Praktični vodnik za AI zadatak automatizaciju 2026: Odabir agenta i upravljanje
Od oslanjanja na pravila (RPA) do agenta zasnovanih na velikim modelima (LLM), praktični pregled razvojnih alata za automatizaciju zadataka koji se mogu uključiti u praksu
Daniel Nikulshyn
Editor
Prekretnica u paradygmi
Potres u automatizaciji zadataka: od RPA do agenata
Automatizacija zadataka (Task automation) je dugo vremena napredovala kao tehnika koja „ponavlja određene korake mehanički”, za koju je Robotic Process Automation (RPA) bila predstavnik. Prema Wikipediji, RPA je softverska tehnika koja oponaša standardne radnje ljudi tako što snima i reproducira radnje na korisničkom sučelju. Proizvođači kao što su UiPath i Automation Anywhere vodili su tržištem 2010-ih godinama i zamijenili veliki broj pozadinskih radnih zadataka u financijama, ljudskim resursima i podršci kupcima. Međutim, tradicijska RPA imala je strukturnu slabost. „Male izuzetke” kao što su promjene u rasporedu ekrana ili nestabilnost obrasca podataka dovodile su do prekida obrade i porasta troškova održavanja. To je također poznato kao problem „lako slomljivih botova (brittle bots)”. Ova ranjivost je u pozadini brze pozornosti oko AI agenata koji koriste velike jezične modele (LLM) kao jezgru, posebno nakon 2024. godine. Modeli objavljeni od strane OpenAI-a i Anthropica imali su sposobnost razumijevanja uputa na prirodnom jeziku i komponovanja koraka ovisno o situaciji. Funkcija „Computer Use” koju je Anthropic predstavio 2024. godine, omogućava modelu čitanje snimaka ekrana i upravljanje mišem ili tipkovnicom za izvršavanje zadataka, što je simboličan korak dalje od automazione ovisne o skriptama. Važno je napomenuti da RPA i AI agenti nisu u sukobnom odnosu, već komplementarnom. Stabilni, visokofrekventni standardni zadaci i dalje favoriziraju deterministic RPA, dok AI agenti pokazuju snagu u nehomonim zadataka koji zahtijevaju suđenje ili interpretaciju. U praksi 2026. godine, „hibridna automatizacija” koja kombinira ove dvije tehnike na ispravan način postaje dominantna.
- Robotic process automation - Wikipedia — Pregled definicije i povijesti RPA-a, te tehničkih karakteristika.
- Anthropic — Computer Use — Službena najava funkcije koja omogućava modelu da upravlja ekranom za izvršavanje zadataka.
Osnovna klasifikacija za odabir
Kategorizacija automatizacije: 4 arhetipa
Prije nego što se odaberu alati, potrebno je razvrstati vrste automatizacije. Na terenu su korisne sljedeće 4 klasifikacije. Prvo, „automatizacija radnog toka izazvana događajem“. Zapier i Make su primjeri ovog tipa, koji se temelji na uslovnom grananju „ako se dogodi jedan događaj, izvrši drugu akciju“. Optimalan je za povezivanje SaaS alata, ali muškarac nije pogodan za složenija sudovanja. Drugi, „automatizacija rukovanja zaslonom tipa RPA“. Prethodno spomenuti UiPath i slični, neophodni su za rad s legacy sistemima ili aplikacijama bez API-ja. Treći, „agenta tip LLM“. Kada se postavi cilj, agent samostalno razvija plan, poziva alate, procjenjuje rezultate i napreduje u zadatku. LangChain i LangGraph, kao okvir, podržavaju ovaj dizajn. Četvrti, „automatizacija specifična za određenu domenu“. Vertikalno integrirana rješenja optimalizirana za određene industrije ili zadatke, brža za uvođenje nego opći alati, ali manje fleksibilna. Primjerice, kao autonomno vožnja, posebna područja koja podržavaju automatizaciju zadatica u fizičkom svijetu također spadaju u ovu kategoriju. Pogreška koju praktičari često čine jest miješati ove категорije i tražiti „sve moćan alat“. Za razliku od toga, uporaba međusobno povezanih standarda, poput Model Context Protocol (MCP), koji je postao popularan 2025. godine, omogućava suradnju različitih tipova alata u realnom vremenu. Anthropic-ov MCP je standardizirani način povezivanja AI modela i vanjskih izvora podataka i alata. Ovo mijenja samu filozofiju dizajna automatizacije.
- Model Context Protocol — Službena dokumentacija standarda za povezivanje AI modela i vanjskih alata.
- Workflow - Wikipedia — Koncept rada i osnovni principi dizajna poslovnih procesa.
Ocjenjivanje kako se ne prevariti s demo verzijama
Kriteriji za odabir: 10 stvari koje treba paziti u praksi
Davateljevi demo prikazi uvijek su izrađeni u idealnim scenarijima. Da biste ocijenili može li izdržati stvarnu uporabu, trebate sistematski procijeniti sljedeće aspekte. Prvo, "vjerodostojnost i idempotencija", tj. da li agent uvijek vraća isti rezultat za isti ulaz, ili je ponovno pokretanje ili vraćanje nazad sigurno dizajnirano. U oblastima kao što su financije ili zdravstvo, gdje pogrešna obrada nije dopuštena, to je prioritet. Zatim, "promatrivost (Observability)". Ako se ne može pratiti što agent odlučuje i zašto preuzima određene radnje, neće biti moguće utvrditi uzroke kvarova ili odgovoriti na zahtjeve za usklađenost. Funkcije za pregled logova, tragova i povijesti izvršavanja su obvezne. Nadalje, dizajn "ljudskog nadzora (Human-in-the-loop)". Možete li staviti odobrenje prije visokorizičnih radnji ili intervenirati tijekom njih, jeste bitan živac kod uvođenja samostalnih agenata. S gledišta troška, potrebno je paziti na to da se za agente LLM naplaćuje tokenizacija ovisno o broju poziva. Ako se često izvršavaju standardne radnje, može doći do slučaja da je trošak znatno veći nego kod determinističkog RPA. Treba izvršiti simulaciju obrade i troška unaprijed. Nadalje, "sigurnost i upravljanje podacima". Budući da se agentu daje pristup ovlaštenjima ili povjerljivim podacima, potrebno je strogo kontrolirati minimalizaciju ovlaštenja, evidenciju nadzora i pohranu podataka. Rizici od prijetnji poput Prompt injection, koji su izvještavani od 2025. godine, također zahtijevaju provjeru ulaznih podataka i razdvajanje ovlaštenja. Na kraju, potrebno je provjeriti stupanj "zamke davatelja" i "proširivost" te procijeniti podršku za standardne standarde kako bi se osigurala dugoročna fleksibilnost.
- Prompt injection - Wikipedia — Metode napada usmjerene na LLM i opći pregled rizika.
- OpenAI — Sigurnosne najbolje prakse — Službeni vodič za sigurnosni dizajn u radu s AI sustavima.
Praktična ocjena alata u katalogu
Pregled alata koji zaslužuju pozornost: monitoring i fizička automatizacija kao najvažniji izazovi
Ovdje ćemo dvije alate iz kataloga uzeti u obzir. Oba predstavljaju različite krajnosti spektra automatizacije zadataka i nude korisne uvide kroz usporedbu. „Otterly.AI“ je alat koji nadgleda spomenimanje brenda i web stranice na AI pretraživačima i chat botovima. U dobu kada su AI pretraživači poput ChatGPT-a i Perplexity-a postali izvor informacija za potrošače, „Otterly.AI“ omogućava automatizaciju zadatka praćenja „kako se vlastiti brend pojavljuje u AI odgovorima“. Time se tradicionalni manualni posao nadzora, koji je uključivao ponavljanje pretraga, zamjenjuje učinkovitijimPeriodičnim izvršavanjem i vizualizacijom, što je osobito korisno za marketinške timove i SEO stručnjake. Ova automatizacija podržava novo područje operacija u optimalizaciji za AI pretraživanje (GEO/AEO). „Wayve“ je tvrtka sa sjedištem u Ujedinjenom Kraljevstvu koja se bavi razvojem umjetne inteligencije za potpuno automatsko vožnju. Njihov pristup je izravno povezan s automatizacijom fizičkog svijeta, a ne samo digitalnog radnog toka. Wayve-ov pristup se temelji na ideji „naučene“ (embodied AI) inteligencije, gdje se umjesto detaljnih, visokopreciznih karata ili pravila temeljenog upravljanja, upotrebljava jedan velik neuralni mrežni model koji je učen na velikim količinama voznih podataka kako bi se generiralo vozačko ponašanje. Iako se tehnološka geneza razlikuje od RPA i LLM agenata, „Wayve“ podržava stav da se „automatizacija otporna na izuzetke postiže upravo učenjem“, što je u skladu s glavnim tezama ovog vodiča. Usporedbom ova dva alata vidljivo je da automatizacija zadataka pokriva vrlo širok koncept, od „nadzora informacijskog prostora“ do „upravljanja fizičkim prostorom“. Utvrditi gdje se vlastiti izazov nalazi u koordinatnom sustavu je ključan korak za izbor pravog alata.
