Cum folosesc agențiile, de fapt, agenți AI în munca cu clienții chiar acum

Agențiile de marketing, creative, de dezvoltare și de consultanță au trecut de etapa de pilot cu AI-ul agentic. Iată ce rulează de fapt astăzi în munca pentru clienți, ce rămâne în mare parte vorbă, și întrebările de facturare, dezvăluire și răspundere pe care nimeni nu le-a tranșat.

În iunie, cu cei care încheie înțelegeri în industria publicității adunați în sudul Franței pentru pelerinajul lor anual, agențiile au petrecut săptămâna întrecându-se în anunțuri despre agenți AI. WPP a spus că testează un agent de cumpărare și planificare media pentru inventarul video premium. Dentsu a încheiat un parteneriat cu un dezvoltator de agenți AI numit Newton Research, ca să accelereze configurarea campaniilor și analiza. Agenția independentă Butler/Till, lucrând cu DoubleVerify, construise deja agenți bazați pe Claude ca să direcționeze bugetele publicitare departe de inventarul de slabă calitate. Nimic din toate acestea nu era o demonstrație. Erau agenții care descriau instrumente care rulează în conturi reale de clienți, potrivit relatării Digiday.

Săptămâna aceea a prins ceva adevărat despre locul în care se află acum AI-ul agentic: nu mai este un slide într-un pitch deck. Apare în dashboard-urile de campanie, în documentele de audit și în bazele de cod — mai repede decât modelele de facturare, normele de dezvăluire și cadrele de răspundere construite pentru o lume fără el. Iată ce rulează agențiile de fapt astăzi și unde este fricțiunea reală.

Munca care a trecut de etapa de pilot

Cel mai clar punct de date despre adopție vine dintr-un sondaj din ianuarie 2025 pe 547 de decidenți din agenții de marketing din SUA, realizat de NinjaCat: 91% foloseau deja AI într-o formă sau alta, iar 59% au spus că folosesc activ agenți AI în mod specific — sisteme autonome care execută sarcini, nu doar generează sugestii. Cele două aplicații citate cel mai des au fost munca de date și insight-uri (74%) și strategia și optimizarea campaniilor (72%). În practică, asta înseamnă agenți care unifică metricile între platformele de publicitate, prind anomaliile înainte să risipească bugetul și livrează raportarea direct în inbox-ul clientului, fără ca un analist să asambleze prezentarea de mână.

Raportul State of Data 2025 al IAB pune o cifră pe cât de departe a mers de fapt acest lucru: doar 30% dintre agenții, branduri și publisheri au integrat complet AI pe tot ciclul de viață al campaniei media până acum, deși agențiile și publisherii din acel grup sunt înaintea brandurilor. Acolo unde a fost adoptat, IAB a constatat că AI-ul a îndeplinit sau a depășit așteptările în peste 70% din cazuri, crescând productivitatea cu 47% și tăind aproximativ 12 ore pe săptămână de muncă manuală de valoare scăzută per persoană.

Stratul agentic în mod specific — agenți de cumpărare media care execută, nu doar recomandă — este încă în faza de scalare timpurie, dar se mișcă repede. Digiday a relatat în septembrie că 58% dintre executivii din publicitate se așteaptă ca achiziția agentică să atingă o scară semnificativă în decurs de un an, citând cercetarea IAB Europe. Caitlin Gelles de la Dentsu, vicepreședinte executiv pentru tehnologia datelor și măsurare, a descris atractivitatea pentru Digiday în termeni operaționali direcți: „Durează ore să configurezi campanii între sisteme… când poți stoca acele nuanțe într-o bază de date RAG, sau să iei modul în care clienților le place să cumpere și să lași AI-ul să găsească acele eficiențe, acolo apare valoarea.”

Agențiile de dezvoltare și de transformare digitală rulează o versiune paralelă a aceleiași mutări. Dept, grupul olandez de agenții, a construit o reproiectare a platformei de e-commerce pentru brandul elvețian de fitness Blackroll folosind agenți AI pe stiva Gemini și Antigravity de la Google — Dept spune că proiectul s-a terminat de 3.8 ori mai repede decât propria estimare de dinainte de AI. CEO-ul Blackroll, Scott Zalaznik, a declarat pentru Digiday că firma folosește acum agenți AI pentru majoritatea testării și dezvoltării de funcționalități de e-commerce. Dept a transformat de atunci abordarea într-o ofertă plătită numită Agent Studio, închiriind practic propriul flux de construire a agenților clienților care vor capabilitatea fără să o construiască ei înșiși.

