Udnyttelse af agentisk AI til forretningstransformation

18. juni 2025 15 min læsning

For et stykke tid siden arbejdede jeg sammen med en logistikkunde i udrulningsfasen af et AI-drevet driftsmodul. Det var lige gået i luften, da det markerede et problem i forsyningskæden, kortlagde en løsning og omdirigerede driften, før nogen i teamet overhovedet havde set problemet. Ingen havde bedt det om at gøre det. Det gjorde det bare.

Det var der, det slog klik. Vi er ikke længere begrænset til traditionel AI. Vi kan bygge systemer, der tager initiativ.

Og det ændrer spillet.

Agentic AI-systemer er mere end blot automatisering. De åbner op for ting, du ikke kunne gøre før. Opdager blinde vinkler. Tager handling. Træffe beslutninger hurtigere end dine konkurrenter, og endnu vigtigere, handle på dem, mens andre stadig trækker rapporter.

Hvis du driver en virksomhed, er det som at få en ny slags tankepartner - en, der ikke har brug for hvile, ikke får tunnelsyn og ikke venter på instruktioner.

Hvis det lyder som et spring, så er det det. Men de virksomheder, der gør det nu? Det er dem, andre vil forsøge at indhente om to år.

Lad os tale om, hvordan vi kommer derhen.

De vigtigste pointer

Hvor traditionelle AI-systemer reagerer, tager AI-agenter initiativ. De muliggør selvstændig beslutningstagning. AI-agenter sætter mål, handler uafhængigt og tilpasser sig undervejs.
Det er bedst egnet til beslutningstunge miljøer med højt pres (finans, detailhandel, sundhedspleje), hvor forsinkelser eller ubeslutsomhed koster rigtige penge.
Forvent ikke magi ud af boksen. Disse systemer har brug for kontekst, data og tid til at lære. Men når de først er indstillet, reducerer de den støj, dine teams håndterer dagligt.
Nej, det handler ikke om at skære i antallet af medarbejdere. Det handler om at flytte opmærksomheden - at lade mennesker håndtere nuancer, mens AI håndterer det repetitive eller forudsigelige.
Du behøver ikke at genopbygge din virksomhed for at komme i gang. Begynd med et rodet beslutningsloop, og lav en prototype omkring det. Det er der, værdien bliver synlig.
Det er mere end et teknologiprojekt. Hvis ledelsen behandler det som en opgradering af backend, går det i stå. Hvis ledelsen engagerer sig tidligt, bliver det strategisk.

Hvad er agentisk AI, og hvorfor skal virksomhedsledere bekymre sig om det?

Agentisk AI er et systemdesign, der gør det muligt for AI-drevet software at forfølge mål, træffe beslutninger og tilpasse handlinger uden at vente på menneskeligt input ved hvert trin. I stedet for at håndtere isolerede opgaver som at besvare beskeder eller score risiko, kombinerer agentiske systemer flere evner (ræsonnement, planlægning, hukommelse og værktøjsbrug) til noget, der kan handle uafhængigt mod et resultat.

Dette design giver virksomheder noget nyt: AI, der kan håndtere kompleksitet i bevægelse. Uanset om det drejer sig om at justere priser i realtid, omdirigere forsendelser under forsyningsafbrydelser eller udløse compliance-tjek, før risikoen eskalerer - agentiske AI-systemer håndterer det, der tidligere krævede et møde eller en leder.

Virksomhedsledere bør være meget opmærksomme fordi gevinsterne er målbare. Hurtigere reaktioner, færre flaskehalse og færre beslutninger, der ikke bliver taget. Teams får tid til at fokusere på strategi, ikke på fejlfinding. Og organisationen bliver mere modstandsdygtig, hvor det tæller: på tværs af drift, økonomi og kundeoplevelse.

Det er præcis derfor, at AI-agenter er på vej op ad listen over De bedste trends inden for softwareudvikling. Ikke kun fordi de automatiserer mere, men også fordi de træffer bedre beslutninger.

