Utnyttja agentisk AI för affärsomvandling

Philip Tikhanovich

18 juni 2025 15 min läsning

För ett tag sedan arbetade jag med en logistikkund under utrullningsfasen av en AI-driven verksamhetsmodul. Den hade precis tagits i drift när den flaggade för ett problem i leveranskedjan, kartlade en lösning och omdirigerade verksamheten innan någon i teamet ens såg problemet. Ingen hade sagt åt den att göra det. Den bara gjorde det.

Det var då det klickade. Vi är inte längre begränsade till traditionella AI. Vi kan bygga system som tar initiativ.

Och det förändrar spelet.

Agentic AI-system går längre än automatisering. De låser upp saker som du inte kunde göra tidigare. Upptäcker blinda fläckar. Vidtar åtgärder. Fatta beslut snabbare än dina konkurrenter och, vilket är ännu viktigare, agera på dem medan andra fortfarande tar fram rapporter.

Om du driver ett företag är det som att få en ny typ av tankepartner - en som inte behöver vila, inte får tunnelseende och inte väntar på instruktioner.

Om det låter som ett språng så är det så. Men de företag som gör det nu? De kommer att vara de som andra försöker komma ikapp om två år.

Låt oss prata om hur vi ska ta oss dit.

Viktiga lärdomar

Där traditionella AI-system reagerar, tar AI-agenter initiativ. De möjliggör autonomt beslutsfattande. AI-agenter sätter upp mål, agerar självständigt och anpassar sig i farten.
Den passar bäst i miljöer med många beslut och hög press (finans, detaljhandel, sjukvård) där förseningar eller obeslutsamhet kostar stora pengar.
Förvänta dig inte magi direkt ur lådan. Dessa system behöver sammanhang, data och tid för att lära sig. Men när de väl är inställda minskar de det brus som dina team hanterar dagligen.
Nej, det handlar inte om att minska antalet anställda. Det handlar om att skifta uppmärksamhet - att låta människor hantera nyanser medan AI hanterar det repetitiva eller förutsägbara.
Du behöver inte bygga om ditt företag för att börja. Börja med en rörig beslutsslinga och skapa en prototyp runt den. Det är där värdet blir synligt.
Det är mer än ett tekniskt projekt. Om ledningen behandlar det som en uppgradering av backend kommer det att stanna av. Om ledningen engagerar sig tidigt blir det strategiskt.

Vad är agentic AI och varför ska företagsledare bry sig?

Agentic AI är en systemdesign som gör det möjligt för AI-driven programvara att sträva efter mål, fatta beslut och anpassa åtgärder utan att vänta på mänsklig input i varje steg. Istället för att hantera isolerade uppgifter som att svara på frågor eller bedöma risker, kombinerar agentiska system flera förmågor (resonemang, planering, minne och verktygsanvändning) till något som kan agera självständigt mot ett resultat.

Denna design ger företag något nytt: AI som kan hantera komplexitet i rörelse. Oavsett om det handlar om att justera priser i realtid, omdirigera transporter under leveransstörningar eller utlösa efterlevnadskontroller innan risken eskalerar - agentic AI-system hanterar det som tidigare behövde ett möte eller en chef.

Företagsledare bör vara mycket uppmärksamma eftersom vinsterna är mätbara. Snabbare reaktioner, färre flaskhalsar och färre beslut som blir hängande i luften. Teamen får tillbaka tid att fokusera på strategi, inte på felsökning. Och organisationen blir mer motståndskraftig där det räknas: i verksamheten, ekonomin och kundupplevelsen.

Det är just därför som AI-agenter klättrar på listan över de främsta trenderna inom mjukvaruutveckling. Inte bara för att de automatiserar mer, utan också för att de fattar bättre beslut.

