Higit sa Transkripsyon: Ang Paglipat sa Agentic AI sa Trabaho

Higit pa sa Transkripsyon: Ang Paglipat sa Agentic AI sa Trabaho

Panimula: Ang Mataas na Gastos ng Hindi Pagkilos Pagkatapos ng Pulong

Sa modernong negosyo, ang pulong sa negosyo ay kumakatawan sa sentro ng paglikha ng halaga. Dito nililikha ang mga estratehiya, ginagawa ang mga desisyon, at pinoprotektahan ang mga pangako. Gayunpaman, isang patuloy na kabalintunaan ang sumasalot kahit sa pinakamakaproduktibong mga organisasyon: isang malawak at mahal na agwat sa pagitan ng potensyal na halaga na nabuo sa loob ng pulong at ang makikita na mga resulta pagkatapos nitong tapusin. Ang malaking agwat na ito sa pagitan ng talakayan at pagkilos ay isang malaking, kadalasang hindi nakikita, pagbabawas sa momentum at mga mapagkukunan ng korporasyon. Ipinapakita ng mga pag-aaral na ang mga empleyado ay maaaring gumugol ng higit sa 31 oras bawat buwan sa hindi produktibong mga pulong, isang bilang na hindi lamang nagsasaad ng nasayang na oras sa silid-pulong, kundi ng isang sistematikong pagkabigo na i-convert ang usapan sa masusukat na pag-unlad.1
Sa nakalipas na dalawang dekada, ang aming mga teknolohikal na solusyon ay labis na nakatuon sa isang solong layunin: pagkuha ng impormasyon sa pulong na may perpektong katumpakan. Ang pagsisikap na ito ay naging mahalaga, na humahantong sa mga kahanga-hangang inobasyon. Gayunpaman, hindi sinasadyang lumikha ito ng isang bagong hadlang—isang dami ng high-fidelity na data na walang likas na mekanismo para sa pagkilos. Naperpekto na natin ang sining ng paglikha ng isang walang dumi na tala ng kung ano ang sinabi, ngunit ang administratibong pasanin ng pagkilos batay sa tala na iyon ay nananatiling ganap na sa tao. Ang resulta ay isang bundok ng mga transkripsyon at pag-record, mayaman sa nakatagong halaga ngunit nangangailangan ng malaking manu-manong pagsisikap para i-activate.
Isang pangunahing pagbabago sa paradigm ang kasalukuyang nagaganap, isa na lumalagpas sa simpleng pagproseso ng impormasyon tungo sa matalinong pagpapatupad ng gawain. Ito ang mahalagang transisyon mula sa mga passive na AI assistant na nagdo-dokumento ng nakaraan patungo sa proactive, goal-driven na Agentic AI na kumikilos para sa hinaharap. Ang ulat na ito ay tatalakayin ang bagong panahong ito, ipaliwanag ang malalim na implikasyon nito para sa produktibidad sa trabaho, at ipakita kung paano naisasaayos na ang hinaharap na ito sa pamamagitan ng isang bagong klase ng mga tool na hindi lamang nagre-record ng kung ano ang sinabi, kundi ginagawa ang napagkasunduan.

Ang Ebolusyon ng Tala ng Pulong: Mula sa Manual na Scribe hanggang sa AI Stenographer

Upang maunawaan ang laki ng kasalukuyang paglipat, mahalagang sundin ang teknolohikal na linya ng dokumentasyon ng pulong. Ang kasaysayan na ito ay nagpapakita ng isang patuloy, linear na pag-unlad na naglalayong solusyunan ang problema ng pagkuha ng impormasyon, na nagtatapos sa pinakamataas na antas—at ang mga likas na limitasyon—ng passive AI.

