Utnyttelse av agentic AI for transformasjon av virksomheten

Philip Tikhanovich

18. juni 2025 15 minutters lesning

For en stund siden jobbet jeg med en logistikkunde i utrullingsfasen av en AI-drevet driftsmodul. Modulen hadde nettopp blitt satt i drift da den flagget et problem i forsyningskjeden, kartla en løsning og omdirigerte driften før noen i teamet hadde sett problemet. Ingen hadde bedt den om å gjøre det. Den bare gjorde det.

Det var da det sa klikk. Vi er ikke lenger begrenset til tradisjonell AI. Vi kan bygge systemer som tar initiativ.

Og det endrer spillet.

Agentic AI-systemene går lenger enn automatisering. De åpner opp for ting du ikke kunne gjøre før. Oppdager blindsoner. De iverksetter tiltak. Ta beslutninger raskere enn konkurrentene, og, enda viktigere, handle på dem mens andre fortsatt skriver rapporter.

Hvis du driver en bedrift, er det som å få en ny type tankepartner - en som ikke trenger hvile, som ikke får tunnelsyn og ikke venter på instruksjoner.

Hvis det høres ut som et sprang, så er det det. Men de selskapene som gjør det nå? Det er dem andre vil prøve å ta igjen om to år.

La oss snakke om hvordan vi kommer dit.

Viktige læringspunkter

Der tradisjonelle AI-systemer reagerer, tar AI-agenter initiativ. De gjør det mulig å ta selvstendige beslutninger. AI-agenter setter seg mål, handler selvstendig og tilpasser seg underveis.
Den egner seg best i beslutningstunge miljøer med høyt press (finans, detaljhandel, helsevesen) der forsinkelser eller ubesluttsomhet koster store penger.
Ikke forvent magi ut av esken. Disse systemene trenger kontekst, data og tid til å lære. Men når de først er finjustert, reduserer de støyen teamene dine må forholde seg til hver dag.
Nei, det handler ikke om å kutte antall ansatte. Det handler om å flytte oppmerksomheten - å la mennesker håndtere nyansene mens AI tar seg av det repetitive eller forutsigbare.
Du trenger ikke å bygge opp virksomheten din på nytt for å starte. Begynn med én rotete beslutningssløyfe, og lag en prototype rundt den. Det er der verdien blir synlig.
Det er mer enn et teknologiprosjekt. Hvis ledelsen behandler det som en oppgradering av backend, vil det stoppe opp. Hvis ledelsen engasjerer seg tidlig, blir det strategisk.

Hva er agentic AI, og hvorfor bør bedriftsledere bry seg om det?

Agentisk AI er en systemdesign som gjør det mulig for AI-drevet programvare å forfølge mål, ta beslutninger og tilpasse handlinger uten å vente på menneskelig input i hvert trinn. I stedet for å håndtere isolerte oppgaver som å svare på beskjeder eller vurdere risiko, kombinerer agentiske systemer flere evner (resonnering, planlegging, hukommelse og verktøybruk) til noe som kan handle uavhengig av hverandre for å oppnå et resultat.

Denne designen gir virksomheter noe nytt: AI som kan håndtere kompleksitet i bevegelse. Enten det dreier seg om å justere priser i sanntid, omdirigere forsendelser under forsyningsavbrudd eller utløse samsvarskontroller før risikoen eskalerer - agentiske AI-systemer håndterer det som tidligere krevde et møte eller en leder.

Bedriftsledere bør følge nøye med fordi gevinstene er målbare. Raskere reaksjoner, færre flaskehalser og færre avgjørelser som ikke blir tatt. Teamene får tid til å fokusere på strategi, ikke feilsøking. Og organisasjonen blir mer robust der det teller: på tvers av drift, økonomi og kundeopplevelse.

Det er nettopp derfor AI-agenter klatrer på listen over de viktigste trendene innen programvareutvikling. Ikke bare fordi de automatiserer mer, men også fordi de tar bedre beslutninger.