- Otterly.AI — Alat za automatizaciju nadzora spomenimanja brenda i web stranice na AI pretraživačima i chat botovima.
- Wayve — Tvrtka sa sjedištem u Ujedinjenom Kraljevstvu koja se bavi razvojem potpuno automatske inteligencije za vožnju.
Korak po korak da biste izbegli neuspjeh
Vodič za uvođenje: od PoC do produktivnog rada
Mnogi projekti automatizacije propadaju zbog grešaka u dizajnu procesa uvođenja, a ne zbog same tehnologije. Ovdje navodimo procedure za uvođenje koje funkcioniraju u praksi. Prva faza je „odabir cilja”. Početni cilj bi trebao biti task koji se često ponavlja, ima jasna pravila i ograničene troškove neuspjeha. Nije preporučljivo pokrenuti automatizaciju jezgre poslovnih procesa odmah. Taskovi koji su lahko mjerivi po ROI-u i imaju male posljedice u slučaju neuspjeha su prikladni za prvu PoC. Druga faza je „potpuno istraživanje izuzetaka”. Automatizacija će uvijek Propasti zbog izuzetaka. Razgovor s operaterima i dokumentiranje „što ljudi rade u nesvakidašnjim situacijama”, a ne samo standardnog protoka. Ova implicitna znanja su srž dizajna automatizacije. Treća faza je „paralelna operacija s ljudskim intervencijama”. U početku se neće pokrenuti potpuno autonomno, već će se periodično zahtijevati ljudska provjera i korekcija odluka agenata. Tokom ovog perioda, akumulirane informacije će omogućiti poboljšanje preciznosti i izgradnju povjerenja. I istraživanja tvrtki poput McKinseyja ukazuju na to da uspješni projekti automatizacije imaju tendenciju polagane provjere pouzdanih delegacija. Četvrta faza je nastavak „promatranja i kontinuiranog poboljšanja”. Čak i nakon što je projekt prebačen u produktivni rad, gledati će se uspješnost, vrijeme obrade, trošak i stopa izuzetaka pomoću dashboarda. Automatizacija nije „napravi i završi”, već „nastavi raditi”. Organizacija će morati imati ugrađen sustav za ažuriranje modela ili promjene u poslovnim procesima koji će omogućiti pregled promjena u skriptama ili radnom protoku, što će biti važan uvjet za dugoročni uspjeh.
- Business process automation - Wikipedia — Koncept i pristup uvođenja automatizacije poslovnih procesa.
- Zapier — Automation guides — Praktični vodič za uvođenje automatizacije rada.
Što će se dogoditi
2026. pogled u budućnost: ravnoteža između autonomije i upravljanja
Godina 2026. bit će obilježena dva suprotstavljena utjecaja na automatizaciju poslova: „proširenje autonomije“ i „jačanje upravljanja“. Dok će agenti postati sve sposobniji samostalno obavljati duge lance poslova, propisi i zakoni će postajati sve strožim, te će tražiti veću odgovornost i kontrolu nad njima. EU-ova pravila o umjetnoj inteligenciji (AI Act) navode da se visokorizični sustavi umjetne inteligencije moraju razorazujući i imati ljudsku kontrolu, što će imati direktan utjecaj na projektiranje samostalne automatizacije. S tehničke strane, konfiguracije koje uključuju više agenata koji surađuju i dijele poslove, „multiagent“, prelaze iz faze eksperimentiranja u stvarnu uporabu. Dizajn koji uključuje orkestratora koji upravlja specijaliziranim agentima je bolji od velikog, monolitnog agenta, kada je riječ o održavanju i praćenju. Međutim, kako se povećava suradnja između agenata, postaje sve teže razlučiti uzroke kvarova. Sazrijevanje standarda kao što je MCP omogućava smanjenje zaključavanja određenim proizvođačima te daje tvrtkama veću slobodu da biraju „najbolje dijelove“. Ova standardizacija će donijeti slične strukturne promjene u automatizaciji kao i mikroservisima 2010-ih. Praktični savjet je jednostavan: prije nego što se u potpunosti pređe na popularnu autonomiju, treba izračunati do koje granice se može prepustiti ljudska odluka strojevima, uzimajući u obzir dopušteni rizik. Naj vrijednija automatizacija često se nalazi u najmanje privlačnim zadaćama. Sustavi koji mogu pouzdano, u kontroliranom i siguran način izvršavati ponavljajuće zadatke svakog dana su oni koji će odlučiti o natjecateljskoj prednosti u 2026.