Ang Panahon ng Analog: Panulat, Papel, at ang Pasanin ng Patunay

Ang kasanayan ng pormal na dokumentasyon ng pulong ay nagmula sa isang pangangailangan para sa legal at operational na higpit. Ang mga manu-manong, sulat-kamay na tala ay nagsilbing mahalagang tala para sa pagsunod, pamamahala ng pagganap, at proteksyon sa pananagutan.2 Ang mga pinakamahusay na kasanayan ay nagbibigay-diin sa paglikha ng isang walang kinikilingan, makatotohanang ulat na maaaring magsilbing depensibong tala ng mga talakayan at desisyon.2 Kasabay ng pormal na kinakailangang ito, ang pagtatala ay may mahabang kasaysayan bilang isang tool para sa personal na pamamahala ng kaalaman, mula sa hypomnema ng mga Sinaunang Griyego hanggang sa modernong mga framework tulad ng Cornell Notes method, lahat ay idinisenyo upang mapabuti ang indibidwal na pag-unawa at pagpapanatili.5
Sa kabila ng pundamental na kahalagahan nito, ang panahon ng analog ay tinukoy ng mga limitasyon nito. Ang proseso ay mahirap sa paggawa, madaling kapitan ng pagkakamali ng tao at bias sa interpretasyon, at lumikha ng malaking pagkaantala sa pagitan ng pulong at ang pamamahagi ng tala nito.7 Ang pagbabahagi at paghahanap ng mga pisikal na tala na ito ay mahirap, na lumilikha ng mga nakahiwalay na silo ng kaalaman at isang mataas na administrative na gastos.

Ang Yugto ng Digital Capture: Mga Recorder, Laptop, at ang Data Tomb

Ang unang alon ng digitization ay naghangad na solusyunan ang mga mekanikal na problema ng panahon ng analog. Ang mga Personal Digital Assistant (PDA) at laptop na may running word processing software ay ginawang malinaw, mababago, at mas madaling ibahagi ang mga tala.5 Gayunpaman, ang tunay na paglukso sa katumpakan ay dumating sa pamamagitan ng malawakang paggamit ng digital audio at video recorders. Sa unang pagkakataon, isang perpekto, walang kinikilingan na tala ng isang pulong ay maaaring likhain, na nagsisilbing isang hindi malabo na “source of truth” para sa lahat ng kalahok.8
Ang solusyon na ito, gayunpaman, ay nagbunga ng isang bagong at matinding hamon: ang paglikha ng malalaking, hindi nakaayos na digital archives. Ang mga organisasyon ay nagsimulang mag-ipon ng libu-libong oras ng audio at video files na halos hindi ma-access. Ang pagsusuri ng isang solong isang-oras na pag-record para hanapin ang isang tiyak na punto ng desisyon ay hindi epektibo, at ang paghahanap sa buong archive ay imposible. Ang mga digital na tala na ito ay naging “data tombs”—mga repositoryo na mayaman sa impormasyon ngunit walang gamit para sa pang-araw-araw na operasyon, na lumilikha ng isang malinaw na pangangailangan sa merkado para sa isang teknolohiya na maaaring buksan ang kanilang halaga.1

Ang Rebolusyon sa Pagproseso: Ang Pag-usbong ng AI Stenographer

Ang paglitaw ng mga serbisyo sa transkripsyon na pinapagana ng AI ay nagsimbolo ng isang rebolusyonaryong pambihirang tagumpay, na nagbibigay ng susi sa libingan ng data. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga pagsulong sa machine learning, ang mga platform na ito ay maaaring awtomatikong i-convert ang maraming oras ng audio sa tumpak, mahahanap na teksto sa loob lamang ng ilang minuto, na ginagawang accessible ang nilalaman ng pagpupulong sa malaking sukat.11 Ang industriya ng transkripsyon ay inaasahang lalago hanggang sa higit sa $35 bilyon pagsapit ng 2032, higit na hinihimok ng pagbabagong ito na pinamumunuan ng AI.13
Ang mga tool na ito ay kumakatawan sa pinakamataas na antas ng passive AI sa lugar ng trabaho. Sila ay napakahusay sa pagproseso ng impormasyon—nakinig sila, nagsasalin, kinikilala ang mga nagsasalita, at kahit na gumagawa ng matalinong mga buod na may mahahalagang paksa at mga aksyong item.13 Matagumpay nilang nalutas ang problema ng accessibility ng data. Gayunpaman, humihinto sila sa hangganan ng aksyon. Ang output ng kahit na ang pinakamalakas na tool sa transkripsyon ay isang artifact ng data—isang transkripsyon o isang buod—hindi isang resulta ng negosyo. Ang cognitive load at administratibong responsibilidad na basahin ang output, tukuyin ang mga gawain, i-draft ang mga sumusunod na komunikasyon, at italaga ang mga responsibilidad ay nananatiling ganap na nasa tao na gumagamit. Nagampanan ng AI ang tungkulin nito bilang isang perpektong stenographer, ngunit ang tunay na gawain ng pagpapatupad ay hindi pa nagsisimula. Ang huling bottleneck na ito ay naghahanda para sa susunod, at pinakamahalaga, ebolusyonaryong hakbang.

