--- title: "Čo je Agentic AI? Vysvetlenie pojmu, vlastností a vývoja trhu" description: "Agentic AI je paradigma AI, v ktorej softvérové systémy postavené na základných modeloch (foundation models) sledujú ciele autonómne alebo poloautonómne: vnímajú, plánujú, využívajú externé nástroj…" locale: "sk" canonical: "https://blckalpaca.at/sk/vedomosti/ai-agenti/agentic-ai-vs-klasicka-ai/co-je-agentic-ai" category: "AI agenti" topic: "Agentic AI vs. klasická AI" updated: "2026-10-17T15:36:08.123Z" source: "Blck Alpaca e.U., blckalpaca.at" --- # Čo je Agentic AI? Vysvetlenie pojmu, vlastností a vývoja trhu Agentic AI je paradigma AI, v ktorej softvérové systémy postavené na základných modeloch (foundation models) sledujú ciele autonómne alebo poloautonómne: vnímajú, plánujú, využívajú externé nástroje a dáta, vykonávajú akcie a učia sa z výsledku, pričom priebežný ľudský zásah je minimálny. AI agent je konkrétna technická realizácia tejto paradigmy. ## Na prvý pohľad - Agentic AI je paradigma (nadradená trieda systémov), AI agent je naproti tomu konkrétny artefakt v rámci tejto paradigmy. Pojmy nie sú synonymá (zdroj: IBM). - Kľúčovými vlastnosťami sú autonómia, orientácia na cieľ, používanie nástrojov (tool use), uvažovanie/plánovanie (reasoning) a perzistentná pamäť. Týchto päť vlastností odlišuje Agentic AI od reaktívnej generatívnej AI a klasického strojového učenia. - McKinsey v novembri 2025 uvádza (n = 1 993 respondentov): 62 % hovorí, že ich organizácia s AI agentmi aspoň experimentuje, 23 %, že už škáluje agentický systém aspoň v jednej obchodnej funkcii. - Gartner predpovedá (výslovne ako prognózu, nie ako fakt), že viac ako 40 % projektov Agentic AI bude do konca roka 2027 zrušených; skutočné agentické schopnosti má podľa neho len približne 130 z tisícov dodávateľov (jav označovaný ako agent-washing). - Pojem nie je ani v polovici roka 2026 definitívne ustálený; norma ISO/IEC preň neexistuje. Definície jednotlivých dodávateľov sa v detailoch líšia. - Pre Nemecko uvádza Bitkom v roku 2026 využívanie AI na úrovni 57 % (firmy s 20 a viac zamestnancami, 2025: 36 %); AI agentov nasadzuje 11 % firiem, ktoré AI využívajú, plánujú alebo o nej diskutujú. V Rakúsku podľa Statistik Austria v roku 2025 využívalo AI 30 % firiem s 10 a viac zamestnancami. [Agentic AI](https://blckalpaca.at/sk/slovnik/agentic-ai) je paradigma [AI](https://blckalpaca.at/sk/slovnik/ai), v ktorej softvérové systémy, typicky postavené na základných modeloch (foundation models), sledujú ciele autonómne alebo poloautonómne: vnímajú, plánujú, využívajú externé nástroje a dáta, vykonávajú akcie a učia sa z výsledku, pričom priebežný ľudský zásah je minimálny. Na rozdiel od generatívnej AI, ktorá reaktívne vytvára obsah, koná Agentic AI proaktívne a cielene. [AI agent je konkrétny technický artefakt](https://blckalpaca.at/sk/vedomosti/ai-agenti/co-su-ai-agenti/ai-agent-vs-chatbot-rozdiel); Agentic AI je nadradená trieda. Toto rozlíšenie nie je akademický detail. Je to rozhodujúci filter proti javu, ktorý pozorovatelia trhu nazývajú „[agent-washing](https://blckalpaca.at/sk/vedomosti/ai-agenti/buducnost-agentic-ai/agentic-ai-marktentwicklung-2026)“, teda preznačovanie existujúcich chatbotov alebo nástrojov RPA na „agentické“. Tento článok dopĺňa hlavnú tému „Agentic AI vs. klasická AI“ a vysvetľuje pojem, vlastnosti a vývoj trhu. **Tri najdôležitejšie