Vi jobbet nylig med et detaljhandelsselskap som opplevde konstant friksjon i forsyningskjeden: feil SKU-er ble sendt til feil lager, forsinkelser hopet seg opp, og beslutningstakerne var overbelastet. Vi bygget AI-agenter som overvåket lagernivåer, leverandørsignaler og til og med lokale værmønstre. Når de oppdaget en sannsynlig forstyrrelse, heiste de ikke et flagg. De handlet. Justerte rutingen. Sendte varsler der det var viktig.

Resultatet? Færre brannøvelser. A 22% dråpe i forsinkelser. Lykkeligere operasjonsteam.

"Vi har bygget AI-drevne verktøy som kan utføre. Nå bygger vi AI som kan planlegge. Og blant kundene vi har jobbet med, ser vi at effekten allerede har nådd balansen."

Dmitry Nazarevich

CTO

Denne typen kapasitet kommer ikke fra hyllevareprogramvare. Det krever riktig infrastruktur. Ekte domenedata. En partner som vet at AI-integrasjon betyr å tilpasse teknologien til hvordan virksomheten din faktisk fungerer.

Hos Innowise bygger vi disse systemene med en blanding av Utvikling av kunstig intelligens, datavitenskap, og maskinlæring ekspertise. Men enda viktigere er det at vi utformer dem slik at de tenker som virksomheten din gjør - bare raskere og uten å bli slitne.

Hvordan agentisk AI skiller seg fra tradisjonell og generativ AI

Agentisk AI vs generativ AI vs tradisjonell AI forstås best som en forskjell i atferd, ikke i modellarkitektur. Tradisjonelle og generative AI-systemer reagerer på beskjeder. De forutsier, klassifiserer eller skaper. Agentisk AI, derimot, tar beslutninger.

Der eldre AI-systemer utmerker seg med isolerte oppgaver, orkestrerer agentic AI handlinger på tvers av verktøy, systemer og trinn, og tilpasser seg etter hvert som forholdene endrer seg.

La oss nå bryte ned forskjellen tydelig.

Tradisjonell AI

Beslutningstaking: Tradisjonelle AI-systemer håndterer forhåndsdefinerte beslutninger. De er gode til å score, sortere og klassifisere, men de venter alltid på input eller regler som er definert på forhånd.

Brukstilfelle stil: tenk på svindeloppdagelse, prediksjon av kundefrafall eller etterspørselsprognoser. Tradisjonelle AI-systemer identifiserer mønstre og flagger resultater, men det er noen andre som bestemmer hva som skal skje videre.

Styrker:

Rask til å gjenkjenne repetitive mønstre
Solid for automatisering av faste prosesser
Lav risiko i forutsigbare miljøer

Grenser:

Mangler kontekst eller tilpasningsevne
Kan ikke iverksette selvstendige tiltak
Trenger kontinuerlig tilsyn eller regeljustering

Generative AI

Beslutningstaking: generative AI-systemer tar ikke beslutninger, de genererer. De skaper tekst, bilder eller kode basert på sannsynlighet, men de har ingen forståelse for mål eller resultater.

Brukstilfelle stil: fra chatbots for kundestøtte til kreative verktøy - generative AI-verktøy reagerer på beskjeder. Men de følger ikke opp med mindre noen ber dem om det.

Styrker:

Perfekt for innholdsgenerering
Fleksibel med ledetekster
Grensesnittet for naturlig språk er intuitivt

Grenser:

Ingen hukommelse eller langsiktig planlegging
Vet ikke om det den genererte "fungerte"
Trenger et menneske i loopen for relevans og vurdering

Agentisk AI

Beslutningstaking: agentic AI-systemer tar beslutninger på egen hånd. Det er målorientert. AI-agenter kan sette opp deloppgaver, bruke verktøy og justere atferden sin over tid for å oppnå resultater uten å måtte få beskjed om hva de skal gjøre videre.

Brukstilfelle stil: agentic AI-systemer håndterer arbeidsflyter fra start til slutt, for eksempel ved å identifisere en risiko i forsyningskjeden, planlegge en løsning og utløse logistikkoppdateringer uten at det er behov for menneskelig hjelp på hvert trinn.

