May-akda: Boxu Li 

Panimula: Ang awtomasyon sa negosyo ay umuunlad na lampas sa matitigas na script at static na mga bot. Ang tradisyonal na RPA (Robotic Process Automation) ay sumusunod sa mga hard-coded na patakaran para sa paghawak ng mga paulit-ulit na gawain, ngunit nahihirapan ito sa kumplikado o pagbabago. Ipakilala ang agentic workflows – mga proseso na pinapagana ng AI kung saan ang mga autonomous na AI agent ay gumagawa ng desisyon, kumikilos, at nagkokoordina ng mga gawain na may minimal na input ng tao. Hindi tulad ng mga nakapirming tagubilin ng RPA, ang agentic workflows ay dynamic, umaangkop sa real-time na data at hindi inaasahang kundisyon upang makamit ang mga layunin sa isang flexible, iterative na paraan. Sa mas simpleng salita, ang isang AI agent sa isang agentic workflow ay maaaring "mag-isip" at ayusin ang plano nito habang nasa proseso, tulad ng isang human employee, sa halip na sundin lamang ang isang pre-defined na script.

Ang pagbabagong ito ay nagawa dahil sa mga kamakailang pag-unlad sa generative AI at malalaking modelo ng wika (LLMs). Noong nakaraan, ang pag-deploy ng AI para sa mga masalimuot na workflow ay nangangailangan ng malawak na rule-based programming o pagsasanay ng mga custom na modelo—mga pagsisikap na napaka-delikado at nangangailangan ng maraming paggawa kaya't kakaunti lamang ang mga naunang kaso ng paggamit ang umiiral. Ngayon, ang makapangyarihang mga LLM ay may kasamang built-in na kakayahan sa pag-iisip, na nagbibigay-daan sa sinuman na mag-prompt sa kanila para sa zero-shot na mga gawain at makakuha ng makatwirang resulta. Sa pamamagitan ng pag-chain ng mga prompt, paggamit ng mga tool sa pamamagitan ng function calling, at pagsasama ng feedback loops, maaari tayong lumikha ng autonomous agents na nagpaplano, nagrereason, at kumikilos nang sunud-sunod. Sa madaling salita, ang AI ay nag-mature mula sa pagsagot ng mga tanong patungo sa pag-oorganisa ng buong proseso.

Upang linawin, ang agentic AI vs RPA ay maaaring makita bilang outcome-driven automation vs. procedure-driven automation. Ang mga RPA bot ay mahigpit na sumusunod sa mga paunang natukoy na hakbang — kung A, pagkatapos ay B — at hindi maaaring lumihis. Ang Agentic AI, sa kabilang banda, ay goal-oriented: ito ay gumagamit ng pangangatwiran upang magpasya kung paano makamit ang isang layunin, potensyal na makahanap ng mga bagong paraan upang makumpleto ang isang gawain kapag nagbago ang mga kondisyon. Tulad ng sinabi ng isang CTO, "Ang rules-based automation ay marupok. Ang mga tradisyunal na sistema ng RPA ay sumusunod sa mahigpit na mga tagubilin...", samantalang ang mga AI agent ay nagdadala ng kakayahang umangkop at paggawa ng desisyon sa daloy ng trabaho. Nangangahulugan ito na ang mga agentic na daloy ng trabaho ay maaaring magtagumpay kung saan ang mga tradisyunal na bot ay mabibigo o mangangailangan ng patuloy na interbensyon ng tao.

Ang mga modernong agentic na sistema ay madalas na kinabibilangan ng maramihang AI agents na nagtutulungan. Ang isang agent ay maaaring bumuo ng plano, habang ang isa naman ay nagsusuri ng mga resulta – na nagbibigay-daan sa isang uri ng AI peer review. Sa pamamagitan ng pagkakaroon ng mga modelo na nagsisilbi bilang mga balanse at tseke para sa isa't isa (na minsang tinatawag na flow engineering), maaaring mapalakas ng mga organisasyon ang pagiging maaasahan. Halimbawa, ang isang AI agent ay maaaring bumuo ng ulat habang ang isa naman ay nagrerepaso nito para sa mga pagkakamali o pagpapabuti, na nagreresulta sa mas mataas na kalidad ng output kaysa sa alinman sa kanila kapag nag-iisa.