Firmele de consultanță sunt mai departe și încă se ceartă pe câștig

Dacă agențiile de marketing sunt la mijlocul tranziției, marile firme de consultanță au mers deja până la capăt pe volum — și sunt acum blocate pe întrebarea mai grea: cât valorează de fapt ceva din toate acestea. CEO-ul McKinsey, Bob Sternfels, a spus în ianuarie că firma a implementat zeci de mii de agenți AI interni și vrea în cele din urmă câte unul pentru fiecare dintre cei 40,000 de angajați, potrivit Business Insider. Dar, așa cum a formulat Mina Alaghband, fostă parteneră McKinsey și acum chief customer officer la Writer: „Cred că suntem acum în epoca confuziei.” Acum un an, metrica era utilizarea. Acum firmele încearcă să măsoare ceva mai greu — valoarea creată efectiv.

Dan Priest, chief AI officer la PwC, a declarat pentru Business Insider că firma a încetat să numere agenții și a început să numere câți oameni folosesc de fapt fiecare dintre ei. EY urmărește lunar indicatori de productivitate, calitate și eficiență a costurilor pentru agenții săi. BCG are cifra cea mai concretă: partenerul Scott Wilder a spus că angajații petrec acum cu aproximativ 15% mai puțin timp pe muncă de valoare scăzută, cum ar fi construirea de prezentări, reinvestesc aproximativ 70% din timpul recuperat în analiză mai profundă — și păstrează restul de 30% ca, în cuvintele lui, mai mult somn sau o oră de yoga. Chiar și în firmele care facturează la oră, timpul recuperat prin AI nu se transformă automat în mai multe ore facturate.

Modelul de facturare este primul lucru care se rupe de fapt

Dintre fricțiunile pe care le lovesc agențiile, facturarea este cea mai imediată, pentru că matematica este inevitabilă. Dacă AI-ul taie timpul unei sarcini de la cinci ore la una, iar tu continui să facturezi la oră, i-ai oferit clientului o reducere de 80% fără să vrei. O analiză Forbes a unui sondaj Gartner din 2026 pe 743 de profesioniști în audit și a unei cercetări separate de la firma de software juridic Clio a găsit tiparul în industriile adiacente de servicii profesionale: 93% dintre liderii din audit raportează o anumită utilizare a AI, dar doar 38% au o strategie pentru ea, iar Clio estimează că aproximativ trei sferturi din sarcinile juridice facturabile ar putea fi acum automatizate de AI-ul generativ.

Prețurile nu au ținut pasul. Clio a constatat că 86% dintre cabinetele de avocatură individuale și 78% dintre firmele mici nu au făcut nicio schimbare de preț ca răspuns, față de 51% dintre firmele mid-market și 46% dintre firmele enterprise — cu cât e mai mic biroul, cu atât înghite mai discret reducerea. Între timp, 71% dintre clienți le-au spus cercetătorilor că preferă de fapt onorariile fixe sau forfetare în locul facturării pe oră, ceea ce sugerează că facturarea pe oră a fost mereu un substitut pentru ceva ce clienții voiau de fapt: un rezultat previzibil, nu o foaie de pontaj. Sabastian Niles, chief legal officer la Salesforce, a făcut explicită așteptarea din partea clientului într-o postare pe un forum de guvernanță al Harvard Law School, citată de Forbes: „Câștigurile trebuie, desigur, împărtășite și cu clienții, prin economii, eficiențe de cost și modele de afaceri noi.” Wall Street Journal a acoperit aceeași schimbare sub titlul „În interiorul tranziției dezordonate a consultanților de la facturarea pe oră”, descriind firme de servicii profesionale care se luptă să reinventeze modul în care tarifează, pe măsură ce AI-ul amenință să facă ora facturabilă caducă.

Agențiile de marketing testează deja alternativa găsită de sondajul NinjaCat: 28% s-au îndepărtat de orele facturabile standard către prețuri bazate pe valoare sau pe rezultat, iar 45% vând acum soluții și automatizări bazate pe AI ca serviciu împachetat, în loc să le plieze în retainer-ele existente — transformând câștigul de eficiență într-un produs nou, nu într-o factură mai mică.

Ar trebui clienții să afle că un agent le-a atins munca?