Styrker:

Handler mot virksomhetens mål
Reduserer flaskehalser i beslutningsprosessen
Koordinerer automatisk på tvers av systemer

Grenser:

Krever tydelig måldefinisjon
Behov for begrensninger og overvåking
Fortsatt modning innen bedriftsbruk

Hvilke bransjer har mest nytte av agentic AI

Bedrifter i ulike bransjer ser allerede reelle resultater med agentic AI. Mercedes-Benz integrerte sin virtuelle assistent MBUX for å kunne tilby mer naturlig og responsiv navigasjon og support i bilen. Og den globale energileverandøren AES utnyttet agentic AI til å automatisere sikkerhetsrevisjoner.

Den beste måten å forstå forskjellen på er å se på hvordan hver av dem fungerer. La oss dele det opp etter domene:

Bank og finans

Finansavdelingen har alltid vært rask til å ta i bruk AI: Svindeloppdagelse, kredittvurdering og risikomodellering er ganske standard nå. De fleste systemer kan oppdage et problem. Men å oppdage er ikke å løse.

AI-agenter endrer denne dynamikken. I stedet for bare å flagge et problem, handler de raskt for å redusere risiko og optimalisere beslutninger. For eksempel i algoritmisk handelAI-agenter vurderer kontinuerlig markedsdata og utfører automatisk handler med lav risiko basert på forhåndsinnstilte parametere og endringer i markedsforholdene i sanntid.

Dette er selvstendig beslutningstaking reduserer forsinkelsen som vanligvis oppstår ved manuelle inngrep, og gjør det mulig for bedrifter å ligge i forkant av markedssvingninger.

Noen privatbanker bruker agentic AI til proaktivt å analysere kundeporteføljer og foreslå justeringer, basert på både kundepreferanser og eksterne økonomiske signaler, ofte før kunden ber om det.

For eksempel, JP Morgan bruker AI-agenter for å effektivisere finansielle operasjoner. Disse systemene overvåker transaksjoner, oppdager svindel og justerer betalingsprosessene i sanntid, noe som reduserer manuelt tilsyn og forbedrer responstidene. Ved å automatisere viktige beslutninger har de økt effektiviteten og forbedret svindelforebyggingen.

Detaljhandel og e-handel

Detaljhandelen har lent seg på AI i årevis. I fysisk detaljhandel, AI bidrar allerede til å optimalisere alt fra hylleplanlegging til personalplanlegging. Og på den digitale siden, e-handelsplattformer bruker AI for å anbefale produkter, administrere kundereiser og finjustere markedsføringen.

Noen forhandlere bruker allerede AI-agenter til å overvåke salgsdata i sanntid, konkurrenters priser og forsinkelser i varehåndteringen samtidig. Når ting endrer seg, justerer AI kampanjer, setter ineffektive annonser på pause eller omdirigerer forsendelser, uten å vente på at noen skal godkjenne en plan.

Ja, det er raskt. Men det som gjør den så effektiv, er hvordan den kobler sammen markedsføring, lager og logistikk. Den beveger seg mot et felles mål uten å gjøre hver eneste lille beslutning til et møte.

Walmart er et godt eksempel på hvordan agentic AI kan brukes i praksis. Som beskrevet i deres 2025 Retail Rewired-rapportI dag bruker selskapet AI-agenter som håndterer alt fra lagerjusteringer til leverandørforhandlinger - uten at det er nødvendig med menneskelig påvirkning. Disse agentene spore live-data, flagge forstyrrelser, etterbestille varer og til og med optimalisere hylleoppsett i farten. Denne typen autonomi reduserer forsinkelser og frigjør folk til å fokusere på beslutninger i et større perspektiv i stedet for å jage etter rutineoppgaver.

På samme måte, Amazons Nova-Act AI Agentene er utviklet for å ta over daglige oppgaver på egen hånd og håndtere alt fra planlegging til databehandling. Dermed kan de ansatte konsentrere seg om oppgaver på et høyere nivå og øke den generelle driftseffektiviteten.