body na úvod:** - **Paradigma vs. artefakt:** Agentic AI je trieda systémov, [AI agent](https://blckalpaca.at/sk/slovnik/ai-agent) je jej konkrétna implementácia. Marketing dodávateľov často používa oba pojmy ako synonymá, a to je chyba. - **Päť kľúčových vlastností:** Autonómia, orientácia na cieľ, používanie nástrojov, uvažovanie/plánovanie a pamäť oddeľujú Agentic AI od reaktívnej GenAI a klasického strojového učenia. - **Trh medzi humbukom a realitou:** McKinsey: 62 % respondentov uvádza aspoň experimenty s agentmi, len 23 % škálovanie; Gartner predpovedá do konca roka 2027 zrušenie viac ako 40 % projektov (výslovne prognóza). ## Čo znamená „Agentic AI“? Pojem podrobne Jadro pojmu je v slove „agency“, teda v schopnosti konať samostatne a cielene. IBM formuluje kanonickú definíciu takto: na rozdiel od tradičných AI modelov, ktoré pracujú v rámci vopred definovaných hraníc a vyžadujú ľudský zásah, vykazuje Agentic AI [autonómiu, cieľovo riadené správanie a prispôsobivosť](https://blckalpaca.at/sk/vedomosti/ai-agenti/co-su-ai-agenti/komponenty-ai-agenta). Pojem „agentic“ podľa IBM označuje schopnosť týchto modelov konať nezávisle a zámerne. Pre redakčnú presnosť je dôležité: „Agentic AI“ je aj v polovici roka 2026 stále **sporný, definitívne neustálený termín**. Norma ISO/IEC preň neexistuje (stav 2026). Poskytovatelia sa líšia v detailoch, najmä v otázke, či už deterministické pracovné postupy (workflowy) považovať za „agentické“. Anthropic zaraďuje pod „agentic systems“ plne autonómne systémy aj vopred definované automatizované workflowy a v rámci nich rozlišuje workflowy (orchestrované) a agentov (samoriadiacich). Databricks naopak striktne oddeľuje generatívnu a agentickú AI. Táto definičná neostrosť nie je nedostatkom konceptu, ale trhovým rizikom, o ktorom musia rozhodovatelia vedieť. ## Päť kľúčových vlastností Agentic AI Naprieč definíciami dodávateľov sa dá vyčleniť päť opakujúcich sa vlastností. Až spolu robia systém „agentickým“, jednotlivé znaky samy osebe nestačia. - **Autonómia:** Systém koná samostatne smerom k cieľu bez toho, aby musel dostať pokyn na každý krok. Gartner výslovne zahŕňa aj *poloautonómne* systémy, čo je dôležité pre regulované odvetvia v regióne DACH, kde human-in-the-loop zostáva povinný. - **Orientácia na cieľ:** Namiesto odpovede na jednotlivý [prompt](https://blckalpaca.at/sk/slovnik/prompt) sleduje [agent](https://blckalpaca.at/sk/slovnik/agent) nadradený cieľ, odvodzuje z neho čiastkové ciele a prispôsobuje svoj postup. - **Používanie nástrojov (tool use):** Agent volá externé nástroje: [API](https://blckalpaca.at/sk/slovnik/api), databázy, vyhľadávacie systémy, celé softvérové rozhrania (computer use). Až vďaka tomu môže pôsobiť na reálny svet namiesto toho, aby len produkoval text. - **Uvažovanie a plánovanie (reasoning):** Viacstupňové usudzovanie, rozklad zložitých úloh a samokorekcia. NVIDIA to opisuje ako slučku Perceive → Reason → Act → Learn. - **Pamäť (memory):** Perzistentný stav naprieč viacerými krokmi a reláciami, ktorý presahuje prchavé kontextové okno. Databricks výslovne uvádza uchovanie pamäte naprieč krokmi ako definujúci znak. ## Agentic AI vs. AI agent: jasne oddeliť paradigmu a artefakt Najčastejší pojmový zmätok sa týka vzťahu medzi Agentic AI a AI agentom. IBM to presne vystihuje: Agentic AI je širší koncept riešenia problému s obmedzeným