Vi arbetade nyligen med ett detaljhandelsföretag som hade ständig friktion i sin leveranskedja: fel SKU:er skickades till fel lager, förseningarna hopade sig och beslutsfattarna var överbelastade. Vi byggde AI-agenter som övervakade lagernivåer, leverantörssignaler och till och med lokala vädermönster. När de upptäckte en trolig störning hissade de inte flaggan. De agerade. Justerade rutten. Skickade varningar där det spelade roll.

Resultatet? Färre brandövningar. A 22% droppe i förseningar. Gladare driftteam.

"Vi har byggt AI-drivna verktyg som kan exekvera. Nu bygger vi AI som kan skapa intentioner. Och bland de kunder vi har arbetat med har effekterna redan nått balansräkningarna."

Dmitry Nazarevich

CTO

Den här typen av kapacitet kommer inte från standardprogramvara. Det krävs en ordentlig infrastruktur. Riktiga domändata. En partner som vet att AI-integration innebär att anpassa tekniken till hur din verksamhet faktiskt fungerar.

På Innowise bygger vi dessa system med en blandning av Utveckling av artificiell intelligens, datavetenskap, och maskininlärning expertis. Men ännu viktigare är att vi utformar dem så att de tänker som ditt företag gör - bara snabbare och utan trötthet.

Hur agentisk AI skiljer sig från traditionell och generativ AI

Agentisk AI vs generativ AI vs traditionell AI förstås bäst som en skillnad i beteende, inte i modellarkitektur. Traditionella och generativa AI-system svarar på uppmaningar. De förutsäger, klassificerar eller skapar. Agentiska AI, å andra sidan, fattar beslut.

Där äldre AI-system utmärker sig för isolerade uppgifter, orkestrerar agentic AI åtgärder över verktyg, system och steg och anpassar sig när förhållandena förändras.

Låt oss nu bryta ner skillnaden tydligt.

Traditionell AI

Beslutsfattande: Traditionella AI-system hanterar fördefinierade beslut. De är bra på att poängsätta, sortera och klassificera, men de väntar alltid på input eller regler som definierats i förväg.

Använd fallstil: Tänk bedrägeriupptäckt, churnförutsägelser eller efterfrågeprognoser. Traditionella AI-system identifierar mönster och flaggar för resultat, men någon annan bestämmer vad som ska hända härnäst.

Styrkor:

Snabb på att känna igen repetitiva mönster
Solid för automatisering av fasta processer
Låg risk i förutsägbara miljöer

Gränser:

Saknar sammanhang eller anpassningsförmåga
Kan inte vidta självständiga åtgärder
Kräver ständig tillsyn eller justering av reglerna

Generative AI

Beslutsfattande: generativa AI-system beslutar inte, de genererar. De skapar text, bilder eller kod baserat på sannolikhet, men de har ingen förståelse för mål eller resultat.

Använd fallstil: från chatbottar i kundtjänst till kreativa verktyg, generativa AI verktyg svarar på uppmaningar. Men de följer inte upp om inte någon säger åt dem att göra det.

Styrkor:

Perfekt för innehållsgenerering
Flexibel med uppmaningar
Gränssnittet för naturligt språk är intuitivt

Gränser:

Inget minne eller långsiktig planering
Vet inte om det som genererades "fungerade"
Behöver en människa i loopen för relevans och bedömning

Agentisk AI

Beslutsfattande: agentic AI-system fattar beslut självständigt. Det är målinriktat. AI-agenter kan ställa in deluppgifter, använda verktyg och justera sitt beteende över tid för att nå resultat utan att behöva bli tillsagda vad de ska göra härnäst.

Använd fallstil: agentic AI-system hanterar arbetsflöden från början till slut, t.ex. genom att identifiera en risk i leveranskedjan, planera en lösning och utlösa logistikuppdateringar utan mänskliga uppmaningar i varje steg.

