Hogyan használják az ügynökségek valójában az AI-ügynököket az ügyfelekkel, már most
A marketing-, kreatív, fejlesztő- és tanácsadó ügynökségek az ügynökalapú AI-jal túl vannak a kísérleti szakaszon. Itt van, mi fut valójában ma az ügyfélmunkában, mi maradt még nagyrészt beszéd, és a számlázás, a tájékoztatás meg a felelősség kérdései, amelyeket senki nem zárt le.
Júniusban, amikor a reklámipar üzletkötői Dél-Franciaországban gyűltek össze éves zarándoklatukra, az ügynökségek a hetet azzal töltötték, hogy túllicitálják egymás AI-ügynök-bejelentéseit. A WPP azt mondta, tesztel egy médiavásárló és -tervező ügynököt prémium videókészletre. A Dentsu partnerséget kötött a Newton Research nevű AI-ügynök-fejlesztővel, hogy gyorsítsa a kampányok beállítását és az elemzést. A független Butler/Till ügynökség a DoubleVerify közreműködésével már épített Claude-alapú ügynököket, amelyek elterelik a reklámköltést a gyenge minőségű készlettől. Ez nem bemutató volt. Az ügynökségek élő ügyfélfiókokban futó eszközöket írtak le, a Digiday beszámolója szerint.
Az a hét elkapott valamit abból, hol áll most az ügynökalapú AI: már nem egy dia az értékesítési prezentációban. Megjelenik a kampányok irányítópultjain, az audit munkapapírjaiban és a kódbázisokban — gyorsabban, mint a számlázási modellek, a tájékoztatási normák és a felelősségi keretek, amelyeket egy nélküle épült világra szabtak. Itt van, mit futtatnak az ügynökségek ma valójában, és hol a valódi súrlódás.
A munka, amely túljutott a kísérleti szakaszon
Az átvétel legtisztább adata a NinjaCat 2025. januári felméréséből származik, amelyet 547 amerikai marketingügynökségi döntéshozó körében végeztek: 91% már használt AI-t valamilyen formában, és 59% azt mondta, hogy aktívan használ kifejezetten AI-ügynököket — autonóm rendszereket, amelyek feladatokat hajtanak végre, nem csak javaslatokat gyártanak. A két alkalmazás, amelyet az ügynökségek a leggyakrabban említettek, az adat- és felismerésmunka (74%) meg a kampánystratégia és -optimalizálás (72%) volt. A gyakorlatban ez olyan ügynököket jelent, amelyek összevonják a mutatókat a hirdetési platformok között, elkapják az anomáliákat, mielőtt elégetnék a költést, és a riportot egyenesen az ügyfél postaládájába juttatják, anélkül hogy egy elemző kézzel rakná össze a prezentációt.
Az IAB State of Data 2025 jelentése számot tesz arra, meddig jutott ez valójában: az ügynökségek, márkák és kiadók mindössze 30%-a integrálta eddig teljesen az AI-t a médiakampány teljes életciklusába, bár az ügynökségek és a kiadók ebben a csoportban a márkák előtt járnak. Ahol bevezették, az IAB azt találta, hogy az AI az esetek több mint 70%-ában megfelel a várakozásoknak vagy meghaladja azokat, 47%-kal emeli a termelékenységet, és személyenként heti nagyjából 12 óra alacsony értékű kézi munkát vág le.
Maga az ügynöki réteg — a médiát vásárló ügynökök, amelyek végrehajtanak, nem csak javasolnak — még a korai lépték szakaszában van, de gyorsan mozog. A Digiday szeptemberben azt írta, hogy a reklámvezetők 58%-a arra számít, hogy az ügynökalapú vásárlás egy éven belül érdemi léptéket ér el, az IAB Europe kutatására hivatkozva. Caitlin Gelles, a Dentsu adattechnológiáért és mérésért felelős ügyvezető alelnöke, a vonzerőt a Digidaynek nyersen, működési szavakkal írta le: «Órákba telik kampányokat felállítani a rendszerek között… amikor ezeket az árnyalatokat egy RAG-adatbázisban lehet tárolni, vagy fogod, ahogyan az ügyfelek vásárolni szeretnek, és hagyod, hogy az AI megtalálja ezeket a hatékonyságokat, ott jelenik meg az érték.»