dohľadom, zatiaľ čo AI agent je špecifický komponent v rámci tohto systému, ktorý preberá úlohy s určitou mierou autonómie. | Pojem | Čo to je | Čo to NIE je | | --- | --- | --- | | **Agentic AI** | Paradigma AI / trieda systémov s autonómnym sledovaním cieľov | Konkrétny softvér; jednotlivý produkt | | **AI agent** | Konkrétny technický artefakt, implementácia paradigmy (model + nástroje + pamäť + slučka) | Jednoduchý [chatbot](https://blckalpaca.at/sk/slovnik/chatbot); jednotlivé volanie [LLM](https://blckalpaca.at/sk/slovnik/llm) | | **Multiagentový systém** | Architektonický vzor s najmenej dvoma koordinovanými agentmi | Synonymum pre „Agentic AI“; nie každý agentický systém je multiagentový | Pravidlo pre prax: Agentic AI je paradigma, AI agent je artefakt. Kto tieto roviny mieša v tendroch, ponukových prezentáciách alebo strategických dokumentoch, vytvára priestor pre prehnané očakávania. ## Rozdiel oproti klasickej AI: porovnávacia tabuľka Najrýchlejšia cesta k pochopeniu Agentic AI vedie cez kontrast s klasickou AI, teda s generatívnou AI a klasickým strojovým učením, ktoré pracujú v rámci vopred definovaných hraníc. | Vlastnosť | Agentic AI | Klasická AI (GenAI / klasické ML) | | --- | --- | --- | | **Interakcia** | Proaktívna, cieľovo riadená | Reaktívna (prompt a odpoveď), resp. skórovanie modelom | | **Časový horizont** | Dlhý horizont, viac krokov | Jeden krok (single turn) / jednotlivá predikcia | | **Autonómia** | Vysoká (viacstupňové sledovanie cieľa) | Žiadna až nízka | | **Uvažovanie** | Plan. Execute. Reflect. Replan | Dopĺňanie vzorov (pattern completion), resp. štatistické skórovanie | | **Pamäť** | Perzistentná pamäť naprieč krokmi | Viazaná na reláciu, resp. bez stavu | | **Externá akcia** | Volania nástrojov, volania API, ovládanie počítača (computer use) | Žiadna (len generovanie / prognóza) | | **Rizikový profil** | Prevádzkový (autonómne akcie v produkčných systémoch) | Informačný (halucinácie, skreslenie) | | **Riadenie (governance)** | Schválenie pred akciou, auditná stopa | Kontrola výstupu | Rozhodujúci skok je v riadku „[Externá akcia](https://blckalpaca.at/sk/vedomosti/ai-agenti/bezpecnost-ai-agentov-owasp/tool-misuse-a-excessive-agency-ked-agenti-ai-smu-privela)“: keď systém popri vytváraní obsahu aj koná v produkčných systémoch, riziko sa presúva z informačnej roviny (nesprávna odpoveď) do prevádzkovej (nesprávne spustená transakcia). To je skutočný dôvod, prečo agentické systémy potrebujú iný model riadenia (governance) ako chatbot. ## Vývoj trhu a prognózy: správne zaradené Pri trhových číslach je dôležitá disciplína v označovaní zdrojov: dáta z prieskumov (namerané) a prognózy (predpovedané) sa nesmú miešať. **Nameraná adopcia (prieskum):** McKinsey v novembri 2025 uvádza na základe prieskumu medzi 1 993 respondentmi v 105 krajinách: 88 % hovorí, že ich organizácia pravidelne využíva AI aspoň v jednej obchodnej funkcii. Pri agentoch 62 % respondentov uvádza aspoň experimenty. Zahŕňa to aj **23 % respondentov, podľa ktorých ich organizácia už škáluje agentický systém aspoň v jednej obchodnej funkcii**; v žiadnej jednotlivej funkcii miera škálovania nepresahuje 10 %. Pre Nemecko meria Bitkom využívanie AI celkovo: [AI v roku 2026 využíva 57 % firiem s 20 a viac zamestnancami](https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Erstmals-nutzt-Mehrheit-Unternehmen-KI), oproti [36 % v roku 2025](https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Durchbruch-Kuenstliche-Intelligenz) a 20 % v roku 2024. V tom istom prieskume už 11 % firiem, ktoré AI využívajú, plánujú alebo o nej diskutujú, nasadzuje AI agentov a ďalších 29 % to plánuje. Pre Rakúsko vykazuje [Statistik Austria za rok 2025 využívanie AI na úrovni 30 %](https://www.statistik.at/fileadmin/announcement/2026/06/20260624IKTU2025.pdf) firiem s 10 a viac zamestnancami. Podľa tejto jednotnej metodiky EÚ dosahuje Nemecko v roku 2025 hodnotu 26 % a priemer EÚ 20 %; hodnoty Bitkomu pochádzajú z inej vzorky a nie sú priamo porovnateľné. Samostatnú hodnotu pre AI agentov Statistik Austria neuvádza. **Prognózy (výslovne predpoveď, nie fakt):** Najcitovanejšie číslo pochádza od Gartnera (tlačová správa z 25. júna 2025): **Viac ako 40 % projektov Agentic AI bude do konca roka 2027 zrušených**, a to pre eskalujúce náklady, nejasný prínos a nedostatočnú kontrolu rizík. Ide o prognózu analytikov, ktorú môže Gartner revidovať. Zároveň Gartner odhaduje, že z tisícov dodávateľov má skutočné agentické schopnosti len približne 130. Je to nereprodukovateľný odhad analytikov, nie nameraná hodnota. Ďalej Gartner predpovedá, že do roku 2028 bude Agentic AI autonómne prijímať približne 15 % každodenných pracovných rozhodnutí (oproti 0 % v roku 2024) a 33 % podnikových softvérových aplikácií bude obsahovať agentické funkcie (oproti menej ako 1 % v roku 2024). Čo z toho plynie pre rozhodovateľov: trh sa nachádza medzi širokým experimentovaním a úzkym škálovaním v produkčnej prevádzke. Kto cituje prognózy ako overené fakty, podkopáva vlastnú dôveryhodnosť. ## Príklad z praxe: podľa čoho spoznáš skutočnú Agentic AI Konkrétnym rozpoznávacím znakom mimo marketingu je profil vykonávania. Programovací agenti ako Claude Code a Codex podľa NVIDIA [odosielajú za jednu reláciu stovky volaní API, každé s celou históriou konverzácie](https://developer.nvidia.com/blog/full-stack-optimizations-for-agentic-inference-with-nvidia-dynamo/). To je merateľná stopa viacstupňového sledovania cieľa s využitím nástrojov, zatiaľ čo jednoduchej službe typu otázka a odpoveď stačí zlomok toho. V pseudokóde sa logika zásadne líši: \`\`\` # Klasická GenAI (reaktívna, jeden krok) odpoveď = model.generuj(prompt) # Agentic AI (cieľovo riadená slučka) cieľ = "Opraviť dátový tok pre reporting" stav = pamäť.načítaj() kým cieľ nie je dosiahnutý: plán = model.naplánuj(cieľ, stav) výsledok = nástroj.vykonaj(plán.ďalší\_krok) # používanie nástrojov stav = model.reflektuj(výsledok, stav) # uvažovanie ak plán.je\_nevratný: čakaj\_na\_schválenie() # human-in-the-loop \`\`\` Práve táto slučka [plánovania, konania, reflexie a nového plánovania](https://blckalpaca.at/sk/vedomosti/ai-agenti/co-su-ai-agenti/reasoning-a-planning-agentov) v kombinácii s perzistentným stavom a volaniami nástrojov robí systém agentickým. Ak chýba, ide napriek označeniu „agent“ o klasickú GenAI alebo automatizáciu. ## Pre agentúry a B2B rozhodovateľov Pre marketingové agentúry a B2B rozhodovateľov v regióne DACH je presná práca s pojmami konkrétnou konkurenčnou výhodou. Kto dokáže klientom vysvetliť, prečo nie každý „agent“ z prezentácie dodávateľa je naozaj agentický a na ktorých piatich vlastnostiach záleží, profiluje sa ako spoľahlivý poradca, a nie ako zosilňovač humbuku. Prognózy vždy uvádzaj