Automatiseringer stopper ofte når det trengs tolkning, skjønn eller fleksibilitet
Tradisjonell automatisering handler om regler og strukturerte prosesser. Du definerer hva som skal skje, når, og på hvilken måte. Dette fungerer svært godt i mange situasjoner, men det er fortsatt mange steg i prosessene som stoppes av ustrukturert informasjon, behov for vurdering – eller rett og slett fordi roboten ikke “forstår” hva som må gjøres.
AI-agenter er designet for nettopp disse punktene. De kan tolke tekst, forstå sammenheng, vurdere valg, og ta neste steg uten at du trenger å sende oppgaven videre til et menneske. Det gjør ikke bare prosessen raskere – det gjør også at automatiseringen kan dekke flere steg enn før.
AI-agenter fungerer som et nytt lag i prosessene – ikke som en ny plattform
En AI-agent er ikke bare en chatbot. Det er en komponent som kan kobles til eksisterende prosesser og plattformer, og som bruker kunstig intelligens til å tolke, vurdere og ta beslutninger basert på kontekst – ikke bare regler. Den kan integreres i det dere allerede har – uten å endre arkitekturen. Det betyr at du ikke trenger å endre strategi. Du kan bruke AI-agenter til å løse enkeltstående oppgaver i eksisterende prosesser – typisk der det i dag finnes en manuell mellomstasjon.
Eksempler på steg der AI-agenten utgjør forskjellen
Vi ser at AI-agenter fungerer særlig godt i steg som tidligere har blitt sett på som “ikke automatiserbare”. Typiske eksempler fra våre kundeprosjekter:
- Når e-poster med vedlegg må klassifiseres og rutes til riktig sted
- Når søknader eller skjema inneholder fritekst som må tolkes
- Når et avvik oppdages, og noen må gjøre en vurdering før prosessen går videre
- Når informasjon må hentes inn fra flere kilder og settes i kontekst før neste steg
- Oppsummering og kontekstualisering av lange fritekstmeldinger
- Håndtering av unntak og avvik i prosesser
- Proaktiv varsling eller oppfølging basert på innhold
Det handler om å frigjøre tid hos ansatte til mer verdifulle oppgaver
Når AI-agenter overtar oppgaver som datainnhenting, innledende analyser og operativ oppfølging, frigjøres tid for ansatte til å fokusere på mer komplekse og verdiskapende aktiviteter. Dette gjør det mulig å bruke menneskelig vurderingsevne, samarbeid og kreativitet der det har størst effekt, samtidig som agentene håndterer regelbaserte, tidskrevende eller informasjonsintensive prosesser på tvers av fagområder.
Modenhet handler om hvor ofte, hvor selvstendig og hvor bredt agenten virker
AI-agenter kan utvikles og brukes på ulike nivåer av kompleksitet. Noen agenter trigges kun når noe skjer. Andre kjører kontinuerlig og håndterer flere steg i en prosess. Noen tar beslutninger selv, mens andre foreslår og sender til godkjenning.
Det viktige er ikke å komme til “full autonomi” på første forsøk, men å forstå hvor det gir verdi å starte. Derfor bruker vi en modenhetsmodell basert på tre akser: hvor ofte agenten kjører (frekvens), hvor selvstendig den er (autonomi), og hvor stor del av prosessen den håndterer (omfang).
Teknologien er i rask utvikling, men det er fortsatt grenser for hva som fungerer i praksis
Vi er ærlige med kundene våre: Noen av de mer “ambisiøse” AI-agent-scenariene fungerer bedre på PowerPoint enn i produksjon, foreløpig. Fullt autonome agenter som kjører kontinuerlig og tar beslutninger helt på egenhånd krever teknologivalg, datagrunnlag og arkitektur som ikke alle har klart for seg ennå.
Det er derfor viktig å starte med reelle problemer for å kunne finne ut av hva som kreves av arkitektur, tilganger på domene-data eller annen avansert styring. Vi anbefaler å alltid starte med noe lite og konkret, og skalere derfra.
Neste steg handler ikke om teknologi, men om å identifisere riktige muligheter
Du trenger ikke en ny strategi, et nytt verktøy eller et stort AI-prosjekt for å komme i gang. Det du trenger er å identifisere hvor i dagens prosesser automatiseringen stopper – og vurdere om en AI-agent kan fjerne det hinderet. Et eksempel kan være at prosessen stopper fordi noen må lese, tolke eller ta en beslutning.
Målet er ikke å starte på nytt. Det er å bygge videre – med et nytt lag som gir deg mer fleksibilitet, mindre manuelt arbeid og raskere vei til verdi.
Vil du vite hvor AI-agenter kan passe inn hos dere?
Vi har allerede hjulpet mange av våre kunder med å utforske og innføre AI-agenter som en del av eksisterende automatisering og integrasjon. Ta kontakt, så starter vi med en én times kartleggingsworkshop for å identifisere muligheter og gi konkrete forslag basert på deres behov.
