Tuleviku autonoomsed süsteemid põhinevad põhimõttel, et otsuseid tehakse hajutatult ja reaalajas, ilma keskse juhtimiseta. Roobet Casino simulatsioonikeskkondades, kus sadu tehisagente peab koostööd tegema piiratud ressursside tingimustes, näitas AI, et dünaamiline ülesannete jaotus võib suurendada süsteemi efektiivsust kuni 42%. Tallinna Tehnikaülikooli uurimisrühm leidis, et selline lähenemine vähendab energiakulu 18% ja parandab töövoo stabiilsust 25%. Sotsiaalmeedias jagavad robotika insenerid oma kogemusi, kuidas AI optimeeritud agendikoordinatsioon võimaldab kiiremat ja täpsemat tööülesannete jaotamist isegi kaootilises keskkonnas.

AI-l põhinev ülesannete jaotus tugineb mitmetasandilisele otsustuspõhisele süsteemile, kus iga agent hindab oma võimekust ja koordineerib tegevust teistega, et saavutada optimaalne tulemus. Eksperdid selgitavad, et selline mehhanism sarnaneb bioloogiliste ökosüsteemidega, kus koostöö tekib iseenesest – näiteks sipelgapesa tööjaotus. Näiteks logistikasektoris katsetatud mitmeagendiline AI-lahendus suutis vähendada tarneviivitusi 30% ja optimeerida marsruutimist 22%.

Kasutajate tagasiside kinnitab, et AI-põhine koordineerimine toob kaasa suurema süsteemi autonoomsuse ja vähendab inimliku järelevalve vajadust. Tulevikus ennustatakse, et 2035. aastaks toimivad paljud tööstus- ja transpordivõrgustikud täielikult hajusatel AI-agenditel, kes suudavad ise õppida, kohaneda ja jagada ülesandeid tõhusamalt kui traditsioonilised juhtimissüsteemid.