Vi arbejdede for nylig med en detailvirksomhed, som stod over for konstante gnidninger i deres forsyningskæde: forkerte varenumre blev sendt til de forkerte lagre, forsinkelser hobede sig op, og beslutningstagerne var overbelastede. Vi byggede AI-agenter, som overvågede lagerniveauer, leverandørsignaler og endda lokale vejrmønstre. Når de opdagede en sandsynlig forstyrrelse, hejste de ikke et flag. De handlede. Justerede ruterne. Sendte advarsler, hvor det betød noget.

Resultatet? Færre brandøvelser. A 22% dråbe i forsinkelser. Gladere operationshold.

"Vi har bygget AI-drevne værktøjer, der kan udføre. Nu bygger vi AI, der kan planlægge. Og blandt de kunder, vi har arbejdet med, er effekten allerede ved at nå balancen."

Dmitry Nazarevich

CTO

Denne form for kapacitet kommer ikke fra hyldesoftware. Det kræver en ordentlig infrastruktur. Ægte domænedata. En partner, der ved, at AI-integration betyder at tilpasse teknologien til, hvordan din virksomhed rent faktisk fungerer.

Hos Innowise bygger vi disse systemer med en blanding af AI udvikling, datavidenskabog maskinlæring ekspertise. Men endnu vigtigere er det, at vi designer dem til at tænke, som din virksomhed gør - bare hurtigere og uden træthed.

Hvordan agentisk AI adskiller sig fra traditionel og generativ AI

Agentisk AI vs generativ AI vs traditionel AI forstås bedst som en forskel i adfærd, ikke i modelarkitektur. Traditionelle og generative AI-systemer reagerer på opfordringer. De forudsiger, klassificerer eller skaber. Agentisk AI træffer på den anden side beslutninger.

Hvor ældre AI-systemer udmærker sig ved isolerede opgaver, orkestrerer agentic AI handlinger på tværs af værktøjer, systemer og trin og tilpasser sig, når forholdene ændrer sig.

Lad os nu se nærmere på forskellen.

Traditionel AI

Beslutningstagning: Traditionelle AI-systemer håndterer foruddefinerede beslutninger. De er gode til at score, sortere og klassificere, men de venter altid på input eller regler, der er defineret på forhånd.

Brug af case-stil: Tænk på afsløring af svindel, forudsigelse af kundeafgang eller efterspørgselsprognoser. Traditionelle AI-systemer identificerer mønstre og markerer resultater, men det er en anden, der beslutter, hvad der skal ske.

Styrker:

Hurtig til at genkende gentagne mønstre
Solid til automatisering af faste processer
Lav risiko i forudsigelige miljøer

Grænser:

Mangler kontekst eller tilpasningsevne
Kan ikke handle på egen hånd
Behov for konstant overvågning eller justering af regler

Generativ AI

Beslutningstagning: generative AI-systemer beslutter ikke, de genererer. De skaber tekst, billeder eller kode baseret på sandsynlighed, men de har ingen forståelse for mål eller resultater.

Brug af case-stil: Fra chatbots til kundesupport til kreative værktøjer - generative AI-værktøjer reagerer på opfordringer. Men de følger ikke op, medmindre nogen beder dem om det.

Styrker:

Perfekt til at skabe indhold
Fleksibel med vejledninger
Grænsefladen med naturligt sprog er intuitiv

Grænser:

Ingen hukommelse eller langsigtet planlægning
Ved ikke, om det, den genererede, "virkede"
Har brug for et menneske i kredsløbet til relevans og vurdering

Agentic AI

Beslutningstagning: agentic AI-systemer træffer selvstændige beslutninger. Det er målorienteret. AI-agenter kan indstille delopgaver, bruge værktøjer og justere deres adfærd over tid for at nå resultater uden at skulle have at vide, hvad de skal gøre som det næste.

Brug af case-stil: agentic AI-systemer styrer arbejdsgange fra start til slut, f.eks. ved at identificere en risiko i forsyningskæden, planlægge en løsning og udløse logistikopdateringer uden menneskelig indblanding i hvert trin.

