AI agenti: Virtuální asistenti, kteří za vás vyřídí úkoly

AI agenti jsou virtuální asistenti, kteří už jen neodpovídají, ale dokážou úkol skutečně dotáhnout. Naplánují kroky, použijí nástroje a výsledek připraví tak, aby ho člověk jen zkontroloval a schválil.

Ilustrační obrázek vytvořený pomocí DALL-E. (zdroj: OpenAI)

Úvod

Ještě nedávno byla firemní AI pro většinu lidí hlavně chytré psaní a rychlé odpovědi v chatu. To je fajn, jenže realita kancelářské práce není o tom, že by lidem chyběla věta navíc. Realita je o tom, že se musí pořád dokola dělat stejné kroky kolem, tedy dohledat souvislosti, otevřít systém, zkontrolovat údaje, vyplnit formulář, zapsat záznam, poslat e-mail, založit úkol, připravit report a pohlídat termíny. AI agenti vznikli přesně proto, aby převzali tenhle typ práce jako celek, ne jen jako jednu odpověď nebo jeden odstavcový návrh.

Zároveň je dobré přiznat jednu věc, která u agentů rozhoduje o tom, jestli je budete milovat, nebo je po dvou týdnech vypnete. Agent není kouzelný zaměstnanec, je to systém, který musí mít hranice. Když mu dáte přístup všude a necháte ho jednat bez kontroly, dříve nebo později udělá chybu, a ta chyba bude mít dopad. Když ho ale postavíte tak, aby dělal rutinu, připravoval podklady a u citlivých kroků žádal schválení, dokáže z práce odstranit velkou část zbytečného přepínání mezi nástroji a ušetřit čas, který se jinak ztrácí v administrativě.

Co je AI agent a proč je to něco jiného než chatbot

Chatbot odpoví. AI agent vyřídí. Rozdíl není v názvu, ale v tom, že agent se nesnaží jen napsat nejlepší možnou odpověď, ale snaží se dojít k výsledku. Když mu dáte cíl, rozpadne si ho na kroky a průběžně si hlídá, co už udělal, co mu chybí a co potřebuje ověřit. Aby to zvládl, musí umět používat nástroje, tedy třeba pracovat s e-maily, kalendářem, dokumenty, tabulkami, CRM, ticketingem nebo interní databází. Nejde o magii, jde o orchestrace práce napříč systémy.

Tím se také vysvětluje, proč agenti působí mnohem užitečněji v běžné firemní praxi než čisté generování textu. Pokud dnes někdo tráví den tím, že vyřizuje požadavky, dohledává kontext a přepisuje informace mezi aplikacemi, agent je schopný udělat velkou část těch kroků automaticky. Člověk pak nepíše pořád dokola to samé a nepřeklápí údaje ručně, ale dělá to, co se automatizovat nedá snadno, tedy rozhoduje, kontroluje, komunikuje citlivé věci a řeší výjimky.

Ilustrační obrázek vytvořený pomocí DALL-E. (zdroj: OpenAI)

AI agenti ve firmě: od chytrého chatu k automatizaci práce napříč nástroji

V praxi se agenti nejčastěji prosazují tam, kde je nejvíc rutiny napříč nástroji. V zákaznické podpoře to znamená, že agent přečte dotaz, dohledá relevantní informace ve znalostní bázi, vyhodnotí politiku firmy, připraví odpověď a u složitějších případů správně předá kontext člověku. Tohle dělají celé platformy postavené přímo na agentním přístupu, například Fin od Intercom, který je navržený jako AI agent pro customer service a funguje napříč kanály i integracemi s helpdesky. Podobně AI Agents od Zendesk staví na tom, že agent dokáže vést konverzaci až k vyřešení, přitom pracuje s firemními znalostmi a pravidly a má jasný model předání na člověka.

