AI ügynök vagy chatbot? Amit egy cégvezetőnek tudnia kell

Az AI ügynök nem csak válaszol, hanem dolgozik is. A jó AI ügynök pedig nem csak dolgozik, hanem jól is dolgozik. Kap egy célt, lépésekre bontja, használja a cég rendszereit és erőforrásait, valamint végrehajtja a feladatot. A téma egyre aktuálisabb, hiszen a vállalatok többsége még csak kísérletezik vele.

A Gartner szerint 2028-ra a napi rutin 15%-át már autonóm AI ügynökök fogják végezni. Jobb eséllyel indul az, aki egyetlen, mérhető folyamattal kezd, emberi jóváhagyást iktat be, és előre tisztázza, ki miért felel. Jogosan merül fel a kérdés mindenkiben, hogy mi a különbség a tavaly bevezetett chatbot és az „AI ügynök” között, amiről most minden beszállító beszél. Erre ritkán érkezik egyértelmű válasz. Ez nem is véletlen, mert a két fogalom kívülről nagyon hasonlít, a működésük viszont alapvetően más.

Miben különbözik az AI ügynök egy sima chattől?

A chatbotot leginkább egy olyan munkavállalóhoz érdemes hasonlítani, aki most került ki az iskolapadból. Külső segítséggel végre tud hajtani egy-egy részfeladatot, de az összképet még nem látja át. Az AI ügynöknek viszont feladatot adunk, például: „Készítsd elő a negyedéves beszállítói értékelést.” Ilyenkor az AI ügynök nem egyszerűen egy szöveget ír, hanem lekéri az adatokat a vállalatirányítási rendszerből, összeveti őket a szerződésekkel, és a végén jóváhagyásra kész anyagot ad le.

Az AI ügynök egy olyan nagy nyelvi modell alapú rendszer, amely a kapott feladatokat lépésekre bontja, rendelkezik egy átfogó utasításkészlettel (system prompt), illetve különböző képességek és külső bővítmények révén külső erőforrásokhoz (programok, szolgáltatások) is hozzáfér.

Az IBM megfogalmazásában az ügynök önállóan, munkafolyamatok megtervezésével és eszközök használatával végzi el a feladatot, míg az asszisztens jellemzően csupán javaslatot tesz és segít. Az Anthropic fejlesztői ennél is pontosabban fogalmaznak. Szerintük ügynökről akkor beszélünk, ha a modell maga dönti el, milyen lépésekben és milyen eszközökkel dolgozik.

Mire jó ma, és hol vannak a határai?

Ma ott működik a legjobban, ahol a munkafolyamat ismétlődő, szabályokhoz kötött, de mégis igényel némi mérlegelést. Ilyen például az ügyfélszolgálati jegyek osztályozása, a számlák feldolgozása és egyeztetése, a beszerzési ajánlatok összehasonlítása, a több forrásból összeállított riportok előkészítése, valamint a több döntési lehetőség felvázolása a cégvezetők számára (erről bővebben az adatvezérelt döntéshozatalról szóló korábbi cikkünkben írtunk).

A McKinsey 2025-ös felmérése szerint a cégek 62%-a kísérletezik AI ügynökökkel. A PwC amerikai felmérésében az ügynököket bevezető vállalatok 66%-a számolt be termelékenységnövekedésről.

A korlátokat is érdemes józanul látni:

• A hibák összeadódnak: Ha egy ügynök minden egyes lépést egy egészen optimális, 95%-os pontossággal végez el, egy tízlépéses folyamat végén már alig több, mint 50% az esélye, hogy minden stimmelni fog.
• Prompt injection. Egy e-mailbe vagy dokumentumba rejtett utasítás eltérítheti az ügynököt. Az OWASP külön útmutatót adott ki az ilyen támadásokkal szembeni védekezésről.
• Marketing hívószavak használata: Könnyen lehet, hogy egy termék, amit ügynökként árulnak, valójában átcímkézett chatbot vagy hagyományos szoftveres robot.
• Költség és megtérülés: Ha nem határozzuk meg pontosan a siker mérőszámait, akkor csak a költség oldalt fogjuk látni, ami torz képet eredményez a döntések során. (Hogy valóban gazdasági lufiról vagy megtérülő beruházásról beszélünk-e, arról bővebben az AI valódi árát elemző cikkünkben írtunk.)

Hol tart Magyarország?

Az Eurostat adatai szerint 2025-ben a legalább tízfős magyar vállalatok 10,4%-a használt valamilyen mesterséges intelligenciát, az uniós átlag 20% volt

Ezt a lemaradást hátrányként és lehetőségként is lehet értelmezni. Aki most kezd, az már tanulhat mások drága hibáiból. A Deloitte több mint száz hazai vállalat bevonásával készült kutatása is külön foglalkozik az ügynökökkel, bár inkább csak megerősíti a tényeket a lemaradás tekintetében; jelenleg inkább a szabályalkotási folyamatokkal és a tervezéssel foglalkozunk, semmint a valódi bevezetéssel és használattal. Ezzel szemben a PwC Magyarország a pénzügyi területről hoz példát a felhasználásra. A helyzet tehát attól függ, hogy lehetőségként, vagy bénító tényként szemléljük.

Hogyan érdemes bevezetni AI ügynököt? Öt lépés vezetői szemmel

1. Folyamatból kell kiindulni, nem technológiából. Egy szűk, jól mérhető terület többet ér egy mindenre jó ügynöknél. A jó ügynök egy célprogram, nem pedig egy általános csodaszer.

2. Indulás előtt rögzíteni kell a kiinduló állapotot. Ez lehet az átfutási idő, a hibaarány vagy az egy termékre jutó költség. Enélkül a megtérülésről csak benyomások lesznek, számok nem.

3. Emberi jóváhagyás a kritikus pontokon. Kifizetésről, szerződésmódosításról vagy ügyféllel kapcsolatos döntésről mindig ember mondja ki az utolsó szót. Fontos kiemelni, bármennyire is csábítóan hangzik, egy AI ügynököt sose kössük össze a banki szolgáltatásunkkal.

4. Minimális jogosultság. Az ügynök csak ahhoz férjen hozzá, amire a feladat ellátásához feltétlenül szüksége van. Mindezeken túlmenően, minden lépését naplózni kell.

5. A megfelelést a tervezésnél kell kezelni, nem utólag. A legfőbb külső szabályok az EU AI Act és a GDPR. Az általános alapelv, hogy a belső szabályzatoknak ezekkel összhangban kell lenniük.

Összegzés

Az AI ügynököt nem úgy kell elképzelni, hogy egy darab képes a cégnél felmerülő összes feladatot megoldani. Ezek céleszközök, amelynek ugyanúgy el kell magyarázni a feladatot, kezdetben ellenőrizni a munkáját, és csak fokozatosan adni neki nagyobb önállóságot. Hosszabb távon azok a vállalatok járnak jól, amelyek ezt a lassabb, fegyelmezett utat választják.

A tanulság egyszerű: nem kell mindenre ügynököt használni. Ahol egy jól megírt szabály vagy egy egyszerű chat is elég, ott fölösleges a nagyobb rendszer. Ez a költségeken és a környezeti terhelésen is látszik. Az AI környezeti hatásáról és az AI szorongásról ebben a cikkünkben foglalkoztunk.

Ha ehhez külső szempontra vagy szakértői támogatásra van szükség, a Rendszerinformatika csapata szívesen segít az AI ügynökök tervezésében és a belső folyamatok feltérképezésében, átalakításában.

Dr. Vécsey Richárd Ádám
jogász, AI fejlesztő