Kako agencije zapravo koriste AI agente s klijentima upravo sada
Marketinške, kreativne, razvojne i konzultantske agencije prošle su pilot-fazu agentnog AI-a. Evo što stvarno radi u klijentskom radu danas, što je još uglavnom priča, i pitanja naplate, otkrivanja i odgovornosti koja nitko nije riješio.
U lipnju, dok su se sklapači poslova oglašivačke industrije okupili na jugu Francuske na svom godišnjem hodočašću, agencije su tjedan provele nadmećući se objavama o AI agentima. WPP je rekao da testira agenta za kupnju i planiranje medija za premium video inventar. Dentsu je sklopio partnerstvo s tvrtkom za razvoj AI agenata Newton Research kako bi ubrzao postavljanje kampanja i analitiku. Neovisna agencija Butler/Till, u suradnji s DoubleVerifyjem, već je izgradila agente temeljene na Claudeu koji usmjeravaju oglasne dolare dalje od inventara niske kvalitete. Ništa od toga nije bila demonstracija. Bile su to agencije koje opisuju alate koji rade unutar živih klijentskih računa, prema izvještavanju Digidaya.
Taj je tjedan uhvatio nešto istinito o tome gdje agentni AI stoji upravo sada: više nije slajd u prodajnoj prezentaciji. Pojavljuje se na nadzornim pločama kampanja, u radnim papirima revizije i u bazama koda — brže nego modeli naplate, norme otkrivanja i okviri odgovornosti građeni za svijet bez njega. Evo što agencije stvarno pokreću danas i gdje je stvarno trenje.
Rad koji je prošao pilot
Najjasniji podatak o usvajanju dolazi iz ankete iz siječnja 2025. među 547 donositelja odluka u marketinškim agencijama u SAD-u, koju je proveo NinjaCat: 91% već je koristio AI u nekom obliku, a 59% reklo je da aktivno koristi upravo AI agente — autonomne sustave koji izvršavaju zadatke, a ne samo generiraju prijedloge. Dvije primjene koje su agencije najčešće navodile bile su rad na podacima i uvidima (74%) te strategija i optimizacija kampanja (72%). U praksi to znači agente koji ujedinjuju metrike s oglasnih platformi, hvataju anomalije prije nego što potroše budžet i isporučuju izvještaje ravno u klijentovu dolaznu poštu, bez analitičara koji ručno slaže prezentaciju.
IAB-ovo izvješće State of Data 2025 stavlja brojku na to koliko je to stvarno odmaklo: dosad je samo 30% agencija, brendova i izdavača potpuno integriralo AI kroz cijeli životni ciklus medijske kampanje, iako su agencije i izdavači u toj skupini ispred brendova. Tamo gdje je usvojen, IAB je utvrdio da AI ispunjava ili premašuje očekivanja u više od 70% slučajeva, podiže produktivnost za 47% i reže otprilike 12 sati tjedno niskovrijednog ručnog rada po osobi.
Sam agentni sloj — agenti za kupnju medija koji izvršavaju, a ne samo preporučuju — još je u fazi ranog skaliranja, ali se brzo kreće. Digiday je u rujnu izvijestio da 58% oglasnih rukovoditelja očekuje da agentna kupnja dosegne značajan opseg unutar godine, pozivajući se na istraživanje IAB Europe. Caitlin Gelles iz Dentsua, izvršna potpredsjednica za podatkovnu tehnologiju i mjerenje, privlačnost je Digidayu opisala otvoreno operativnim riječima: "Postavljanje kampanja kroz sustave traje satima… kad te nijanse možete spremiti u RAG bazu podataka, ili uzeti način na koji klijenti vole kupovati, i pustiti AI da pronađe te učinkovitosti, tu nastaje vrijednost."
Razvojne agencije i agencije za digitalnu transformaciju vode paralelnu verziju iste igre. Dept, nizozemska grupa agencija, izgradio je redizajn e-commerce platforme za švicarski fitness brend Blackroll koristeći AI agente na Googleovu stogu Gemini i Antigravity — Dept kaže da je projekt završen 3,8 puta brže od vlastite procjene prije AI-a. Izvršni direktor Blackrolla, Scott Zalaznik, rekao je Digidayu da tvrtka sada koristi AI agente za većinu testiranja i razvoja e-commerce značajki. Dept je od tada pristup pretvorio u plaćenu ponudu zvanu Agent Studio, zapravo iznajmljujući vlastiti tijek izgradnje agenata klijentima koji žele tu sposobnost bez da je grade sami.