- Artificial Intelligence Act - Wikipedia — Pregled EU-ovih pravila o umjetnoj inteligenciji i zahtjevi za visokorizične sustave.
- Anthropic — Building effective agents — Službeni tehnički vodič za projektiranje učinkovitih agenata.
Resursi
- Makro proces automaciju
Opširna definicija, karakteristike i historija rpa.
- Automatizacija poslovnih protokola
Kontekst o automatizaciji poslovnih protokola.
- Anthropic
Formalno teorijsko vodilo razvoja agenta koji su efikasni.
- Platform Open AI
Formalni dokumenti o izradi sustava za automatizaciju založnih modelima
- Model - Kontekstni protokol MCP
Formalni web - stranica standarda koji će bit biti korisno za spojenje AI modela i njihove vanjske korisnike
Često postavljana pitanja
RPA i agens AI koga trebam odabrati?
Treba ih gledati kao dodatnoj odnosu. Osnovana na pravilima (RPA) može efikasno procesuirati istovremeno iste ponavljačke radnje, dok za procesiranje nezakonitih radnje ili procesiranje neštrukturiranih podataka agenti zasnovani na velikim modelima (LLM) su bolje upotrebivi. Veći broj društava kombinira oba na način hybridnog sustava.
Je istina da automatizacija po tipu LLM-eženta ima veću cijenu?
Da, ali uvjetno. Nastaje kad je broj automatizacije veoma velik. Za automatizaciju koja zahtijeva napor ili izravno procesiranje, treba odabrati samo što je moguće manji broj radnji ili koje će zahtijevati automatizaciju.
Zasto automatizacijska projekt zapada u neuspjeh?
Nije zbog tehnologije, a već zbog zabluda kod implementacije. Glavni uzrok se može spomenuti kao što nije dovoljno dobro pripremljeni slučajevi koji bi se mogli očekivati. Isto tako i samo automatiziranje standardnog tokom procesa bez obzira na to što će se dogoditi u trenucima nepredvidivosti takođe može biti pogrešan odabir. U trenutku kada se događaju pogreške ili nepredvidiva situacije, automatizacijski sistem ne može uspjeti u izvršavanju svoje zadaće.
Je li sigurno ako agentu udati pristup sekretiram podataka?
Korisnici koji znače bit bit će u mogućnosti osigurati pristupa podatsima koji će ući u pristup procesu kao dio implementacije. Značajno je uvesti korisničke pristupa, kontrolu izvora, logiranja i pohranjivanje.
Može li automatizacija zahtijevati ljudske sudionike utjecati na korist automatizacije.
Ne, ne može. Ljudski sudionici koji će biti poduzetni će imati korisnu ulogu u implementaciji i upravljanju automatizacijskim sustavima.
Da li je potrebno razviti MCP-ove kao standard?
Koji uzeti u obzirok da broj razvojaca modelima koji su u stanju da razviju MCP-ove je mnogo veći nego onih koji bi razvijali MCP-ove kao takve, što će s time otkrijti potrebni uslovi koji će biti potreban za razvoja takvih MCP-ova.
Prvi puta koji projekt treba početi automatiziranati?
Automatizacija prvotno treba biti pokrenuta kad će biti izvršena automatska rada na radnjama koje su mnogo česte i koji će biti biti jednostavni za automatizaciju. Za automatizaciju koji ima značajan utjecaja na proračun ili može bit biti velikim rizik, izvođača se mora pozvati kao ljudskog partnera na početku procesa ili kad bi biti potvrdio da je automatska rada bila pravilna i sigurna.
Da li je dobrije uvesti više agenetske sistem na jednom sustavu?
Dobro će bit biti ako će biti uvježbeni na jednostavnim projektima koji će ući u obzor, te kad će znati kako će biti razumjeti koji će projekt koji će bit odabran. To će omogućiti bit biti učinkoviti pri izradu automatizacije i učiniće ih bit biti jednostavniji za razumjeti, koji će dopustiti da će se automatska rada biti uvođena u sustav koji će bit u potpunosti izvođenje.
