Denne klumme er et debatindlæg og er alene udtryk for forfatterens synspunkter.
Ifølge den globale analysevirksomhed Gartner er AI-agenter den absolut vigtigste teknologitrend i nyere tid.
Gartner estimerer, at 15 procent af alle daglige arbejdsbeslutninger vil blive truffet autonomt af AI-agenter indenfor de kommende år.
Det er et tankevækkende budskab på linje med Bill Gates’ udmelding om, at ”agenter kommer til at ændre den måde, vi interagerer med computere på, for altid.”
Hvis du ikke lige er klar over, hvad AI-agenter er for en størrelse, så kan du se dem som tusindvis af studentermedhjælpere og specialister, der 24 timer i døgnet står klar til at hjælpe jeres organisation med alt fra automatisering til journalisering, mødekoordinering, marketingoptimering, salgssparring, kvalitetssikring og så videre.
Modsat AI-assistenter som de nuværende udgaver af ChatGPT eller Copilot løser de opgaver for dig uden konstante input, og de er nøglen til mere succesfulde virksomheder, effektiv offentlig service og en smartere fremtid.
Vigtige overvejelser for at få succes med AI-agenter
Der findes en række forhold, du skal være opmærksom på, når I begynder at integrere AI-agenter bredere i jeres organisation.
Ingen af disse bør på nogen måde være stopklodser, for potentialet i AI-agenter er alt for stort til, at bekymringer bør få overtaget i forhold til potentialer.
Det er imidlertid fortsat fire vigtige ting at have fokus på:
1) Dokumentation af beslutningsprocesser
For at AI-agenter for alvor tager fart, bliver det vigtigt, at de kan dokumentere deres beslutningsprocesser.
Et konkret eksempel er regnskabs- og revisionsbranchen, hvor virksomheder som Deloitte og PwC allerede bruger AI til at analysere finansielle data. Hvis en AI-agent anbefaler en regnskabsmæssig ændring, skal den kunne vise, hvorfor den kom frem til sin konklusion – præcis som en menneskelig revisor ville gøre.
I fremtiden kommer vi derfor til at se virksomheder som Maisa AI, der udvikler systemer, hvor AI-agenters arbejde bliver logget og kan revideres trin for trin.
Det gør det muligt at dokumentere og rette beslutninger, hvilket er en forudsætning for succesfuld adoption i regulerede brancher som for eksempel sundhed og finans.
2) Tilpasning til jeres organisation og virkelighed
Det andet fokuspunkt er, at en AI-agent ikke blot skal kunne udføre opgaver. Den skal også forstå virksomhedens kultur, værdier og unikke arbejdsgange.
Et eksempel er kundeservicebranchen, hvor AI-chatbots som Intercom og Zendesk AI kan håndtere forespørgsler, men for at fungere optimalt i fremtiden skal de forstå brandets tone-of-voice, politikker og produktspecifikationer.
Derfor er man inden for AI-agenter begyndt at arbejde med såkaldt Virtual Context Windows (VCW).
Det er en relativt ny tilgang, hvor AI-agenter dynamisk tilgår virksomhedens interne viden – for eksempel tidligere supportcases eller medarbejdervejledninger - og anvender det i deres svar.
Det kan sammenlignes med en ny medarbejder, der lærer af kolleger og dokumentation, men i en digital form.
3) Koordinering agenterne imellem
Den tredje del handler om koordinering AI-agenterne imellem.
I fremtiden vil danske organisationer have flere AI-agenter, der arbejder sammen. Et eksempel er HR-afdelingen, hvor en AI-agent kan screene jobansøgninger, en anden kan lave kontrakter, og en tredje kan onboarde nye medarbejdere.
Disse agenter skal kunne udveksle data og arbejde koordineret – præcis som et menneskeligt team.
Sådanne systemer kræver derfor, at I opstiller nogle klare regler for, hvordan AI-agenter deler data og sikrer sikkerhed og compliance.
5) Udstyr din agent med de nødvendige værktøjer
Endelig er AI-agenter ikke blot passiv software.
De skal have adgang til jeres værktøjer for at være effektive. Uden den adgang kan de ikke eksempelvis håndtere betalinger, kontrakter eller kommunikation uden menneskelig indblanding.
Amazon har eksempelvis deres Alexa for Business, hvor AI-agenter kan booke møder, sende mails og foretage køb.
Det setup kalder man for en B2A (Business to Agent). B2A betyder, at virksomheder giver AI-agenter adgang til værktøjer som CRM, betalinger og kontrakter, så de kan handle autonomt og udføre opgaver uden menneskelig indblanding.
For eksempel kan en AI-agent analysere kontrakter, forhandle vilkår og sikre overholdelse af regler uden menneskelig indgriben, men kun hvis den har adgang til de nødvendige værktøjer og systemer.
Det er ikke fremtiden, men nutiden
AI-agenterne markerer i mine øjne den ægte revolution, vi længe er blevet lovet indenfor AI.
Nu får vi rent faktisk en teknologi, der kan arbejde for os 24 timer i døgnet og i en skala, som var utænkelig for blot fem år siden.
For at AI-agenterne for alvor kan slå igennem, kræver det imidlertid nogle organisationer, der udvikler og adopterer de førnævnte lag.
Det vil så til gengæld ikke kun ændre arbejdsmarkedet.
Det vil fundamentalt transformere, hvordan organisationer drives, og det vil være afgørende for Danmark og vores konkurrencemuligheder i fremtiden.
AI-agenter kræver som enhver anden gamechanger mere end bare teknologi. De kræver forståelse. Strategi. Og modet til at eksperimentere.
De vil ikke erstatte os mennesker, men de vil forstærke vores arbejde og impact signifikant – især hvis vi som skrevet ovenfor giver dem de rette værktøjer, lader dem samarbejde og sikrer, at deres beslutninger kan forklares.
Det her handler ikke om at trykke på en startknap og læne sig tilbage.
Det handler om at designe systemer, der fungerer i jeres verden. At sætte grænser. At skabe tillid.
De virksomheder, der mestrer dette, vil ikke blot automatisere – de vil accelerere. De vil skabe en organisation, der ikke bare reagerer på fremtiden, men former den.
Klummer er læsernes platform på Computerworld til at fortælle de bedste historier, og samtidig er det vores meget populære og meget læste forum for videndeling.
Har du en god historie, eller har du specialviden, som du synes trænger til at blive delt?
Læs vores klumme-guidelines og send os din tekst, så kontakter vi dig - måske bliver du en del af vores hurtigt voksende korps af klummeskribenter.