Oppdagelse av legemidler

Innen legemiddelforskning er det ikke bare penger å spare på å være rask, det kan også redde liv. Forskerne arbeider med millioner av kombinasjoner av stoffer, hver med sine egne variabler, avhengigheter og ukjente faktorer. Det er et rotete og tidkrevende arbeid.

AI har allerede bidratt til å få fart på sakene ved å oppdage mønstre og avgrense mål. Men agentic AI går et skritt videre. I stedet for bare å generere innsikt, jobber den mot et mål. Den kan prioritere hypoteser, kjøre simuleringer og foreslå neste steg uten å måtte bli dyttet hver gang.

I tidlig fase av utprøvingene har noen team allerede sett 30 til 40% raskere målidentifikasjon. Ikke fordi de har tatt snarveier, men fordi de har fjernet støyen. Systemet håndterer de endeløse "hva om"-sløyfene, slik at forskerne kan konsentrere seg om de ideene som faktisk bringer vitenskapen videre.

For eksempel, Novartis har med hell brukt AI-drevne systemer i prosessen med å finne legemidler. AI-midlene fremskynder identifiseringen av levedyktige legemiddelkandidater ved å analysere store datasett og forutsi resultater raskere.

Helsetjenester og diagnostikk

AI spiller en viktig rolle innen diagnostikk, triage og sykehusdrift.

De fleste helsesystemer må håndtere fragmenterte data, stram bemanning og en kontinuerlig strøm av hastebeslutninger. Agentic AI er utviklet for å ta initiativ og utføre oppgaver fra begynnelse til slutt.
På noen sykehus skanner agenter allerede pasientjournaler på tvers av frakoblede systemer, oppdager tidlige tegn på forverring og flytter automatisk kritiske tilfeller opp i skannekøen, ofte flere timer før en kliniker ville ha grepet inn.

Det er også økende bruk på backoffice. Agentiske systemer håndterer forhåndsgodkjenninger av forsikringer, omrokkerer avtaler basert på personalets tilgjengelighet og holder den daglige driften i gang når folk rett og slett ikke har båndbredde nok.

Dette er ikke teoretisk. Disse verktøyene testes akkurat nå, i reelle miljøer, under reelt press.

For eksempel, Bayer har utnyttet AI til å forutsi utbrudd av influensa og forkjølelse ved å analysere datatrender, inkludert søkedata og værinformasjon. På den måten kan de optimalisere sin oppsøkende virksomhet og målrette produkter mot kundene på en mer effektiv måte.

Programvaretesting og kvalitetssikring

Denne er mindre oppsiktsvekkende, men utrolig virkningsfull. AI er allerede i ferd med å endre hvordan QA-team tilnærmer seg testing, automatisering og risikoanalyse.

Med agentic AI lærer systemet hva produktet gjør, hva som er viktig for brukerne, og hvilke endringer som krever testing. I avanserte oppsett flagger det risikoområder, justerer testprioriteringer og kan til og med tilbakestille builds hvis det oppdages avvik.

Dette reduserer det manuelle arbeidet med testing og sikrer at viktige problemer fanges opp tidligere i utviklingsprosessen. Resultatet er at ATP156T-agenter bidrar til å forbedre den generelle programvarekvaliteten og redusere tiden til markedet.

For eksempel, Cognizant implementerer nå agentic AI inn i testprosessene sine. I dette tilfellet kjører ATP156T-agentene ikke bare tester eller genererer resultater. De analyserer testresultatene, prioriterer selv hvilke tester som må kjøres basert på endringer i sanntid, og bestemmer til og med når testene skal stoppes på grunn av avvik. Denne dynamiske justeringen under testingen sikrer at kvalitetssikringen er i tråd med den kontinuerlige utviklingen av programvaren.

Er du nysgjerrig på hvor AI-agenter kan flytte nålen i virksomheten din?

Slik utnytter du agentisk AI til å oppnå konkurransefortrinn

Raskere reaksjoner på markedsendringer, færre flaskehalser og muligheten til å ligge foran konkurrentene - alt sammen uten å måtte vente på godkjenning i hvert eneste trinn - det er den virkelige gevinsten med AI-agenter.

