4 Minuty
Sztuczna inteligencja niezmiennie pozostaje kluczowym elementem globalnego sektora technologicznego, napędzając innowacje i przyciągając inwestycje na niespotykaną dotąd skalę. Wraz z rozwojem dużych modeli językowych (LLM) i nowoczesnych narzędzi programistycznych, oczekiwania wobec AI stale rosną – zwłaszcza po premierze ChatGPT firmy OpenAI pod koniec 2022 roku. W ciągu zaledwie dwóch lat finansowanie startupów związanych ze sztuczną inteligencją przez fundusze venture capital podwoiło się, osiągając imponujący poziom 131,5 miliarda dolarów w 2024 roku. Po raz pierwszy ponad połowa globalnych inwestycji venture capital w ostatnich kwartałach trafiła do firm skoncentrowanych na AI.
Wzrost znaczenia agentów AI: oczekiwania kontra rzeczywistość
Jednym z najczęściej omawianych osiągnięć są agenci AI. Rozwiązania te stworzone są do automatyzacji wieloetapowych procesów – od rutynowej administracji po złożone wsparcie i analizę danych – zarówno dla osób indywidualnych, jak i dużych organizacji. Liderzy branży technologicznej zapowiadają, że agenci sztucznej inteligencji przedefiniują pracę opartą na wiedzy, zapewniając przełomową produktywność. Stały się one centralnym punktem nowej generacji oprogramowania dla przedsiębiorstw.
Jednak najnowsze badania zaczynają podważać te tezy. Zespół z Carnegie Mellon University przeanalizował efektywność wiodących agentów AI podczas realizacji rzeczywistych zadań biurowych. Wyniki okazały się rozczarowujące: Gemini 2.5 Pro od Google – jeden z najbardziej zaawansowanych agentów – nie zrealizował 70% przydzielonych zadań. Nawet po uwzględnieniu częściowo wykonanej pracy – takich jak odpowiedzi mailowe, przeszukiwanie internetu czy proste zadania programistyczne – wskaźnik niepowodzeń wyniósł 61,7%.
Analiza konkurencji: który agent AI wypadł najlepiej?
Wyniki innych rozwiązań nie były lepsze. Najwięksi rywale wypadli jeszcze słabiej:
- GPT-4o od OpenAI nie poradził sobie z 91,4% zadań
- Llama-3.1-405b od Meta odnotowała 92,6% porażek
- Nova-Pro-v1 od Amazon skutecznie ukończył jedynie 1,7% rzeczywistych zadań biurowych
Te dane wyraźnie pokazują obecne ograniczenia automatyzacji opartej na AI, zwłaszcza w przypadku skomplikowanych, wymagających kontekstu procesów biznesowych.
Kluczowe funkcje i zastosowania agentów AI
Agenci AI promowani są jako inteligentne narzędzia do automatyzacji m.in.:
- Komunikacji zawodowej (maile, czaty)
- Wyszukiwania informacji i przeglądania internetu
- Generowania kodu i analizy danych
- Zarządzania harmonogramem i procesami
Choć celem jest ograniczenie powtarzalnych czynności i usprawnienie działalności biznesowej, różnice pomiędzy marketingowymi obietnicami a faktycznymi rezultatami budzą coraz większy niepokój w branży IT.
Trendy branżowe: hype przewyższa realne możliwości
Według najnowszego raportu Gartnera, boom na agentów AI zderza się z typowym dla nowych technologii przerostem oczekiwań nad rzeczywistością. Analitycy przewidują, że do 2027 roku ponad 40% projektów wdrażających agentów AI w przedsiębiorstwach zostanie anulowanych przed zakończeniem. Przyczyn tego zjawiska upatruje się w lawinowym wzroście kosztów, niejasnych zwrotach z inwestycji oraz trudnych do przewidzenia zagrożeniach z zakresu cyberbezpieczeństwa związanych z wdrażaniem zaawansowanych technologii.
Gartner wskazuje również na rosnące zjawisko „agent washingu”, czyli przemianowywania istniejących produktów cyfrowych na agentów AI tylko po to, by wykorzystać modę na sztuczną inteligencję. Przykładem są ogłoszone przez Apple funkcje ‘Intelligence’ przeznaczone dla iPhone 16 – obecnie będące przedmiotem pozwu zbiorowego – oraz analityk finansowy „AI” Delphia, który zakończył się karą regulacyjną za wprowadzającą w błąd reklamę.
Mimo że branżowe komunikaty sugerują, że tysiące agentów AI odmieniają działanie firm na całym świecie, audyt Gartnera wykazał jedynie około 130 rzeczywistych wdrożeń, ukazując znaczącą rozbieżność między postrzeganiem a realiami rynku AI.
Wpływ rynku i perspektywy rozwoju AI
Bezprecedensowa fala inwestycji w sztuczną inteligencję przypomina wcześniejsze bańki technologiczne, takie jak moda na Web3 i blockchain, które zakończyły się fiaskiem po okresie nadmiernych spekulacji. Podczas gdy w szczytowym momencie firmy Web3 pozyskiwały 1–2 miliardy dolarów kwartalnie, dziś pojedynczy startup AI potrafi zgromadzić kilkadziesiąt miliardów dolarów w jednej rundzie finansowania. Ta niepohamowana euforia wciągnęła nie tylko inwestorów, lecz także światowe media i decydentów, mocno wiążąc przyszłość gospodarki USA i rynków globalnych z sektorem AI.
W odróżnieniu od poprzednich bańek, konsekwencje potencjalnego spowolnienia AI mogą być bardzo dotkliwe – eksperci ostrzegają, że zmiana nastrojów inwestorów może wywołać skutki odczuwalne przez światową gospodarkę przez długie lata.
Podsumowanie: Ostrożność przede wszystkim
Agenci AI mają bezsprzeczny potencjał i już teraz zmieniają oblicze narzędzi zwiększających cyfrową produktywność. Jednak jak pokazują badania i realne wdrożenia, przed nimi wciąż wiele wyzwań. Firmy i inwestorzy powinni zachować rozwagę, dogłębnie analizować możliwości technologii, jej bezpieczeństwo oraz gotowość platform agentowych do praktycznego zastosowania.
W miarę jak era AI dojrzewa, kluczowe staje się zniwelowanie różnic między ambitnymi deklaracjami a rzeczywistymi efektami, by sztuczna inteligencja faktycznie przynosiła realną wartość dla biznesu, zamiast przeistoczyć się w kolejną odsłonę historii branżowych rozczarowań.
Źródło: futurism
Komentarze