Agenții AI în companii în 2026: ce funcționează azi și ce este încă hype

Ce este un agent AI, pe înțelesul tuturor

Un chatbot răspunde la o întrebare. Un agent AI primește un obiectiv și un set de instrumente și decide singur ce pași să facă: citește un e-mail, caută comanda în ERP, redactează un răspuns, actualizează o înregistrare. Folosește un model lingvistic mare pentru a înțelege textul și a alege acțiunile și software obișnuit pentru a apela instrumentele.

Capacitatea de a acționa este ceea ce face agenții utili și, în același timp, riscanți. Un răspuns greșit de la un chatbot rămâne un răspuns greșit. O acțiune greșită a unui agent înseamnă o factură greșită, un e-mail greșit trimis unui client sau o înregistrare ștearsă.

Termenul este folosit și destul de lejer. În 2025, Gartner a avertizat asupra fenomenului „agent washing”, adică reetichetarea chatboturilor și a instrumentelor de automatizare existente drept agenți, și a estimat că doar aproximativ 130 dintre miile de furnizori care pretindeau că oferă AI agentic erau reali. Când cineva îți propune un agent, pune două întrebări: ce poate face exact fără un om și ce se întâmplă când greșește?

Ce funcționează fiabil astăzi

Cazurile de utilizare care funcționează în 2026 au ceva în comun. Sarcina este îngustă, datele de intrare sunt în mare parte text sau documente, iar un om verifică rezultatul înainte ca acesta să aibă consecințe.

Procesarea documentelor cu verificare umană

Facturile furnizorilor, avizele de însoțire, contractele, documentele vamale și certificatele vin în formate foarte diferite. Un agent le poate citi, poate extrage câmpurile, le poate compara cu comanda de achiziție și poate semnala diferențele. Un om aprobă sau corectează rezultatul. Astfel dispare cea mai mare parte a tastării, iar responsabilitatea pentru înregistrarea finală rămâne la un om.

Asistenți pentru cunoștințele interne

Procedurile, manualele tehnice, tichetele de suport mai vechi și politicile interne sunt adesea împrăștiate prin dosare în care nu caută nimeni. Un asistent care răspunde la întrebările angajaților pe baza propriilor tale documente și arată ce document a folosit economisește timp pentru angajații noi și pentru colegii experimentați care de obicei răspund la aceste întrebări. Trimiterea la sursă este importantă: le permite oamenilor să verifice răspunsul, în loc să aibă pur și simplu încredere în el.

Redactare și triere

Sortarea e-mailurilor sau a solicitărilor de suport primite după subiect și urgență, direcționarea lor către persoana potrivită și pregătirea unei prime variante de răspuns funcționează bine. Agentul pregătește, un om verifică și trimite.

Introducerea datelor între sisteme

Multe companii încă mută manual date dintr-un sistem în altul pentru că nu există o integrare: dintr-o comandă primită pe e-mail în ERP, dintr-un portal al furnizorului într-o foaie de calcul. Un agent poate face acest transfer, cu reguli de validare și o coadă de verificare pentru orice situație neobișnuită. Acolo unde există un API adecvat, o integrare clasică este de obicei mai ieftină și mai previzibilă. Agentul își merită locul acolo unde datele de intrare nu sunt structurate.

Unde agenții încă eșuează

Decizii fără supraveghere

Agenții sunt mult mai buni decât acum doi ani, dar nu sunt suficient de fiabili pentru a lua singuri decizii cu consecințe. Stanford AI Index 2026 arată că pe OSWorld, un benchmark cu sarcini reale pe calculator, cele mai bune sisteme au urcat de la aproximativ 5% dintre sarcini rezolvate în 2024 la 66,3% în 2025, încă sub nivelul de referință uman de 72,35%. Este un progres rapid, dar înseamnă și că o parte semnificativă dintre sarcinile cu mai mulți pași încă eșuează. Aprobarea plăților, modificarea prețurilor sau asumarea de angajamente față de clienți ar trebui să rămână la oameni.

Date dezordonate

Un agent care lucrează cu date de bază inconsecvente, cum ar fi clienți duplicați, liste de prețuri depășite sau coduri de produs scrise ca text liber, va produce rezultate prezentate cu siguranță, dar bazate pe înregistrările greșite.