Du trenger ikke mer teknologi. Du trenger færre forsinkelser, færre "la oss sjekke det i morgen"-øyeblikk og et system som hjelper deg med å slutte å slukke brannen og komme i forkant av ting. Det er den typen rot agenter er skapt for.

Så hvordan kan du ta det i bruk uten å snu opp ned på hele bedriften?

Bruk AI-agenter til å fjerne flaskehalsene som gjør teamet ditt tregt

Alle har dem: godkjenningskjeder, mindre eskaleringer, ting som faller gjennom sprekkene. Et agentisk AI-system tar ikke pause for å sjekke inn. Det holder maskinen i gang uten å måtte stoppe opp og spørre hvert femte minutt.

Hvis et system går i stykker, legger det om kursen. Hvis en tidsfrist overskrides, justeres prioriteringene automatisk. Denne typen autonomi forbedrer ikke bare arbeidsflyten. Det gjør at hele virksomheten føles lettere.

La AI-agenter håndtere dataene du ikke har tid til å håndtere

De fleste team sitter på hauger med verdifulle data som de aldri bruker, fordi ingen har tid til å grave seg gjennom dem. AI-agentene leser ikke bare dataene. De kobler sammen punkter, finner mønstre og handler ut fra det de ser.

Forestill deg et system som varsler om kundefrafall før det skjer, og som iverksetter en plan for å holde på kundene mens du fremdeles sitter i morgenmøtet. Det er slik dette ser ut i praksis.

Oppgrader robotene dine: Gi dem hjerne, ikke bare skript

Standardautomatisering er nyttig ... helt til noe rart skjer. Da går den i stykker.

Agentiske AI-systemer håndterer grensetilfeller. De forstår målet og tilpasser seg når situasjonen endrer seg. Hvis et trinn mislykkes eller forholdene endrer seg, finner AI-agentene ut hva som er det neste beste trekket, i stedet for å kaste en feilmelding.

Så ja, det er fortsatt automatisering, men med puls.

Avlast teamet ditt mentalt, slik at de kan tenke større

Ingen kommer opp med banebrytende ideer mens de er begravd i travle oppgaver. Når AI-agenter tar seg av de repeterende beslutningene (statusoppdateringene, nudgingene, lavrisikosamtalene), får teamet ditt tilbake båndbredden. Det er da kreativiteten blomstrer.

Noen av de beste produktideene oppstår i stillheten etter stormen. Agentic AI bidrar til å skape denne stillheten.

Hvor mye frihet du bør gi din AI (og når du bør gripe inn)

Saken er at selv om AI kan bestemme, betyr det ikke at den alltid bør.

Agentiske systemer er smarte. De lærer, tilpasser seg og tar initiativ. Men de er ikke immune mot blinde flekker. Spesielt ikke hvis dataene de får inn, er uoversiktlige eller skjeve. Det er her menneskelig tilsyn blir avgjørende.

Tenk på det slik: Du gir ikke fra deg rattet. Du gir AI-systemet et førerkort med en veileder i passasjersetet som trer inn når det trengs.

Noen selskaper gjør dette feil. Enten behandler de AI som en skjør praktikant - og overstyrer alle beslutninger - eller så gir de den for mye kontroll, for tidlig. Ingen av delene fungerer. Den beste løsningen er et tydelig rammeverk:

Hva kan AI-systemet gjøre alene?
Hva trenger et menneske i loopen?
Og når bør den stoppe opp og spørre?

Det handler ikke om detaljstyring. Det handler om tillit med sikkerhetsmekanismer.

Og forresten, de beste agentiske systemene forbedres med god oversikt. Hvert "hei, vent litt med det"-øyeblikk blir en ny leksjon. De blir skarpere, mer i tråd med forretningsmålene dine og mer forutsigbar atferd over tid.

Hvis du har blitt brent av automatisering før (roboter som gikk i stykker, modeller som gikk i spinn), er det vanligvis fordi de ikke var bygget med tanke på tilbakemelding. AI-agenter endrer dette. Men de trenger fortsatt kontekst. Og det er der teamet ditt kommer inn i bildet.