Styrker:

Handler i retning af forretningsmål
Reducerer flaskehalse i beslutninger
Koordinerer automatisk på tværs af systemer

Grænser:

Kræver klar definition af mål
Behov for begrænsninger og overblik
Stadig modning inden for virksomhedsbrug

Hvilke brancher har mest gavn af agentic AI

Virksomheder på tværs af brancher ser allerede reelle resultater med agentic AI. Mercedes-Benz integrerede sin MBUX Virtual Assistant for at tilbyde mere naturlig, responsiv navigation og support i bilen. Og den globale energileverandør AES udnyttede agentic AI til at automatisere sikkerhedsaudits.

Den bedste måde at forstå forskellen på er at se på, hvordan de hver især fungerer. Lad os dele det op efter domæne:

Bank og finans

Finansverdenen har altid været hurtig til at tage AI til sig: Opdagelse af svindel, kreditvurdering og risikomodellering er efterhånden standard. De fleste systemer kan spotte et problem. Men at spotte er ikke at løse.

AI-agenter ændrer den dynamik. I stedet for blot at gøre opmærksom på et problem, handler de hurtigt for at mindske risici og optimere beslutninger. For eksempel i Algoritmisk handelAI-agenter vurderer løbende markedsdata og udfører automatisk lavrisikotransaktioner baseret på forudindstillede parametre og realtidsændringer i markedsforholdene.

Denne Selvstændig beslutningstagning reducerer den forsinkelse, der typisk opstår ved manuelle indgreb, og gør det muligt for virksomheder at være på forkant med markedsudsving.

Nogle private banker bruger agentic AI til proaktivt at analysere kundeporteføljer og foreslå justeringer baseret på både kundepræferencer og eksterne økonomiske signaler, ofte før kunden beder om det.

For eksempel, JP Morgan bruger AI-agenter til at strømline finansielle operationer. Disse systemer overvåger selvstændigt transaktioner, opdager svindel og justerer betalingsprocesser i realtid, hvilket reducerer manuelt tilsyn og forbedrer svartiderne. Ved at automatisere vigtige beslutninger har de øget effektiviteten og forbedret forebyggelsen af svindel.

Detailhandel og e-handel

Detailhandlere har lænet sig op ad AI i årevis. I den fysiske detailhandel, AI hjælper allerede med at optimere alt fra hyldeplanlægning til personaleplanlægning. Og på den digitale side, e-handelsplatforme bruger AI til at anbefale produkter, styre kunderejser og finjustere markedsføring.

Nu bruger nogle detailhandlere allerede AI-agenter til at se live salgsdata, konkurrenternes priser og forsinkelser i leveringen på én gang. Når tingene ændrer sig, justerer AI kampagner, sætter ineffektive annoncer på pause eller omdirigerer forsendelser uden at vente på, at nogen skal godkende en plan.

Ja, det er hurtigt. Men det, der gør den stærk, er, hvordan den forbinder punkterne på tværs af marketing, lager og logistik. Den bevæger sig mod et fælles mål uden at gøre hver eneste lille beslutning til et møde.

Walmart er et godt eksempel på, hvordan agentic AI kan bruges i praksis. Som beskrevet i deres 2025 Retail Rewired-rapportVirksomheden anvender AI-agenter, der håndterer alt fra lagerjusteringer til leverandørforhandlinger - uden at der kræves et menneskeligt skub. Disse agenter spore live-data, markere forstyrrelser, genbestille varer og endda optimere hyldeopstillinger i farten. Den form for autonomi reducerer forsinkelser og frigør folk til at fokusere på større beslutninger i stedet for at jagte rutineopgaver.

På samme måde, Amazons Nova-Act AI Agenter er designet til at overtage daglige opgaver autonomt og håndtere alt fra planlægning til databehandling. Det frigør medarbejdere til at fokusere på opgaver på et højere niveau og øger den samlede driftseffektivitet.

Opdagelse af lægemidler

Inden for lægemiddelforskning sparer hastighed ikke bare penge, det kan også redde liv. Forskere har at gøre med millioner af kombinationer af stoffer, hver med deres egne variabler, afhængigheder og ubekendte. Det er et rodet og tidskrævende arbejde.

AI har allerede hjulpet med at fremskynde tingene ved at spotte mønstre og indsnævre mål. Men agentic AI går et skridt videre. I stedet for bare at generere indsigt arbejder den hen imod et mål. Den kan prioritere hypoteser, køre simuleringer og foreslå næste skridt uden at skulle skubbes hver gang.