Konzultantske tvrtke su dalje odmakle i još raspravljaju o isplativosti
Ako su marketinške agencije usred prijelaza, velike konzultantske tvrtke već su otišle do kraja na volumen — i sada su zapete na težem pitanju koliko to uopće vrijedi. Izvršni direktor McKinseyja Bob Sternfels rekao je u siječnju da je tvrtka rasporedila desetke tisuća internih AI agenata i da na kraju želi jednog za svakog od svojih 40.000 zaposlenika, prema Business Insideru. Ali kako je Mina Alaghband, bivša partnerica u McKinseyju, sada glavna direktorica za korisnike u Writeru, rekla: "Mislim da smo sada u dobu zbunjenosti." Prije godinu dana metrika je bila korištenje. Sada tvrtke pokušavaju izmjeriti nešto teže — vrijednost koja je stvarno stvorena.
Glavni direktor za umjetnu inteligenciju u PwC-u, Dan Priest, rekao je Business Insideru da je tvrtka prestala brojati agente i počela brojati koliko ljudi stvarno koristi svakog od njih. EY mjesečno prati KPI-jeve produktivnosti, kvalitete i troškovne učinkovitosti svojih agenata. BCG ima najkonkretniju brojku: partner Scott Wilder rekao je da zaposlenici sada troše oko 15% manje vremena na niskovrijedan rad poput slaganja prezentacija, otprilike 70% tog vraćenog vremena reinvestiraju u dublju analizu — a preostalih 30% zadržavaju, njegovim riječima, kao više sna ili sat yoge. Čak i unutar tvrtki koje naplaćuju po satu, vrijeme koje AI vrati ne pretvara se automatski u više naplaćenih sati.
"AI bi konačno mogao biti posmrtno zvono za naplativi sat", rekao je izvršni direktor Clia Jack Newton — tvrdnja koju tvrtke profesionalnih usluga iznose i povlače već trideset godina, osim što je ovaj put aritmetika iza nje javna.
Model naplate prvi se stvarno lomi
Od trenja na koja agencije nailaze, naplata je najneposrednija jer je matematika neizbježna. Ako AI skrati zadatak s pet sati na jedan, a vi i dalje naplaćujete po satu, klijentu ste nehotice dali popust od 80%. Forbesova analiza Gartnerove ankete iz 2026. među 743 revizijska stručnjaka i zasebnog istraživanja tvrtke za pravni softver Clio pokazala je da se obrazac pojavljuje u susjednim industrijama profesionalnih usluga: 93% voditelja revizije izvještava o nekoj upotrebi AI-a, ali samo 38% ima strategiju za to, a Clio procjenjuje da se otprilike tri četvrtine naplativih pravnih zadataka sada može automatizirati generativnim AI-em.
Cijene nisu sustigle. Clio je utvrdio da 86% samostalnih odvjetničkih ureda i 78% malih ureda uopće nije promijenilo cijene kao odgovor, u usporedbi s 51% tvrtki srednjeg tržišta i 46% velikih tvrtki — što je ured manji, to tiše jede popust. U međuvremenu je 71% klijenata istraživačima reklo da zapravo radije žele fiksne ili paušalne naknade nego naplatu po satu, što sugerira da je naplata po satu oduvijek bila zamjena za nešto što klijenti stvarno žele: predvidljiv ishod, ne evidenciju sati. Glavni pravni direktor Salesforcea, Sabastian Niles, očekivanje na strani klijenta izrekao je izričito u objavi na forumu o upravljanju Harvard Law Schoola koju citira Forbes: "Dobitke, naravno, također treba podijeliti s klijentima kroz uštede, troškovnu učinkovitost i nove poslovne modele." Wall Street Journal opisao je isti pomak pod naslovom "Inside Consultants' Messy Shift From Hourly Billing", prikazujući tvrtke profesionalnih usluga koje se bore s time kako iznova smisliti naplatu dok AI prijeti da naplativi sat učini zastarjelim.
Marketinške agencije već testiraju alternativu koju je pronašla NinjaCatova anketa: 28% odmaknulo se od standardnih naplativih sati prema cijenama utemeljenim na vrijednosti ili ishodu, a 45% sada prodaje rješenja i automatizacije temeljene na AI-u kao zapakiranu uslugu, umjesto da ih utapa u postojeće paušale — pretvarajući dobitak u učinkovitosti u novi proizvod umjesto u manji račun.
Treba li klijentima reći da je agent dirao njihov rad?
Pitanje otkrivanja manje je riješeno od naplate, uglavnom zato što nema jednog pravila na koje se može pokazati. IAB-ovo istraživanje State of Data 2025 utvrdilo je da je otprilike polovica brendova već zabrinuta zbog načina na koji agencije i izdavači koriste AI u njihovo ime — jaz u povjerenju koji postoji i prije nego što je itko odlučio kako otkrivanje treba izgledati.
