Vad är agentisk AI: En guide för dig som leder företag

Vad är skillnaden mellan agentisk AI, generativ AI och automation?

De flesta har vid det här laget stiftat bekantskap med traditionella AI-verktyg som ChatGPT eller Claude. Du ställer en fråga och får ett svar. Med agentisk AI tar vi nästa steg med ett verktyg som inte bara svarar på frågor utan som även planerar, fattar beslut och utför uppgifter självständigt. AI-agenten ger du ett mål och den tar dig dit i flera steg på egen hand.

Men vad är då skillnaden mellan agentisk AI, generativ AI och regelbaserad automation (RPA)? Enkelt beskrivet kan man säga:

• RPA: Gör exakt det som den är programmerad att göra utan flexibilitet.

• Generativ AI: Skapar innehåll och svarar på frågor, men agerar inte på eget bevåg.

• Agentisk AI: Kombinerar resonemang, beslutsfattande och handling. Kan även hantera oförutsedda situationer.

Poängen är inte att agentisk AI ersätter det ni redan har. Det handlar om ett nytt lager av kapabilitet, ovanpå den automation och de AI-verktyg ni kanske redan använder.

Hur fungerar agentisk AI i praktiken?

För att förstå vad som gör agentisk AI annorlunda räcker det inte att jämföra definitioner. Det intressanta är hur det faktiskt fungerar i en verksamhet.

En agentisk AI-lösning består av flera agenter som samarbetar i en multi-agent-arkitektur med olika ansvarsområden. En agent kanske hanterar kunddialog, medan en annan söker i affärssystemet och en tredje som föreslår nästa steg. Varje AI-agent har ett mål, bryter ner det i delsteg, agerar, utvärderar och justerar vid behov. I mer komplexa lösningar orkestreras detta av en överordnad agent som håller ihop flödet, men enklare upplägg kan fungera med en enskild agent eller agenter som samverkar utan hierarki.

Detta gör den agentiska AI-lösningen skalbar på ett sätt som enskilda automationer sällan är och resulterar i flera särskiljande egenskaper:

• Autonomi. Den behöver inte handledas steg för steg

• Resonemang. Den kan planera och prioritera

• Verktygsanvändning. Den kan integreras i affärssystem, samarbetsplattformar och databaser

• Minne och kontext. Den kommer ihåg vad som hänt tidigare i processen.

API-integration i realtid

En viktigt teknisk skillnad är hur agentisk AI kommunicerar med era system. Till skillnad från traditionell RPA som ofta bygger på skärminspelning och fasta skript, interagerar agentisk AI via API:er direkt med era system. Det gör lösningen mer robust, lättare att underhålla och mindre känslig för förändringar i era gränssnitt.

Exempel på användningsområden:

• Kundservice och support. En AI-agent som inte bara svarar på kundens frågor, utan som kan gå in i ärendehanteringssystemet, kolla orderstatus och initiera en retur.

• Ekonomi och admin. Automatisera fakturahantering, matchning, avvikelserapportering. Agenten ser till att flödet fungerar och eskalerar till dina kollegor när det behövs.

• IT och drift. Agenter som bevakar system, identifierar problem, kör felsökningar och åtgärdar enklare incidenter, men som alltid flaggar om ett ärende behöver mänsklig handpåläggning.

Möjligheter och risker med agentisk AI

Potentialen är tydlig, men som med all teknik som får mandat att agera självständigt finns det också saker att vara medveten om.

En agentisk AI-lösning ger snabb och konsekvent hantering av repetitiva och tidskrävande arbetsflöden, så du och dina medarbetare kan lägga tid på mer värdeskapande uppgifter. Det kan bli extra värdefullt för företag med mindre team, där AI-agenten blir en extra avlastande kollega.

Är agentisk AI cybersäkert?

Med möjligheter kommer också risker kopplat till kontroll, transparens och säkerhet. Här blir datakvalitet och access viktiga parametrar att ta hänsyn till. För att se till att er agentiska AI-lösning kan användas på ett säkert sätt finns det flera rekommendationer att utgå från:

• Behörighetsstyrning. Precis som för era medarbetare gäller Zero trust även agentisk AI. En AI-agent ska aldrig ha bredare åtkomst än nödvändigt, endast till de system och den data den faktiskt behöver.
• Dataisolering och klassificering. Var lagras data som agenten använder? Lämnar den er miljö? Verksamhetskritiska data som används ska vara klassificerad och hanteras i enlighet med er informationssäkerhetspolicy.
• Loggning och spårbarhet. Allt agenten gör ska loggas. Vilka beslut den fattade, vilken data som användes och vilka åtgärder som vidtogs. Det är en förutsättning för både felsökning och regelefterlevnad.
• Begränsningar. Bygg in tydliga gränser för vad agenten får göra och inte. Det kan handla om beloppsgränser, godkännande steg eller att den alltid eskalerar till en av dina kollegor vid osäkerhet. Agentisk AI fungerar bäst i samarbete med oss människor.
• Utvärdera. En agent som fungerar idag kan försämras om data förändras och system uppdateras. Regelbunden översyn av agentens beteende är viktigt, precis som med era andra system.

Är ditt företag redo för agentisk AI?

Att ta nästa steg i er AI-resa handlar inte främst om teknik. Det måste utgå från affärsvärde och ansvar. Ni behöver därför fråga er: Vilka processer kan automatiseras, vad tar mest tid i förhållande till det värde som det skapar. Har vi ordning på vår data och våra system? Vem äger ens AI-frågan?

Mycket av det som behövs finns sannolikt redan i de plattformar ni använder idag. Det handlar om att veta var ni ska börja, och vad som faktiskt ger effekt i just er verksamhet.

Det är där vi kommer in. Vi på Nordlo hjälper er att navigera från nuläge till konkret nytta. Vill ni bolla var ni står? Hör av er så tar vi ett samtal.