I tidlige forsøg har nogle hold allerede set 30 til 40% hurtigere identifikation af mål. Ikke fordi de skar hjørner, men fordi de aflastede støjen. Systemet håndterer de endeløse "hvad nu hvis"-sløjfer, så forskerne kan holde fokus på de ideer, der rent faktisk bringer videnskaben videre.

For eksempel, Novartis har med succes anvendt AI-drevne systemer i sin lægemiddelopdagelsesproces. AI-midler fremskynder identifikationen af levedygtige lægemiddelkandidater ved at analysere store datasæt og forudsige resultater hurtigere.

Sundhedspleje og diagnostik

AI spiller en stor rolle inden for diagnostik, triage og hospitalsdrift.

De fleste sundhedssystemer har at gøre med fragmenterede data, stram bemanding og en uafbrudt strøm af presserende beslutninger. Agentic AI er designet til at tage initiativ og udføre opgaver fra start til slut.
På nogle hospitaler scanner agenter allerede patientjournaler på tværs af adskilte systemer, opdager tidlige tegn på forværring og rykker automatisk kritiske tilfælde op i scanningskøen, ofte flere timer før en kliniker ville have grebet ind.

Der er også en voksende brug i backoffice. Agentursystemer håndterer forhåndsgodkendelser af forsikringer, omrokerer aftaler baseret på personalets tilgængelighed og holder den daglige drift i gang, når folk simpelthen ikke har båndbredde nok.

Det er ikke teoretisk. Disse værktøjer bliver testet lige nu, i rigtige miljøer, under rigtigt pres.

For eksempel, Bayer har udnyttet AI til at forudsige udbrud af influenza og forkølelse ved at analysere datatrends, herunder søgedata og vejrinformation. Det giver dem mulighed for at optimere deres opsøgende arbejde og ramme kunderne mere effektivt med rettidige produkter.

Softwaretest og QA

Den her er mindre opsigtsvækkende, men utrolig effektfuld. AI er allerede i gang med at omforme QA-teamets tilgang til testning, automatisering og risikoanalyse.

Med agentic AI lærer systemet, hvad produktet gør, hvad der betyder noget for brugerne, og hvilke ændringer der skal testes. I avancerede opsætninger markerer det risikoområder, justerer testprioriteter og kan endda rulle builds tilbage, hvis der opdages uregelmæssigheder.

Det reducerer den manuelle indsats i forbindelse med testning og sikrer, at vigtige problemer fanges tidligere i udviklingsprocessen. Som resultat hjælper ATP156T-agenter med at forbedre den overordnede softwarekvalitet og reducere tiden til markedet.

For eksempel, Cognizant implementerer nu agentic AI i deres testprocesser. I dette tilfælde kører AI-agenterne ikke bare test eller genererer resultater. De analyserer testresultater, prioriterer selv, hvilke tests der skal køres baseret på ændringer i realtid, og beslutter endda, hvornår tests skal stoppes på grund af uregelmæssigheder. Denne dynamiske justering under testning sikrer, at kvalitetssikringen forbliver på linje med software i konstant udvikling.

Er du nysgerrig efter, hvor AI-agenter kan flytte nålen i din virksomhed?

Sådan udnytter du agentisk AI til at opnå konkurrencemæssige fordele

Hurtigere reaktioner på markedsændringer, færre flaskehalse og evnen til at holde sig foran konkurrenterne - alt sammen uden at vente på godkendelse ved hvert trin - det er den virkelige gevinst, som AI-agenter giver.

Du har ikke brug for mere teknologi. Du har brug for færre forsinkelser, færre "lad os se på det i morgen"-øjeblikke og et system, der hjælper dig med at stoppe brandslukningen og komme på forkant med tingene. Det er den slags rod, agenter er bygget til.

Så hvordan får du det til at fungere uden at vende op og ned på hele din virksomhed?

Brug AI-agenter til at fjerne de flaskehalse, der bremser dit team

Alle har dem: godkendelseskæder, mindre eskaleringer, ting, der falder igennem. Et agentisk AI-system holder ikke pause for at tjekke ind. Det holder maskinen kørende uden at skulle stoppe op og spørge hvert femte minut.