Ang Bagong Paradigm: Paglalarawan sa Agentic AI Workforce

Ang mga limitasyon ng passive AI ay nagliwanag sa tunay na hangganan ng automation sa lugar ng trabaho: ang paglipat mula sa mga reactive na tool patungo sa proactive na mga kasamahan sa trabaho. Ang bagong paradigm na ito ay pinapagana ng Agentic AI, isang kategorya ng teknolohiya na talagang naiiba sa generative at passive na mga sistema na naging karaniwan.

Mula sa Reactive na Mga Tool Patungo sa Proactive na Mga Kasamahan sa Trabaho

Ang Agentic AI ay isang autonomous na sistema na idinisenyo upang makita ang kapaligiran nito, gumawa ng mga desisyon, at gawin ang mga gawain na may layunin na may kaunting interbensyon ng tao.15 Hindi tulad ng tradisyonal na AI, na idinisenyo upang tumugon sa mga utos, ang isang ahente ay proactive at maaaring kumilos nang nakapag-iisa upang makamit ang isang paunang tinukoy na layunin.16 Ang mahalagang pagbabago ay mula sa AI na tumutulong sa mga tao na gawin ang kanilang trabaho patungo sa AI na gumagawa ng trabaho para sa kanila.19
Mahalagang makilala ang Agentic AI mula sa mas pamilyar na Generative AI. Habang ang Generative AI ay mahusay sa paglikha ng content—pagbuo ng teksto, larawan, o code bilang tugon sa isang prompt—ang Agentic AI ay nakatuon sa pagkumpleto ng gawain at paggawa ng desisyon.16 Upang gumamit ng isang halimbawa, ang Generative AI ay parang isang mahusay na mananaliksik na makakapag-sulat ng isang detalyadong ulat na nagsusuri ng isang problema sa negosyo. Ang Agentic AI ay ang project manager na kukuha ng ulat na iyon, hihiwalayin ito sa isang multi-step na plano, iaatas ang mga gawain sa naaangkop na mga sistema, at tinitiyak na nalutas ang problema.

Isang Framework para sa Pag-unawa sa Pagbabago

Ang pagkakaiba sa pagitan ng mga paradigm na ito ay hindi lamang teknikal; ito ay kumakatawan sa isang pangunahing pagbabago sa value proposition ng AI sa enterprise. Ang sumusunod na framework ay naglilinaw ng mga pangunahing pagkakaiba para sa mga pinuno ng negosyo.

Kakayahan	Passive AI (hal., Standard Transcription Tool)	Agentic AI (hal., Agentic Meeting Copilot)
Pangunahing Tungkulin	Nagproseso ng Impormasyon (Nagsasalin ng pagsasalita sa teksto, nagsusumaryo ng nilalaman)	Nagsasagawa ng Mga Gawain (Nagdedelegate ng mga aksyong item, nagsusulat ng mga komunikasyon, nag-uupdate ng mga sistema)
Inisyatiba	Reactive (Nag-aactivate sa utos ng tao o pre-set na trigger)	Proactive (Nakakapag-tukoy ng mga gawain at layunin nang nakapag-iisa mula sa unstructured na data)
Output	Isang Artifact ng Data (Isang teksto na transkripsyon, isang buod na ulat)	Isang Resulta ng Negosyo (Isang inihandang email, isang naka-schedule na gawain, isang na-update na talaan ng CRM)
Pakikipag-ugnayan	Gumagana sa loob ng sarili nitong interface (Pumupunta ka sa tool para makuha ang data)	Nag-iintegrate at kumikilos sa ibang mga sistema (Ang tool ay pumupunta sa iyong email, kalendaryo, atbp.)
Tungkulin ng Tao	Consumer / Analyst (Nababasa ang output para matukoy ang susunod na hakbang)	Supervisor / Approver (Ninireview at inaprubahan ang iminungkahing aksyon ng ahente)

Ang framework na ito ay nagpapakita na ang Agentic AI ay hindi lamang isang incremental na pagpapabuti; ito ay isang muling paglalarawan ng kung ano ang maaaring maging isang software tool. Inililipat nito ang teknolohiya mula sa pagiging isang passive na repositoryo ng impormasyon patungo sa isang aktibong kalahok sa mga workflow ng negosyo. Ang halaga ay hindi na lamang nasa ibinigay na data, kundi sa mga resulta na naideliver.

