Agentisk AI: nästa biljon-dollarseffektivitetsspel

Från LLM:er till AI‑agenter

The performance of AI has changed how we perceive artificial systems’ ability to interact with people, in large part thanks to the almost human speech from LLMs (Large Language Models) like ChatGPT.

Redan med denna kapacitetsnivå kan AI hjälpa eller till och med ersätta människor för uppgifter som översättning, datasökning, programmering osv. En ny nivå av AI‑kapacitet låses nu upp med AI‑agenter. Kärnidén med AI‑agenter är att skapa AI‑system som kan operera självständigt i en given miljö. Detta gör att de kan agera på egen hand utan att behöva ständig bekräftelse eller övervakning.

Detta ger dem mycket olika praktiska roller jämfört med generativ AI som LLM:er eller bildgeneratorer, som mestadels är reaktiva på mänskligt skapade uppmaningar.

I detta sammanhang kan “miljö” både avse specifika situationer i den verkliga världen – som en bil på vägen för en självkörande agent – eller en helt virtuell “plats”, som en specifik programsvit eller digitalt gränssnitt.

Detta är steget där AI utvecklas från att “chatta” till att “göra”. Till skillnad från generella LLM:er har AI‑agenter ofta ett mer begränsat och smalt område. Detta hjälper dem att vara mer effektiva och pålitliga när de fattar autonoma beslut, medan en generell AI lättare kan gå på en oväntad sidospår.

AI‑agenter är nästa steg för att göra AI användbar för att förbättra effektiviteten i otaliga processer.

AI‑agenter förklarade

Svep för att rulla →

Är AI‑agenter ett nytt genombrott eller en evolution?

Dessa funktioner placerar AI‑agenter ett steg över tidigare versioner av AI‑verktyg, som assistenter och bots, tack vare mer proaktiva förmågor, autonomi och förmågan att hantera komplexa, flerstegsuppgifter.

Som en sann intelligens kan de självförbättras: de lär sig av erfarenhet, justerar sitt beteende baserat på återkoppling och förbättrar kontinuerligt sina prestationsförmågor över tid.

Så medan bots och AI‑assistenter kan utföra delar av de uppgifter som ges till en AI‑agent, skiljer autonomi, proaktivt tillvägagångssätt och hög komplexitetsnivå agenter från tidigare automatiseringsnivåer. Detta gör dem mycket närmare en faktisk mänsklig arbetare, åtminstone för den specifika uppgift de är tränade för.

Hur autonoma AI‑agenter kommer att skala över branscher

Det moderna livet är fullt av repetitiva uppgifter som är något för komplexa för enkla automationsskript men tråkiga för människor. Detta gör AI‑agenter särskilt relevanta för mycket repetitiva, bedömningsbaserade arbetsflöden – från att guida en kund genom ett felsökningsalgoritm till att köra lastbilar på en motorväg.

Till skillnad från människor kan sådana AI‑agenter arbeta 24/7 och skala omedelbart utan extra kostnad.

Det finns många sätt att klassificera den nivå vi har nått i AI‑förmågor. Generellt tenderar mått att jämföra AI:s förmåga med den allmänna mänskliga befolkningen. De senaste AI‑agenterna når färdigheter motsvarande 50–90 % av befolkningen i specifika, smala domänuppgifter.

Dessa “Nivå 2‑3” AI‑agenter anses vanligtvis vara ett mellanting i AI‑utvecklingen och bara början för AGI (Artificiell generell intelligens).

Den framväxande arkitekturen är att bygga många specialiserade AI‑agenter och låta dem var för sig hantera en specifik uppgift på en nivå jämförbar med en mänsklig arbetare. För mer komplexa arbetsflöden kommer en serie AI‑agenter att agera i följd, samarbeta för att utföra det större jobbet genom att bryta ner det i mindre deluppgifter.

Anpassade agenter, utvecklade internt med hjälp av AI‑plattformar, kommer sannolikt också att bli vanligare i takt med att kodningsagenter minskar komplexiteten i att utveckla företagsapplikationer.

Ökad effektivitet för AI och människor samtidigt

En annan fördel med AI‑agenter jämfört med mer generell AI är effektivitet. Medan de utmärker sig i en uppgift är de inte belastade av överflödiga förmågor.

Till exempel kan en dedikerad AI‑agent kunna köra en bil som en människa utan att ha någon av de andra mänskliga förmågorna för resonemang. Den kan “förstå” vägar, men den kommer inte vara bra på konversation, veta hur man genererar en bild från en uppmaning eller hantera stora databaser.

På så sätt kräver modellen mindre minne och beräkningskraft för att fungera. Detta minskar i sin tur hårdvarukraven och den energi som förbrukas för att utföra dess uppgift.

Hur mycket autonomi?

Den större autonomin hos AI‑agenter är deras största styrka, men den kan också vara ett hinder för antagande.

