✍️ Autor: Aleksandar Radenković – IKT inženjer i analitičar tehnologije

Do skoro je većina ljudi koristila AI kao sagovornika: postaviš pitanje, dobiješ odgovor, pa sam nastaviš posao. Danas sve češće govorimo o AI agentima — sistemima koji mogu da razlože cilj na korake, koriste povezane alate i provere rezultat pre nego što nastave dalje. Google Cloud objašnjava osnovne mogućnosti AI agenata.

Zvuči kao veliki skok. Ali šta agent zaista može da uradi, gde donosi vrednost i kada mu treba reći da stane?

1. Od odgovora do zadatka

Zamislite da pratite novosti iz IKT sveta. Klasičnom AI asistentu možete zatražiti da sažme vest koju ste mu poslali. Agentu možete zadati širi cilj: da pronađe relevantne objave, proveri informacije u izvornim saopštenjima, izdvoji ono što je važno čitaocima i pripremi nacrt teksta.

U tom primeru agent prolazi kroz više koraka i koristi alate za pretragu i obradu sadržaja. Objavljivanje ostaje posebna odluka urednika. Nacrt može zvučati ubedljivo čak i kada je neki podatak pogrešno protumačen ili zastareo.

Sposobnost da planira, deluje, pogleda rezultat i prilagodi sledeći korak razlikuje agenta od jednog odgovora na jedan upit. Taj proces opisuje i Anthropic u svom prikazu rada AI agenata.

2. Zašto se o njima toliko govori?

Primena AI-ja se pomera od pojedinačnih zadataka ka čitavim tokovima rada. U svom izveštaju za 2026. Microsoft navodi da je broj aktivnih agenata u Microsoft 365 ekosistemu porastao 15 puta u odnosu na prethodnu godinu. To je podatak o Microsoftovom okruženju, a ne o celom tržištu, ali pokazuje koliko brzo organizacije isprobavaju ovaj način rada. Izvor: Microsoft Work Trend Index 2026.

Potencijal je lako razumeti. Agent bi mogao da prikupi podatke za izveštaj, pripremi odgovor korisničkoj podršci ili proveri zašto je neka usluga prestala da radi. Čoveku bi ostavio pregled rezultata i odluke koje zahtevaju njegovu procenu.

Ali između „mogao bi“ i „radi pouzdano svaki dan“ stoje kvalitet podataka, pristup sistemima, trošak, nadzor i odgovornost za greške.

3. Prava pitanja počinju kada agent dobije pristup

Dok agent samo predlaže tekst, grešku možemo ispraviti pre upotrebe. Kada dobije mogućnost da menja podatke ili pokreće druge alate, posledice mogu biti veće. Zato je važno unapred odrediti kojim podacima i alatima agent sme da pristupi, koje radnje može sam da dovrši, kada mora da zatraži ljudsku proveru i kako se beleži šta je uradio.

Američki NIST posebno ukazuje na pitanja identiteta, dozvola i nadzora nad agentima. Postoji i rizik da zlonamerne instrukcije skrivene u dokumentu ili na veb stranici navedu agenta na pogrešnu radnju. Anthropic objašnjava taj bezbednosni izazov.

4. Kako proceniti da li agent vredi uvesti?

Počeo bih od jednog jasnog, ponavljajućeg posla. Na primer: svakog jutra prikupi tri važne IKT vesti i pripremi kratak pregled sa linkovima ka izvornim objavama. Zatim bih proveravao koliko su izbor, činjenice i sažeci dobri. Tek kada taj korak radi pouzdano, dodao bih složenije zadatke.

Merilo uspeha nije koliko koraka agent može sam da napravi. Važno je da li je rezultat tačan, koristan i dovoljno pregledan da čovek zna šta odobrava.

Zaključak

AI agenti jesu jedan od važnih IKT trendova ove godine. Mogu da povežu informacije i alate u posao koji je do sada tražio mnogo ručnih koraka. Njihova stvarna vrednost će se, međutim, videti u svakodnevnoj upotrebi: u kvalitetu rezultata, jasnim dozvolama i mogućnosti da čovek zadrži kontrolu nad važnim odlukama.

Pratite „Svet IKT“ za analize tehnoloških trendova i njihove praktične primene.