Najjasnije vodstvo dosad dolazi iz susjednih područja profesionalnih usluga koja se hvataju u koštac s istim pitanjem za vlastite klijente. U tekstu preuzetom iz Journal of Accountancy, osiguravatelj CNA savjetovao je CPA tvrtkama da, u nedostatku jednog krovnog zakona — pravni krajolik je krpanka od Gramm-Leach-Bliley Acta, rasutih državnih zakona o otkrivanju u mjestima poput Kalifornije i Utaha, te EU-ova AI Acta za tvrtke s europskim klijentima — dobrovoljno, konkretno otkrivanje i dalje sigurniji put, jer klijenti koji kasnije saznaju da je AI dirao njihov rad a da im nitko nije rekao mogu to pročitati kao obmanu, bez obzira na to je li išta pošlo po zlu. Tekst je ukazao na Formal Opinion Američke odvjetničke komore iz 2024. o generativnom AI-u, koji povlači oštru crtu: standardna formulacija zakopana u pismu o angažmanu ne računa se kao informirani pristanak. Otkrivanje mora stvarno objasniti što je AI učinio i što je čovjek potom provjerio.
Svako područje profesionalnih usluga koje nailazi na ovo pitanje — računovodstvo, pravo, a sada i agencije — dolazi do istog okvirnog odgovora: otkrivanje u većini slučajeva još nije zakonski obavezno, ali njegovo zadržavanje oklada je na reputaciju koja postaje rizičnija što više klijenata počinje pretpostavljati da je AI već uključen.
Tko snosi odgovornost kad agent pogriješi
Odgovornost je trenje o kojem su agencije najmanje razmislile, jer ih još nije prisililo na to — nitko nije imao promašaj agencijskog AI-a koji bi zgrabio naslovnice onako kako je pravna struka imala odvjetnike kažnjene jer su u stvarnim podnescima citirali sudsku praksu koju je izmislio AI. David Partida s Law.coma kroz 2026. vodi seriju u šest dijelova koja prati upravo taj problem dok se seli iz teorijskog u rutinski, uključujući nastavke naslovljene "What Happens When AI Acts Alone — And Who Pays For It?" i "Who's Liable When AI Gets It Wrong?". Popratni tekst na istom portalu, "Accountability For AI Errors By Attorneys And Judges", bilježi da odvjetnici sve češće podnose podneske s lažnim citatima predmeta koje je generirao AI — obično vraćene na pogrešku korisnika, a ne samog alata — i da sudovi već ispravljaju nastale presude kroz prijedloge i žalbe. Profesionalno vodstvo koje se oko toga skuplja, od mišljenja ABA-a do savjeta CNA-a CPA tvrtkama, dosljedno je: tvrtka koja se oslanja na izlaz AI agenta bez neovisne ljudske provjere na udaru je točno kao da je mlađi zaposlenik pogriješio bez nadzora. Agent ne nosi odgovornost. Nosi je tvrtka koja je njegov izlaz isporučila klijentu.
Agencije još nemaju vlastitu verziju tog obračuna u javnom zapisu — što je vjerojatno točka trenja koju najviše vrijedi pratiti, jer se agencijski isporučivi kreću brzo i često dobiju manje provjere prije nego što stignu u klijentovu dolaznu poštu.
Jednu ideju iz The AI Organization vrijedi ovdje posuditi: čitljivost, odnosno mogućnost pokazati — a ne samo tvrditi — tko ili što je dirao dio rada i kada. Agencija koja može iznijeti stvarni zapis o tome što je agent učinio, što je čovjek pregledao i kada je potpisao, na pitanja otkrivanja i odgovornosti odgovara dokazom umjesto izjavom o politici. FabricLoopov vlastiti AI proizvod, Loop Agent, izgrađen je na MCP-u s izričitim, revidiranim dopuštenjima upravo iz tog razloga: da upotreba AI-a okrenuta klijentu bude nešto što tvrtka može pokazati, a ne samo ustvrditi.
Što to znači ako vodite agenciju
Maknite objave i obrazac je uzak, ali stvaran. Agentni AI danas zarađuje svoje mjesto na radu koji je ponovljiv, mjerljiv i preglediv prije nego što stigne do klijenta: izvještavanje o kampanjama, izvršenje kupnje medija unutar definiranih ograničenja, istraživanje u prvom prolazu i konkurentska analiza te — prema Deptovim brojkama — značajan dio ciklusa izgradnje i testiranja e-trgovine. To nije mali popis, a za agencije koje taj rad još rade ručno to je stvarna troškovna prednost koja čeka na stolu.
Još je uglavnom priča na radu koji traži prosudbu koju nitko nije smislio kako provjeriti u opsegu: kreativne odluke koje nose rizik za brend, strateške preporuke za koje klijenti plaćaju upravo zato što vjeruju osobi koja ih donosi, i sve gdje greška može stići do klijenta prije nego što je čovjek vidi. Agencije citirane kroz ovo izvještavanje — Dentsu, PwC, BCG — opisuju isti model ispod svojih različitih primjena: agenti rade rad koji se da sažeti, čovjek provjerava dijelove koji nose rizik, a oslobođeno vrijeme se reinvestira umjesto da se spremi kao marža. To je dosadnija priča od "AI zamjenjuje agenciju". To je i ona koja se stvarno događa na klijentskim računima upravo sada.