Styrkor:

Agerar mot affärsmålen
Minskar flaskhalsar i beslutsprocessen
Automatisk samordning mellan olika system

Gränser:

Kräver tydlig måldefinition
Behovsbegränsningar och tillsyn
Mognar fortfarande inom företagsanvändning

Vilka branscher har störst nytta av agentic AI

Företag i olika branscher ser redan verkliga resultat med agentic AI. Mercedes-Benz integrerade sin virtuella assistent MBUX för att erbjuda mer naturlig och responsiv navigering och support i bilen. Och den globala energileverantören AES använde agentic AI för att automatisera säkerhetsrevisioner.

Det bästa sättet att förstå skillnaden är att titta på hur var och en fungerar. Låt oss bryta ner det per domän:

Bank och finans

Finanssektorn har alltid varit snabb att anpassa sig AI: bedrägeridetektering, kreditbedömning och riskmodellering är alla ganska standard vid det här laget. De flesta system kan upptäcka ett problem. Men att upptäcka är inte att lösa.

AI-agenter förändrar den dynamiken. I stället för att bara flagga för ett problem agerar de snabbt för att minska riskerna och optimera besluten. Till exempel i algoritmisk handelAI-agenterna utvärderar kontinuerligt marknadsdata och utför automatiskt lågriskaffärer baserat på förinställda parametrar och förändringar i marknadsförhållandena i realtid.

Detta är självständigt beslutsfattande minskar den fördröjning som vanligtvis uppstår vid manuella ingrepp, vilket gör det möjligt för företagen att ligga steget före marknadsfluktuationer.

Vissa privatbanker använder sig av agentic AI för att proaktivt analysera kundportföljer och föreslå justeringar, baserade på både kundens preferenser och externa ekonomiska signaler, ofta innan kunden begär det.

Till exempel, JP Morgan använder AI-ombud för att effektivisera den finansiella verksamheten. Dessa system övervakar självständigt transaktioner, upptäcker bedrägerier och justerar betalningsprocesser i realtid, vilket minskar manuell tillsyn och förbättrar svarstiderna. Genom att automatisera viktiga beslut har de ökat effektiviteten och förbättrat bedrägeribekämpningen.

Detaljhandel och e-handel

Återförsäljare har lutat sig mot AI i flera år. I fysisk detaljhandel, AI hjälper redan till att optimera allt från hyllplanering till schemaläggning av personal. Och på den digitala sidan, e-handelsplattformar använder AI för att rekommendera produkter, hantera kundresor och finjustera marknadsföringen.

Vissa återförsäljare använder redan AI-agenter för att övervaka försäljningsdata i realtid, konkurrenters prissättning och leveransförseningar samtidigt. När saker och ting förändras justerar AI kampanjer, pausar ineffektiva annonser eller omdirigerar leveranser, utan att vänta på att någon ska godkänna en plan.

Visst, det är snabbt. Men det som gör det kraftfullt är hur det kopplar samman punkterna mellan marknadsföring, lager och logistik. Det rör sig mot ett gemensamt mål utan att varje litet beslut förvandlas till ett möte.

Walmart är ett utmärkt exempel på hur agentic AI används på riktigt. Som beskrivet i deras 2025 Retail Rewired-rapportanvänder sig företaget av AI-agenter som hanterar allt från lagerjusteringar till leverantörsförhandlingar - utan att någon människa behöver påverka. Dessa agenter spåra live-data, flagga för störningar, beställa om lager och till och med optimera hylluppställningar i farten. Den typen av självständighet minskar förseningarna och frigör tid för personalen att fokusera på större beslut istället för att jaga rutinuppgifter.

På samma sätt, Amazons Nova-Act AI agenter är utformade för att självständigt ta över dagliga uppgifter och hantera allt från schemaläggning till databehandling. Detta gör att medarbetarna kan fokusera på uppgifter på högre nivå och ökar den totala effektiviteten i verksamheten.

Upptäckt av läkemedel

När det gäller läkemedelsutveckling sparar snabbhet inte bara pengar, utan kan även rädda liv. Forskarna hanterar miljontals kombinationer av substanser, var och en med sina egna variabler, beroenden och okända faktorer. Det är ett rörigt och tidskrävande arbete.

AI har redan hjälpt till att påskynda saker och ting genom att upptäcka mönster och avgränsa mål. Men agentic AI går ett steg längre. Istället för att bara generera insikter arbetar den mot ett mål. Den kan prioritera hypoteser, köra simuleringar och föreslå nästa steg utan att behöva bli knuffad varje gång.

I tidiga testfaser har vissa team redan sett 30 till 40% snabbare målidentifiering. Inte för att de tog genvägar utan för att de avlastade bruset. Systemet hanterar de ändlösa "tänk om"-looparna så att forskarna kan fokusera på de idéer som faktiskt för vetenskapen framåt.

Till exempel, Novartis har framgångsrikt tillämpat AI-drivna system i sin process för läkemedelsupptäckt. AI-medel påskyndar identifieringen av livskraftiga läkemedelskandidater genom att analysera stora datamängder och förutsäga resultat snabbare.

Sjukvård och diagnostik

AI spelar en viktig roll inom diagnostik, triagering och sjukhusverksamhet.

De flesta sjukvårdssystem hanterar fragmenterad data, snäv bemanning och ett oavbrutet flöde av brådskande beslut. Agentic AI är utformad för att ta initiativ och utföra uppgifter från början till slut.
På vissa sjukhus skannar agenter redan patientjournaler i frånkopplade system, upptäcker tidiga tecken på försämring och flyttar automatiskt upp kritiska fall i skanningsköerna, ofta flera timmar innan en läkare skulle ha ingripit.

Användningen ökar också i backoffice. Agentiska system hanterar förhandsgodkännanden av försäkringar, omfördelar möten baserat på personalens tillgänglighet och håller den dagliga verksamheten igång när människor helt enkelt inte har bandbredd.

Det här är inte teoretiskt. De här verktygen testas just nu, i verkliga miljöer, under verkligt tryck.

Till exempel, Bayer har utnyttjat AI att förutse influensa- och förkylningsutbrott genom att analysera datatrender, inklusive sökdata och väderinformation. Detta gör det möjligt för dem att optimera sin uppsökande verksamhet och rikta in sig på kunderna mer effektivt med produkter i rätt tid.

Programvarutestning och kvalitetssäkring

Den här är mindre rubriksättande men otroligt effektfull. AI förändrar redan hur QA-team arbetar med testningautomatisering och riskanalys.

Med agentic AI lär sig systemet vad produkten gör, vad som är viktigt för användarna och vilka förändringar som kräver testning. I avancerade konfigurationer flaggar systemet för riskområden, justerar testprioriteringar och kan till och med rulla tillbaka byggnationer om avvikelser upptäcks.

Detta minskar det manuella arbetet med testning och säkerställer att viktiga problem fångas upp tidigare i utvecklingsprocessen. Som ett resultat bidrar AI-agenter till att förbättra den övergripande programvarukvaliteten och minska tiden till marknaden.

Till exempel, Cognizant implementerar nu agentic AI i sina testprocesser. I det här fallet kör AI-agenterna inte bara tester eller genererar resultat. De analyserar testresultaten, prioriterar självständigt vilka tester som behöver köras baserat på förändringar i realtid och bestämmer till och med när testerna ska avbrytas på grund av avvikelser. Denna dynamiska justering under testning säkerställer att kvalitetssäkringen förblir i linje med ständigt utvecklande programvara.

Är du nyfiken på hur AI-agenter kan göra skillnad i ditt företag?

Hur man utnyttjar agentisk AI för konkurrensfördelar

Snabbare reaktioner på marknadsförändringar, färre flaskhalsar och möjligheten att ligga steget före konkurrenterna - allt utan att behöva vänta på godkännande i varje steg - det är den verkliga vinsten med AI-agenter.

Du behöver inte mer teknik. Du behöver färre förseningar, färre "låt oss kolla upp det i morgon"-ögonblick och ett system som hjälper dig att sluta släcka elden och gå händelserna i förväg. Det är den sortens röra som agenter är byggda för.

