Un studiu realizat de OutSystems, intitulat „Starea dezvoltării AI 2026", dezvăluie că inteligența artificială a pătruns în faza timpurie de producție pentru numeroase întreprinderi, în principal în cadrul funcției IT. Cercetarea s-a bazat pe răspunsurile a 1.879 de lideri din domeniul tehnologiei informației și trage un semnal de alarmă asupra faptului că adoptarea AI riscă să avanseze mai rapid decât guvernanța și integrarea acesteia. De fapt, lacuna identificată constă în diferența dintre ceea ce liderii IT doresc ca agenții AI să îndeplinească și ceea ce organizațiile lor pot controla în siguranță. Autorii raportului îndemnă companiile să acorde o atenție sporită implementării controalelor sau gardurilor de protecție pentru sistemele AI, subliniind totodată importanța integrării noilor tehnologii AI în platformele deja existente ale organizațiilor.
Potrivit datelor furnizate de OutSystems, 97% dintre respondenți explorează o formă oarecare de strategie agentică, iar 49% dintre aceștia își descriu capacitățile actuale drept „avansate" sau „de nivel expert". Aproximativ jumătate dintre cei intervievați afirmă că mai mult de jumătate din proiectele AI agentice au trecut de la faza de pilot în cea de producție, companiile indiene fiind cele mai de succes în implementarea acestei tehnologii: 50% dintre companiile din India raportează că proiectele lor AI au un grad de succes între 51% și 75%.Companiile analizează acum în ce zone ar trebui implementați mai întâi agenții AI și sub ce tipuri de controale, însă, deși „reducerea costurilor sau câștigurile de eficiență" reprezintă așteptarea cea mai frecvent citată în ceea ce privește efectele AI, doar 22% dintre respondenți au descoperit că implementările lor sunt cele mai eficiente în acest sens. În schimb, cele mai notabile progrese înregistrate în cadrul afacerilor au rezultat din dotarea dezvoltatorilor de software cu instrumente AI descrise drept „asistate de AI generativ".
Datele geografice și sectoriale prezentate în raport indică faptul că tranzițiile către fluxuri de lucru agentice AI sunt distribuite neuniform. India se remarсă ca fiind piața cu cea mai mare proporție de utilizatori care se consideră „experți", în timp ce multe organizații din Australia, Brazilia, Germania, Olanda, Regatul Unit și Statele Unite se identifică încă ca utilizatori aflați într-un stadiu intermediar. Franța și Germania sunt cele mai reticente în privința adoptării AI, Germania înregistrând cea mai mare proporție de lideri care nu utilizează AI agentic sub nicio formă.
Sectoarele și funcțiile care investesc cel mai intens în AI
Sectorul serviciilor financiare și cel al tehnologiei demonstrează cea mai mare mobilitate în trecerea de la pilot la producție, cu numeroase implementări în funcțiile de bază ale afacerilor. Aceste sectoare pot fi considerate drept cele care au cea mai clară linie de vizibilitate de la automatizare la randamente măsurabile în ceea ce privește veniturile. Inferența practică derivată din constatările raportului sugerează că sectoarele care avansează mai lent ar trebui să adopte fluxurile de lucru de implementare utilizate de industria fintech: începând cu fluxuri de lucru înguste, cu volum ridicat, unde performanța poate fi măsurată și eșecurile pot fi gestionate, concentrându-se în special pe funcția IT.
Conform studiului, dezvoltarea asistată de AI generativ a devenit acum o practică răspândită în nouă din cele zece țări analizate, alături de programarea tradițională, dezvoltarea externalizată și personalizarea SaaS. Această realitate infirmă noțiunea conform căreia întreprinderile se îndreaptă către un ecosistem nativ AI sau către un stivă tehnologică exclusiv AI. În realitate, majoritatea organizațiilor adaugă agenți și cod generat de AI deasupra proceselor care și-au dovedit deja eficacitatea în mediile lor de dezvoltare.
