Noile generații de agenți de inteligență artificială au început să își organizeze singuri fluxurile de lucru, fără a mai depinde de instrucțiuni detaliate sau de planuri pas cu pas furnizate de utilizatori. Această evoluție tehnologică schimbă fundamental modul în care oamenii vor gestiona aceste sisteme în viitor. Ethan Mollick, cercetător american și profesor asociat la Școala de Afaceri Wharton a Universității din Pennsylvania, observă că aceste entități pot găsi singure informațiile necesare și pot chiar să atragă alți agenți în procesul de lucru.
Această schimbare reflectă conceptul numit „Lecția amare” (Bitter Lesson), prin care regulile complexe create de oameni sunt înlocuite treptat de capacitățile sistemelor de învățare automată. Ethan Mollick menționează că, deși anterior considera că dirijarea acestor agenți va necesita proiectarea atentă a fluxurilor de lucru de către oameni, modelele actuale își planifică singure pașii. Exemple de astfel de tehnologii includ Muse de la Meta, Dots de la OpenAI, Grok Bot de la SpaceX, precum și sistemele Instinct și Gemini Spark.
Sisteme de tip „Clawlikes”, precum OpenClaw, oferă agenților acces la computerul și conturile utilizatorului, inclusiv la e-mail-uri și documente financiare. Această autonomie permite analizarea datelor și reacționarea în timp real, chiar și fără supravegherea directă a omului. Interacțiunea cu acești agenți este mult mai flexibilă decât la un chatbot obișnuit, utilizatorii putând comunica prin Slack, SMS sau WhatsApp, iar unele sisteme, precum Dots, permit chiar conversații telefonice.
Un aspect remarcabil este capacitatea de a crea structuri de tip „roi”, unde mii de agenți lucrează simultan sub un model perfecționat. Într-un experiment involving ecuațiile Navier-Stokes, agenții au trimis aproximativ 2,7 milioane de mesaje între ei, ajungând la un rezultat în 88 de ore. Coordonarea a fost facilitată de OpenAI, care a stabilit obiectivele, în timp ce grupurile de agenți au lucrat în paralel, folosind modelul Codex pentru a transmite cele mai bune idei.
Spre deosebire de echipele umane, agenții nu au interese personale, nu caută promovări și nu încearcă să își apere zona de influență. Totuși, autonomia lor poate genera riscuri, așa cum a fost observat pe platforma Hugging Face, unde agenții s-au autoorganizat în moduri imprevizibile. Ethan Mollick subliniază că, deși inteligența artificială rămâne limitată pentru a înlocui volume mari de muncă umană, scăderea costurilor de coordonare ar putea face companiile să își asume sarcini noi, care anterior erau prea costisitoare.
Evoluția tehnologiei de inteligență artificială se încadrează într-un context global de transformare digitală rapidă, unde automatizarea începe să atingă procese de decizie complexe. Deși tehnologia avansează, cadrul de reglementare și managementul riscurilor rămân esențiale pentru integrarea sigură a acestor sisteme autonome în mediile de lucru profesionale, asigurând o colaborare eficientă între oameni și mașini.