Uporaba »agentne umetne inteligence« v industrijski proizvodnji

09.10.2025

V zadnjem času se vse več govori o novi generaciji umetne inteligence, znani kot »agentna UI« (angl. Agentic AI). Za razliko od klasičnih sistemov umetne inteligence, ki delujejo izključno na podlagi vnaprej določenih navodil, je agentna UI zasnovana tako, da prevzame pobudo, sprejema odločitve in se prilagaja spreminjajočim se pogojem delovanja. Zato postaja eden izmed ključnih trendov v industrijski proizvodnji in strojni industriji.

Foto: Agentna UI

Agentna UI je sistem umetne inteligence, ki lahko doseže določen cilj z omejenim človeškim nadzorom. Sestavljen je iz agentov umetne inteligence, ki temeljijo na strojnem učenju, ki posnemajo človeško odločanje za reševanje problemov v realnem času. Sistemi z več agenti se pogosto uporabljajo v situacijah, kjer vsak agent opravlja določeno nalogo, usklajevanje, ki ga zapoveduje UI, pa doseže splošni cilj. 

Razširjanje zmogljivosti 

Agentna UI je korak naprej v primerjavi s tradicionalnimi modeli umetne inteligence. Trenutni modeli UI imajo vnaprej določene omejitve in zahtevajo človeško posredovanje, medtem ko ima agentna umetna inteligenca večjo avtonomijo, ciljno usmerjeno vedenje in sposobnost prilagajanja. Izraz »agentni« se nanaša na agencijo, to je sposobnost neodvisnega in »pametnega delovanja«. Tako kot klasični modeli umetne inteligence tudi agentna UI je utemeljena na generativni umetni inteligenci, ki za usposabljanje uporablja velike jezikovne modele (LLM) za delo v dinamičnih okoljih. 

Medtem ko se generativni modeli osredotočajo na ustvarjanje vsebine, ki temelji na naučenih vzorcih, agentna umetna inteligenca razširja to zmogljivost z uporabo ustvarjenih rezultatov za doseganje določenih ciljev. Generativna umetna inteligenca, kot je ChatGPT, lahko ustvari besedilo, slike ali programsko kodo, medtem ko lahko agentna UI takšno vsebino uporabi za samostojno dokončanje zapletenih nalog, samostojno ali v sodelovanju z drugimi orodji. 

Tako lahko ugotovimo, da agentna UI predstavlja evolucijo UI-agentov, ki so sposobni samostojno zaznavati okolje, obdelovati informacije in sprejemati odločitve. Agentna umetna inteligenca je »širša« arhitektura, ki razvija strategijo, jo razčlenjuje na naloge in usklajuje druge agente ali robotske sisteme. V tem kontekstu agentna UI ni le izdelek, temveč integrirana poslovna strategija. Za razliko od tradicionalne umetne inteligence, ki analizira podatke, zagotavlja pomoč pri napovedovanju ali daje priporočila, agentna UI opazuje procese, prepoznava težave, se odloča, katere ukrepe je najbolje izvesti, in jih izvaja popolnoma avtonomno, brez človeškega nadzora. 

Proces v sedmih korakih 

Na podlagi tega lahko rečemo, da ima agentna UI številne prednosti. Ena izmed njih je avtonomija, saj lahko opravlja vse naloge brez stalnega nadzora. Dodamo lahko tudi produktivnost, saj združuje prilagodljivost LLM s strukturiranim programiranjem in dostopom do zunanjih orodij, API-jev in baz podatkov. Agenti znotraj agentne UI so specializirani in predani specifičnim nalogam ter prilagodljivi, saj se lahko učijo iz prejšnjih izkušenj. In morda najpomembnejša prednost je intuitivnost, saj omogočajo interakcijo z naravnim jezikom, brez potrebe po zapletenih elementih uporabniškega vmesnika. 