Bakit Yumayakap ang Mga Negosyo sa Agentic Automation: Napapansin ng mga negosyo sa buong mundo ang ebolusyong ito. Ang tradisyunal na automation ay kayang hawakan lamang ang pinakasimpleng senaryo, samantalang ang agentic AI ay kayang harapin ang mga hindi maayos at kumplikadong workflow. Ipinapakita ng mga kamakailang ulat ng industriya na 88% ng mga negosyo ay aktibong nagpaplano ng mga inisyatiba sa intelligent automation, at 77% ay nakatuon sa pag-aautomat ng kanilang pinaka-komplikadong proseso. Sa Asia-Pacific, ang pagtanggap sa mga AI agent na ito ay mabilis na umuunlad – ang rehiyon ay pangalawa na lamang sa North America sa pagtanggap ng generative AI na mga solusyon, at inaasahan na ang 2025 ang taon ng pagpapalawak ng deployment sa iba't ibang industriya. Nakikita ng mga lider ang agentic workflows bilang paraan upang lampasan ang mga limitasyon ng pangunahing automation at makakuha ng kumpetisyon na kalamangan.

Pangunahing Benepisyo ng Agentic Workflows: Sa pamamagitan ng pagsasama ng pagkatuto at pangangatwiran ng AI sa automation, binubuksan ng agentic workflows ang ilang benepisyo para sa negosyo:

• Mas Mataas na Kahusayan: Ang mga agentic na workflows ay hindi lang sa mga paulit-ulit na gawain kundi pati na rin sa mga komplikadong gawain na tuloy-tuloy at sa mataas na bilis. Kaya nilang magsagawa ng mga multi-step na operasyon tulad ng pagbuo ng mga ulat o pagproseso ng mga invoice sa mas maikling panahon sa pamamagitan ng matalinong pagtatrabaho 24/7. Halimbawa, isang fintech firm ang nag-deploy ng AI agent para sa customer onboarding at natuklasan nilang napababa nito ang proseso mula sa limang empleyado na tatlong oras hanggang sa 12 minuto lamang na walang human involvement. Ito ay lampas sa tradisyunal na awtomasyon – ito ay isang hakbang na pagbabago sa throughput. Ayon sa McKinsey, ang mga kumpanyang gumagamit ng autonomous AI systems ay nakakaranas ng hanggang sa 40% na pagtaas sa operational efficiency, isang napakalaking pagbuti kumpara sa static tools.
• Pinahusay na Pagdedesisyon: Ang mga AI agents ay kayang suriin ang napakalaking datos sa real time para suportahan ang mga desisyon. Sa loob ng isang agentic na workflow, maaaring aktibong suriin ng AI ang mga antas ng panganib, unahin ang mga isyu, o magrekomenda ng mga aksyon – isang bagay na hindi kayang gawin ng mga software na batay sa mga patakaran. Ang mga agent na ito ay kumukuha ng mga insight mula sa malalaking datasets agad-agad, na nagbibigay-daan sa mas nalaman at napapanahong mga desisyon para sa negosyo. Halimbawa, isang agent na nagmamanman ng mga banta sa cybersecurity ay maaaring autonomously na magdesisyon na ihiwalay ang isang server kapag nakakita ito ng anomaly. Sa pamamagitan ng reaksyon sa datos at konteksto, tinutulungan ng mga agentic systems ang mga organisasyon na mas mabilis na tumugon sa mga pagbabago sa merkado o mga kaganapan sa loob.
• Pinahusay na Katumpakan: Sa pamamagitan ng pag-aautomat ng mga hakbang ng desisyon at paghawak ng datos, binabawasan ng agentic na workflows ang pagkakamali ng tao. Ang mga AI agents ay nagsasagawa ng mga gawain nang may pagkakapare-pareho at naglalagay ng bandila o nagsa-self-correct ng mga pagkakaiba. Kapag may mga exception, maaari nilang ayusin ang kanilang pamamaraan o i-escalate ito sa isang tao na may detalyadong konteksto para sa pagsusuri. Ito ay nangangahulugan ng mas kaunting pagkakamali sa mga lugar tulad ng pagpasok ng data, mga pagsusuri sa pagsunod, o mga kumplikadong kalkulasyon. Sa paglipas ng panahon, ang patuloy na pagkatuto ay nagpapahintulot sa AI na higit pang mabawasan ang mga pagkakamali, na bumubuo ng tiwala sa mga output. Ang resulta ay mas mataas na integridad ng datos at kumpiyansa sa mga automated na desisyon. Ipinapakita ng pananaliksik na ang pag-aautomat ng workflows ay maaaring bawasan ang mga pagkakamali sa pagpasok ng datos ng higit sa isang katlo at halos doblehin ang katumpakan sa pagproseso ng datos, na nagpapahusay sa kalidad at nagpapababa ng mga magastos na pagkakamali.
• Agility at Adaptability: Ang mga tradisyunal na automations ay nabibigo kapag ang mga kondisyon ay lumihis mula sa normal. Sa kabaligtaran, ang agentic AI ay gumagana na may context awareness – kaya nitong mag-pivot kapag nagbago ang mga kinakailangan o dumating ang hindi inaasahang inputs. Ang mga workflows na ito ay nagpapakita ng bagong antas ng operational agility, na inaayos agad-agad sa mga bagong parameter o prayoridad. Halimbawa, kung ang isang agent ay namamahala ng supply chain logistics at may naganap na pagkaantala, maaari itong magplano muli at mag-re-route ng mga padala sa paraang dynamic imbes na basta magpatigil. Ang adaptability na ito ay gumagawa ng mga proseso ng negosyo na mas matatag sa mga biglaang pagbabago at pagkakaiba.
• Scalability: Ang mga agentic na workflows ay likas na scalable sa disenyo. Kapag ang isang AI agent ay na-set up para sa isang gawain, kaya nitong hawakan ang tumataas na dami sa pamamagitan ng matalinong pag-distribute ng trabaho o paglikha ng dagdag na mga instance ng sarili nito (sa software) nang hindi nangangailangan ng linear na pagtaas sa gastos. Halimbawa, isang e-commerce company ay maaaring umasa sa mga AI agents para pamahalaan ang mga katanungan ng customer, mga order, at mga updates sa imbentaryo sa panahon ng peak seasons. Kahit na tumaas nang malaki ang demand bago ang isang holiday, ang mga AI agents ay nagpapanatili ng mga antas ng serbisyo, samantalang ang isang human team o fixed bots ay maaaring ma-overwhelm. Ang scalability na ito ay nagsisiguro na ang paglago o biglaang pagtaas ng workload ay hindi nakokompromiso ang performance o kalidad.
• Pagtipid sa Gastos: Sa pamamagitan ng pag-aautomat ng mas malawak na hanay ng mga proseso (kasama na ang mga tradisyunal na nangangailangan ng mataimtim na human judgment), ang agentic AI ay maaaring maghatid ng makabuluhang pagtipid sa gastos. Hindi lamang ito pagtitipid sa paggawa sa mga paulit-ulit na gawain; ito rin ay pag-iwas sa mga gastos ng mga pagkakamali, pagkaantala, at mga sub-optimal na desisyon. Isang pagsusuri ang nag-estima na ang generative AI ay maaaring maghatid ng higit sa $400 bilyon sa productivity uplift sa mga operasyon ng customer lamang sa pamamagitan ng pagpapalawak ng saklaw ng awtomasyon at pagpapabuti ng paggamit ng mga resources. Ang mga unang nagpatupad ay nakikita na ang mga gastos sa serbisyo sa customer ay bumababa ng humigit-kumulang 30% sa pamamagitan ng paggamit ng mga AI assistants upang hawakan ang mga pangunahing katanungan bago i-involve ang mga mahal na human agents. Sa kabuuan, ang paggawa ng higit pa sa intelligent automation ay nagdudulot ng parehong top-line at bottom-line na epekto.

