Tendințe ale agenților AI în 2026 — Google Cloud

În 2026 adoptarea AI și a agenților AI remodelază fluxurile de lucru ale întreprinderilor.

Conducătorii de enterprise reproiectează modul în care munca circulă prin sisteme. Gartner estimează că aproximativ 40% din aplicațiile enterprise vor include agenți AI specifici pentru sarcini până la sfârșitul anului 2026. Prin urmare, echipele trebuie să regândească predările, aprobările și cozile de excepții. De exemplu, un CRM poate folosi un agent AI pentru a triage lead‑urile, a redacta follow‑up‑uri și a actualiza înregistrările fără copiere‑lipire repetată de către oameni. Aceasta reduce timpul per tichet și scade rata erorilor.

Listă de verificare practică pentru echipele de operațiuni și de produs:

1) Cartografiați procesele de volum mare, repetabile care generează decizii previzibile. 2) Prioritizați proiectele pilot unde puteți măsura timpul economisit, reducerea erorilor sau costul pe tranzacție. 3) Începeți pe scară mică cu o singură sursă de date și extindeți treptat aria agentului. 4) Monitorizați metricile zilnic și mențineți un traseu de escaladare către un om.

Un exemplu clar: echipele de logistică care se confruntă cu fire lungi de emailuri pot folosi agenți de email fără cod pentru a răspunde la întrebări uzuale despre comenzi. virtualworkforce.ai reduce timpul de procesare de la aproximativ 4,5 minute la ~1,5 minute per email prin ancorarea răspunsurilor în ERP, TMS și istoricul căsuței poștale. Acest lucru arată cum automatizarea focalizată poate oferi valoare imediată de business și rezultate mai bune pentru clienți. Dacă doriți ghidaj de implementare, citiți cum să îți extinzi operațiunile logistice fără a angaja personal pentru idei pas cu pas: cum să îți extinzi operațiunile logistice fără a angaja personal.

Acest capitol numește câteva tendințe cheie și explică acțiuni pe care echipele le pot lua acum. Mai întâi, inventariați sarcinile. În al doilea rând, proiectați un traseu de audit pentru a face vizibile acțiunile agenților. În al treilea rând, definiți KPI clari pentru proiectele pilot. Acești pași ajută organizațiile să treacă de la experimentare la producție. Așteptați o adoptare mai rapidă în 2026 pe măsură ce liderii observă câștiguri măsurabile și presiunea de a răspunde la așteptările clienților în schimbare crește.

Agentic AI și sistemele AI trec de la asistenți la operatori; agenți care operează end‑to‑end.

Agentic AI schimbă rolurile AI în cadrul firmelor. Termenul agentic cuprinde sisteme care planifică, acționează și învață. Furnizorii livrează acum motoare de agenți și straturi de orchestrare care permit agenților să ruleze procese în mai mulți pași. După cum observă Aruna Pattam, „AI nu mai asista la sarcini; orchestrează întregi fluxuri de lucru în mod autonom.” Această afirmație subliniază modul în care agenții operează de‑a lungul pașilor și sistemelor.

Gestionarea riscurilor trebuie să evolueze și ea. Plasați porți AI cu om‑în‑bucle acolo unde intenția contează. Adăugați opțiuni de rollback pentru acțiunile care modifică înregistrări. Instrumentați agenții cu observabilitate astfel încât oamenii să poată trasa deciziile. Testați comportamentul agenților într‑un sandbox și rulați scenarii de tip red‑team înainte de producție.

Listă de verificare practică pentru construirea unor experiențe agentice sigure:

1) Definiți limite clare de intenție și reguli de escaladare. 2) Adăugați jurnale de audit și control al versiunilor pentru prompturi și politici ale agenților. 3) Includeți comenzi explicite de rollback și playbook‑uri de recuperare. 4) Monitorizați performanța și modurile de eroare în permanență.

Exemplu: un agent de aprobare financiară care plătește facturi ar trebui să rețină transferurile de fonduri până când un om confirmă pentru sume peste un prag. Aceasta echilibrează viteză cu control. Furnizorii oferă acum kituri de dezvoltare pentru agenți, constructori de agenți și primitive de orchestrare. Aceste instrumente reduc codarea repetitivă și permit echipelor să se concentreze pe reguli, siguranță și cunoaștere de domeniu.