Agentens rolle AI: hva bedriftsledere trenger å vite

Når det gjelder å ta i bruk agentic AI, må bedriftsledere forstå én ting: Det handler ikke bare om å ha smartere teknologi. Det handler om hva teknologien gjør for bunnlinjen. Potensialet ROI er reell, og innvirkningen på virksomheten din kan være umiddelbar.

Her er hva du kan forvente deg:

Kostnadsreduksjon: Gartner spår at at innen 2029 vil agentisk AI på egen hånd løse 80% av vanlige kundeserviceproblemer uten menneskelig inngripen, noe som fører til en 30% reduksjon i driftskostnadene. Ved å automatisere beslutninger som normalt krever menneskelig godkjenning eller tilsyn, bidrar agentic AI til å redusere driftskostnadene betydelig.
Bedre evne til å skaffe og beholde kunder: Ved å gjøre det mulig for bedrifter å reagere raskere og mer proaktivt på kundenes behov, øker agentic AI kundetilfredsheten. For eksempel vil de som er tidlig ute rapporterer allerede om bedre kundeengasjement ved å identifisere problemer før de eskalerer.
Tidsbesparelser: Ved å ta på seg repetitive oppgaver med lav verdi frigjør AI teamet ditt til å fokusere på det som betyr noe. For en av kundene våre sparte AI-drevne løsninger opptil 20 timer i uken for team som er tynget av rutinemessige administrative oppgaver.

Når det er sagt, er det ikke bare å slå på en bryter for å implementere agentisk AI. Det krever investeringer i datakvalitet og kontekst - AI må ha tilgang til riktig informasjon for å kunne ta smarte beslutninger. I tillegg krever det en balanse mellom selvstendighet og tilsyn. Du vil ikke at AI-agentene skal løpe løpsk, men du vil også at de skal ha mulighet til å ta beslutninger uten konstant menneskelig innblanding.

Til syvende og sist vil agentic AI-systemer gjøre virksomheten din mer smidig og konkurransedyktig. Det er en investering som lønner seg ved at flaskehalser elimineres, tid spares og du får fleksibilitet til å ta raskere beslutninger.

Er du klar til å bygge dine første AI-agenter og se virkelige resultater raskt?

Fremgangsmåte for vellykket integrering av agentic AI i organisasjonen

Utrulling av et agentic AI-system trenger ikke å bety en fullskala transformasjon fra dag én. Faktisk er det burde ikke. De smarteste selskapene forhaster seg ikke, de bygger i lag. Nedenfor finner du et veikart som faktisk fungerer i den virkelige verden, ikke bare i pitchedekker.

1. Identifiser beslutningspunkter med høy friksjon

Begynn med å kartlegge hvor beslutninger konsekvent stopper opp. Se etter områder der:

Personalet venter på godkjenninger
Oppgaver spretter mellom teamene
Utfallet varierer veldig avhengig av hvem som håndterer dem

Dette er de beste kandidatene for agentisk intervensjon. Hvis en prosess er langsom, repetitiv og likevel krever skjønn? Det er et godt område.

Hva du skal gjøre:

Intervju operative ledere, ikke bare ledere
Skygge arbeidsflyten (ja, observasjon av den gamle skolen)
Dokumentere 3-5 beslutninger der et smart system kunne ta over

2. Definer agentens mål på samme måte som du ville definert en jobbrolle

Ikke begynn med data. Begynn med intensjon. Hva er agentene egentlig ansvarlige for? Hvilke resultater skal de påvirke?

Tenk i termer av:

Hva agentene må ta stilling til
Hvilke inndata vil de bruke (data, regler, kontekst)
Hvilke handlinger som er tillatt (varslinger, utløsere, endringer)

Profftips: skriv en stillingsbeskrivelse for dine AI-agenter. Hvis den høres vag ut, er du ikke klar til å bygge.

3. Bygg en pilot med klare grenser

Behandle det som en sandkasse. Målet er læring, ikke perfeksjon.

Begynn med én mikrobeslutningssløyfe. Noe sånt som "Når lagerbeholdningen faller under X og leverandørens forsinkelse er over Y, omdirigeres lageret fra Z."