Datele fragmentate nu reprezintă un obstacol în calea progresului AI
OutSystems constată că 48% dintre respondenți consideră integrarea cu sistemele moștenite drept cea mai importantă capacitate necesară pentru extinderea AI agentic, iar 38% afirmă că sistemele moștenite reprezintă motivul principal pentru care proiectele rămân blocate între faza de pilot și cea de producție. Dintre potențialele bariere în calea dezvoltării AI care au fost oferite ca opțiuni participanților la studiu, peste 40% au citat dificultățile de integrare și fragmentarea sistemelor moștenite drept cele mai problematice. Organizațiile care iau în considerare programe ample de curățare a datelor — motiv pentru care mulți furnizori AI susțin că implementările eșuează în a ajunge în producție — ar putea dori să reconsidere această abordare, sugerează raportul. Autorii declară că agenții pot fi construiți astfel încât să funcționeze eficient în medii de date complexe, atâta timp cât guvernanța și integrarea sunt consolidate simultan cu implementarea AI.
Pe ansamblu, majoritatea sectoarelor exprimă niveluri de „încredere moderată" în ceea ce privește AI agentic, situându-se în jurul pragului de 50%, deși răspunsurile din diferitele funcții de afaceri nu au fost detaliate în cifrele rezultatelor studiului.
Operațiuni IT și dezvoltare software
Randamentele financiare se manifestă în cea mai mare parte în cadrul funcțiilor IT propriu-zise. Raportul indică faptul că cele mai explorate cazuri de utilizare sunt operațiunile IT, cu 55%, și analiza datelor, cu 52%. Automatizarea fluxurilor de lucru urmează la 36%, apoi experiența clienților la 33%. În ceea ce privește randamentul investiției realizat, dezvoltarea IT și productivitatea conduce cu un marj considerabil, la 40%, devansând eficiența operațională la 22%. Această distribuție sugerează că prima valoare durabilă provenită din AI agentic se manifestă la interior, pe birourile dezvoltatorilor, mai degrabă decât în mediile orientate către clienți. Implementările orientate către clienți pot avea în continuare sens, însă raportul indică faptul că acestea necesită o încredere mai ridicată în performanța sistemelor, controale mai robuste, o orchestrare mai eficientă și capacitatea de a crea mecanisme de supraveghere impecabile.
Încrederea în și controlul agenților și guvernanța
Încrederea în AI agentic, totuși, este în îmbunătățire. OutSystems raportează că 73% dintre respondenți exprimă un nivel ridicat sau moderat de încredere în acordarea permisiunii agenților de a acționa autonom, ceea ce reprezintă o creștere de aproximativ 10% comparativ cu un studiu similar efectuat de companie anul trecut. Încrederea în codul sau fluxurile de lucru generate de instrumente AI de la terți este ușor mai scăzută, de 67%, o creștere substanțială față de cifra anului precedent, când doar 40% „aveau în mare parte încredere" în AI generativ pentru a scrie cod fără ajutor uman.
Doar 36% dintre respondenți afirmă că au o abordare centralizată a guvernanței AI, în timp ce 64% declară că nu dispun de un astfel de mecanism, iar 41% se bazează pe reguli implementate de la proiect la proiect. Două treimi spun că construirea punctelor de control în care omul este implicat în buclă este din punct de vedere tehnic dificilă, deoarece necesită orchestrare care să poată întrerupe agenții — inserând, în esență, o frânare manuală asupra operațiunilor care ar putea fi pe deplin autonome.
Multe organizații par să implementeze modele de supraveghere mai relaxate, deși nu este clar dacă acest lucru rezultă din încrederea sporită în modele sau dacă funcțiile de afaceri sunt sub presiune să implementeze AI indiferent de preocupările legate de securitate sau fiabilitate. Dacă tendința de relaxare a supravegherii continuă, autorii raportului observă că adoptarea AI agentic poate avansa mai rapid decât metodele de responsabilitate pe care mulți le consideră esențiale.
Companiile care doresc să scaleze agenții în contexte reglementate sau în misiuni critice ar trebui să trateze orchestrarea și auditabilitatea ca parte a produsului, subliniază constatările studiului. Când vine vorba de verificări de conformitate, de exemplu, acestea trebuie integrate în design-ul de la bun început, nu adăugate ulterior ca o soluție după probleme.
Succesul Inteligenței Artificiale în dezvoltarea software și necesitatea unei gestionări centralizate
