Az agentic AI az önálló mĹąködés és az intelligens feladatvégrehajtás ígéretét hordozza magában. Számos vállalat számára ugyanakkor továbbra is komoly kihívást jelent, hogy a kísérleti projektekből kézzelfogható üzleti eredmények szülessenek. 

A Deloitte legfrissebb Tech Trends 2026 kutatása alapján a szervezetek jelentős része még mindig a pilot fázisban rekedt. A valódi érték nem pusztán a meglévő folyamatok automatizálásában rejlik, hanem abban, hogy a mĹąködést alapjaiban gondolják újra, és az AI-ügynököket – vagyis a „szilíciumalapú munkaerőt” – a humán tudás kiegészítőiként építik be.

Az agentic AI iránti érdeklődés folyamatosan erősödik. A Gartner előrejelzése szerint 2028-ra a napi munkavégzéshez kapcsolódó döntések 15 százalékát már autonóm AI-ügynökök hozzák meg, szemben a 2024-es, gyakorlatilag elhanyagolható aránnyal. A Deloitte 2025-ös Emerging Technology Trends tanulmánya ugyanakkor rámutat: mindössze a szervezetek 14 százaléka rendelkezik ténylegesen bevezetésre kész megoldással, és csupán 11 százalék alkalmaz agentic rendszereket éles környezetben.

A lassú terjedés mögött több technológiai akadály húzódik meg. A hagyományos vállalati IT-környezetek többsége nem autonóm, valós idejĹą ügynökök kiszolgálására készült, ami komoly mĹąködési szĹąk keresztmetszeteket eredményez. A Gartner becslése szerint 2027-ig az agentic AI-projektek több mint 40 százaléka meghiúsulhat a régebbi, legacy rendszerekkel való inkompatibilitás miatt. Hasonló problémát okoznak a batch-alapú ETL-architektúrák is, amelyek lassítják az ügynökök hatékony mĹąködését. Sok szervezet továbbra is emberközpontú folyamatokat próbál automatizálni, ahelyett hogy eleve ügynök-központú mĹąködésre tervezné újra azokat – ez nemcsak hatékonysági veszteségeket, hanem növekvő operatív terhelést is eredményezhet.

Forrás: Freepik

Újratervezett mĹąködés a humán–digitális jövőre

A piacvezető vállalatok ezzel szemben más megközelítést alkalmaznak. Nem egyszerĹąen AI-ügynököket illesztenek a meglévő folyamatokba, hanem rendszerszinten gondolják újra mĹąködésüket. End-to-end módon vizsgálják felül folyamataikat, és tudatosan az ügynökök erősségeire építenek: a folyamatos, nagy volumenĹą feladatvégrehajtásra, munkaidő-korlátok és szünetek nélkül.

Schenk TamĂĄs

„Érdemes újra megvizsgálni az értékáramokat, és azt kérdezni, hogyan kellene mĹąködniük a folyamatoknak – nem csupán azt, hogyan mĹąködnek ma. Nem a meglévő ösvényt kell leaszfaltozni, hanem ki kell használni az AI fejlődését arra, hogy újragondoljuk, miként tudnak az ügynökök együttmĹąködni és támogatni az üzleti mĹąködést” – fogalmazott Schenk Tamás, a Deloitte Magyarország üzletviteli tanácsadásának partnere.

A HPE például egy Alfred nevĹą AI-ügynököt alkalmaz a belső operatív teljesítményértékelések támogatására. A Toyota agentic megoldásokkal követi a jármĹąvek kereskedésekbe érkezését, és tervezi, hogy az ügynököket az ellátási lánc problémáinak kezelésére is felhatalmazza. Ezek a példák jól mutatják, hogy a fókusz egyre inkább az AI-ügynökök és a legacy rendszerek közvetlen, szoros integrációjára helyeződik.

A szilíciumalapú munkaerő megjelenése

Az AI-ügynököket egyre gyakrabban önálló munkaerő-kategóriaként kezelik. Nem az embereket váltják ki, hanem együtt dolgoznak velük, lehetővé téve, hogy a humán munkatársak a magasabb hozzáadott értékĹą feladatokra koncentráljanak – például az irányításra, a megfelelőség biztosítására vagy a növekedési stratégiák kialakítására.

A Mapfre például AI-ügynökökre bízza a kárkezelés adminisztratív, rutinszerĹą feladatait, miközben az érzékeny ügyfélkapcsolatok továbbra is emberi kézben maradnak. A Moderna pedig a technológiai és HR-funkciókat egyesítette egy Chief People and Digital Technology Officer szerepkör alatt, hogy még szorosabban hangolja össze az emberi erőforrásokat és a digitális képességeket.

Dr. Barta Gergő

„Ha az ügynökökre digitális képességként tekintünk, az igazi értékük akkor bontakozik ki, amikor összehangoltan, együttmĹąködve mĹąködnek. A komplex üzleti folyamatok ritkán állnak meg a vállalati határoknál, ezért kulcsfontosságú az ügynökök közötti biztonságos és megbízható együttmĹąködés” – hangsúlyozta Dr. Barta Gergő, a Deloitte Magyarország vezető AI-szakértője.

A sikeres megoldások jellemzően specializált AI-ügynökökre épülnek, amelyeket nagy léptékben hangolnak össze. A teljes munkafolyamatok automatizálását új szabványok támogatják, mint a Model Context Protocol (MCP), az Agent-to-Agent Protocol (A2A) és az Agent Communication Protocol (ACP). Ezek csökkentik a komplexitást, és lehetővé teszik a skálázható orchestrationt, valamint a rugalmas platformhasználatot.

Ezzel párhuzamosan egyre több szervezet vezet be AI-specifikus FinOps-keretrendszereket, amelyek segítenek az AI-ügynökök által generált költségek nyomon követésében és kontrollálásában, különösen a tokenalapú árazási modellek mellett.

Agentic AI mint üzleti versenyelőny

Az AI-ügynökök térnyerése messze túlmutat a technológiai innováción: alapvetően formálja át a szervezetek mĹąködését, versenyképességét és értékteremtési képességét. Előnyt élveznek azok a vállalatok, amelyek:

• agentic környezetre optimalizált folyamatokat alakítanak ki,

• hatékonyan hangolják össze több AI-ügynök munkáját,

• tudatosan irányítják és menedzselik a szilíciumalapú munkaerőt.

Hosszú távon a siker azon múlik, hogy a szervezetek milyen új, ember–AI együttmĹąködési modelleket képesek kialakítani, és miként használják ki a humán és a digitális „munkaerő” egymást kiegészítő erősségeit.

A témáról részletesebb áttekintést nyújt a Deloitte Insights Tech Trends 2026 riportja, amely bemutatja, hogyan készülhetnek fel a szervezetek az agentic AI által formált munka jövőjére.

English Summary

Agentic AI promises autonomous execution and smarter decision-making, yet many organizations struggle to move beyond pilot projects toward real business impact. Research shows that true value lies not in automating existing processes, but in fundamentally redesigning operations to integrate AI agents alongside human expertise. Legacy systems, batch-based data architectures, and human-centric process design remain major barriers to scale. Leading organizations are rethinking end-to-end workflows, treating AI agents as a new category of digital workforce that complements people rather than replacing them. Long-term competitive advantage will depend on how effectively companies orchestrate human–AI collaboration at scale.