Så lyckas företag med implementering av agentisk AI

Generativ AI har på kort tid förändrat hur företag hanterar data, skapar innehåll och automatiserar enklare processer. Nästa steg är agentisk AI, som tar tekniken vidare genom att möjliggöra självständigt beslutsfattande och genomförande av komplexa arbetsuppgifter i olika delar av organisationen. 

Agentisk AI kan analysera data, identifiera mönster, optimera arbetsflöden och vidta åtgärder utan att en människa behöver ge direkta instruktioner. Det gör tekniken särskilt relevant för företag som vill effektivisera processer och frigöra resurser till mer strategiska uppgifter. Prognoser pekar på att en tredjedel av all företagsmjukvara kommer att innehålla agentisk AI inom några år, och att tekniken snabbt blir en viktig del av affärslandskapet.

Många företagsledare ser AI-agenter som en naturlig utveckling av automation och ett sätt att skapa konkurrensfördelar. Samtidigt möts tekniken av viss skepsis, framför allt från it-professionella som arbetar med implementationen. Skillnaden mellan vision och praktisk verklighet är en utmaning som företag och organisationer behöver hantera.

Utmaningar vid implementation

Agentisk AI bygger på avancerade modeller, men tekniken är fortfarande i sin linda och kräver anpassning för att fungera effektivt i produktionsmiljöer.  AI-agenter ska in teorin som målbild bli och vara autonoma, men i praktiken behöver de integreras i befintliga system och arbetsflöden. Det kräver betydande dataintegration, testning och kontinuerlig övervakning. 

Ett annat problem är risken för felaktiga beslut. Generativ AI har visat att system kan ”hallucinera” – det vill säga generera felaktig eller fabricerad information. Agentisk AI riskerar att förstärka detta problem om systemen agerar på felaktiga data eller tolkar situationer på ett sätt som leder till oönskade konsekvenser. Det ställer krav på transparens och spårbarhet i systemen. 

AI-agenter fattar beslut på egen hand, men det är inte alltid tydligt hur dessa beslut har fattats. Om ett AI-system agerar på ett oväntat sätt kan det vara svårt att identifiera orsaken och justera processen. För företag som förlitar sig på datadrivet beslutsfattande blir det därför viktigt att säkerställa att AI-systemens logik går att granska och förstå.

Datasäkerhet och regelefterlevnad är även centrala aspekter. Agentisk AI innebär att system kan fatta beslut som påverkar affärskritiska processer. Det kräver tydliga riktlinjer för hur AI får användas, vilka beslut som ska granskas av människor och hur data skyddas. Företag måste också säkerställa att tekniken följer gällande lagar och regelverk.

Affärsnytta och möjligheter

Trots utmaningarna finns det tydliga fördelar med att implementera agentisk AI på rätt sätt. Tekniken kan bidra till mer effektiva arbetsflöden genom att automatisera uppgifter som annars skulle kräva mänsklig hantering. 

Inom områden som logistik, ekonomi och kundservice kan AI-agenter hantera repetitiva arbetsuppgifter och samtidigt anpassa sig till förändrade förutsättningar. I it drift och cybersäkerhet kan AI-agenter övervaka system, identifiera avvikelser och vidta åtgärder för att förhindra driftstopp eller cyberattacker. Tekniken kan också bidra till produktutveckling genom att analysera marknadstrender, optimera produktionsflöden och föreslå förbättringar.

En annan fördel är att AI-agenter kan arbeta parallellt med människor och komplettera deras arbetsinsatser. Istället för att enbart ersätta manuella processer kan AI fungera som ett stöd i komplexa beslut och föreslå lösningar baserade på tidigare mönster och dataanalys. På så sätt kan tekniken skapa värde utan att ersätta mänsklig kompetens.

Så lyckas företag med agentisk AI

För att dra nytta av agentisk AI och undvika fallgropar krävs en genomtänkt strategi. Företag och organisationer som vill implementera tekniken framgångsrikt bör fokusera på följande faktorer:

• Börja med affärsproblemet – inte tekniken - Identifiera konkreta områden där agentisk AI kan skapa värde. Undvik att implementera tekniken enbart för att den är ny, och fokusera istället på hur den kan lösa faktiska affärsutmaningar.
• Skapa en balans mellan autonomi och kontroll - AI-agenter ska arbeta självständigt, men inom tydliga ramar. Företag behöver fastställa vilka beslut AI får fatta på egen hand och var mänsklig översyn krävs.
• Investera i kompetens och förändringsledning - För att tekniken ska ge långsiktiga fördelar måste medarbetare förstå hur AI-agenter fungerar och hur de påverkar arbetsflöden. Utbildning och förändringsledning är avgörande för att få organisationen att anamma tekniken.
• Bygg in transparens och spårbarhet från start - Företag måste kunna granska och förstå AI-systemens beslut. Det kräver att tekniken implementeras med mekanismer för spårbarhet och att beslutslogik går att följa.
• Säkerställ regelefterlevnad och datasäkerhet - AI-agenter måste hanteras på ett sätt som följer gällande lagstiftning och skyddar affärskritisk information. Företag bör ha tydliga riktlinjer för hur AI får användas och säkerställa att system inte äventyrar datasäkerheten.
• AI-styrning (AI Governance) - För att få organisationen med agentisk AI att ge de önskade effekterna inom organisationen krävs system som möjliggör AI-styrning inom organisationen. 

Agentisk AI har potential att förändra hur företag arbetar och fatta beslut, men implementeringen kräver noggrann planering. Det räcker inte att enbart fokusera på teknikens möjligheter – företag måste också hantera de utmaningar som följer med AI-driven autonomi. Genom att ha en tydlig strategi och bygga in transparens, säkerhet och kompetensutveckling från början kan företag skapa affärsnytta och använda agentisk AI på ett hållbart och effektivt sätt.

/ Tarun Madan, affärsutvecklingschef på Nagarro Sverige