Hvis et system går i stykker, omdirigerer det. Hvis en deadline skrider, justerer den automatisk prioriteterne. Den form for autonomi forbedrer ikke bare arbejdsgangene. Det får hele virksomheden til at føles lettere.

Lad AI-agenter håndtere de data, du ikke har tid til at håndtere

De fleste teams sidder på bunker af værdifulde data, som de aldrig bruger, fordi ingen har tid til at grave sig igennem det hele. AI-agenter læser ikke bare data. De forbinder prikker, finder mønstre og handler ud fra det, de ser.

Forestil dig et system, der opdager kundeafgang, før den sker, og iværksætter en fastholdelsesplan, mens du stadig sidder i dit morgenmøde. Det er sådan, det ser ud i praksis.

Opgrader dine bots: Giv dem hjerner, ikke kun scripts

Standardautomatisering er nyttig ... indtil der sker noget underligt. Så går den i stykker.

Agentiske AI-systemer håndterer grænsetilfældene. De forstår målet og tilpasser sig, når situationen ændrer sig. Hvis et trin mislykkes, eller forholdene ændrer sig, finder AI-agenterne ud af, hvad der er det næste bedste træk i stedet for at give en fejlmelding.

Så ja, det er stadig automatisering, men med en puls.

Fjern dit teams mentale belastning, så de kan tænke større

Ingen kommer med banebrydende ideer, mens de er begravet i travlhed. Når AI-agenter tager sig af de gentagne beslutninger (statusopdateringer, nudges, lavrisikoopkald), får dit team båndbredden tilbage. Det er der, kreativiteten trives.

Nogle af de bedste produktideer opstår i stilheden efter stormen. Agentic AI hjælper med at skabe den stilhed.

Hvor meget frihed du skal give din AI (og hvornår du skal gribe ind)

Sagen er, at bare fordi AI kan bestemme, betyder det ikke, at den altid bør.

Agentiske systemer er intelligente. De lærer, tilpasser sig og tager initiativ. Men de er ikke immune over for blinde vinkler. Især hvis de data, de får, er rodede eller skæve. Det er her, det menneskelige tilsyn bliver afgørende.

Tænk på det på denne måde: Du overlader ikke rattet til andre. Du giver AI-systemet et kørekort med en supervisor i passagersædet, som træder til, når det er nødvendigt.

Nogle virksomheder gør det forkert. Enten behandler de AI som en skrøbelig praktikant - og tilsidesætter alle beslutninger - eller også giver de den for meget kontrol, for tidligt. Ingen af delene fungerer. Det gode sted er en klar ramme:

Hvad kan AI-systemet gøre på egen hånd?
Hvad har brug for et menneske i loopet?
Og hvornår skal den stoppe op og spørge?

Det handler ikke om mikromanagement. Det handler om tillid med gelændere.

Og i øvrigt forbedres de bedste agentiske systemer med Godt overblik. Hvert "hey, vent med det"-øjeblik bliver en ny lektion. De bliver skarpere, mere i overensstemmelse med dine forretningsmål og mere forudsigelig adfærd over tid.

Hvis du før er blevet brændt af automatisering (bots, der gik i stykker, modeller, der gik i selvsving), er det som regel, fordi de ikke var bygget med feedback for øje. Det ændrer AI-agenterne på. Men de har stadig brug for kontekst. Og det er her, dit team kommer ind i billedet.

Agenternes rolle AI: hvad virksomhedsledere har brug for at vide

Når det drejer sig om at indføre agentic AI, skal virksomhedsledere forstå én ting: Det handler ikke kun om at have smartere teknologi. Det handler om, hvad den teknologi gør for din bundlinje. Potentialet ROI er reel, og indvirkningen på din virksomhed kan være øjeblikkelig.

