Vad är AI-agenter? – allt du behöver veta!

AI-agenter har på kort tid blivit ett av de mest omtalade områdena inom artificiell intelligens. Många organisationer använder redan generativ AI, ofta i form av stora språkmodeller (LLM:er) som driver chattbotar och andra interaktiva verktyg. Med AI-agenter kan du ta det ett rejält steg vidare. Istället för att bara generera svar kan AI nu också agera självständigt, fatta beslut och utföra arbete i verksamhetens system. 

I den här artikeln går vi igenom vad AI-agenter är, hur de skiljer sig från stora språkmodeller, vilka användningsområden som är vanligast – och hur du kommer igång på ett säkert och strukturerat sätt. 

Vad är en AI-agent? 

En AI-agent är ett intelligent system som kan uppfatta sin omgivning, resonera kring information och vidta åtgärder för att nå ett definierat mål – ofta utan kontinuerlig mänsklig styrning. 

Till skillnad från traditionella automatiseringslösningar är AI-agenter dynamiska och adaptiva. De kan: 

• Tolka instruktioner och mål på ett flexibelt sätt 
• Planera och utföra uppgifter i flera steg
• Använda verktyg och integrera med andra system (t.ex. ITSM, CRM, ERP)
  
• Utvärdera resultat och justera sitt beteende över tid 

AI-agent vs LLM – vad är skillnaden? 

För att förstå värdet av AI-agenter är det viktigt att skilja dem från stora språkmodeller (LLM:er) som exempelvis ChatGPT. 

Vad är en LLM? 

En LLM (Large Language Model) är tränad för att förstå och generera text baserat på sannolikheter i stora datamängder. Den är bra på att: 

• Besvara frågor 

• Sammanfatta information 

• Skapa text, kod eller analyser 

Men en LLM är i grunden passiv och reaktiv. Den gör inget på egen hand och har ingen inbyggd förmåga att agera i system eller driva processer framåt. 

Vad tillför AI-agenten? 

En AI-agent använder ofta en eller flera LLM:er som "hjärna", men kompletterar dem med: 

• Målstyrning – agenten vet vad den ska uppnå 

• Planering – bryter ned mål i deluppgifter 

• Verktygsanvändning – kan anropa API:er och system 

• Beslutslogik – väljer nästa steg baserat på utfallet 

En förenklad liknelse är att LLM:en är hjärnan, medan AI-agenten är en digital medarbetare som faktiskt gör jobbet. 

Hur fungerar AI-agenter i praktiken? 

En typisk AI-agent består av flera samverkande komponenter: 

1. Mål eller uppdrag – exempelvis "lös incidenten" eller "besvara kundärendet" 

1. Resonemangsmotor – ofta en LLM som analyserar situationen 

1. Verktyg och integrationer – system agenten kan agera i 

1. Feedback-loop – där agenten utvärderar resultatet av sina åtgärder 

Genom denna loop kan agenten arbeta iterativt tills målet är uppnått eller eskalera uppgiften till mänsklig handläggning. 

Exempel på användningsområden för AI-agenter 

AI-agenter kan användas inom många delar av organisationen: 

IT-drift och support 

• Automatisk klassificering och prioritering av incidenter 

• Föreslå och genomföra åtgärder baserat på historiska data 

• Självläkande system som identifierar och åtgärdar problem 

Kundservice 

• Hantering av ärenden dygnet runt
  
  
• Sammanställning av kundhistorik inför svar 
  
  
• Automatisk eskalering vid komplexa ärenden 

Affärsprocesser och administration 

• Rapportering och uppföljning

• Avtalshantering och inköpsprocesser

• Koordinering mellan flera affärssystem 

Analys och beslutsstöd 

• Identifiera trender och avvikelser i realtid 

• Ge rekommendationer baserat på stora datamängder 

• Stöd för strategiska och operativa beslut  

Vilka är de största affärsnyttorna med AI-agenter? 

Tillämpningsområdena för AI-agenter är många, och affärsnyttorna lika så. Med hjälp av AI-agenter kan organisationer automatisera komplexa och repetitiva arbetsuppgifter, och frigöra tid för medarbetare att fokusera på mer värdeskapande arbete. När verksamheten växer kan agenter också hantera ökade volymer utan att kostnader eller personalstyrka behöver öka i samma takt.  

Genom kontinuerlig analys av data i realtid bidrar de dessutom till snabbare och mer välgrundade beslut, vilket skapar en konsekvent och pålitlig beslutsprocess. För kunder innebär det hög tillgänglighet och mer träffsäkra svar, vilket leder till både nöjdare kunder och en mer effektiv serviceorganisation. 

Risker och utmaningar att ha koll på 

• Säkerhet: AI-agenter med systemåtkomst kräver stark identitetshantering och behörighetskontroller 
  

• Styrning: Tydliga ramar för vad agenter får och inte får göra är avgörande 
  

• Efterlevnad: Dataskydd och regelverk måste byggas in från start 
  

• Mänsklig kontroll: Kritiska beslut bör alltid kunna granskas och godkännas 

En framgångsrik implementation av AI-agenter kräver därför både teknisk kompetens och tydlig governance. 

Hur kommer man igång med AI-agenter? 

För de flesta organisationer handlar det inte längre om ifall tekniken med AI-agenter är relevant – utan om hur den implementeras på ett säkert, kontrollerat och affärsdrivet sätt. 

Ett strukturerat angreppssätt minskar risker och ökar affärsnyttan. Fem viktiga steg kan vara: 

1. Identifiera processer internt med hög grad av repetition och manuell hantering (där agenter med fördel kan hjälpa till.) 
2. Definiera mål, ansvar och förväntad effekt  
3. Säkerställ rätt arkitektur, säkerhet och integrationer 
4. Börja i liten skala med ett pilotprojekt 
5. Mät, utvärdera och skala upp   

Vill du veta hur du kommer igång i praktiken? 

Delta i vårt kommande webinar går igenom konkreta exempel, arkitektur, säkerhet och hur du skapar verklig affärsnytta med AI-agenter i din organisation. 

👉 Läs mer och anmäl dig här: Webinar: Så kommer du igång med AI-agenter