Procese neclare

Dacă trei angajați tratează aceeași solicitare în trei moduri diferite, nu există un proces unic pe care un agent să îl poată urma. Automatizarea unui proces înseamnă, mai întâi, descrierea lui în scris, inclusiv a excepțiilor.

Cost și latență

Fiecare pas pe care îl face un agent înseamnă cel puțin un apel către un model. Lanțurile lungi de pași durează secunde sau minute, iar costul de funcționare crește odată cu volumul. Pentru o sarcină cu volum mare și reguli clare, un program obișnuit este mai rapid și mai ieftin. Gartner a estimat în 2025 că peste 40% dintre proiectele de AI agentic vor fi anulate până la sfârșitul anului 2027, invocând costurile în creștere, valoarea de business neclară sau controlul inadecvat al riscurilor.

Securitate

Agenții citesc text din surse care nu sunt de încredere: e-mailuri, pagini web, atașamente. OWASP plasează injectarea de instrucțiuni (prompt injection), situația în care un text din datele de intrare schimbă comportamentul modelului, pe primul loc printre riscurile aplicațiilor construite pe modele lingvistice și notează că nicio metodă cunoscută nu o previne complet. Printre recomandările sale se numără acordarea către model doar a accesului de care are nevoie și aprobarea umană obligatorie pentru acțiunile cu risc ridicat.

Cum începi în siguranță

Alege o sarcină îngustă. Un singur tip de document, o singură căsuță de e-mail sau un singur transfer între două sisteme.
Păstrează un om în buclă. Agentul propune, iar un om aprobă, cel puțin până când ai dovezi că este fiabil.
Limitează permisiunile. Dă-i agentului propriile credențiale și acces doar la datele și acțiunile de care are nevoie sarcina.
Înregistrează totul în jurnale. Datele de intrare, rezultatele, instrumentele apelate și cine a aprobat ce. Din jurnale afli unde au apărut erorile și poți arăta ce s-a întâmplat.
Protejează datele. Află unde sunt prelucrate și stocate datele, ce poate face furnizorul modelului cu ele și dacă datele personale ies din UE.
Stabilește un obiectiv măsurabil. Ore economisite pe săptămână, timp de procesare sau rată de eroare. Măsoară înainte și după, apoi decide dacă extinzi.

Protecția datelor și Regulamentul UE privind inteligența artificială (AI Act)

Dacă agentul prelucrează date personale, GDPR se aplică la fel ca pentru orice alt sistem. Ai nevoie de un temei juridic, de un acord de prelucrare a datelor cu fiecare furnizor și de atenție la articolul 22, care restricționează deciziile bazate exclusiv pe prelucrarea automată și care afectează în mod semnificativ persoanele. O verificare umană reală menține adesea un caz de utilizare în limitele acestei reguli.

AI Act, adică Regulamentul (UE) 2024/1689, se aplică în etape. Practicile interzise și obligațiile privind alfabetizarea în domeniul AI se aplică din 2 februarie 2025, iar regulile pentru modelele AI de uz general din 2 august 2025. Cea mai mare parte a regulamentului a devenit aplicabilă la 2 august 2026, inclusiv regulile de transparență, cum ar fi informarea persoanelor atunci când interacționează cu un sistem AI. Pachetul Digital Omnibus privind AI, Regulamentul (UE) 2026/1744, a intrat în vigoare la 27 iulie 2026 și a amânat regulile pentru sistemele cu risc ridicat: la 2 decembrie 2027 pentru utilizările cu risc ridicat de sine stătătoare enumerate în anexa III, cum ar fi recrutarea sau accesul la servicii esențiale, și la 2 august 2028 pentru AI integrată în produse reglementate de legislația UE privind produsele (anexa I).

Cei mai mulți asistenți interni și cele mai multe instrumente pentru documente nu vor intra în categoria cu risc ridicat, dar verifică atent dacă domeniul tău de utilizare atinge recrutarea, creditarea, educația sau zone similare. Regulamentul se poate aplica și furnizorilor din afara UE atunci când un sistem sau rezultatele lui sunt folosite în UE, lucru important pentru companiile din Republica Moldova care lucrează cu clienți din UE.

Cum te poate ajuta NOWANI TECH

Construim agenți AI și automatizări pentru sarcini concrete și măsurabile, cu verificare umană, jurnalizare și limite de acces gândite de la început. Îți spunem și atunci când o integrare obișnuită sau un script simplu face treaba mai bine. Dacă ai un proces pe care ai vrea să îl testezi, contactează-ne.