Så hur ska man få det att fungera utan att vända upp och ner på hela företaget?

Använd AI-agenter för att lösa upp flaskhalsarna som gör ditt team långsamt

Alla har dem: godkännandekedjor, mindre eskaleringar, saker som faller mellan stolarna. Ett agentiskt AI-system tar inte paus för att checka in. Det håller maskinen igång utan att behöva stanna upp och fråga var femte minut.

Om ett system går sönder lägger den om rutten. Om en deadline glider iväg justeras prioriteringarna automatiskt. Den typen av autonomi förbättrar inte bara arbetsflödena. Det gör att hela verksamheten känns lättare.

Låt AI-agenter hantera de uppgifter som du inte har tid att ta hand om

De flesta team sitter på högar av värdefull data som de aldrig använder eftersom ingen har tid att gräva igenom allt. AI-agenter läser inte bara data. De kopplar ihop prickar, hittar mönster och agerar på det de ser.

Föreställ dig ett system som flaggar för kundbortfall innan det händer och lanserar en plan för att behålla kunderna medan du fortfarande sitter i ditt morgonmöte. Det är så det här ser ut i praktiken.

Uppgradera dina robotar: ge dem hjärnor, inte bara skript

Standardautomation är användbart ... tills något konstigt händer. Då går den sönder.

Agentiska AI-system hanterar de svåraste fallen. De förstår målet och anpassar sig när situationen förändras. Om ett steg misslyckas eller om förhållandena ändras räknar AI-agenterna ut nästa bästa steg istället för att göra ett fel.

Så ja, det är fortfarande automatisering men med en puls.

Avlasta ditt team mentalt så att de kan tänka större

Ingen kommer på banbrytande idéer medan de är begravda i hektiskt arbete. När AI-agenter tar hand om de repetitiva besluten (statusuppdateringarna, knuffarna, lågrisk-samtalen) får ditt team tillbaka bandbredden. Det är då kreativiteten frodas.

Några av de bästa produktidéerna föds ur tystnaden efter stormen. Agentic AI hjälper till att skapa den tystnaden.

Hur mycket frihet du bör ge din AI (och när du ska ingripa)

Så här är det: bara för att AI kan bestämma betyder det inte att det alltid bör.

Agentiska system är smarta. De lär sig, anpassar sig och tar initiativ. Men de är inte immuna mot blinda fläckar. Särskilt om de data som matar dem är röriga eller skeva. Det är där mänsklig tillsyn blir avgörande.

Tänk på det så här: du lämnar inte över ratten. Du ger AI-systemet ett körkort med en övervakare i passagerarsätet som rycker in när det behövs.

Vissa företag gör fel. Antingen behandlar de AI som en bräcklig praktikant - och överprövar alla beslut - eller så ger de den för mycket kontroll, för tidigt. Ingetdera fungerar. Den bästa lösningen är ett tydligt ramverk:

Vad kan AI-systemet göra på egen hand?
Vad behöver en människa i loopen?
Och när ska man stanna upp och fråga?

Det handlar inte om detaljstyrning. Det handlar om tillit med skyddsräcken.

Och förresten, de bästa agentiska systemen förbättras med god tillsyn. Varje "hej, vänta lite med det där"-ögonblick blir en ny lektion. De blir skarpare, mer i linje med dina affärsmål och mer förutsägbara beteenden över tid.

Om du har blivit bränd av automatisering tidigare (robotar som gick sönder, modeller som snurrade) beror det vanligtvis på att de inte byggdes med feedback i åtanke. AI-agenter ändrar på det. Men de behöver fortfarande ett sammanhang. Och det är där ditt team kommer in i bilden.

Agentens roll AI: vad företagsledare behöver veta

När det gäller att anta agentic AI måste företagsledare förstå en sak: det handlar inte bara om att ha smartare teknik. Det handlar om vad den tekniken gör för slutresultatet. Potentialen ROI är verklig och påverkan på ditt företag kan vara omedelbar.