Mga Aplikasyon sa Totoong Mundo: Lumalabas ang mga agentic na workflows sa iba't ibang industriya. Sa support ng customer, ang mga AI agent ngayon ay humahawak ng buong mga inquiry mula simula hanggang wakas – nauunawaan ang konteksto, kumukuha ng kaugnay na datos ng account, isinasagawa ang mga kahilingan tulad ng refund o muling pag-order, at tanging ipinapasa sa mga tao kapag talagang kinakailangan. Pinapaikli nito ang mga oras ng resolusyon at nagbibigay laya sa mga human reps para sa mga komplikadong kaso. Sa pananalapi, ang mga agent ay maaaring lumamon ng mga invoice, i-cross-check ang mga ito laban sa mga kontrata o badyet gamit ang natural language understanding, at pagkatapos ay pasimulan ang mga pag-apruba o pagbabayad, natututo mula sa anumang mga pagkakaiba. Ang mga departamento ng HR ay gumagamit ng mga agentic na proseso para sa pagre-recruit at onboarding: ang AI agent ay maaaring mag-screen ng mga resume, mag-iskedyul ng mga interbyu, at kahit na mag-gabay sa mga bagong empleyado sa pamamagitan ng mga training module nang autonomously. Ang karaniwang thread ay ang mga AI agent na ito ay hindi lamang mga sagot na makina; sila ay kumikilos bilang mga proaktibong gumagawa sa mga workflows ng negosyo.

Isaalang-alang ang IT support bilang isang ilustratibong halimbawa. Ang isang tradisyunal na IT helpdesk bot ay maaaring maglakad sa isang static na script at pagkatapos ay sumuko – "Wala akong sinubukan at ubos na ang aking mga ideya". Gayunpaman, ang isang modernong agentic workflow ay lumalapit sa troubleshooting tulad ng isang human expert: nagtatanong ng mga paglilinaw, nagsasagawa ng mga diagnostic command, umaangkop batay sa mga resulta, sumusubok ng iba't ibang pamamaraan, at saka lamang nag-e-escalate na may kumpletong tala ng mga hakbang na ginawa. Inilalarawan ng IBM kung paano ang isang agentic IT assistant ay maaaring mag-iteratively na tukuyin ang isang problema sa Wi-Fi, subukan ang mga pag-aayos (mula sa pag-check ng status ng router sa pamamagitan ng API hanggang sa pag-reset ng mga configuration), at matutunan kung ano ang gumana. Ang ganitong AI agent ay epektibong humahawak ng problema hanggang sa malutas ito, lubos na binabawasan ang pangangailangan para sa interbensyon ng tao sa mga karaniwang isyu sa teknolohiya. Ipinapakita nito ang kapangyarihan ng pagbibigay sa AI ng parehong utak (upang magdesisyon) at kamay (upang kumilos) sa mga kapaligiran ng enterprise.

Mga Hamon at Pagsasaalang-alang: Ang paglipat sa mga agentic na workflow ay hindi walang mga hamon. Dahil ang mga AI na ahente ay gumagana na may mas malaking awtonomiya, kailangang tugunan ng mga organisasyon ang mga isyu ng pananagutan, etika, at pangangasiwa. Halimbawa, kung ang isang autonomous na ahente ay gumawa ng maling desisyon, sino ang may pananagutan? Mahalaga ang pagtiyak ng transparency sa proseso ng desisyon ng ahente at panatilihin ang tao sa loop para sa mga desisyong may mataas na panganib. Ang seguridad ay isa pang isyu – kailangan ng mga ahente ng access sa iba't ibang mga tool at data, kaya't kailangan ng matibay na authentication at mga pahintulot upang maiwasan ang maling paggamit o paglabag. Bukod dito, kailangang pangasiwaan ang bias at etika, dahil ang isang AI na ahente na kumikilos batay sa maling data o lohika ay maaaring magpalala ng hindi patas na mga resulta. Dapat ipatupad ng mga negosyo ang mga guardrails at compliance checks sa agentic na proseso (halimbawa, ang isang AI-driven na hiring workflow ay dapat masubaybayan para sa hindi kinikilingang mga desisyon). Sa wakas, ang pagsasama ng mga advanced na workflow na ito sa mga legacy system ay maaaring maging teknikal na kumplikado. Gayunpaman, mabilis na umuunlad ang industriya ng mga solusyon: maraming platform ng agentic automation ngayon ay may kasamang integration adapters, audit logs, at policy management upang gawing mas madali ang pag-aampon.