Agentic AI sa Paggamit: Pag-aautomate ng Meeting-to-Outcome Pipeline

Ang teoretikal na pangako ng Agentic AI ay nagiging kongkreto kapag inilapat sa high-friction na workflow na sumusunod sa bawat pagpupulong ng negosyo. Isang bagong henerasyon ng mga tool ang lumalabas na nag-aautomate ng buong meeting-to-outcome pipeline, na binabago ang isang talakayan sa isang serye ng mga naisakatuparang gawain.

Case Study: SeaMeet, Ang Agentic Meeting Copilot

SeaMeet ay nagpapakita ng ganitong pagbabago ng paradigma. Ito ay binuo sa isang pundasyon ng pinakamahusay sa klase na mga kakayahan ng passive AI, kabilang ang napakakatumpakan, real-time na transkripsyon, suporta sa maraming wika, at matalinong pagsasama-sama ng buod.14 Ang makapangyarihang “perception” layer na ito ay nagpapahintulot sa sistema na maunawaan hindi lamang ang mga salita ng isang pag-uusap, kundi ang konteksto at layunin sa likod nito. Ito ang kritikal na kinakailangan para sa anumang epektibong agentic system. Gayunpaman, ang tunay na inobasyon nito ay nasa kung ano ang ginagawa nito sa susunod.

Ang Agentic Leap: Ang Automated Email Delegation Workflow

Isipin ang isang karaniwang senaryo sa isang pagpupulong ng update sa proyekto. Isang manager ay nagsasabi, “Sarah, maaari mo bang ipadala ang Q3 performance report sa kliyente bago ang Biyernes?” Ang isang tradisyonal na tool para sa transkripsyon ay simpleng magri-record ng pangungusap na ito. Ang agentic system ng SeaMeet ay nagsisimula ng isang multi-step na workflow: Pansinin at Isipin: Ang AI ay hindi lamang nakakarinig ng mga salita; naiintindihan nito ang semantikong istruktura ng hiling. Inaanalisa nito ang hindi istrukturadong pag-uusap at kinikilala ang mga pangunahing entity: ang Gawain (“Ipadala ang Q3 performance report sa kliyente”), ang Taong Tatanggap ng Gawain (“Sarah”), at ang Huling petsa (“Biyernes”). Plano: Ang paunang tinukoy na layunin ng ahente ay tiyakin na ang lahat ng mga item ng aksyon ay pormal na inihahanda at sinusubaybayan. Nagbabalangkas ito ng isang plano: mag-draft ng isang follow-up email na nagpapatunay ng gawain, taong tatanggap ng gawain, at huling petsa, at pagkatapos ay ipadala ito sa host ng pagpupulong para sa pinal na pag-apruba. Gawin: Agad pagkatapos ng pagpupulong, ang ahente ng SeaMeet ay nagpapatupad ng planong ito. Nag-iintegrate ito nang ligtas sa email client ng host ng pagpupulong at nag-draft nang may sariling pagpapasya ng isang mensahe: Para sa: Email address ni Sarah Paksa: Action Item mula sa Project Update: Q3 Performance Report Katawan: “Hi Sarah, Following up sa aming pagpupulong ngayon, ito ay para kumpirmahin ang iyong action item: mangyaring ipadala ang Q3 performance report sa kliyente bago ang Biyernes na ito. Sabihin mo sa akin kung mayroon kang anumang katanungan. Salamat, [Pangalan ng Host]” Bantayan: Mahalaga, ang ahente ay hindi nagpapadala ng email nang mag-isa. Inilalagay nito ang mensahe sa “Drafts” folder ng host at nagpapadala ng isang solong, pinagsama-samang abiso: “Ang SeaMeet ay nag-draft ng 3 follow-up emails batay sa iyong pagpupulong. Mangyaring suriin at ipadala.” Ang disenyong “human-in-the-loop” na ito ay kinakailangan para sa pagbuo ng tiwala at pagsiguro ng pamamahala sa isang setting ng enterprise.23 Binabago nito ang papel ng tao mula sa isang manwal na administrator na pinapasan ang bigat ng pagsusulat ng follow-ups tungo sa isang epektibong supervisor na simpleng nagbibigay ng pinal na awtorisasyon. Ang isang solong workflow na ito ay nagdudulot ng malalim na estratehikong epekto. Tinatanggal nito ang administrative friction na nagdudulot ng pagkaantala, lumilikha ng agarang at naidokumentong talaan ng pananagutan, at tinitiyak na ang momentum na nabuo sa pagpupulong ay agad na na-convert sa aksyon. Hindi ito lamang isang feature; ito ay isang bagong, mas epektibong paraan ng pagtatrabaho.