Her er, hvad du kan forvente:

Reduktion af omkostninger: Gartner forudsiger at i 2029 vil agentisk AI selvstændigt løse 80% af almindelige kundeserviceproblemer uden menneskelig indgriben, hvilket fører til en 30% reduktion af driftsomkostninger. Ved at automatisere beslutninger, der normalt ville kræve menneskelig godkendelse eller tilsyn, hjælper agentic AI virksomheder med at reducere driftsomkostningerne betydeligt.
Bedre kundetilgang og -fastholdelse: Ved at give virksomheder mulighed for at reagere hurtigere og mere proaktivt på kundernes behov, forbedrer agentic AI kundetilfredsheden. For eksempel vil tidlige brugere rapporterer allerede om bedre kundeengagement ved at identificere problemer, før de eskalerer.
Tidsbesparelser: Ved at påtage sig gentagne opgaver med lav værdi frigør AI dit team til at fokusere på de ting, der betyder noget. For en af vores kunder sparede agentiske AI-drevne løsninger op til 20 timer om ugen for teams, der er belastet af rutinemæssige administrative opgaver.

Når det er sagt, er implementering af agentisk AI ikke så enkelt som at trykke på en kontakt. Det kræver investering i datakvalitet og kontekst - din AI skal have adgang til de rigtige oplysninger for at kunne træffe kloge beslutninger. Desuden kræver det en balance mellem Selvstændighed og tilsyn. Du ønsker ikke, at AI-agenterne skal løbe frit omkring, men du ønsker også, at de skal have mulighed for at træffe beslutninger uden konstant menneskelig indblanding.

I sidste ende vil agentic AI-systemer gøre din virksomhed mere smidig og konkurrencedygtig. Det er en investering, der betaler sig ved at fjerne flaskehalse, spare tid og give dig fleksibilitet til at træffe beslutninger hurtigere.

Er du klar til at bygge dine første AI-agenter og se reelle resultater hurtigt?

Trin til vellykket integration af agentic AI i din organisation

Udrulning af et agentisk AI-system behøver ikke at betyde en fuldskala transformation fra dag ét. Faktisk er det burde ikke. De klogeste virksomheder har ikke travlt, de bygger i lag. Nedenfor er en køreplan, som faktisk fungerer i den virkelige verden, ikke kun i pitch-decks.

1. Identificer beslutningspunkter med høj friktion

Start med at kortlægge, hvor beslutninger konsekvent går i stå. Kig efter områder, hvor:

Personalet venter på godkendelser
Opgaverne skifter mellem holdene
Resultaterne varierer meget afhængigt af, hvem der håndterer dem

Det er de bedste kandidater til agentisk intervention. Hvis en proces er langsom, gentagende og stadig kræver dømmekraft? Det er et godt sted.

Hvad skal man gøre?

Interview operationelle ledere, ikke kun chefer
Skyg arbejdsgangene (ja, gammeldags observation)
Dokumentér 3-5 beslutninger, hvor et smart system kunne overtage

2. Definer agenternes mål, som du ville definere en jobrolle

Begynd ikke med data. Start med intentioner. Hvad er agenterne egentlig ansvarlige for? Hvilke resultater skal de påvirke?

Tænk i termer af:

Hvad agenterne skal beslutte
Hvilke input vil de bruge (data, regler, kontekst)?
Hvilke handlinger er tilladt (notifikationer, udløsere, ændringer)

Et godt tip: Skriv en jobbeskrivelse for dine AI-agenter. Hvis den lyder vag, er du ikke klar til at bygge.

3. Opbyg et pilotprojekt med klare grænser

Behandl det som en sandkasse. Målet er læring, ikke perfektion.

Start med et mikrobeslutningsloop. Noget i retning af: "Når lagerbeholdningen falder til under X, og leverandørens forsinkelse er over Y, omdirigeres lageret fra Z."

Byg logikken, integrer datakilderne, og lad den køre. Og mål så:

Hvor ofte handler agenterne?
Er beslutningstagningen logisk?
Hvordan reagerer mennesker på det?

4. Involver dine medarbejdere fra starten

Et agentisk AI-system kræver en teknisk opbygning, men den organisatoriske vedtagelse er lige så vigtig.

Dump ikke en sort boks på dit ops-team og håb på det bedste. Inddrag dem tidligt. Vis dem, hvad agenterne ser. Lad dem påvirke parametrene.

De bedste udrulninger, vi har set, føles mere som at oplære en ny medarbejder end at installere software.

5. Etabler din AI-overvågningsmodel

Opret en gennemgangscyklus (ugentligt eller månedligt) for at analysere agenternes beslutninger:

Handlede de, da de burde have gjort det?
Gik de over stregen?
Går resultaterne i den rigtige retning?