Când planificați, amintiți‑vă să guvernați AI. Stabiliți obiective pentru fiabilitate și siguranță. Monitorizați modul în care agentul devine responsabil pentru rezultate. Apoi instruiți operatorii să supravegheze, nu să micro‑gestioneze, agenții. Această abordare accelerează scalarea păstrând standardele constante.

Sistemele multi‑agent și modelele multimodale vor alimenta colaborarea între agenți pentru cazuri de utilizare enterprise.

Sistemele multi‑agent permit agenților specializați să colaboreze. Combinat cu modele multimodale, agenții pot schimba text, imagini, cod și tabele. Acest lucru permite muncă cross‑departamentală în care agenții predau context în loc de oameni. De exemplu, un agent de vânzări poate trimite o imagine cu un contract semnat către un agent juridic. Agentul juridic extrage clauzele și trimite un sumar de conformitate către finanțe, astfel încât aceștia să poată procesa factura.

Proiectanții trebuie să definească scheme de mesaje, ferestre de context și o singură sursă de adevăr. Altfel agenții își pot duplica efortul sau genera acțiuni conflictuale. Folosiți canale structurate pentru stare, acțiuni și proveniență. Includeți, de asemenea, un fallback către oameni în cazurile ambigue.

Listă de verificare practică pentru proiectarea multi‑agent:

1) Definiți limite clare de rol pentru fiecare agent. 2) Folosiți partajări de context și scheme de mesaje consistente. 3) Urmăriți proveniența și citările în istoricul conversației. 4) Simulați rulări multi‑agent pentru a identifica căile de conflict.

Exemple de cazuri de utilizare includ răspunsul automat la incidente și suportul multimodal pentru clienți. Un agent de logistică poate analiza o fotografie a bunurilor deteriorate, poate rezuma avariile și poate crea un draft de revendicare. Acest draft poate fi apoi validat de un om. Această abordare ajută echipele să execute sarcini mai rapid și reduce predările manuale. Arhitecții ar trebui să ia în considerare modelele mari de limbaj și AI multimodal când construiesc agenți pentru sarcini complexe. De asemenea, planificați integrarea datelor de la senzori acolo unde este nevoie și sisteme care trebuie să păstreze confidențialitatea datelor și proveniența.

Pentru a explora agenți care redactează emailuri logistice și actualizează sisteme într‑un singur flux, vedeți ghidul nostru despre automatizarea emailurilor ERP pentru logistică.

Dezvoltarea AI enterprise și dezvoltarea agenților AI necesită noi practici de programare, infrastructură și guvernanță.

Construirea agenților nu e același lucru cu construirea unui serviciu web. Aveți nevoie de prompturi reproducibile, pipeline‑uri de recuperare, prompturi versionate și cadre de testare. Echipele trebuie să adopte CI/CD pentru fluxurile de lucru ale agenților, nu doar pentru modele. Buna practică include teste unitare pentru ramuri decizionale și teste de integrare care re‑redau conversații reale.

Alegerea platformei contează. Google Cloud’s Vertex AI Agent Builder și Generative AI Studio oferă distribuție, opțiuni de model și primitive de guvernanță. Aceste instrumente permit organizațiilor să aleagă Gemini sau modele terțe, cum ar fi Anthropic, prin platformă. Folosiți o platformă care susține proveniența modelului și jurnalele de audit pentru a putea guverna AI la scară.

Listă de verificare practică pentru echipele de inginerie:

1) Versionați prompturile și politicile agenților în controlul sursei. 2) Construiți pipeline‑uri de recuperare și ancorare care returnează citări responsabilizabile. 3) Stabiliți SLO‑uri pentru latență și corectitudine. 4) Planificați capacitatea de inferență și controalele de cost când implementați agenți care rulează pe termen lung.

