Zaledwie mniej niż połowa insights generowanych przez agenty analityczne w badanych organizacjach prowadzi do działań, które rzeczywiście poprawiają wyniki biznesu. Raport MIT Tech Review wykazuje, że średnio 48 proc. insights agentów skutkuje Business improvement, co stanowi znaczny postęp w porównaniu z 37 proc. sprzed roku, ale jednocześnie pokazuje, że agentic analytics wciąż jest w początkowej fazie i nie spełnia w pełni pokładanych w niej nadziei.
Agentic AI obiecywał zautomatyzowanie całych workflow'ów analitycznych i podejmowanie działań na podstawie insights generowanych przez agenty. Jednak rzeczywistość okazuje się skomplikowana. Organizacje chwalą agenty za jakość insights deskryptywnych - tych, które opisują, co się dzieje w danych. Zupełnie inaczej wygląda ocena prescriptive insights, czyli rekomendacji dotyczących tego, jakie działania powinny być podjęte. Te wzbudzają zdecydowanie mieszane opinie i stanowią główny problem ograniczający wartość biznesową agentic analytics.
Nieodpowiednia jakość insights generowanych przez agenty może mieć poważne konsekwencje. Firmy nie osiągają spodziewanego zwrotu z inwestycji w rozwiązania agentic analytics, a co gorsza - flawed insights mogą prowadzić do błędnych decyzji biznesowych, które powodują straty finansowe lub szkody reputacyjne. Dlatego organizacje zaczynają intensywnie szukać sposobów na podniesienie jakości outputs generowanych przez swoje agenty, aby mogły one faktycznie pracować na rzecz biznesu.