Například v oblasti správy dat má tento rozdíl skutečně transformační potenciál. Agenti AI můžou vnést revoluci do kvality dat skrze auto­ma­ti­za­ci časově náročných procesů a rychlejší optimalizaci výsledků, což organizacím umožní vytěžit ze svých dat skutečnou hodnotu.

Ačkoliv se v rozhovorech o automatizaci a rozšíření schopností systémů poháněných AI pojmy „agent“, „kopilot“ a „asistent“ často zaměňují, jejich role, schopnosti a dopad se zásadně liší. A právě pochopení tohoto rozdílu je pro podniky, které se pohybují v dnešním rychle se vyvíjejícím prostředí správy dat, zcela zásadní.

Čím se agenti AI liší od kopilotů AI?

Jednoduše řečeno, kopiloti s umělou inteligencí jsou navržení tak, aby pomáhali lidským uživatelům a rozšiřovali jejich schopnosti. Fungují tedy jako virtuální asistenti, kteří zefektivňují úkoly, poskytují návrhy, generují obsah a automatizují opakující se činnosti. Kopiloty tedy obvykle myslíme interaktivní nástroje, které podporují roz­ho­do­vá­ní uživatele a zvyšují jeho efektivitu. Vyžadují však značný dohled a odborné znalosti v dané oblasti, aby uživatel mohl své výstupy řídit. Uživatelé přitom často spolupracují s kopiloty prostřednictvím chatovacího rozhraní integrovaného do stávajících firemních aplikací.

Agenti AI naproti tomu pracují autonomně. Dokážou rozložit složité cíle na menší dílčí úkoly, uspořádat je do logických kroků a provést je s minimální potřebou lidského zásahu. Zároveň interagují s digitálními systémy, rozhraními API nebo jinými AI agenty s cílem shromáždit informace, provádět úkoly a dodávat kýžené výsledky.

Agenti s umělou inteligencí se v situaci, kdy se během plnění úkolu vyskytnou chyby, zvládnou sami opravit. Své procesy upravují tak, aby dosáhli úspěšných výsledků a zajistili transparentní zpracování úkolů pod lidským dohledem. Agenti AI navíc disponují paměťovými schopnostmi, díky kterým se můžou učit z minulých interakcí a postupem času se ve svém pracovním prostředí lépe orientovat. To umožňuje organizacím získat významnou hodnotu z provozní efektivity skrze úsporu času a nákladů a přerozdělení kvalifikovaných zaměstnanců na složitější úkoly, které přinášejí vyšší návratnost investic.

Význam agentů AI pro správu dat

V tradičním využití AI v oblasti správy dat, například prostřednictvím strojového učení, sloužila umělá inteligence primárně ke zpracování historických dat za účelem tvorby předpovědí. Generativní umělá inteligence od té doby nicméně zlepšila kvalitu a správu dat i tím, že automatizovala konfigurace a zefektivnila procesy. Agenti AI představují další mezník. Automatizují manuální, opakující se úkoly, které obvykle provádějí správci dat nebo vědečtí pracovníci, a umožňují jejich celkové provedení, díky čemuž se týmy můžou soustředit na strategičtější činnosti.

Pro technické uživatele – jako jsou datoví inženýři a vědci – je automatizace rutinních a opakujících se úkolů, jako je čištění a transformace dat, velkým přínosem, který zvyšuje produktivitu a provozní efektivitu. Agenti AI umí rychle identifikovat anomálie, zrychlit cykly řešení problémů a zároveň provádět hodnocení kvality dat na vyžádání v reálném čase, což snižuje manuální úsilí a poskytuje rychlejší výstupy. Díky schopnosti zpracovávat rozsáhlé datové soubory rychlostí přesahující lidské schopnosti můžou agenti AI také zefektivnit zapracování datových zdrojů a zároveň zajistit větší soulad s požadovanými pravidly pro zachování kvality dat.