A fejlesztő- és digitális transzformációs ügynökségek ugyanannak a játéknak a párhuzamos változatát futtatják. A Dept, a holland ügynökségcsoport, a svájci sportmárka Blackroll számára e-kereskedelmi platform-újratervezést épített AI-ügynökökkel a Google Gemini- és Antigravity-készletén — a Dept szerint a projekt 3.8-szor gyorsabban készült el, mint a saját, AI előtti becslésük. A Blackroll vezérigazgatója, Scott Zalaznik a Digidaynek azt mondta, a cég ma az e-kereskedelmi funkciók tesztelésének és fejlesztésének többségére AI-ügynököket használ. A Dept azóta fizetős ajánlattá csomagolta a megközelítést Agent Studio néven, és gyakorlatilag bérbe adja a saját ügynöképítő munkafolyamatát azoknak az ügyfeleknek, akik a képességet anélkül akarják, hogy maguk építenék meg.
A tanácsadó cégek előrébb járnak, és még mindig vitatják a megtérülést
Ha a marketingügynökségek az átmenet közepén vannak, a nagy tanácsadó cégek már mindent a volumenre tettek — és most a nehezebb kérdésnél ragadtak: mit ér mindez. A McKinsey vezérigazgatója, Bob Sternfels januárban azt mondta, a cég több tízezer belső AI-ügynököt telepített, és végül egyet akar mind a 40,000 dolgozójára, a Business Insider szerint. De ahogy Mina Alaghband, egykori McKinsey-partner, ma a Writer ügyfélvezetője fogalmazott: «Azt hiszem, most a zűrzavar korában vagyunk.» Egy éve a mutató a használat volt. Most a cégek valami nehezebbet próbálnak mérni — a ténylegesen létrejött értéket.
A PwC AI-igazgatója, Dan Priest a Business Insidernek azt mondta, a cég abbahagyta az ügynökök számolását, és elkezdte számolni, hány ember használja valójában mindegyiket. Az EY havonta követi ügynökein a termelékenység, a minőség és a költséghatékonyság mutatóit. A BCG-nek van a legkonkrétabb száma: Scott Wilder partner azt mondta, a dolgozók ma körülbelül 15%-kal kevesebb időt töltenek alacsony értékű munkával, például diasorok építésével, a visszanyert idő nagyjából 70%-át mélyebb elemzésbe fektetik újra — a maradék 30%-ot pedig, az ő szavaival, több alvásként vagy egy jógaóraként tartják meg. Még az óránként számlázó cégeken belül sem alakul át automatikusan több elszámolható órává az AI által visszahozott idő.
«Az AI végre a lélekharangja lehet az elszámolható órának» — mondta a Clio vezérigazgatója, Jack Newton. Ezt az állítást a professzionális szolgáltató cégek harminc éve mondják és vonják vissza, csakhogy ezúttal a mögötte álló számolás nyilvános.
A számlázási modell az első, ami tényleg törik
Az ügynökségeket érő súrlódások közül a számlázás a legközvetlenebb, mert a matek elkerülhetetlen. Ha az AI egy feladat idejét öt óráról egyre vágja, és te még mindig óránként számlázol, akaratlanul 80%-os kedvezményt adtál az ügyfelednek. A Forbes elemzése a Gartner 2026-os, 743 audit szakember körében végzett felméréséről és a Clio jogi szoftvercég külön kutatásáról azt találta, hogy a minta a szomszédos professzionális szolgáltatási iparágakban is megjelenik: az auditvezetők 93%-a jelent valamilyen AI-használatot, de csak 38%-nak van rá stratégiája, és a Clio úgy becsüli, hogy az elszámolható jogi feladatok nagyjából háromnegyede ma már automatizálható generatív AI-jal.