Pag-activate ng Agentic Enterprise

Ang paglitaw ng mga tool tulad ng SeaMeet ay nagpapahiwatig ng pagsisimula ng Agentic Enterprise—isang organisasyon na naglalagay ng matalinong, autonomous na mga ahente sa gitna ng mga workflow nito para maging mas maliksi, may pananagutan, at mabunga.

Ang Hinaharap ng Trabaho: Ang Pagtaas ng Human-Agent Team

Ang hinaharap ng trabaho ay hindi isang pinalit ang tao, kundi isang pagpapalakas ng tao. Sa pamamagitan ng pag-a-automate ng mga kumplikado, decision-intensive na gawain, ang mga agentic system ay naglalaya ng human capital para magpokus sa mga natatanging lakas ng tao: estratehikong pag-iisip, malikhaing pagsosolusyon ng problema, at pagbuo ng mga relasyon.24 Ang pagsasaliksik mula sa mga firm tulad ng McKinsey ay nagmumungkahi na habang ang AI ay mag-a-automate ng isang malaking porsyento ng mga gawain sa trabaho, ang pangunahing epekto ay magiging isang pagbabago ng mga tungkulin sa trabaho, na naglalabas ng pagtaas ng produktibidad na hanggang 40% sa ilang industriya.26 Ang pinakamatagumpay na mga organisasyon ay ang mga nagpapaunlad ng isang hybrid na workforce kung saan ang mga tao at AI agents ay nagtutulungan, bawat isa ay nag-aambag ng kanilang natatanging lakas para makamit ang mga resulta na wala sa kanila ang makakaya nang mag-isa.26

Ang Susunod na Lugar ng Produktibidad

Ang teknolohikal na paglalakbay mula sa manu-manong iskriba hanggang sa AI stenographer ay tungkol sa pagpapahusay ng tala ng nakaraan. Ang bagong panahon ng Agentic AI ay tungkol sa pag-a-automate ng mga aksyon na nagtatakda ng hinaharap. Para sa mga pinuno ng negosyo, ang kinakailangan ay malinaw: simulan ang pagtukoy ng mga high-friction workflows na nagpapabagal sa inyong organisasyon at suriin ang mga agentic na solusyon na maaaring mag-automate sa mga ito. Iprayoridad ang mga tool na nagpapanatili ng isang tao sa loop para bumuo ng tiwala at tiyakin ang pamamahala.
Ang mga platform tulad ng SeaMeet ay higit pa sa mga tool sa pagpupulong; sila ang unang hakbang patungo sa pagbuo ng isang tunay na Agentic Enterprise. Kinakatawan nila ang isang bagong klase ng teknolohiya na hindi lamang nagbibigay ng data—naghahatid ito ng mga resulta. Sa pamamagitan ng pagsasara ng agwat sa pagitan ng talakayan at aksyon, ang Agentic AI ay handa nang buksan ang susunod na hangganan ng produktibidad ng enterprise.