Beslut, hvad der skal eskaleres, hvad der ikke skal, og hvornår mennesker skal træde til. Dette er dit gelændersystem, og det er afgørende for den langsigtede stabilitet.

Et godt tip: dokumentere alt. Auditerbar AI er ansvarlig AI.

6. Skalér med vilje. Klon ikke, tilpas dig

Når det første pilotprojekt viser ensartede, pålidelige resultater, skal du ikke bare kopiere og indsætte det på tværs af afdelinger. Hver funktion har forskellige variabler, mål og risikotolerance.

I stedet for:

Tilpas logikken til den enkelte brugssituation
Træn agenterne i nye kontekstuelle input
Udvid deres ansvarsområder gradvist

På dette tidspunkt er du ved at udvikle din organisationsstruktur til at fungere med AI.

Konklusion: Fremtiden for agentisk AI i forretningsmæssig beslutningstagning

Lad os springe futurismen over. Agentic AI er ikke et sci-fi-spring, der venter på bedre hardware eller regulering. Det er allerede i hænderne på virksomheder, der har besluttet at holde op med at vente på perfekt klarhed og begynde at eksperimentere.

Og det ændrer den måde, beslutninger træffes på - stille og roligt, men fundamentalt.

Hvis du har en lederrolle, behøver du ikke at beherske teknologien. Men du skal forstå, hvad det betyder, når et system begynder at prioritere på egen hånd. Du skal beslutte, hvor initiativet hører hjemme, og hvad der sker, når det ikke kommer fra et menneske.

Det er det virkelige skift.

Ikke dashboards. Ikke chatbots. Et bureau.
De virksomheder, der kommer foran? Det er dem, der bygger agenter, der forstår mål, handler og lærer af resultatet. Og de smider det ikke oven på ødelagte arbejdsgange, de redesigner omkring det.

Ingen hype, bare indflydelse.

Hvis du har en del af virksomheden, der altid er bagud, eller en beslutningssløjfe, der aldrig helt fungerer, så start der. Byg et system, der ikke bare reagerer, men reagerer med et formål.

Og hvis du ikke ved, hvor du skal begynde? Det hjælper vi dig med at finde ud af.

Philip Tikhanovich

Head of Big Data and AI

Philip bringer skarpt fokus på alt, hvad der har med data og AI at gøre. Det er ham, der stiller de rigtige spørgsmål tidligt, opstiller en stærk teknisk vision og sørger for, at vi ikke bare bygger smarte systemer - vi bygger de rigtige, så de giver reel forretningsværdi.

Indholdsfortegnelse

Kontakt os

Book et opkald eller udfyld formularen nedenfor, så vender vi tilbage til dig, når vi har behandlet din anmodning.

Navn

Virksomhed

E-mail

Telefon

Besked

Send os en talebesked

Vedhæft dokumenter

Upload fil

Du kan vedhæfte 1 fil på op til 2 MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

Ved at klikke på Send accepterer du, at Innowise behandler dine personlige data i henhold til vores Politik for beskyttelse af personlige oplysninger for at give dig relevante oplysninger. Ved at indsende dit telefonnummer accepterer du, at vi kan kontakte dig via taleopkald, sms og beskedapps. Opkalds-, besked- og datatakster kan være gældende.

Du kan også sende os din anmodning
til contact@innowise.com

Hvad sker der nu?

Når vi har modtaget og behandlet din anmodning, vender vi tilbage til dig for at beskrive dine projektbehov og underskriver en NDA for at sikre fortrolighed.

Når vi har undersøgt dine ønsker, behov og forventninger, udarbejder vores team et projektforslag med forslag med arbejdets omfang, teamstørrelse, tids- og omkostningsoverslag.

Vi arrangerer et møde med dig for at diskutere tilbuddet og få detaljerne på plads.

Til sidst underskriver vi en kontrakt og begynder at arbejde på dit projekt med det samme.

Udnyttelse af agentisk AI til forretningstransformation

De vigtigste pointer

Hvad er agentisk AI, og hvorfor skal virksomhedsledere bekymre sig om det?