Az árazás nem érte utol. A Clio azt találta, hogy az egyszemélyes ügyvédi irodák 86%-a és a kis irodák 78%-a egyáltalán nem változtatott az árain válaszul, szemben a középvállalati cégek 51%-ával és a nagyvállalati cégek 46%-ával — minél kisebb az iroda, annál csendesebben nyeli le a kedvezményt. Eközben az ügyfelek 71%-a azt mondta a kutatóknak, hogy eleve a fix vagy átalánydíjat részesíti előnyben az óránkénti számlázással szemben, ami arra utal, hogy az óránkénti számlázás mindig is helyettesítője volt annak, amit az ügyfelek valójában akartak: kiszámítható eredményt, nem jelenléti ívet. A Salesforce vezető jogtanácsosa, Sabastian Niles az ügyféloldali elvárást egy Harvard Law School kormányzási fórumbejegyzésben tette egyértelművé, amelyet a Forbes idéz: «A nyereséget természetesen az ügyfelekkel is meg kell osztani, megtakarításon, költséghatékonyságon és új üzleti modelleken keresztül.» A Wall Street Journal ugyanezt az elmozdulást az «Inside Consultants' Messy Shift From Hourly Billing» címmel tárgyalta, és azt írta le, ahogy a professzionális szolgáltató cégek azzal küzdenek, hogy újra kitalálják, hogyan számláznak, miközben az AI azzal fenyeget, hogy elavulttá teszi az elszámolható órát.
A marketingügynökségek már tesztelik azt az alternatívát, amelyet a NinjaCat felmérése talált: 28% elmozdult a szokásos elszámolható óráktól az érték- vagy eredményalapú árazás felé, és 45% ma az AI-alapú megoldásokat és automatizálásokat csomagolt szolgáltatásként adja el, ahelyett hogy a meglévő átalányszerződésekbe hajtaná őket — a hatékonysági nyereséget új termékké alakítva, kisebb számla helyett.
Meg kell-e mondani az ügyfeleknek, hogy egy ügynök hozzányúlt a munkájukhoz?
A tájékoztatás kérdése kevésbé lezárt, mint a számlázásé, főleg azért, mert nincs egyetlen szabály, amire mutatni lehet. Az IAB State of Data 2025 kutatása azt találta, hogy a márkák nagyjából fele már aggódik amiatt, hogyan használnak az ügynökségek és a kiadók AI-t a nevükben — egy bizalmi rés, amely még azelőtt létezik, hogy bárki eldöntötte volna, hogyan kell kinéznie a tájékoztatásnak.
A legtisztább útmutatás eddig a szomszédos professzionális szolgáltatási területekről jön, amelyek ugyanezzel a kérdéssel küzdenek a saját ügyfeleiknél. A Journal of Accountancy-ból átvett írásban a CNA biztosító azt tanácsolta a CPA-cégeknek, hogy egyetlen irányadó törvény híján — a jogi táj egy foltvarrás a Gramm-Leach-Bliley Actből, szétszórt állami tájékoztatási törvényekből olyan helyeken, mint Kalifornia és Utah, valamint az EU AI Actből az európai ügyfelekkel dolgozó cégek számára — az önkéntes, konkrét tájékoztatás még mindig a biztonságosabb út, mert az ügyfelek, akik később megtudják, hogy az AI hozzányúlt a munkájukhoz anélkül, hogy szóltak volna nekik, csalásként olvashatják, akár baj lett belőle, akár nem. Az írás az American Bar Association 2024-es Formal Opinionjára mutatott a generatív AI-ról, amely éles vonalat húz: a megbízási levélbe temetett sablonszöveg nem számít tájékozott beleegyezésnek. A tájékoztatásnak tényleg el kell magyaráznia, mit csinált az AI, és mit ellenőrzött utána egy ember.
Minden professzionális szolgáltatási terület, amely ebbe a kérdésbe ütközik — a könyvelés, a jog, és most az ügynökségek — ugyanahhoz a durva válaszhoz érkezik: a tájékoztatás a legtöbb esetben még nem jogilag kötelező, de elhallgatni reputációs fogadás, amely annál kockázatosabb, minél több ügyfél kezdi feltételezni, hogy az AI már benne van a munkában.
