Hva er AI-agenter? – alt du trenger å vite!

AI-agenter har på kort tid blitt et av de mest omtalte områdene innen kunstig intelligens. Mange organisasjoner bruker allerede generativ AI, ofte i form av store språkmodeller (LLM) som driver chatbots og andre interaktive verktøy. Med AI-agenter kan du ta dette et betydelig steg videre. I stedet for bare å generere svar, kan AI nå også handle selvstendig, ta beslutninger og utføre arbeid i virksomhetens systemer. 

I denne artikkelen går vi gjennom hva AI-agenter er, hvordan de skiller seg fra store språkmodeller, hvilke bruksområder som er vanligst, og hvordan du kommer i gang på en trygg og strukturert måte. 

Hva er en AI-agent? 

En AI-agent er et intelligent system som kan oppfatte omgivelsene sine, resonnere rundt informasjon og iverksette tiltak for å nå et definert mål – ofte uten kontinuerlig menneskelig styring. 

I motsetning til tradisjonelle automatiseringsløsninger er AI-agenter dynamiske og tilpasningsdyktige. De kan: 

• Tolke instruksjoner og mål på en fleksibel måte 

• Planlegge og utføre oppgaver i flere steg 

• Bruke verktøy og integrere med andre systemer (for eksempel ITSM, CRM og ERP) 

• Evaluere resultater og justere atferden sin over tid 

AI-agent vs. LLM – hva er forskjellen? 

For å forstå verdien av AI-agenter er det viktig å skille dem fra store språkmodeller (LLM-er), som for eksempel ChatGPT. 

Hva er en LLM? 

En LLM (Large Language Model) er trent til å forstå og generere tekst basert på sannsynligheter i store datamengder. Den er god til å: 

• Besvare spørsmål 

• Oppsummere informasjon 

• Lage tekst, kode eller analyser 

Men en LLM er i utgangspunktet passiv og reaktiv. Den gjør ingenting på egen hånd og har ingen innebygd evne til å handle i systemer eller drive prosesser fremover. 

Hva tilfører AI-agenten? 

En AI-agent bruker ofte én eller flere LLM-er som «hjerne», men kompletterer dem med: 

• Målstyring – agenten vet hva den skal oppnå 

• Planlegging – bryter ned mål i deloppgaver 

• Verktøybruk – kan kalle opp API-er og systemer 

• Beslutningslogikk – velger neste steg basert på resultatet 

En enkel sammenligning er at LLM-en er hjernen, mens AI-agenten er en digital medarbeider som faktisk gjør jobben. 

Hvordan fungerer AI-agenter i praksis? 

En typisk AI-agent består av flere samvirkende komponenter: 

1. Mål eller oppdrag – for eksempel «løs hendelsen» eller «besvar kundehenvendelsen» 

1. Resonneringsmotor – ofte en LLM som analyserer situasjonen 

1. Verktøy og integrasjoner – systemer der agenten kan handle 

1. Tilbakemeldingssløyfe – der agenten vurderer resultatet av handlingene sine 

Gjennom denne sløyfen kan agenten jobbe iterativt til målet er nådd eller eskalere oppgaven til et menneske ved behov. 

Eksempler på bruksområder for AI-agenter 

AI-agenter kan brukes i mange deler av en organisasjon: 

IT-drift og support 

• Automatisk klassifisering og prioritering av hendelser 

• Foreslå og gjennomføre tiltak basert på historiske data 

• Selvhelende systemer som identifiserer og løser problemer 

Kundeservice 

• Saksbehandling døgnet rundt 

• Sammenstilling av kundehistorikk før svar 

• Automatisk eskalering ved komplekse saker 

Forretningsprosesser og administrasjon 

• Rapportering og oppfølging 

• Kontraktsadministrasjon og innkjøpsprosesser 

• Koordinering mellom flere forretningssystemer 

Analyse og beslutningsstøtte 

• Identifisere trender og avvik i sanntid 

• Gi anbefalinger basert på store datasett 

• Støtte strategiske og operative beslutninger 

Hva er de største forretningsgevinstene med AI-agenter? 

Bruksområdene for AI-agenter er mange, og det samme er gevinstene. Med AI-agenter kan virksomheter automatisere komplekse og repetitive oppgaver, og frigjøre tid slik at medarbeidere kan fokusere på mer verdiskapende arbeid. 

Når virksomheten vokser, kan agenter håndtere økte volumer uten at kostnader eller bemanning må øke i samme takt. 

Gjennom kontinuerlig analyse av data i sanntid bidrar de også til raskere og mer velbegrunnede beslutninger, noe som skaper en mer konsistent og pålitelig beslutningsprosess. For kundene betyr dette høy tilgjengelighet og mer treffsikre svar, noe som gir både mer fornøyde kunder og en mer effektiv serviceorganisasjon. 

Risikoer og utfordringer du må ha kontroll på 

• Sikkerhet: AI-agenter med systemtilgang krever sterk identitetsstyring og gode tilgangskontroller 

• Styring: Det er avgjørende med klare rammer for hva agenter kan og ikke kan gjøre. 

• Etterlevelse: Personvern og regelverk må bygges inn fra start 

• Menneskelig kontroll: Kritiske beslutninger bør alltid kunne gjennomgås og godkjennes 

En vellykket innføring av AI-agenter krever derfor både teknisk kompetanse og tydelig styring (governance). 

Hvordan kommer man i gang med AI-agenter? 

For de fleste organisasjoner handler det ikke lenger om hvorvidt AI-agenter er relevant, men hvordan teknologien tas i bruk på en trygg, kontrollert og forretningsdrevet måte. 

En strukturert tilnærming reduserer risiko og øker gevinsten. Fem viktige steg kan være: 

1. Identifiser interne prosesser med høy grad av repetisjon og manuelt arbeid (der agenter egner seg godt) 

1. Definer mål, ansvar og forventet effekt 

1. Sørg for riktig arkitektur, sikkerhet og integrasjoner 

1. Start i liten skala med et pilotprosjekt 

1. Mål, evaluer og skaler videre 

Vil du vite hvordan du kommer i gang i praksis? 

Bli med på webinaret vårt «Slik kommer du i gang med AI-agenter», der vi går gjennom konkrete eksempler, arkitektur, sikkerhet og hvordan du skaper reell forretningsverdi med AI-agenter i din organisasjon. 

👉 Les mer og meld deg på her: Slik kommer du i gang med AI-agenter