambigue sau excepționale, unde contextul contează, context bazat pe date și informații la care un agent AI nu are acces și chiar intuiția umană. Vorbim aici despre deciziile cu impact mare și ireversibil și tot ce implică relații umane complexe, cum ar fi negocieri, gestionarea conflictelor, motivarea echipei.
Un exemplu din raportul World Economic Forum se referă la un agent de servicii clienți configurat să optimizeze pentru „rezolvare rapidă” care ar putea închide tichetele prematur, fără să rezolve neapărat problema clientului. Tehnic, KPI-ul arată excelent, însă în realitate, clientul pleacă nemulțumit. Decizia de cum definim succesul rămâne la om, iar agentul execută ce îi cerem, dar poate nu înțelege ce am vrut de fapt să obținem. De aici și nevoia de claritate în cerințe.
Riscurile concrete pentru business
Când vorbim de riscuri, ne referim la lucruri care se întâmplă deja în organizații care adoptă agenți AI fără un cadru clar.
Primul și cel mai comun e goal misalignment, adică agentul optimizează pentru ce i-ai spus, nu pentru ce voiai de fapt. Am dat deja exemplul cu serviciul clienți. Altul ar fi un agent de vânzări care oferă discounturi maxime doar ca să închidă deal-uri rapid. Targetul e atins, dar marja e scăzută.
Al doilea este behavioural drift, adică performanța se degradează în timp, fără să observi. Un agent antrenat pe datele de acum șase luni poate să nu mai reflecte realitatea pieței de azi, iar fără monitorizare continuă, nu ai cum să știi.
Al treilea apare când ai mai mulți agenți care lucrează împreună: cascading failures. Un agent comunică greșit cu altul, care comunică greșit cu al treilea. Într-un sistem interconectat, o eroare mică se propagă și devine mare, un fel de telefonul fără fir.
Și poate cel mai important: accountability gap. Când ceva merge prost, cine răspunde? Agentul nu poate fi tras la răspundere, pentru că este un program informatic, nu are personalitate juridică, nu îl concediezi, nu îl dai în judecată. Responsabilitatea rămâne tot la oamenii care l-au configurat, implementat și supravegheat.
Cum se schimbă rolul managerului
Dacă agenții AI preiau o parte din deciziile operaționale, ce rămâne pentru management?
Mai mult decât crezi, dar sub altă formă.
În primul rând, definirea cadrului. Ce obiective urmărim, ce limite există, ce reguli se aplică, unde se oprește agentul și cere aprobare. Asta nu poate fi delegat niciodată. E responsabilitatea managementului să definească cadrul, iar IT-ul să îl implementeze tehnic.
Apoi, supravegherea sub forma monitorizării continue, audit periodic și intervenție când ceva nu e ok. Raportul WEF face o distincție utilă aici: poți avea human-in-the-loop, unde agentul recomandă, dar tu decizi, sau human-on-the-loop, unde agentul decide în limitele stabilite, iar tu monitorizezi și intervii când e cazul.
Și, nu în ultimul rând, responsabilitatea. Indiferent cât de autonom e agentul, un om răspunde pentru ce face în numele companiei. Clienții nu vor da vina pe un algoritm și nici legea.
Raportul WEF folosește o analogie care mi se pare foarte potrivită: tratează adoptarea unui agent AI ca pe angajarea unui om nou. Îi faci onboarding, definești clar ce are voie să facă și ce nu, setezi și monitorizezi performanța și crești treptat încrederea și responsabilitățile pe măsură ce vezi rezultate. De ce ai trata un agent AI altfel?
Cum adopți inteligent
Din experiența noastră cu sisteme AI, recomandăm o adoptare progresivă. Nu începi cu agentul care decide totul singur, ci începi cu decizii mici, fără miză mare, și crești treptat nivelul de implicare.
La primul nivel, agentul doar asistă: analizează date, recomandă acțiuni, dar decizia finală e la om. Riscul este minim, iar echipa învață cum gândește AI și unde greșește. E faza în care construiești încredere.
La al doilea nivel, agentul decide în limite clare. Poate aproba cereri sub un anumit prag, poate răspunde la anumite tipuri de întrebări, poate procesa comenzi standardizate. Omul monitorizează și intervine la excepții. Aici ai nevoie de logging complet și audit pentru vizibilitate.
La al treilea nivel, agentul gestionează procese întregi. Omul definește cadrul și verifică periodic. Dar asta vine doar după ce există dovezi concrete că funcționează, nu după promisiuni și slide-uri colorate.
Cheia în acest caz este să nu sărim peste niveluri. Fiecare pas oferă informații despre ce merge și ce nu, și fiecare nivel construiește încrederea necesară pentru următorul.
Și dacă ceva nu funcționează cum trebuie, se poate interveni la parametri oricând. Se poate ajusta autonomia, restricționa accesul și adăuga puncte de control. Flexibilitatea funcționează în ambele sensuri.
Delegarea deciziilor de business către AI nu e o întrebare de „dacă”, ci „care, când și cum”. Începe cu deciziile simple, repetitive, cu impact limitat. Definește clar limitele, monitorizează constant și crește treptat autonomia pe măsură ce câștigi încredere în sistem.
Diferența fundamentală este că omul are ceva de pierdut, agentul AI nu. Responsabilitatea rămâne la oameni pentru cadrul pe care îl definim, pentru supraveghere și pentru rezultatele pe care le obținem cu ajutorul AI.
Tehnologia servește un scop, nu e scopul în sine.