De la primele calculatoare care rulau programe pas cu pas până la rețelele neurale care domină astăzi testele de referință, evoluția tehnologică a rescris constant regulile. Astăzi, dezvoltatori, echipe de produs și organizații mari discută tranziția de la pariurile pe modele din ce în ce mai mari către ceea ce se numește AI agentic în infrastructurile IT. Schimbarea nu este doar tehnică, ci și conceptuală: treci de la un program care răspunde punctual la comenzi la un sistem care rămâne activ, monitorizează semnale în mod continuu și reacționează în timp real.
Ultimul deceniu a însemnat un efort imens pe dimensiunea mărimii: modele tot mai mari, scoruri mai bune la benchmark-uri. Până când această cale a început să atingă limite clare. Modelele tradiționale funcționează adesea ca niște cutii negre care primesc o întrebare și returnează un răspuns, după care totul se resetează. AI agentic funcționează diferit: agenții rămân activi, urmăresc schimbările de comportament ale clienților, variațiile cererii sau mici anomalii pe care dashboard-urile le ratează. Elementul esențial nu este viteza unui singur răspuns, ci timpul, agenții operează în bucle: monitorizează, decid, acționează și revin când contextul s-a modificat, semănând mai mult cu modul de lucru al echipelor performante din practică.
Pentru a evita haosul, agenții au nevoie de o memorie comună, legată de identitate. Această memorie partajată menține agenții ancorați și le permite să colaboreze, nu să se împiedice unii de alții. Fără ea, fiecare agent riscă să construiască propria versiune a realității, iar sistemul devine rapid incoerent. În practică, asta înseamnă date unificate și o schemă de identități care funcționează ca memorie comună pentru decizii: produse, evenimente, clienți, tot ce contează pentru consistență.
Modelul preferat de multe companii a fost până acum monolitul: o platformă mare care face de toate, din teama că legăturile între sisteme vor ceda. AI agentic răstoarnă această logică. În loc de monolit apar agenți mici și specializați care comunică între ei, asemănător microserviciilor, dar aici nu este vorba doar de procesare, ci de rațiune. Provocarea reală este interoperabilitatea semnificației: nu e suficient ca agenții să trimită date, ei trebuie să interpreteze acele date în același mod. API-urile nu rezolvă tot; contează ce înțelege fiecare agent din semnalul primit. Dacă greșești aici, nu obții autonomie, ci haos. Când merge bine, poți adăuga sau actualiza agenți fără a rescrie tot sistemul, iar arhitectura devine mai rezilientă și mai inteligentă în timp, nu mai fragilă.
Aceasta impune o schimbare în abordare la proiectare. Multe echipe încă tratează AI ca pe un modul plug-in adăugat la final. Cu agenți autonomi lucrurile nu mai stau așa: ai nevoie de modele de date care acceptă scheme în evoluție, de guvernanță care să regleze comportamentul autonom și de infrastructură construită pentru bucle de feedback, nu pentru tranzacții unice. Într-o arhitectură AI-first, inteligența nu mai este o funcționalitate opțională, ci e parte integrantă a sistemului. Datele trebuie să circule astfel încât deciziile pe termen lung să fie posibile, iar contextul să persiste dincolo de o singură cerere.
Există temeri că AI agentic ar putea elimina oamenii din ecuație. Realitatea indică mai degrabă că agenții preiau deciziile zilnice, în timp ce oamenii stabilesc scopurile, prioritățile, limitele și compromisurile care dau sens acelor bucle. Supravegherea se mută de la verificarea fiecărei acțiuni la observarea tiparelor: drift, bias, nealiniere. Astfel, o singură persoană poate ghida mulți agenți, nu prin instrucțiuni detaliate, ci prin rafinarea intenției. Judecata rămâne omenească; reziliența și consistența sunt delegată agenților.
Direcția este clară: dacă generative AI a fost în mare despre răspunsuri punctuale, AI agentic înseamnă inteligență continuă. Dar autonomia fără arhitectura adecvată nu va aduce rezultatele așteptate. E nevoie de date unificate pentru aliniere, de sisteme interoperabile ca agenții să comunice coerent și de infrastructură gândită pentru context pe termen lung și învățare continuă. Fără aceste elemente, promisiunea agenților rămâne doar exercițiu de imaginație.
AI agentic înseamnă inteligență care operează în timp, nu doar generare de răspunsuri izolate. Necesită date comune, interoperabilitate la nivelul semnificației și infrastructură pentru bucle de feedback continue, nu doar API-uri separate. Gândiți-vă la agenți ca la microservicii care raționează: când toți interpretează semnalele la fel, sistemul devine coerent și ușor de extins. Creșterea viitoare va depinde mai puțin de dimensiunea modelelor și mai mult de calitatea arhitecturii care le susține.
Voi cum vedeți integrarea AI agentic în sistemele voastre?
Fii primul care comentează