Az Agentic BI az autonómiáról, de leginkább a megalapozott döntésekről szól

A természetes nyelvű adatelemzés önmagában még nem feltétlenül jelent agentic működést

A chat-with-data megoldások egyszerűbbé teszik az adatok elérését. A felhasználók természetes nyelven kérdezhetnek rá egy KPI-ra, kérhetnek magyarázatot egy eltérésre, vagy készíthetnek vizualizációkat. Az elemzést azonban továbbra is a felhasználó irányítja.

Gyakorlati szempontból az Agentic BI ott kezdődik, amikor a rendszer egy üzleti cél alapján önálló vizsgálati tervet készít. Részproblémákra bontja a kérdést, kiválasztja a szükséges adatokat és eszközöket, alternatív magyarázatokat tesztel, majd a köztes eredmények alapján módosítja a megközelítését. Vezeti a vizsgálatot, nem egyszerűen csak válaszol a feltett kérdésekre. Felismeri a bizonytalanságot, az ellentmondásokat és a hiányzó bizonyítékokat, valamint jelzi, ha az adatokból nem vonható le egyértelmű következtetés.

Az Agentic BI öt képességszintje

A Deloitte Magyarország Data & AI csapata által alkalmazott gyakorlati keretrendszer öt képességmintát különböztet meg. A modell annak értékelését támogatja, hogy az egyes döntési helyzetekben milyen mértékű elemzési autonómia és végrehajtási felhatalmazás teremthet üzleti értéket elfogadható kockázat mellett.

Az első szint a talk-to-your-data, ahol szöveges kérdésekből lekérdezések, grafikonok vagy összefoglalók készülnek. A rendszer javítja az adatok hozzáférhetőségét, de az elemzést a felhasználó tervezi.

A második szint az irányított analitikai copilot, amely hitelesített mérőszámokra, üzleti definíciókra és vállalati szemantikai modellekre támaszkodik. Megbízhatóbban támogatja a pénzügyi riportálást és az önkiszolgáló elemzést, de továbbra is emberi irányítással működik.

A harmadik szinten jelenik meg a vizsgálatot végző analitikai agent. Többlépéses elemzést tervez, hipotéziseket vizsgál, és a köztes eredmények alapján képes megváltoztatni az elemzés irányát. Tipikus alkalmazása lehet egyprobléma gyökerének feltárása, vagy az eltéréselemzés.

A negyedik szint a döntést előkészítő agent, amely az elemzés alapján intézkedést is javasol. Előkészíthet például egy előrejelzés-módosítást, rangsorolhatja a követeléskezelési eseteket, vagy létrehozhat egy operatív feladatot, amelyet ember hagy jóvá.

Az ötödik szinten megjelenhetnek olyan rendszerek, amelyek előre meghatározott szabályok, jogosultságok és kontrollpontok mellett önállóan végrehajthatnak alacsony kockázatú, jól körülhatárolt és visszafordítható műveleteket.

„A szinteket nem célszerű érettségi hierarchiaként kezelni. Egy vállalat működhet a második szinten a pénzügyi riportálásban, a harmadikon a kereskedelmi elemzésekben, és az ötödiken bizonyos informatikai üzemeltetési folyamatokban. A magasabb autonómia nem minden esetben jelent fejlettebb vagy értékesebb megoldást.” – mondta Fejes Péter, a Deloitte Magyarország Data & AI csapatának szenior tanácsadója.

Az önálló elemzés még nem önálló döntés

Egy rendszer összetett, több lépésből álló elemzést is végezhet úgy, hogy a végén csak ajánlást tesz. Egy másik megoldás egyszerűbb elemzésre támaszkodhat, mégis automatikusan elvégezhet egy jól körülhatárolt operatív feladatot. Vagyis az elemzési önállóság és a végrehajtási felhatalmazás nem feltétlenül jár együtt.

A vállalatoknak ezért két kérdést kell megválaszolniuk:

• Mennyire önállóan képes a rendszer elemezni?
• Mit tehet az elemzés eredményével?