Bygg logikken, integrer datakildene, og la den kjøre. Deretter måler du:

Hvor ofte opptrer agentene?
Er beslutningsprosessen logisk?
Hvordan reagerer mennesker på det?

4. Involver medarbeiderne dine fra starten av

Et agentisk AI-system må bygges ut teknisk, men det er minst like viktig at det tas i bruk organisatorisk.

Ikke dump en svart boks på driftsteamet og håp på det beste. Inkluder dem tidlig. Vis dem hva agentene ser. La dem påvirke parameterne.

De beste utrullingene vi har sett, føles mer som å lære opp en nyansatt enn å installere programvare.

5. Etabler din AI-overvåkingsmodell

Sett opp en gjennomgangssyklus (ukentlig eller månedlig) for å analysere agentenes beslutninger:

Handlet de når de burde ha gjort det?
Gikk de over streken?
Går resultatene i riktig retning?

Bestem hva som må eskaleres, hva som ikke må eskaleres, og når mennesker må gripe inn. Dette er ditt rekkverkssystem, og det er avgjørende for langsiktig stabilitet.

Profftips: dokumentere alt. AI er ansvarlig for AI.

6. Skalér med vilje. Ikke klone, men tilpasse

Når den første piloten viser konsistente og pålitelige resultater, er det ikke bare å kopiere og lime den inn på tvers av avdelingene. Hver funksjon har ulike variabler, mål og risikotoleranse.

I stedet:

Tilpasse logikken for hvert enkelt brukstilfelle
Tren opp agentene på nye kontekstuelle inndata
Utvide ansvarsområdene deres gradvis

På dette tidspunktet utvikler du organisasjonsstrukturen din slik at den fungerer med AI.

Konklusjon: Fremtiden for agentisk AI i beslutningsprosesser i næringslivet

La oss hoppe over futurismen. Agentic AI er ikke noe sci-fi-sprang som venter på bedre maskinvare eller regulering. Det er allerede i hendene på selskaper som har bestemt seg for å slutte å vente på perfekt klarhet og begynne å eksperimentere.

Og det endrer måten beslutninger blir tatt på - i det stille, men på en grunnleggende måte.

Hvis du har en lederrolle, trenger du ikke å beherske teknologien. Men du må forstå hva det betyr når et system begynner å prioritere på egen hånd. Du må avgjøre hvor initiativet hører hjemme, og hva som skjer når det ikke kommer fra et menneske.

Det er det virkelige skiftet.

Ikke dashbord. Ikke chatbots. Byrå.
Selskapene som kommer seg videre? Det er de som bygger agenter som forstår mål, iverksetter tiltak og lærer av resultatet. Og de legger ikke dette på toppen av ødelagte arbeidsflyter, de redesigner rundt det.

Ingen hype, bare innflytelse.

Hvis det er én del av virksomheten som alltid henger etter, eller én beslutningssløyfe som aldri helt fungerer, bør du begynne der. Bygg et system som ikke bare reagerer, men som reagerer med hensikt.

Og hvis du ikke vet hvor du skal begynne? Vi hjelper deg med å finne ut av det.

Del:

Philip Tikhanovich

Leder for Big Data

Philip har et skarpt fokus på alt som har med data og kunstig intelligens å gjøre. Han er den som stiller de riktige spørsmålene tidlig, setter en sterk teknisk visjon og sørger for at vi ikke bare bygger smarte systemer - vi bygger de riktige, for å skape reell forretningsverdi.

Innholdsfortegnelse

Kontakt oss

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så kontakter vi deg så snart vi har behandlet forespørselen din.

Navn

Selskap

E-post

Telefon

Melding

Send oss en talemelding

Legg ved dokumenter

Last opp fil

Du kan legge ved én fil på opptil 2 MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

Ved å klikke på Send, samtykker du til at Innowise behandler dine personopplysninger i henhold til våre Retningslinjer for personvern for å gi deg relevant informasjon. Ved å oppgi telefonnummeret ditt samtykker du i at vi kan kontakte deg via taleanrop, SMS og meldingsapper. Priser for samtaler, meldinger og data kan gjelde.