Przedsiębiorstwa inwestują masowo w AI, a agenty coraz częściej trafiają do działów technicznych, gdzie mogą zarządzać przepływami pracy i koordynować złożone zadania infrastrukturalne. Presja na wykazanie zwrotu z inwestycji (ROI) zmusza liderów biznesu do szukania nowych rozwiązań, a agenty AI wydają się obiecującym kierunkiem. Szczególnie kluczowe są działy IT - według McKinsey koszty infrastruktury technologicznej będą rosnąć dwa do trzech razy szybciej niż budżety do 2030 roku, co sprawia, że automatyzacja staje się nie tylko pożądana, lecz wręcz konieczna.
Badania MIT pokazują, że zespoły techniczne mają wyraźnie wysokie zaufanie do agentów AI przy zadaniach związanych z danymi, chmurą i infrastrukturą. Inżynierowie i architekci confidently wdrażają te systemy do zarządzania i optymalizacji operacji. Problem pojawia się jednak w innym miejscu - nie chodzi o techniczne możliwości agentów, lecz o brak wystarczającego kontekstu biznesowego, który trafia do tych systemów. Agenty działające bez pełnego zrozumienia celów biznesowych organizacji stają się mniej efektywne, niezależnie od ich zdolności technicznych.
Gartner określił 2026 rok mianem roku przełomowego, kiedy organizacje będą musiały lepiej wyrównać swoje projekty AI z rzeczywistymi strategiami biznesowymi. Oznacza to, że sukces agentów AI nie będzie zależał wyłącznie od inżynierii, ale od zdolności do integracji tych systemów z szerszymi celami przedsiębiorstwa.