Tímto způsobem agenti AI demokratizují přístup ke kvalitním datům a zpřístupňují je širšímu okruhu uživatelů napříč firmami s různými technickými znalostmi. Složité úlohy správy dat se zjednodušují, což umožňuje firemním uživatelům pracovat přímo s daty, aniž by to vyžadovalo rozsáhlé školení nebo zaněprázdnění technických pracovníků. Rozhraní v přirozeném jazyce zase umožňuje uživatelům provádět ad-hoc samoobslužnou práci s daty a jejich kvalitou dat bez nutnosti znalosti programovacích nebo dotazovacích jazyků.

A protože agenti AI poskytují dostupná a důvěryhodná data, umož­ňu­jí organizacím podporovat kulturu založenou na datech, která pod­po­ru­je přijímání informovaných strategických rozhodnutí a inovace.

Správa agentů AI: Kdo se ujme vedení?

Správa agentů umělé inteligence je zásadním faktorem, který určuje, zda se podaří AI nasadit zodpovědně a důvěryhodně. Zpráva Atacca­ma Data Trust Report 2025 ukazuje, že ve většině organizací spadá odpovědnost do kompetence datových ředitelů (CDO) nebo tech­no­lo­gic­kých ředitelů (CTO); s rozvojem technologií se však objevují i smíšené role, jako je ředitel pro data a umělou inteligenci (Chief Data a AI Officer), které odrážejí průnik strategií v oblasti dat a AI.

Před těmito vedoucími pracovníky nyní stojí několik úkolů: musí zavést zásady pro řízení dat, uvést v platnost ochranná pravidla a podpořit firemní kulturu, která čerpá z dat v celé organizaci. Právě spolupráce napříč odděleními je zásadní, protože agenti AI se neomezují pouze na správu dat, ale budou interagovat s dalšími oblastmi podnikání. Lidský dohled však bude i nadále zásadní, zejména pokud organizace zavedou multiagentní systémy, v nichž bude spolupracovat více agentů AI.

Vývoj agentů umělé inteligence

K dnešnímu dni existuje pouze několik účelově vytvořených agentů AI pro správu dat, ale představují jedno z prvních autonomních řešení pro správu dat a společně s tím, jak se jejich používání stane běžným, se přirozeně budou dále vyvíjet. Budoucí pokrok přinese rozšíření výkonu a vyšší škálovatelnost agentů AI, což jim umožní řešit stále složitější úkoly a přinášet ještě větší hodnotu.

V budoucnu očekáváme nárůst multiagentních systémů. Ty představují další slibný vývoj v oblasti umělé inteligence, kdy bude více agentů pracovat kolektivně na plnění úkolů jménem uživatelů nebo celých systémů. Každý agent má jedinečné schopnosti, ale spolupracuje na dosažení společného cíle. Například agent pro správu dat může v ekosystému vícera agentů bezproblémově spolupracovat s databázovým agentem, což zefektivňuje pracovní postupy a maximalizuje efektivitu.

Přestože jsou multiagentní systémy stále ještě v plenkách, jejich potenciál je obrovský. Tyto systémy by mohly provádět složité a rozsáhlé operace, které by jediný agent sám zvládl jen s obtížemi, což by dál měnilo možnosti správy dat. Potenciál v silně regulovaných odvětvích založených na datech, jako jsou finanční služby, pojišťovnictví a výroba, je obrovský, neboť v nich iniciativy s AI v rámci celých organizací nabírají na síle.

Dalším významným milníkem na obzoru pak je ještě umělá obecná inteligence (AGI). AGI označuje systémy umělé inteligence, které dokáží překonat lidské kognitivní schopnosti a spolupracovat s lidským uvažováním, aby poskytly bezkonkurenční přesnost a přehled. Podle společnosti Gartner by se AGI mohla stát realitou dokonce již během příštího desetiletí a způsobit revoluci v oblastech, jako je zdravotnictví, energetika a finance.

Budoucnost je tady

Agenti AI jsou tedy více než jen evolucí kopilotů AI – představují změnu paradigmatu v přístupu firem ke správě dat. Díky svým autonomním schopnostem, samoopravným mechanismům a schopnosti učit se a přizpůsobovat odemykají agenti AI novou úroveň efektivity a inovací. Jak se organizace připravují na budoucnost, bude přijetí agentů AI rozhodující pro udržení konkurenceschopnosti ve světě, který je stále více založen na datech.

Jay Limburn Autor článku je Chief Product Officer společnosti Ataccama.