Här är vad du kan förvänta dig:

Kostnadsminskning: Gartner förutspår att år 2029 kommer agentic AI att självständigt lösa 80% av vanliga kundtjänstfrågor utan mänsklig inblandning, vilket leder till en 30% Minskade driftskostnader. Genom att automatisera beslut som normalt skulle kräva mänskligt godkännande eller tillsyn hjälper agentic AI företag att sänka driftskostnaderna avsevärt.
Bättre förmåga att förvärva och behålla kunder: Genom att låta företag reagera snabbare och mer proaktivt på kundernas behov förbättrar agentic AI kundnöjdheten. Till exempel, tidiga användare rapporterar redan bättre kundengagemang genom att identifiera problem innan de eskalerar.
Tidsbesparingar: Genom att ta på sig repetitiva uppgifter med lågt värde frigör AI ditt team så att det kan fokusera på det som är viktigt. För en av våra kunder sparade de agentiska AI-drivna lösningarna upp till 20 timmar per vecka för team som belastas av rutinmässiga administrativa uppgifter.

Att implementera agentisk AI är dock inte så enkelt som att slå på en strömbrytare. Det kräver investeringar i datakvalitet och sammanhang - din AI behöver tillgång till rätt information för att kunna fatta smarta beslut. Dessutom krävs det en balans mellan självständighet och tillsyn. Du vill inte att AI-agenterna ska springa lösa, men du vill också att de ska ha befogenhet att fatta beslut utan ständig mänsklig inblandning.

I slutändan kommer Agentic AI-system att göra ditt företag mer flexibelt och konkurrenskraftigt. Det är en investering som lönar sig genom att den eliminerar flaskhalsar, sparar tid och ger dig flexibilitet att fatta beslut snabbare.

Är du redo att bygga ditt första AI-ombud och snabbt se verkliga resultat?

Steg för att framgångsrikt integrera agentic AI i din organisation

Att rulla ut ett agentiskt AI-system behöver inte innebära en fullskalig omvandling från dag ett. Faktum är att det borde inte. De smartaste företagen har inte bråttom, utan bygger i lager. Nedan följer en färdplan som faktiskt fungerar i den verkliga världen, inte bara i pitchdecks.

1. Identifiera beslutspunkter med hög friktion

Börja med att kartlägga var besluten konsekvent stannar upp. Leta efter områden där:

Personal väntar på godkännanden
Uppgifterna hoppar mellan olika team
Utfallet varierar kraftigt beroende på vem som hanterar dem

Dessa är de bästa kandidaterna för agentingripande. Om en process är långsam, repetitiv och fortfarande kräver bedömning? Det är en bra plats.

Vad ska man göra?

Intervjua operativa ledare, inte bara chefer
Skugga arbetsflödena (ja, observation av den gamla skolan)
Dokumentera 3-5 beslut där ett smart system kan ta över

2. Definiera agenternas mål som om du skulle definiera en arbetsroll

Börja inte med data. Börja med avsikten. Vad är agenterna egentligen ansvariga för? Vilka resultat ska de påverka?

Tänk i termer av:

Vad ombuden behöver besluta
Vilka indata kommer de att använda (data, regler, sammanhang)
Vilka åtgärder som är tillåtna (meddelanden, triggers, ändringar)

Proffstips: skriv en arbetsbeskrivning för dina AI-agenter. Om det låter vagt är du inte redo att bygga.

3. Bygg upp en pilot med tydliga gränser

Behandla det som en sandlåda. Målet är att lära sig, inte att bli perfekt.

Börja med en mikrobeslutsloop. Något i stil med: "När lagret sjunker under X och leverantörens fördröjning är över Y, omdirigera lagret från Z."