V CRM a obchodě dávají agenti smysl hlavně tam, kde se stále dokola přepisují informace z komunikace do systému a kde je potřeba rychle vytáhnout kontext zákazníka. Právě tímto směrem jde například Agentforce, který staví Salesforce jako platformu pro autonomní agentní role v rámci CRM, kde agent nejen odpovídá, ale má dělat konkrétní kroky v procesech.

V interních firemních procesech se agenti často nasazují jako chytré workflow, které hlídá dokumenty, spouští akce a připravuje výstupy pro tým. Tady je typický příklad autonomních agentů v Copilot Studio, které prezentuje Microsoft, kde se agenti staví nízkokódově a umí reagovat na události a pracovat s podnikovými daty. Podobný směr je také v nástrojích pro týmovou práci, kde se agenti přirozeně napojují na práci v Jira a Confluence, což ukazuje Rovo Agents od Atlassian jako konfigurovatelné AI kolegy, kteří umí používat znalosti a kontext z vašich nástrojů.

V IT a enterprise workflow je agentní přístup silný tam, kde firma už roky používá procesní platformy a potřebuje automatizovat rozhodování a akce v rámci ticketů, schvalování a interních služeb. Tady se hodně mluví o Now Assist AI Agents a Agent Studio u ServiceNow, kde je agentní koncept postavený přímo jako nativní součást platformy, která má přístup k workflow a integracím.

V automatizaci napříč aplikacemi je silná cesta spojit agenty s klasickou automatizací. To je přesně model, který tlačí Agents od Zapier, kde agent může pracovat napříč tisíci aplikací a spouštět akce podle zadání. Stejnou logiku enterprise automatizace staví i Agentic Automation u UiPath, kde se agenti propojují s roboty a procesní orchestrace má za cíl dotahovat složité procesy end to end, nejen psát texty.

A pak je tu ještě kategorie agentů, kteří umí používat počítač podobně jako člověk, tedy pracují s rozhraním, klikají, vyplňují formuláře a pohybují se v běžných aplikacích. Tohle je cesta, kterou ukazuje Operator od OpenAI, kde se agent učí pracovat s webem a grafickým rozhraním v režimu computer use. Podobnou schopnost nabízí Computer Use Zool u Anthropic, kde je agentní smyčka postavená tak, aby model navrhoval akce a aplikace je prováděla, což je praktický základ pro automatizaci úloh v GUI.

Ilustrační obrázek vytvořený pomocí DALL-E. (zdroj: OpenAI)

Na co si dát pozor, aby agent nepřinesl problém místo úspory

Jakmile agent dostane možnost jednat, musí se řešit bezpečnost jinak než u obyčejného chatu. Nejčastěji podceňovaná věc je prompt injection, tedy situace, kdy agent narazí na obsah, který se ho snaží zmanipulovat, aby udělal něco mimo pravidla. Proto je potřeba mít jasné oddělení zdrojů, kontrolovat vstupy a hlavně omezit, co může agent reálně provést bez potvrzení. V praxi platí, že agent má být nejsilnější tam, kde připravuje, navrhuje a skládá podklady, ale u citlivých akcí má být poslední krok pod kontrolou člověka. Human in the loop není slabina, ale pojistka provozu.

Druhá zásadní věc jsou oprávnění. Agent je tak bezpečný, jak bezpečná jsou jeho práva. Pokud mu dáte přístup k všeobecným firemním datům nebo možnost něco hromadně měnit, riziko roste geometricky. Správný přístup je role, audit logy, jasný seznam povolených akcí a ideálně oddělené účty a sandboxy pro test.

A třetí věc je očekávání. Pokud firma začne agentem na všechno, projekt se utopí v detailech. Agentní AI se nejlépe zavádí postupně, od jednoho konkrétního procesu, kde je jasné, co je hotovo, a kde se dá měřit přínos, například úspora času, rychlost reakce nebo snížení chybovosti.

Pokud si chcete srovnat očekávání, mrkněte i na nejčastější mýty o AI a jazykových modelech.