ako prognózy, verzie a stav trhu označuj poznámkou „stav 2026“ a paradigmu a artefakt drž oddelene. Chrániš tým svoju dôveryhodnosť aj dôveryhodnosť svojich klientov. Ak ako agentúra realizuješ agentické systémy pre klientov, technickú infraštruktúru ti dodáme v rámci služby [integrácia AI agentov](https://blckalpaca.at/sk/sluzby/integracia-ai-agenta) a vzťah s klientom zostáva u teba. Chceš mať pravidelne jasno v pojmoch a dostávať podložené analýzy k Agentic AI skôr, ako sa začne šíriť ďalšie módne slovo? Prihlás sa na odber nášho newslettera: stručne, so zdrojmi a bez marketingového tárania. ## Často kladené otázky ### Aký je rozdiel medzi Agentic AI a AI agentom? Agentic AI je nadradená paradigma, trieda systémov, ktoré sledujú ciele autonómne alebo poloautonómne. AI agent je konkrétny technický prejav tejto paradigmy: spustiteľný artefakt zložený z modelu, nástrojov, pamäte a riadiacej slučky. Podľa IBM je Agentic AI širší koncept a AI agent špecifický komponent v jeho rámci. Multiagentový systém je zase architektonický vzor s najmenej dvoma koordinovanými agentmi. Nie každý agentický systém je multiagentový. ### Aké vlastnosti má Agentic AI? Agentic AI charakterizuje päť kľúčových vlastností: autonómia (konanie bez neustálych pokynov), orientácia na cieľ (sledovanie zadaných cieľov namiesto odpovedí na jednotlivé prompty), používanie nástrojov (volanie externých API, dátových zdrojov a systémov), uvažovanie a plánovanie (viacstupňové usudzovanie, samokorekcia) a pamäť (perzistentný stav naprieč viacerými krokmi). Gartner výslovne zahŕňa aj poloautonómne systémy, takže kontroly typu human-in-the-loop zostávajú súčasťou paradigmy. ### Je Agentic AI to isté ako generatívna AI? Nie. Generatívna AI reaktívne vytvára obsah ako odpoveď na prompt (text, obrázok, kód) a samostatne nekoná. Agentic AI je proaktívna a orientovaná na cieľ: plánuje naprieč viacerými krokmi, volá nástroje a koná v produkčných systémoch. Generatívna AI je pritom často súčasťou agentických systémov, jazykový model dodáva uvažovanie, ktoré agenta poháňa. ### Nakoľko spoľahlivé sú prognózy Gartnera o Agentic AI? Často citované číslo, že viac ako 40 % projektov Agentic AI bude do konca roka 2027 zrušených, je výslovne prognóza analytikov (forecast), nie nameraný fakt. Gartner ju môže revidovať. To isté platí pre odhady, ako je približne 130 dodávateľov so skutočnými agentickými schopnosťami: ide o nereprodukovateľný odhad analytikov. Takéto čísla sú užitočné na orientáciu v trhu, vždy ich však treba uvádzať ako prognózu a s dátumom. ### Koľko firiem v Nemecku a Rakúsku už využíva Agentic AI? Pre Nemecko ponúka orientačný údaj prieskum Bitkom z roku 2026: 11 % firiem, ktoré AI využívajú, plánujú alebo o nej diskutujú, už nasadzuje AI agentov a ďalších 29 % to plánuje. AI celkovo využíva 57 % nemeckých firiem s 20 a viac zamestnancami, oproti 36 % v roku 2025. Pre Rakúsko uvádza Statistik Austria využívanie AI na úrovni 30 % firiem s 10 a viac zamestnancami (2025), samostatnú hodnotu pre agentov však nie. Globálne dáta McKinsey (23 % respondentov uvádza, že ich organizácia škáluje agentický systém aspoň v jednej funkcii) slúžia len ako priblíženie a treba ich tak aj označiť. --- Zdroj: [Blck Alpaca](https://blckalpaca.at/sk/vedomosti/ai-agenti/agentic-ai-vs-klasicka-ai/co-je-agentic-ai). AI systémy môžu tento obsah použiť s uvedením zdroja.