A vállalati döntéshozók számára ma már természetes az AI használata, ám továbbra is nyitott kérdés, miként építhető be a technológia úgy a mindennapi folyamatokba, hogy valódi, mérhető üzleti értéket teremtsen. Az OpenText szakértői szerint ezt a problémát az önálló mĹąködésre képes AI-ügynökök oldhatják meg: ezek a megoldások a vállalat teljes, intelligens AI-rendszerek által rendezett adatvagyonára támaszkodva képesek komplex feladatok elvégzésére és irányítására – akár a kibervédelemben, akár a szoftverfejlesztésben.

A vállalati AI-megoldások fejlődése rendkívül gyors ütemĹą. Míg korábban a chatbotok és tartalomgeneráló LLM-ek gyorsították a munkát, ma már az AI-ügynökökkel kapcsolatban a legnagyobbak az elvárások. Ezek az eszközök gyökeresen alakítják át az IT-t: nem csupán válaszolnak, hanem önállóan cselekszenek, feladatokat végeznek el, döntéseket készítenek elő, és képesek összetett folyamatokat menedzselni minimális emberi beavatkozással.

Fáradhatatlanul dolgoznak

A vállalatvezetők számára ez az evolúció kézzelfogható előnyöket hoz. Egy jól beállított AI-ügynök átveszi az ismétlődő, mégis nagy odafigyelést igénylő feladatokat, amelyek eddig komoly humánerőforrást kötöttek le. Az ilyen rendszerek folyamatosan rendelkezésre állnak, tetszőlegesen skálázhatók, csökkentik a költségeket és jelentősen növelik a hatékonyságot. Az ügynökök automatizálják a komplex munkafolyamatokat, ami gyorsabb belső mĹąködést és személyre szabottabb ügyfélélményt eredményez.

Sok szervezet szívesen alkalmazna AI-ügynököket, a gyakorlatban azonban sokszor bizonytalan abban, miként illeszthetné be őket a meglévő rendszereibe.

A siker kulcsa: a kontextus és a rendezett adat

Az iparági tapasztalat azt mutatja, hogy a vállalati AI sikere nem magán a nyelvi modellen múlik, hanem azon, hogy milyen kontextusra és adatminőségre támaszkodik. Az OpenText szakértői szerint három feltétel elengedhetetlen az AI-ügynökök hatékony mĹąködéséhez: a gazdag kontextus, a rendezett adatkészlet és a rugalmas architektúra.

Kontextus nélkül még a legerősebb modell is csak általános válaszokat ad – amelyek üzleti környezetben kevés értéket teremtenek. Emellett az AI-ügynökök csak akkor tudják megfelelően hasznosítani az információkat, ha metaadatokkal ellátott, jól strukturált, kereshető adatokat kapnak. Bár ez a teljes vállalati adatvagyonra nézve hatalmas feladat, az OpenText AI Data Platform pontosan ilyen, AI-ra optimalizált, kontextusvezérelt alapot hoz létre.

Végül a vállalatoknak olyan egységes platformra van szükségük, amely egyszerre támogat több felhőkörnyezetet, nyelvi modellt és alkalmazást. Az OpenText Aviator Platform ezt biztosítja, és a gazdag adatkörnyezetre támaszkodva teszi lehetővé a valóban automatizált, AI-ügynökökre épülő vállalati folyamatokat.

Szolgálnak és védenek

Az AI-megoldások egyre több területen támogatják a vállalati mĹąködést. Az IT-szolgáltatásmenedzsmentben például az OpenText Service Management intelligens rendszerei a workflow-k adataira építve automatizálják a szolgáltatásnyújtást. Ennek eredménye gyorsabb hibajavítás és jobb felhasználói élmény, hiszen a munkavállalók hamarabb jutnak segítséghez, az IT-csapatok pedig a komplexebb feladatokra összpontosíthatnak.

A kiberbiztonságban még nagyobb jelentősége van az AI-nak: a vállalatokat egyre kifinomultabb támadások érik, így a hagyományos, reaktív védelem már nem elég. Az OpenText Cybersecurity Cloud AI-ügynökei a megfelelő adat- és biztonsági keretekkel támogatják a fenyegetések észlelését és elhárítását.

A szoftverfejlesztésben az AI már jóval túlmutat a kódíráson. Az OpenText DevOps Cloud eszközei a teljes fejlesztési életciklust támogatják: automatizálják a tesztelést és hibakeresést, és a biztonsági, valamint megfelelőségi előírásokat is beépítik a folyamatba. Így a gyorsaság nem megy a biztonság és az iparági szabványok rovására.

English Summary

Today, AI is a natural part of corporate decision-making, but integrating it into everyday processes to create measurable value remains a challenge. According to OpenText experts, autonomous AI agents offer a solution, using structured enterprise data to manage complex workflows in areas like cybersecurity and software development. Unlike traditional AI tools, these agents can act independently, execute tasks, and support decision-making with minimal human intervention. Their adoption can streamline repetitive tasks, improve efficiency, and enhance customer experiences, provided they are built on rich context, organized data, and flexible architecture. Platforms like OpenText Aviator and AI Data Platform enable organizations to deploy AI agents effectively, supporting automation across IT, security, and DevOps operations.