Ki viseli a felelősséget, ha az ügynök elrontja
A felelősség az a súrlódás, amelyet az ügynökségek a legkevésbé gondoltak végig, mert még nem kényszerítette ki a kérdést — senkinek nem volt címlapos ügynökségi AI-bukása úgy, ahogy a jogi szakmának voltak ügyvédei, akiket azért szankcionáltak, mert AI által kitalált ítélkezési gyakorlatot idéztek valódi beadványokban. A Law.com David Partidája 2026-ban hatrészes sorozatot vezet, amely pontosan ezt a problémát követi, ahogy az elméletiből rutinná válik, köztük a «What Happens When AI Acts Alone — And Who Pays For It?» és a «Who's Liable When AI Gets It Wrong?» című részekkel. Ugyanezen az oldalon egy kísérő írás, az «Accountability For AI Errors By Attorneys And Judges», megjegyzi, hogy az ügyvédek egyre gyakrabban nyújtanak be AI által generált hamis ügyhivatkozásokat tartalmazó beadványokat — ezt általában felhasználói hibára, nem magára az eszközre lehet visszavezetni — és hogy a bíróságok a keletkező döntéseket már indítványokkal és fellebbezésekkel javítják. A körülötte összeálló szakmai útmutatás, az ABA véleményétől a CNA CPA-cégeknek szóló tanácsáig, következetes: az a cég, amely egy AI-ügynök kimenetére támaszkodik független emberi ellenőrzés nélkül, pontosan úgy felel, mintha a hibát egy felügyelet nélküli fiatalabb munkatárs követte volna el. A felelősséget nem az ügynök viseli. Az a cég viseli, amely a kimenetét elküldte az ügyfélnek.
Az ügynökségeknek még nincs meg a saját változata ebből a számadásból a nyilvános feljegyzésben — és ez valószínűleg a leginkább figyelésre érdemes súrlódási pont, mert az ügynökségi leszállítandók gyorsan mozognak, és gyakran kevesebb ellenőrzést kapnak, mielőtt egy ügyfél postaládájába érnek.
A The AI Organization egyik gondolata ide kölcsönvehető: az olvashatóság, vagyis hogy meg tudd mutatni — ne csak állítsd —, ki vagy mi nyúlt hozzá egy munkadarabhoz, és mikor. Az az ügynökség, amely tényleges feljegyzést tud előállítani arról, mit csinált egy ügynök, mit nézett át egy ember, és mikor írták alá, a tájékoztatás és a felelősség kérdéseire bizonyítékkal válaszol, nem egy szabályzati nyilatkozattal. A FabricLoop saját AI-terméke, a Loop Agent, pontosan ezért épül MCP-re, kifejezett, auditált jogosultságokkal: hogy az ügyfél felé néző AI-használat olyasmi legyen, amit egy cég meg tud mutatni, nem csak kijelenteni.
Mit jelent ez, ha ügynökséget vezetsz
Vedd le a bejelentéseket, és a minta szűk, de valódi. Az ügynökalapú AI ma azon a munkán keresi meg a helyét, amely ismételhető, mérhető, és ellenőrizhető, mielőtt ügyfélhez ér: kampányriportok, médiavásárlás végrehajtása meghatározott keretek között, a kutatás és a versenyelemzés első köre, és — a Dept számai szerint — az e-kereskedelmi építési és tesztciklusok érdemi szelete. Ez nem kis lista, és azoknak az ügynökségeknek, amelyek ezt a munkát még kézzel végzik, valódi költségelőny, amely az asztalon hever.
Még nagyrészt beszéd azon a munkán, amely olyan ítéletet kíván, amelyet senki nem jött rá, hogyan ellenőrizzen léptékben: márkakockázatot hordozó kreatív döntések, stratégiai ajánlások, amelyekért az ügyfelek pontosan azért fizetnek, mert bíznak az emberben, aki meghozza őket, és bármi, ahol egy hiba ügyfélhez érhet, mielőtt ember látná. Az ezekben a beszámolókban idézett ügynökségek — Dentsu, PwC, BCG — ugyanazt a modellt írják le különböző alkalmazásaik alatt: az ügynökök a tömöríthető munkát végzik, egy ember ellenőrzi a kockázatot hordozó részeket, és a felszabadult időt újra befektetik, nem zsebelik be árrésként. Ez unalmasabb történet, mint hogy «az AI leváltja az ügynökséget». Ez az a történet is, amely az ügyfélfiókokban éppen most valóban történik.