Jak začít ve firmě, aby to fungovalo hned napoprvé

Nejlepší start je vybrat jednu rutinu, která se opakuje a bolí. Typicky zpracování poptávek, předzpracování ticketů, příprava pravidelného reportu nebo doplňování CRM. Pak definovat pravidla, co agent smí dělat sám, co smí dělat jen jako návrh a kdy se má zastavit. Cílem není plná autonomie, cílem je stabilní úspora času bez ztráty kontroly.

Další krok je integrace s tím, co už firma používá, protože agent bez nástrojů je jen hezký text. Jakmile má agent přístup k firemním datům a workflow, začne dávat smysl. Současně se od začátku vyplatí mít monitoring, tedy měřit, kolik úloh agent dokončil správně, kde nejčastěji selhává a kolik času reálně ušetřil. Agent se totiž neladí jednou, ladí se průběžně, stejně jako každý proces.

Jakmile se první use case stabilizuje, teprve potom je čas přidávat další procesy. A tady je dobré držet jednoduché pravidlo. Čím větší dopad může mít chyba, tím víc má agent končit u návrhu a schválení. U méně citlivých věcí může být více autonomní, u citlivých má být opatrný a transparentní.

Pokud chcete jít od nápadu rovnou k bezpečné praxi, podívejte se, jak vypadá naše implementace umělé inteligence ve firmě.

Shrnutí: jak AI agenti zrychlí firemní workflow a přitom udržíte kontrolu

AI agenti jsou posun od odpovědí k akcím, protože se nesnaží jen poradit, ale umí převzít konkrétní kroky v procesu a dotáhnout úkol až k výsledku. Největší přínos mají tam, kde se práce skládá z opakovaných kroků napříč nástroji a kde dnes lidé ztrácí čas přepínáním, dohledáváním kontextu, kopírováním údajů a kontrolou, jestli se na něco nezapomnělo. V praxi nejde o to, že by agent nahradil člověka, ale o to, že odlehčí operativu, která je nezbytná, ale často nemá přidanou hodnotu, takže lidem uvolní kapacitu na rozhodování, komunikaci a práci, kde je potřeba úsudek. To je přesně důvod, proč se agentní přístup rychle prosazuje i mimo technické týmy, protože zkracuje cestu od zadání k hotové věci.

Reálné produkty už dnes ukazují, že agenti mohou řešit podporu, CRM, interní workflow i automatizaci napříč aplikacemi, a to způsobem, který je pro firmu použitelný, protože se dá nastavit míra kontroly. Nejpoužitelnější model je ten, kdy agent připraví a provede většinu kroků, ale u citlivých částí nechá poslední slovo člověku, typicky odeslání, schválení, změnu v systému, práci s penězi nebo zákaznickými daty. Díky tomu se dá agent nasadit i tam, kde by čistá automatizace byla křehká nebo kde je riziko příliš vysoké. Jakmile firma jednou zažije, že se úkoly přestanou ztrácet mezi nástroji a že se práce začne uzavírat rychleji, přestane agent působit jako novinka a začne působit jako běžná součást provozu.

Aby to fungovalo dlouhodobě, nestačí jen nadšení, ale správně zvolený proces a disciplína zavedení. Je potřeba vybrat úkol, který má jasný výsledek, omezit oprávnění na minimum, nastavit kontrolní body a měřit přínos, ideálně na čase, chybovosti a rychlosti dokončení. Pokud se to udělá takhle, z agentů se nestane AI hračka ani nekontrolovatelný experiment, ale praktický nástroj, který reálně snižuje operativu, zvyšuje konzistenci práce a zrychluje tok informací napříč firmou. A právě v tom je jejich největší hodnota, ne v efektních demách, ale v tom, že každý den šetří drobné minuty, které se ve výsledku sčítají do velkého rozdílu.

Chcete vytvořit vlasti AI agenty, kteří Vám ušetří čas? Kontaktujte nás!