Bygg upp logiken, integrera datakällorna och låt den köra. Mät sedan:

Hur ofta agerar ombuden?
Är dess beslutsfattande logiskt?
Hur reagerar människan på det?

4. Involvera dina medarbetare från början

Ett agentiskt AI-system behöver en teknisk uppbyggnad, men det är lika viktigt att det införs organisatoriskt.

Dumpa inte en svart låda på ditt ops-team och hoppas på det bästa. Inkludera dem tidigt. Visa dem vad agenterna ser. Låt dem påverka parametrarna.

De bästa utrullningarna vi har sett känns mer som att lära upp en nyanställd än att installera programvara.

5. Etablera din AI-övervakningsmodell

Sätt upp en granskningscykel (veckovis eller månadsvis) för att analysera agenternas beslut:

Agerade de när de borde ha gjort det?
Gick de för långt?
Utvecklas resultaten i rätt riktning?

Bestäm vad som behöver trappas upp, vad som inte behöver det och när människor behöver ingripa. Detta är ditt skyddsräckessystem, och det är avgörande för långsiktig stabilitet.

Proffstips: dokumentera allt. Granskningsbar AI är ansvarig AI.

6. Skala avsiktligt. Klona inte, anpassa

När det första pilotprojektet visar konsekventa och pålitliga resultat är det inte bara att kopiera och klistra in det på olika avdelningar. Varje funktion har olika variabler, mål och risktolerans.

I stället..:

Anpassa logiken efter användningsfall
Utbilda agenterna på nya kontextuella inmatningar
Utöka deras ansvarsområden gradvis

Vid den här tidpunkten utvecklar du din organisationsstruktur för att fungera med AI.

Slutsats: Framtiden för agentisk AI i beslutsfattandet i företag

Låt oss hoppa över futurismen. Agentic AI är inte något sci-fi-språng som väntar på bättre hårdvara eller reglering. Det finns redan i händerna på företag som bestämde sig för att sluta vänta på perfekt klarhet och börja experimentera.

Och det förändrar hur beslut fattas - i tysthet, men i grunden.

Om du har en ledarroll behöver du inte behärska tekniken. Men du måste förstå vad det innebär när ett system börjar prioritera på egen hand. Du måste kunna avgöra var initiativet hör hemma och vad som händer när det inte kommer från en människa.

Det är det som är den verkliga förändringen.

Inte instrumentpaneler. Inte chatbottar. Byrån.
De företag som ligger i framkant? Det är de som bygger agenter som förstår mål, vidtar åtgärder och lär sig av resultatet. Och de lägger inte till det ovanpå trasiga arbetsflöden, utan omformar dem runt det.

Ingen hype, bara hävstångseffekt.

Om du har en del av verksamheten som alltid ligger efter eller en beslutsslinga som aldrig riktigt fungerar, börja där. Bygg ett system som inte bara reagerar, utan som reagerar med ett syfte.

Och om du inte vet var du ska börja? Vi hjälper dig att räkna ut det.

Dela:

Philip Tikhanovich

Chef för Big Data

Philip ger skarpt fokus på allt som har med data och AI att göra. Han är den som ställer rätt frågor tidigt, skapar en stark teknisk vision och ser till att vi inte bara bygger smarta system - vi bygger rätt system, för verkligt affärsvärde.

Innehållsförteckning

Kontakta oss

Boka ett samtal eller fyll i formuläret nedan så återkommer vi till dig när vi har behandlat din förfrågan.

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande

Skicka ett röstmeddelande till oss

Bifoga dokument

Ladda upp filen

Du kan bifoga 1 fil på upp till 2 MB. Giltiga filformat: pdf, jpg, jpeg, png.

Genom att klicka på Skicka samtycker du till att Innowise behandlar dina personuppgifter enligt våra Integritetspolicy för att förse dig med relevant information. Genom att lämna ditt telefonnummer samtycker du till att vi kan kontakta dig via röstsamtal, SMS och meddelandeappar. Samtals-, meddelande- och datataxor kan gälla.