Exemplu: echipele de inginerie care încorporează un agent de stare a comenzii trebuie să echilibreze costul de inferență și latența. Pot cache‑ui contextul recent, shardui pipeline‑urile de recuperare și autoscaliza pool‑urile de inferență. Includeți, de asemenea, acces controlat la modele și autentificare bazată pe roluri pentru a controla cine poate modifica regulile agenților. Dacă aveți nevoie de ajutor pentru a decide când să folosiți acces găzduit la modele versus agenți locali, revizuiți compromisurile platformei și cerințele de conformitate. Pentru exemple practice în logistică, comparația noastră despre corespondența logistică automatizată vă poate ajuta.

În cele din urmă, amintiți‑vă că dezvoltarea software pentru agenți combină programarea tradițională cu arta prompturilor, testarea și observabilitatea. Investiți în instrumentare acum pentru a evita datoria tehnică mai târziu.

Agenții care lucrează în fluxurile de lucru ale întreprinderilor vor remodela locurile de muncă și vor reconfigura nevoile de recalificare în AI în 2026.

Adoptarea AI schimbă rapid sfera responsabilităților de lucru. Studiile Info‑Tech au constatat că în jur de 58% din organizații raportează că AI este integrat în strategiile enterprise‑wide. Sondajele arată, de asemenea, că angajații doresc mai multă formare; aproximativ 71% dintre angajați cer mai multă instruire în AI. Până la sfârșitul anului 2025, aproximativ jumătate dintre roluri vor necesita recalificare pentru noile instrumente și procese.

Companiile trebuie să combine formarea pe bază de rol cu proiecte în condiții reale. Oferiți oamenilor timp pe proiecte pilot cu agenți. Lăsați‑i să proiecteze politici, să monitorizeze performanța și să ofere feedback. Această expunere practică construiește încredere mai rapid decât instruirea de tip clasă.

Listă de verificare practică pentru HR și L&D:

1) Identificați familiile de roluri afectate de agenți și cartografiați noile sarcini. 2) Creați proiecte on‑the‑job în care angajații co‑proiectează agenți. 3) Predați orchestrare, monitorizare și abilități de bază în coding pentru non‑ingineri. 4) Includeți etica AI și guvernanța în fiecare curriculum.

Exemplu: echipele de operațiuni care primesc peste 100 de emailuri inbound per persoană pot adopta agenți de email fără cod. Aceste instrumente permit agenților să redacteze răspunsuri exacte, context‑aware în Outlook și Gmail, păstrând oamenii în control. Virtualworkforce.ai se concentrează pe soluții fără cod, pregătite pentru operațiuni, care accelerează adoptarea și reduc frica. Această abordare permite personalului să lucreze alături de AI, ridicându‑i la roluri de supraveghere și gestionare a excepțiilor, mai degrabă decât la operatori de rutina.

Recalificarea creează un avantaj competitiv. Când oamenii învață noi abilități precum monitorizarea agenților și versionarea prompturilor, organizațiile obțin o productivitate mai bună și timpi mai rapizi până la valoare. Așteptați‑vă ca anul care vine să accentueze proiectele practice ca cea mai bună cale de formare.

Deciziile privind platforma înseamnă că fiecare alegere AI — de la Google Cloud Vertex AI la claude desktop — va afecta guvernanța, securitatea și scalarea.

Alegerea platformei afectează conformitatea, latența și rezidența datelor. Platformele găzduite precum Google Cloud’s Vertex AI oferă funcții gestionate de guvernanță și un catalog de modele. Opțiunile locale, cum ar fi claude desktop, oferă latență mai mică și funcționare offline pentru fluxuri sensibile. Fiecare cale necesită controale diferite pentru confidențialitatea datelor și proveniența modelului.

Listă de verificare practică pentru guvernanță:

1) Mențineți un catalog de modele cu versiuni și linie genealogică. 2) Impuneți SSO și acces bazat pe roluri. 3) Cereți jurnale de audit pentru acțiunile agenților și stabiliți SLO‑uri pentru corectitudinea deciziilor. 4) Rulați teste de tip red‑team regulate și documentați căile de escaladare pentru deciziile autonome.

Securitatea și conformitatea contează în sectoare reglementate. Alegeți platforme cu FedRAMP sau certificări ISO acolo unde este necesar. Implementați, de asemenea, controale pentru rezidența datelor și anonimizați sau redactați PII sensibile înainte de a le transmite modelelor. Definiți politici clare pentru ce date poate accesa fiecare serviciu AI.