Ez a különbségtétel különösen fontos a pénzügyi, szabályozott vagy nehezen visszafordítható döntéseknél. Attól, hogy egy rendszer kifinomultabb elemzésre képes, még nem feltétlenül indokolt szélesebb végrehajtási jogosultságot adni neki.

Ha túl sok ajánlás érkezik, nem áll rendelkezésre elegendő bizonyíték, vagy nem egyértelműek a felelősségi körök, automatizálási torzítás és „jóváhagyási fáradtság” alakulhat ki. Az emberi részvétel csak akkor jelent valódi kontrollt, ha érdemi mérlegelést tesz lehetővé, és nem válik puszta formalitássá.

Más kérdést tesz fel a CDO és a CFO   

Az Agentic BI jelentősége vezetői területenként eltérő. Bár a prioritások szervezetenként eltérnek, a CDO-k jellemzően az információs háttér megbízhatóságára és működtethetőségére, míg a CFO-k gyakran az egyeztethetőségre, kontrollra és mérhető üzleti megtérülésre helyezik a hangsúlyt

A CDO-k egyik legfontosabb kérdése, hogy mennyire megbízható az ügynök által használt üzleti kontextus. Az Agentic BI felértékeli a hitelesített mérőszámok, a szemantikai modellek, az adatvonal, a hozzáférési szabályok és az egyértelmű adatgazdai felelősség szerepét. A szemantikai réteg ugyanakkor önmagában nem garantálja a megbízhatóságot. Egy jól strukturált modell is reprodukálhat elavult üzleti logikát, hibás adatokat vagy nem dokumentált kivételeket. Számukra az éles működés jelenti a legnagyobb kihívást. Egy sikeres demo még nem bizonyítja, hogy az ügynök megbízhatóan, biztonságosan, ismételhetően és elfogadható költség mellett működtethető.

A CFO-k szemszögéből az egyeztethetőség, az auditálhatóság és a pénzügyi kontroll fontosabb lehet, mint az autonómia maximalizálása. Egy érett pénzügyi megoldás értékét az adja, hogy megbízhatóan kezeli a hivatalos számokat, a manuális korrekciókat és a kapcsolódó felelősségi köröket. Az ő szerepkörükben önmagában az ügynöki képesség nem jelent pénzügyi értéket. A valódi kérdés az, hogy az adott üzleti folyamatban elérhető előny indokolja-e a technológia, az integráció, a működtetés, az emberi felülvizsgálat és a hibákból fakadó kockázatok teljes költségét.

A gyorsabb elemzés és a megtakarított munkaórák fontos eredmények lehetnek, de önmagukban nem feltétlenül jelentenek üzleti értéket. A hatást a működési hatékonyság, a döntések eredményessége, a pénzügyi teljesítmény és a kockázatok csökkentése alapján egyaránt mérni kell.

Az autonómia önmagában még nem versenyelőny

Az Agentic BI megfelelő szintjét az adott döntés jellemzői alapján érdemes meghatározni. Figyelembe kell venni a potenciális üzleti értéket, az adatok megbízhatóságát, a döntés jelentőségét, a hibák költségét, a visszafordíthatóságot, a szabályozási érzékenységet és a szükséges reakcióidőt. A bevezetés sikerét nem az aktivált funkciók vagy a létrehozott ügynökök száma mutatja. Fontosabb az ismételt használat, a sikeresen megoldott esetek aránya, az eredményenkénti költség, a felülbírálások gyakorisága és a mérhető üzleti hatás.

„A BI jövője túlmutat a riportokon: a felhasználók természetes módon lépnek interakcióba az adatokkal, miközben az analitikai ügynökök önállóan vizsgálják az üzleti helyzeteket, döntéseket készítenek elő, és proaktívan kezdeményeznek intézkedéseket.” – mondta Takács István, a Deloitte Magyarország Data & AI csapatának szenior menedzsere.

Azok a szervezetek kerülhetnek előnybe, amelyek nem a maximális autonómiára törekednek. Ehelyett minden döntéshez azt az önállósági szintet határozzák meg, amely mérhető üzleti értéket teremt, miközben a kockázat elfogadható, a felelősségi körök pedig egyértelműek maradnak.