Proces delovanja agentne UI ima več korakov. Prvi korak je »zaznavanje«, to je zbiranje podatkov iz okolja, za katere se lahko uporabijo senzorji, API-ji, baze podatkov ali uporabniške interakcije. Temu sledi »razmišljanje« oziroma obdelava podatkov z NLP-jem (obdelavo naravnega jezika), da bi razumeli kontekst. Tretji korak je »postavljanje ciljev«, to je razvoj strategije z različnimi učnimi algoritmi. Temu sledi »odločanje«, kjer se optimalni ukrep izbere na podlagi učinkovitosti in pričakovanih rezultatov. Naslednji korak je »izvedba«, ki deluje kot interakcija z zunanjimi sistemi ali ki zagotavlja odzive uporabnikom. Naslednji korak je »učenje in prilagajanje«, namenjeno izboljšanju strategije z obdelavo povratnih informacij. In končno, zadnji korak je »orkestracija«, to je koordinacija agentov, spremljanje napredka in upravljanje virov. 

Agentna umetna inteligenca ima široko paleto aplikacij, saj se lahko uporablja v različnih panogah, kjer zagotavlja avtonomijo in večjo učinkovitost. Na primer, UI boti se uporabljajo za analizo cen delnic in ekonomskih kazalnikov, ki napovedujejo trgovanje na borzi na podlagi pridobljenih rezultatov. Agentna UI je sestavni del avtonomnih vozil, ki uporabljajo GPS-informacije in podatke iz velikega števila senzorjev za zagotavljanje pravilne navigacije in varnosti vožnje. V zdravstvu UI-agenti spremljajo podatke o bolnikih in prilagajajo zdravljenje glede na njihovo zdravstveno stanje, medtem ko zdravnike obveščajo o sprejetih ukrepih. Na področju kibernetske varnosti agentna UI nenehno spremlja omrežni promet in vedenje uporabnikov, da bi zaznala anomalije in potencialne napade. 

Foto: Agentna UI

Vizija »tovarne prihodnosti« 

V proizvodnih okoljih agentna UI povečuje učinkovitost upravljanja dobavne verige z avtomatizacijo postopkov naročanja in proizvodnih urnikov za ohranjanje optimalnih ravni zalog. Integracija z robotiko povečuje avtomatizacijo, tako da je na primer Foxconnu uspelo na ta način avtomatizirati 90 odstotkov proizvodnje, Amazon in UPS sta v svojih obratih skoraj popolnoma avtomatizirala svoja skladišča z uvedbo inteligentnih robotov in algoritmov, Salesforce je polovico interakcij s strankami prenesel na agente UI … 

Velika prednost agentne UI se odraža v optimizaciji proizvodnih linij. Agentna umetna inteligenca ne deluje le kot pasivno orodje za zbiranje podatkov, temveč aktivno predlaga spremembe urnikov dela, prilagaja proizvodne parametre in sodeluje z drugimi digitalnimi agenti v tovarni. Rezultat so učinkovitejši procesi, manj odpadkov in hitrejša dostava izdelkov. Na strateški ravni uporaba takšne inteligence odpira vrata popolnoma avtonomnim pametnim tovarnam. Vizija »tovarne prihodnosti« vse bolj vključuje sisteme, ki lahko samostojno upravljajo vire, komunicirajo z dobavitelji in kupci ter se prilagajajo spremembam na trgu brez nenehnega človeškega posredovanja. 

Ti in številni drugi primeri kažejo, da agentna UI revolucionira industrijo. Vendar pa moramo poudariti, da obstajajo tudi tveganja, saj lahko slabo zasnovani sistemi privedejo do slabih odločitev, ki bodo negativno vplivale na poslovanje. Zato je ključnega pomena, da se vzpostavi dobro ravnovesje med avtonomijo in človeškim nadzorom, da se zagotovi odgovorna uporaba te tehnologije. Agentna umetna inteligenca je odličen temelj, vendar zahteva tudi pravilno uporabo, da bi se poslovanje podjetja dvignilo na višjo raven. 

Na koncu je pomembno poudariti, da agentna UI ne nadomešča ljudi, ampak jih dopolnjuje. Inženirji, tehniki in operaterji še naprej igrajo ključno vlogo, medtem ko takšni sistemi prevzamejo ponavljajoče se in analitično zahtevne naloge. Na ta način človeško delo postane bolj ustvarjalno in strateško dragoceno. Zato postaja eden izmed ključnih trendov v industrijski proizvodnji in strojništvu. 

Vir: Branislav Bubanja