AI har snabbt utvecklats från att vara ett verktyg för textgenerering till en strategisk resurs. Men det verkliga teknikskiftet handlar inte om större modeller – utan om AI-agenter. Dessa system arbetar självständigt, proaktivt och målinriktat, och kommer att påverka hur organisationer planerar, genomför och följer upp sitt arbete. För företag med komplexa processer, stora datamängder och höga effektiviseringskrav är potentialen särskilt stor.
Hittills har de flesta AI-system – oavsett om det handlar om bildanalys i en fabrik eller textgenerering i en chattbot – fungerat som verktyg. De är experter på att lösa en isolerad uppgift när en människa ger dem data eller en instruktion. De är i grunden reaktiva.
AI-agenter innebär ett skifte från verktyg till aktörer. De är inte begränsade till en enskild uppgift (som att “analysera bilden” eller “skriva mailet”) utan kan hantera hela arbetsflöden. De arbetar utifrån mål och policyer snarare än enskilda kommandon.
En AI-agent arbetar mot definierade mål, exempelvis: ”Optimera vår supply chain varje dag” eller ”Håll kundregistret aktuellt och rapportera avvikelser automatiskt”.
Agenter agerar utan att människan initierar varje steg. De kan bevaka system, upptäcka problem, föreslå åtgärder och eskalera vid behov.
En agent kan utföra hela arbetsflöden, inte bara enstaka uppgifter: hämta data, analysera, skapa dokument, föreslå beslut och boka möten – i en sammanhängande kedja.
AI-agenter kopplas mot flera verksamhetssystem och arbetar över ERP, CRM, BI, databaser och applikationer.
Moderna agentarkitekturer har förmågan att utvärdera sina egna resultat (“reflection”). Om ett steg misslyckas, försöker agenten hitta en alternativ väg för att nå målet.
Rapportering, avstämningar, datarensning, dokumentation och manuella arbetsflöden är ofta lågt hängande frukt. AI-agenter kan avlasta hundratals timmar per månad.
Agenter kan kontinuerligt övervaka KPI:er, flagga avvikelser och föreslå åtgärder. Det är särskilt värdefullt inom supply chain, försäljning, logistik och ekonomifunktioner.
Agenter fungerar som ett nytt intelligenslager mellan t.ex. CRM, ERP och BI-system och minskar behovet av manuell koordinering.
En agent kan triagera ärenden, föreslå lösningar, sammanfatta samtal och skapa kunddokumentation.
En chef kan exempelvis säga: ”Bevaka försäljningsprognosen och rapportera varje morgon”. Agenten sköter resten.
Agenter behöver klara ramar: vad de ska optimera, vilka gränser som gäller och vilka beslut som kräver mänskligt godkännande.
Ju mer strukturerad en process är, desto enklare är agentautomation. Processkartläggning och tydliga beslutsregler är centralt.
Agenter förutsätter aktuella register, tillgängliga API:er och konsistent data över system.
Organisationen behöver roller, riskhantering, spårbarhet och loggning för att driva agentbaserade arbetsflöden säkert.
Decerno har lång erfarenhet av komplex systemutveckling, integration och automation. Vi hjälper organisationer att:
Vill ni utforska vad AI-agenter kan göra för er organisation? Decerno står redo att hjälpa till.
Generativ AI förändrar hur vi bygger system , men öppnar också nya dörrar för angripare.
Allt du undrat om användartester men aldrig vågat fråga
Sommarens viktigaste AI-nyheter
Fördelar med skräddarsydd lösning jämfört med SaaS-tjänster
Så optimerar du din webbplats för AI-närvaro
Anna Hellmans tankar om sitt exjobb på Decerno
Det mest relevanta som hänt inom AI senaste månaden
Mojgan delar med sig av sina spaningar från AI-världen.
Konkreta sätt jag använder ChatGPT i mitt dagliga UX-arbete.
Mojgan bjuder på nyheter från AI-världen.
AI-verktyg och resurser som kan hjälpa dig som ledare att hålla dig i framkant.
Välkommen på nätverksmingel i Malmö! 18 juni kl 15:30
Decerno bjuder på AI-frukost i Göteborg den 30/5.
Vår guide till tekniken som senaste året revolutionerat artificiell intelligens.
När du bokar ett möte med oss kan du förvänta dig:
