Agentisk AI: Det næste trillion-dollar effektivitetsspil

Fra LLM'er til AI-agenter

AI‑præstationen har ændret, hvordan vi opfatter kunstige systemers evne til at interagere med mennesker, i høj grad takket være den næsten menneskelige tale fra LLM'er (Large Language Models) som ChatGPT.

Allerede med dette kapacitetsniveau kan AI assistere eller endda erstatte mennesker i opgaver som oversættelse, datasøgning, programmering osv. En ny grad af AI‑kapacitet låses dog op med AI‑agenter. Kernen i AI‑agenter er at skabe AI’er, der kan operere uafhængigt i et givet miljø. Dette gør dem i stand til at handle selvstændigt uden konstant bekræftelse eller tilsyn.

Dette giver dem meget forskellige praktiske roller end generativ AI som LLM'er eller billedgeneratorer, som primært reagerer på menneskeskabte prompts.

I den sammenhæng kan “miljø” betyde både specifikke situationer i den virkelige verden – som en bil på vejen for en selvkørende agent – eller et fuldstændigt virtuelt “sted”, som en specifik softwarepakke eller digital grænseflade.

Dette er skridtet, hvor AI udvikler sig fra “chat” til “handling”. I modsætning til generelle LLM'er har AI‑agenter ofte et mere begrænset og snævert omfang. Det hjælper dem med at være mere effektive og pålidelige, når de træffer autonome beslutninger, mens en generel AI lettere kan gå på en uventet afsporing.

AI‑agenter er det næste skridt i at gøre AI nyttig til at forbedre effektiviteten i utallige processer.

AI-agenter forklaret

Swipe to scroll →

Er AI-agenter et nyt gennembrud eller en evolution?

Disse funktioner placerer AI‑agenter et skridt over tidligere iterationer af AI‑værktøjer, som assistenter og bots, takket være mere proaktive evner, autonomi og evnen til at håndtere komplekse, flertrinsopgaver.

Som en sand intelligens kan de være selv‑forfinende: de lærer af erfaring, justerer deres adfærd baseret på feedback og forbedrer løbende deres præstationskapacitet over tid.

Så mens bots og AI‑assistenter kan udføre dele af de opgaver, der gives til en AI‑agent, adskiller autonomi, proaktiv tilgang og høj kompleksitet agenter fra tidligere automatiseringsniveauer. Dette gør dem meget tættere på en faktisk menneskelig arbejder, i det mindste for den specifikke opgave, de er trænet til.

Hvordan autonome AI-agenter vil skalere på tværs af industrier

Det moderne liv er fyldt med gentagne opgaver, der er lidt for komplekse for simple automatiserings‑scripts, men kedelige for mennesker. Dette gør AI‑agenter særligt relevante for stærkt gentagne, dømmende arbejdsprocesser – fra at guide en kunde gennem en fejlfinding‑algoritme til at køre lastbiler på motorvejen.

I modsætning til mennesker kan sådanne AI‑agenter arbejde 24/7 og skalere øjeblikkeligt uden ekstra omkostninger.

Der er mange måder at klassificere det niveau, vi har nået i AI‑evner. Overordnet set har målinger en tendens til at sammenligne AI’s evne med den generelle menneskelige befolkning. De nyeste AI‑agenter når færdighederne hos 50‑90 % af befolkningen i specifikke, snævre domæneopgaver.

Disse “Level 2‑3” AI‑agenter betragtes normalt som et midtpunkt i AI‑fremskridt og blot begyndelsen på AGI (Kunstig generel intelligens).

Den fremvoksende arkitektur er at bygge mange specialiserede AI‑agenter og lade hver af dem håndtere en specifik opgave på et niveau, der kan sammenlignes med en menneskelig arbejder. For mere komplekse arbejdsprocesser vil en række AI‑agenter handle successivt, samarbejde om at udføre den større opgave ved at opdele den i mindre del‑opgaver.

Specialbyggede agenter, udviklet internt med hjælp fra AI‑platforme, vil også sandsynligvis blive mere almindelige, efterhånden som kodnings‑agenter reducerer kompleksiteten ved at udvikle virksomhedsapplikationer.

Øget effektivitet af AI og mennesker på én gang

En anden fordel ved AI‑agenter i forhold til mere generel AI er effektivitet. Mens de udmærker sig i én opgave, er de ikke belastet af overflødige kapaciteter.

For eksempel kan en dedikeret AI‑agent måske køre en bil som et menneske, men uden de øvrige menneskelige evner til ræsonnement. Den kan “forstå” veje, men vil ikke kunne føre en god samtale, generere et billede ud fra en prompt eller håndtere store databaser.

Som sådan kræver modellen mindre hukommelse og beregningskraft for at fungere. Dette reducerer hardware‑kravene og den energi, der forbruges for at udføre dens opgave.

Hvor meget autonomi?

Den større autonomi hos AI‑agenter er deres største styrke, men den kan også udgøre en barriere for adoption.

Selv en højt kompetent og pålidelig AI‑agent kan måske ikke stole fuldt på at træffe beslutninger, der har stor indvirkning på den virkelige verden. Det er én ting at sætte en forbedret chatbot til at håndtere kundeservice; det er en anden at lade den håndtere lønudbetaling for tusindvis af medarbejdere.