Întrebarea despre dezvăluire este mai puțin tranșată decât cea despre facturare, mai ales pentru că nu există o singură regulă la care să te raportezi. Cercetarea State of Data 2025 a IAB a constatat că aproximativ jumătate dintre branduri sunt deja îngrijorate de modul în care agențiile și publisherii folosesc AI în numele lor — un gol de încredere care există chiar înainte ca cineva să fi decis cum ar trebui să arate dezvăluirea.

Cea mai clară îndrumare de până acum vine din domenii adiacente de servicii profesionale care se confruntă cu aceeași întrebare pentru propriii clienți. Într-un material preluat din Journal of Accountancy, asigurătorul CNA a sfătuit firmele CPA că, în absența unei singure legi care să controleze totul — peisajul juridic este un mozaic din Gramm-Leach-Bliley Act, legi de dezvăluire împrăștiate la nivel de stat în locuri precum California și Utah, și AI Act al UE pentru firmele cu clienți europeni — dezvăluirea voluntară și specifică rămâne calea mai sigură, pentru că clienții care află mai târziu că AI-ul le-a atins munca fără să li se fi spus pot citi asta ca înșelăciune, indiferent dacă ceva a mers sau nu prost. Materialul a indicat Opinia Formală din 2024 a American Bar Association despre AI-ul generativ, care trasează o linie clară: limbajul standard îngropat într-o scrisoare de angajament nu contează ca consimțământ informat. O dezvăluire trebuie să explice de fapt ce a făcut AI-ul și ce a verificat un om după aceea.

Cine răspunde când agentul greșește

Răspunderea este fricțiunea la care agențiile s-au gândit cel mai puțin, pentru că nu a forțat încă problema — nimeni nu a avut un eșec AI de agenție care să facă titluri, așa cum profesia juridică a avut avocați sancționați pentru că au citat jurisprudență fabricată de AI în dosare reale. David Partida de la Law.com a derulat o serie în șase părți de-a lungul lui 2026 care urmărește exact această problemă pe măsură ce trece de la teoretic la rutină, inclusiv episoade intitulate „Ce se întâmplă când AI-ul acționează singur — și cine plătește pentru asta?” și „Cine răspunde când AI-ul greșește?”. Un material însoțitor de pe același site, „Răspunderea pentru erorile AI ale avocaților și judecătorilor”, notează că avocații depun tot mai des memorii care conțin citări false de cazuri generate de AI — de obicei urmărite până la eroarea utilizatorului, nu a instrumentului în sine — și că instanțele corectează deja hotărârile rezultate prin cereri și apeluri. Îndrumarea profesională care converge în jurul acestui lucru, de la opinia ABA până la sfatul CNA către firmele CPA, este consecventă: o firmă care se bazează pe rezultatul unui agent AI fără o revizuire umană independentă răspunde exact ca și cum un junior nesupravegheat ar fi făcut greșeala. Agentul nu poartă răspunderea. Firma care a livrat rezultatul unui client o poartă.

Agențiile nu au încă propria versiune a acestei socoteli în registrul public — ceea ce este, probabil, punctul de fricțiune cel mai demn de urmărit, pentru că livrabilele agențiilor se mișcă repede și primesc adesea mai puțină verificare înainte să ajungă în inbox-ul unui client.

Ce înseamnă asta dacă conduci o agenție

Dă la o parte anunțurile și tiparul este îngust, dar real. AI-ul agentic își câștigă locul astăzi pe munca repetabilă, măsurabilă și revizuibilă înainte să ajungă la un client: raportarea campaniilor, execuția cumpărării media în interiorul unor limite definite, cercetarea de primă trecere și analiza competitivă și — după cifrele Dept — o bucată semnificativă din ciclurile de construire și testare de e-commerce. Nu este o listă mică, iar pentru agențiile care încă fac munca asta de mână, este un avantaj real de cost care stă pe masă.

Rămâne în mare parte vorbă pe munca care cere o judecată pe care nimeni nu a descoperit cum să o verifice la scară: decizii creative care poartă risc de brand, recomandări strategice pentru care clienții plătesc tocmai pentru că au încredere în persoana care le face, și orice situație în care o greșeală ar putea ajunge la un client înainte ca un om să o vadă. Agențiile citate în aceste relatări — Dentsu, PwC, BCG — descriu același model sub aplicațiile lor diferite: agenți care fac munca comprimabilă, un om care verifică părțile care poartă risc, iar timpul eliberat este reinvestit, nu băgat în buzunar ca marjă. Este o poveste mai plictisitoare decât „AI-ul înlocuiește agenția”. Este și cea care se întâmplă de fapt chiar acum în conturile clienților.