- Az AI-eszközök az egyszeri válaszadástól a napokon át önállóan dolgozó agentek felé mozdulnak.
- Egy automatizmust felépíteni egyre könnyebb, jól és biztonságosan működtetni viszont egyre fontosabb.
- A kérdés már nem az, hogy „használjunk-e AI-t”, hanem hogy mit láthat, mit dönthet el, és mennyibe kerül.
Ezen a héten a Microsoft, az n8n, a Make és a Google is ugyanabba az irányba lépett. Az eddigi „megkérdezem, válaszol” AI helyett megjelent a digitális munkatárs, amely célokat kap, figyel, utánkövet, és akár napokkal később is folytatja a munkát. Egy 2-50 fős cégnek ez komoly lehetőség, ha tudatosan vezeti be.
1. Microsoft: a Copilot önállóan dolgozó munkatárssá válik
A Microsoft szeptember 25-én bemutatta a Copilot új felépítését. A Code természetes nyelvű leírásból belső alkalmazást, dashboardot vagy automatizmust épít. Az Autopilot célokat kap, figyeli a csatornákat, és napokkal később is folytatja a feladatot. A létrehozott megoldások a céges Microsoft 365-környezetben futhatnak, a hosszabb agentikus munkák pedig használatalapú elszámolást kapnak, AI-költségkövetéssel.
2. n8n: önálló termék lett az AI-agent
Az n8n ugyanezen a napon mutatta be az n8n Agents funkciót. Az agent saját utasítást, memóriát és munkamenetet kap, Slackből, Telegramból vagy ütemezve indítható, meglévő workflow-kat használhat eszközként, tudásbázishoz kapcsolható, naplózható, és érzékeny műveleteknél emberi jóváhagyásra állítható. A funkció még előzetes (preview) állapotú; maga az n8n is korlátozott jogosultságokat, tesztkörnyezetet és jóváhagyási pontokat javasol az induláshoz.
3. Make: automatizálás egy beszélgetésből
A Make hivatalos ChatGPT-integrációjával elég leírni, mit szeretnél automatizálni, és a folyamat a Make rendszerében fut tovább, ütemezéssel, futási előzményekkel és hibakezeléssel. Szeptember 23-tól új OpenAI- és Anthropic-modellek is elérhetők benne, egyesek külön szolgáltatói fiók nélkül.
Ez jó hír, de egy működőnek látszó automatizmus még nem üzembiztos. Gyakori buktatók:
- duplikált vagy végtelen futások;
- kontrollálatlan AI-költségek;
- túl tág jogosultságok;
- dokumentálatlan megoldás, amit csak egy ember ért.
„Az AI már felépíti az automatizmust. A kérdés az, ki ellenőrzi, hogy jól működik.”
4. Nem mindegy, melyik AI-modell végzi a munkát
A Make már feladattípusonként ajánl modellt: az erősebbeket összetett, többlépéses munkára, az olcsóbb és gyorsabb modelleket kategorizálásra és nagy mennyiségű rutinfeladatra. Az Anthropic szeptember 25-én kiadott Opus 5 modellje a gyártó saját mérése szerint az üzleti automatizálást mérő Zapier AutomationBench teszten mintegy másfélszer jobban teljesített a következő legjobb modellnél. Ez gyártói adat, saját környezetben mindig érdemes tesztelni.
5. Google Workspace: a Gemini belép a CRM-be
A Gemini Workspace-integrációkon keresztül közvetlenül kapcsolódhat többek között a HubSpothoz, a Salesforce-hoz, a Mondayhez, az Asanához, a Mailchimphez és a QuickBookshoz, Gmailből, Drive-ból, Docsból vagy Sheetsből is. (A bejelentés szeptember 18-án jelent meg.)
6. Amerikai adatok: az AI használata már megvan, a bevezetése még nincs
Forrás: Goldman Sachs, amerikai kisvállalkozói felmérés, 2026. március.
Az SBE Council felmérése szerint az amerikai kisvállalkozások mediánértéken már öt AI-eszközt használnak. A gond tehát egyre kevésbé az eszközhiány, sokkal inkább az összehangolás. A szakmai diskurzusban megjelent az „authorization gap” fogalma is: egy agent akkor is hibázhat, ha a jogosultságain belül marad, mert nemcsak azt kell szabályozni, mit tehet, hanem azt is, milyen célból és hogyan.