Det er sandsynligt, at den parallelle vækst i kvaliteten af AI‑beslutninger og den stigende fortrolighed med dem vil give myndighederne mulighed for at give mere spillerum til AI‑beslutningstagning. Dette åbner dog interessante juridiske og etiske spørgsmål omkring ansvaret for AI‑handlinger.

Der skal fastlægges en klar juridisk ramme. For eksempel, hvis en selvkørende bil kolliderer, er leverandøren af AI‑agenten så ansvarlig? Efterhånden som autonomien øges, påvirker beslutninger rigtige mennesker og bliver dyre erstatningsspørgsmål.

Dette omfatter også problemet med misbrug, såsom identitetstyveri eller automatiseret svindel. Disse er lovgivningsmæssige spørgsmål, men teknologisk fremdrift overhaler ofte reguleringen.

Fremtiden for AI-agenter

Kan AI-agenter blive smalle generalister?

Som forklaret er tidlige AI‑agenter snævre for at være effektive og pålidelige. Dog vil højere‑niveau AI‑agenter kræve forståelse af kontekst, hukommelse af tidligere beslutninger og kontinuitet i opgaver.

I starten kan dette ske med hjælp fra et menneske, som bliver mere en “dirigent” for de agentiske AI’er frem for selv at udføre opgaven. Naturligvis er fjernelse af menneskelig arbejdskraft fra ligningen det ultimative mål for at forbedre effektiviteten.

For eksempel vil en AI, der udfører en diagnose på et hospital, skulle analysere medicinske billeder, forstå tekst eller stemme, der beskriver symptomer, integrere medicinske testresultater og patienthistorik samt finde relevant videnskabelig litteratur – alt på én gang. Den skal derefter kombinere disse data intelligent.

Finansapplikationer

Nogle sektorer er skeptiske over for at fjerne mennesker fra beslutningsprocessen, især inden for fremstilling eller sundhedspleje, hvor fejl kan være dødelige. En sektor omfavner dog AI‑agenter entusiastisk: finans.

Størstedelen af den finansielle verden bruger allerede høje niveauer af automatisering, fra handelssystemer til svindeldetektion. Fintech‑virksomheder er endnu mere åbne over for agentisk AI, da deres eksistens afhænger af at automatisere finansiel effektivitet. Forbedret effektivitet i en branche, der håndterer billioner, kan hurtigt omsættes til profitabel marginudvidelse.

For eksempel kan en agent målrette den tidskrævende opgave med afstemning (matchning af bankudtog, regneark og hovedbøger). Mellemstore virksomheder kan bruge over 300 timer om året blot på bankafstemning. Selvom regneark kan automatisere dele af dette, er de skrøbelige. Agentisk AI tilbyder højere fleksibilitet og ræsonnementsevner til at håndtere undtagelser og ustruktureret data.

Investering i agentisk AI

ServiceNow

ServiceNow er en cloud‑computing platform grundlagt i 2003, dedikeret til oprettelse og styring af automatiserede forretnings‑workflows. Fra en etableret base af forretningsautomatiserings‑kunder har virksomheden fuldstændigt skiftet til agentisk AI.

Det gør det muligt for virksomheder at udnytte deres AI‑agenter, samt tilpasse dem eller skabe nye fra bunden ved hjælp af low‑code og “vibe coding” (lad en AI skrive koden efter prompts fra et menneske).

Det centrale salgsargument for ServiceNow er, at det ikke er “giftigt” til en bestemt AI‑teknologi og kan integreres i eksisterende digitale værktøjer og arbejdsprocesser i virksomheder. Det leverer også en pålidelig grænseflade til at centralisere styringen af et voksende antal AI‑agenter.

AI‑styring redefineres med et centralt hub til at administrere, overvåge og optimere AI‑agenter – uanset om de er native eller tredjeparts. Og i modsætning til lukkede økosystemer er ServiceNow LLM‑agnostisk og dybt integreret med NVIDIA, hyperscalere og et blomstrende AI‑økosystem – hvilket giver virksomheder fuld kontrol til at fremtidssikre deres AI‑strategi.

Fokus for disse agenter er at forbedre virksomhedernes marginer ved at gøre dem mere effektive – automatisere IT‑opgaver, forenkle HR, håndtere rutine‑kundeserviceforespørgsler og fremskynde app‑udvikling.

Den 20‑plus år gamle virksomhed vokser stadig hurtigt, med mere end 20 % år‑over‑år omsætningsvækst ved udgangen af 2025. Bemærkelsesværdigt er, at eksisterende kundekohorter konsekvent øger deres brug, hvilket fører til voksende ACV (Annual Contract Value). Fornyelsesraterne holder sig stabilt i 95‑97 %-området, hvilket gør indtægterne meget forudsigelige.

Virksomheden har formået at skabe solide driftsmarginer og fri cash flow, hvilket afspejler dens relativt lave omkostningsbase sammenlignet med de tilbagevendende indtægter.

Seneste ServiceNow (NOW) aktienyheder og udviklinger