Mga Ginamit na Sanggunian
Bakit Dapat Mong Itala ang Mga Pulong sa Trabaho At Paano Mo Mas Mapapabuti …, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2022/03/31/why-you-should-record-work-meetings-and-how-you-can-better-manage-them/
Pagtatalaga ng mga detalye ng mga pulong sa mga empleyado na template - Fair Work Ombudsman, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.fairwork.gov.au/sites/default/files/migration/766/Staff-meeting-record-template.doc
Ang Dokumentasyon Sa Panahon ng Mga Pulong ng Empleyado ay Mahalaga - Kaufman McAndrew LLP, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.kmcllp.com/blog/why-documentation-during-employee-meetings-is-important/
Tala ng Gabay sa Talakayan para sa Mga Manedyer - MyHR Knowledge Base, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://knowledge.myhr.works/recordofdiscussion
Paggagawa ng Tala - Wikipedia, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Note-taking
Paano nagbago ang iyong sistema ng paggagawa ng tala sa paglipas ng mga taon? : r/ObsidianMD - Reddit, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.reddit.com/r/ObsidianMD/comments/1bgg1dt/how_has_your_notetaking_system_evolved_over_the/
Ang Gabay ng Innovator sa Modernong Paggagawa ng Tala - Microsoft Industry Clouds, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-US%2017034_MSFT_WWSurfaceModernNoteTaking_ebookRefresh_R2.pdf
11 Dahilan Kung Bakit Dapat Mong Itala ang Iyong Mga Pulong sa Negosyo - HiHello, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.hihello.com/blog/why-you-should-record-your-business-meetings
Mula sa Papel hanggang sa Mga Pixel: Ang Ebolusyon ng Digital na Paggagawa ng Tala - Viwoods, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://viwoods.com/blogs/e-ink-tablet/from-paper-to-pixels-the-evolution-of-digital-note-taking
Ang Mga Benepisyo ng Pagtatalaga ng Mga Pulong sa Negosyo - Efficiency, Inc., na-access noong Setyembre 6, 2025, https://eff-inc.com/2024/05/the-benefits-of-recording-business-meetings/
Pagsusuri sa Mga Tool sa Transkripsyon ng Audio na Pinapagana ng Artificial Intelligence para sa Kahusayan sa Trabaho - Clemson OPEN, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://open.clemson.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=5680&context=joe
Ang Pagtaas ng AI Transcription - Pagtitipid ng Oras at Pagpapahusay ng Kumpletuhang - AONMeetings.com, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://aonmeetings.com/the-rise-of-ai-transcription-saving-time-and-enhancing-accuracy/
2025 Mga Tendenya sa AI Transkripsyon ng Pulong: Ano ang Bago at Ano ang Susunod para sa Mga Remote Team, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://superagi.com/2025-trends-in-ai-meeting-transcription-whats-new-and-whats-next-for-remote-teams/
SeaMeet: Kumuha ng Tala sa Pulong ng ChatGPT sa Real-Time - Chrome Web Store, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://chromewebstore.google.com/detail/seameet-take-chatgpt-meet/gkkhkniggakfgioeeclbllpihmipkcmn
www.salesforce.com, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.salesforce.com/blog/agentic-ai-for-small-business/#:~:text=Agentic%20AI%20is%20the%20technology,between%20AI%20agents%20and%20humans.
Ano ang agentic AI? Kahulugan at mga pagkakaiba | Google Cloud, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://cloud.google.com/discover/what-is-agentic-ai
en.wikipedia.org, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Agentic_AI
Ano ang Agentic AI? - Ipinaliwanag ang Agentic AI - AWS - Na-update noong 2025, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://aws.amazon.com/what-is/agentic-ai/
Ano ang Agentic AI? - Oracle, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.oracle.com/artificial-intelligence/agentic-ai/
Agentic AI vs. Generative AI - IBM, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai-vs-generative-ai
SeaMeet: Mga Tala sa Pulong ng AI sa Real-Time at Transkripsyon - Chrome-Stats, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://chrome-stats.com/d/gkkhkniggakfgioeeclbllpihmipkcmn
Seasalt.ai SeaMeet Mga Pagsusuri, Mga Rating & Mga Tampok 2025 | Gartner Peer Insights, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.gartner.com/reviews/market/office-productivity-solutions-others/vendor/seasalt-ai/product/seameet
Gartner Predicts 40% of Agentic AI Projects Will Be Scrapped by 2027 — Ano ang Tunay na Kahulugan Nito para sa Hinaharap ng AI | ni Pudamya Vidusini Rathnayake | Data Has Better Idea - Medium, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://medium.com/data-has-better-idea/gartner-predicts-40-of-agentic-ai-projects-will-be-scrapped-by-2027-what-that-really-means-for-79f289658815
Ano ang Agentic AI? | UiPath, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.uipath.com/ai/agentic-ai
Ano ang Ibig Sabihin ng Panahon ng Agentic AI para sa Negosyo—At para sa Sangkatauhan - Time Magazine, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://time.com/7312641/agentic-ai-era-humans/
Paano Bubuo ng Bagong Hugis ang Agentic AI sa Hinaharap ng Trabaho? - Monetizely, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.getmonetizely.com/articles/how-will-agentic-ai-reshape-the-future-of-work
Ang Hinaharap ng Trabaho: Paano Magre-rebolusyon ang Agentic AI sa Mga Tungkulin sa Trabaho at Produktibidad sa 2029, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://superagi.com/the-future-of-work-how-agentic-ai-will-revolutionize-job-roles-and-productivity-by-2029/