Ang Daan sa Hinaharap: Ang mga agentic AI na workflow ay kumakatawan sa isang pundamental na pagbabago sa kung paano ginagawa ang trabaho – mula sa static na awtomasyon patungo sa adaptibong, matalinong awtomasyon. Ang pagbabagong ito ay kasing dami ng kultura tulad ng teknikal. Ang mga negosyo na matagumpay na gumagamit ng agentic na awtomasyon ay maaaring baguhin ang kanilang mga operasyon upang maging mas tumutugon, mapanlikha, at nakatuon sa customer. Sila ay lilipat mula sa simpleng paggawa ng parehong mga gawain nang mas mabilis, patungo sa ganap na muling pag-iisip ng mga workflow kasama ang AI sa pinuno.

Para sa mga negosyo sa USA at Asya, ang pagtanggap sa bagong paradigm na ito ay maaaring maging isang game-changer. Ang mga naunang gumalaw sa sektor ng teknolohiya at pananalapi ng Hilagang Amerika ay nagsisimula nang isama ang agentic AI sa kanilang mga pangunahing proseso, habang ang mga kumpanya sa Japan, Korea, at sa buong APAC ay mabilis na nagpapalawak ng mga pilot project patungo sa produksyon ngayong taon. Ito ay isang pandaigdigang karera upang magdagdag ng higit pang "brainpower" sa pag-automate ng negosyo. Habang lumalago ang teknolohiyang ito, maaasahan nating magiging gulugod ng digital na negosyo ang mga agentic workflow – nangangasiwa ng lahat mula sa IT support at marketing analytics hanggang sa pag-optimize ng supply chain – lahat nang may minimal na gabay.

Mahalaga, ang tagumpay ay mangangailangan ng pagsasanib ng awtonomiya ng AI at pamamahala ng tao. Kailangang sanayin ng mga organisasyon ang kanilang mga tao na makipagtulungan sa mga AI agent, muling idisenyo ang mga tungkulin at proseso, at tiyakin ang tiwala sa pamamagitan ng transparency at etika. Ang mga makakagawa nito ng tama ay hindi lamang makakakuha ng kahusayan, kundi pati na rin ng liksi at pananaw na mahihirapan tumbasan ng mga kakumpitensya. Ang pagpapalawak ng artificial intelligence ay maaaring lumikha ng malaking kalamangan sa kompetisyon, ayon sa BCG — at ang mga ahenteng workflow ay marahil ang pinakamalinaw na halimbawa ng AI sa malakihan.

Sa kabuuan, ang mga agentic workflow ang kinabukasan ng enterprise automation, na nagdadala sa atin ng mas malapit sa matagal nang inaasam na bisyon ng matalinong operasyon ng negosyo. Sa halip na mga software bot na ginagawa lamang ang inuutos sa kanila, mayroon na tayong mga AI na katrabaho na kayang alamin ang dapat gawin. Sa pamamagitan ng pagsasama ng walang pagod na pagtupad ng mga makina at ang kakayahang umangkop ng katalinuhan ng tao, binubuksan ng agentic AI ang pintuan sa isang bagong panahon ng produktibidad at inobasyon. Ang mga negosyong tatanggap sa mga autonomous na agent na ito sa kanilang workforce – at gagabayan sila ng tamang pangangasiwa – ang mangunguna sa 2025 at higit pa, na makakamit ang mga resulta na hindi maabot ng static automation.