Exemplu: decizia între Vertex AI gestionat și un agent desktop on‑prem va depinde de postura dvs. de guvernanță a datelor. Dacă trebuie să păstrați toate datele într‑o rețea privată, un agent local poate fi necesar. Altfel, o platformă cloud accelerează scalarea și integrează monitorizarea mai ușor. Platforma pe care o alegeți va influența cât de repede scalați AI și forma ecosistemelor de agenți. Pentru a vedea cum agenții de email îmbunătățesc comunicațiile de transport, consultați ghidul nostru despre redactarea emailurilor logistice cu AI.

În cele din urmă, planificați pentru suveranitate AI și controale de cost. Definiți cine poate crea agenți de producție și ce aprobări sunt necesare. Cu aceste reguli, echipele pot scala AI păstrând controlul și menținând valoarea de business.

Întrebări frecvente

Care sunt cele mai importante tendințe privind agenții AI pentru 2026?

Cele mai importante tendințe includ integrarea agenților în aplicațiile enterprise, Agentic AI care orchestrează fluxuri de lucru end‑to‑end și colaborarea multi‑agent alimentată de modele multimodale. Aceste schimbări vor modifica procesele, toolchain‑urile și prioritățile de recalificare pentru multe echipe.

Cum vor schimba agenții fluxurile de lucru din întreprinderi?

Agenții vor automatiza deciziile de rutină, vor reduce predările și vor gestiona procese în mai mulți pași. Aceasta accelerează procesarea, reduce erorile și eliberează oamenii să se concentreze pe strategie și excepții.

Unde pot citi statistica despre adoptarea în enterprise până la sfârșitul anului 2026?

Proiecția Gartner că aproximativ 40% din aplicațiile enterprise vor include agenți AI specifici pentru sarcini până la sfârșitul anului 2026 este raportată aici: 40% din aplicațiile enterprise. Folosiți această cifră pentru a justifica proiectele pilot și bugetele.

Ce pași de guvernanță securizează implementările de agenți?

Implementați cataloage de modele, jurnale de audit, acces bazat pe roluri, SLO‑uri pentru acțiunile agenților și teste red‑team. Adăugați, de asemenea, căi de rollback și aprobări umane pentru operațiuni cu risc ridicat.

Cum ar trebui organizațiile să prioritizeze proiectele pilot cu agenți?

Cartografiați sarcinile cu volum mare și repetabile și alegeți proiecte pilot cu rezultate măsurabile. Urmăriți timpul economisit, reducerea erorilor și costul per tranzacție pentru a justifica o extindere mai largă.

Sistemele multi‑agent necesită lucrări speciale de proiectare?

Da. Proiectanții trebuie să definească scheme de mesaje, limite de rol și partajări de context consistente pentru a evita acțiunile conflictuale. Simulați scenarii pentru a găsi modurile de eșec.

Ce caracteristici ale platformei contează pentru AI enterprise?

Căutați proveniența modelului, jurnalizarea de audit, aplicarea politicilor și certificări de conformitate. De asemenea, luați în considerare latența, rezidența datelor și controalele de cost când alegeți între opțiuni cloud și desktop.

Cum se vor schimba locurile de muncă pe măsură ce agenții preiau mai multe sarcini?

Rolurile se vor orienta către supraveghere, orchestrare și rezolvarea problemelor complexe. Prioritățile de recalificare includ monitorizarea agenților, controlul versiunilor prompturilor și competențe în etică și guvernanță AI.

Unde pot echipele de logistică să vadă exemple practice de automatizare a emailurilor cu AI?

Oferim ghiduri țintite care arată cum agenții de email fără cod accelerează răspunsurile și reduc erorile. Începeți cu pagina noastră despre automatizarea emailurilor logistice cu Google Workspace: automatizați emailurile logistice cu Google Workspace.

Cât de rapid va crește adoptarea agenților până în 2026?

Adoptarea se accelerează pe măsură ce platformele se maturizează și proiectele pilot arată ROI. Așteptați‑vă mai multe implementări în producție pe parcursul anului 2026, pe măsură ce organizațiile prioritizează câștiguri măsurabile și guvernanță.