Även en mycket kompetent och pålitlig AI‑agent kanske inte kan litas på fullt ut för att fatta beslut som har stor inverkan på den verkliga världen. Det är en sak att sätta in en förbättrad chatbot för kundservice; det är en annan att låta den hantera löner för tusentals anställda.

Det är sannolikt att den parallella tillväxten i kvaliteten på AI‑beslut och den ökande bekantskapen med dem kommer att låta myndigheter ge mer spelrum åt AI‑beslutsfattande. Detta öppnar dock intressanta juridiska och etiska frågor kring ansvaret för AI‑handlingar.

En tydlig rättslig ram måste fastställas. Till exempel, om en självkörande bil krockar, är leverantören av AI‑agenten ansvarig? När autonomin ökar påverkar besluten verkliga människor och blir dyra ansvarsfrågor.

Detta omfattar också missbruk, såsom identitetsstöld eller automatiserad bedrägeri. Detta är lagstiftningsfrågor, men teknisk utveckling går ofta snabbare än regleringen.

Framtiden för AI‑agenter

Kan AI‑agenter bli smala generalister?

Som förklarat är tidiga AI‑agenter smala för att vara effektiva och pålitliga. Däremot kommer högre nivåer av AI‑agenter att kräva en förståelse för kontext, minne av tidigare beslut och kontinuitet i uppgifterna.

Till en början kan detta göras med hjälp av en människa, som blir mer en “dirigent” för de agentiska AI‑erna snarare än att utföra uppgiften själv. Naturligtvis är det ultimata målet att ta bort mänskligt arbete från ekvationen för att förbättra effektiviteten.

Till exempel kommer en AI som utför en diagnos på ett sjukhus behöva analysera medicinska bilder, förstå text eller röst som beskriver symptom, integrera medicinska testresultat och patienthistorik samt hitta relevant vetenskaplig litteratur – allt på en gång. Den måste sedan kombinera dessa data på ett intelligent sätt.

Finansiella tillämpningar

Vissa sektorer är skeptiska till att ta bort människor från beslutsprocessen, särskilt tillverkning eller sjukvård där misstag kan vara dödliga. En sektor omfamnar dock AI‑agenter entusiastiskt: finans.

Det mesta av finansvärlden använder redan hög automatisering, från handelssystem till bedrägeridetektion. Fintech-företag är ännu mer öppna för agentisk AI, eftersom deras existens beror på att automatisera finansiell effektivitet. Förbättrad effektivitet i en bransch som hanterar biljoner kan snabbt omvandlas till lönsam marginalökning.

Till exempel kan en agent rikta in sig på den tidskrävande uppgiften av avstämning (matchning av bankutdrag, kalkylblad och huvudböcker). Medelstora företag kan spendera över 300 timmar per år bara på bankavstämning. Även om kalkylblad kan automatisera delar av detta är de sköra. Agentisk AI erbjuder högre flexibilitet och resonemangsförmåga för att hantera undantag och ostrukturerad data.

Investera i agentisk AI

ServiceNow

ServiceNow (NOW ) är en molnbaserad dataplattform som grundades 2003, dedikerad till skapande och hantering av automatiserade affärsarbetsflöden. Från en etablerad bas av kunder inom affärsautomatisering har företaget helt övergått till agentisk AI.

Den låter företag använda dess AI‑agenter, samt anpassa dem eller skapa nya från grunden med lågkod och “vibe coding” (låta en AI skriva koden efter uppmaningar från en människa).

ServiceNows viktigaste försäljningsargument är att den inte är “bunden” till någon specifik AI‑teknik och kan integreras i befintliga digitala verktyg och arbetsflöden hos företag. Den erbjuder också ett pålitligt gränssnitt för att centralisera hanteringen av ett växande antal AI‑agenter.

AI‑styrning omdefinieras med en central hub för att hantera, övervaka och optimera AI‑agenter – oavsett om de är inhemska eller tredjeparts. Och till skillnad från slutna ekosystem är ServiceNow LLM‑agnostisk och djupt integrerad med NVIDIA (NVDA ), hyperskalare och ett blomstrande AI‑ekosystem – vilket ger företag full kontroll för att framtidssäkra sin AI‑strategi.

Fokus för dessa agenter är att förbättra företagens marginaler genom att göra dem mer effektiva – automatisera IT‑uppgifter, förenkla HR, hantera rutinmässiga kundförfrågningar och snabba upp apputveckling.

Det 20‑plus år gamla företaget växer fortfarande snabbt, med mer än 20 % år‑till‑år intäktstillväxt i slutet av 2025. Anmärkningsvärt är att befintliga kundkohorter konsekvent ökar sin användning, vilket leder till en växande ACV (årligt kontraktsvärde). Förnyelsegrader ligger stadigt i intervallet 95 %–97 %, vilket gör intäkterna mycket förutsägbara.

Företaget har lyckats skapa solida rörelsemarginaler och fritt kassaflöde, vilket speglar dess relativt låga kostnadsbas jämfört med återkommande intäkter.

Senaste nyheter och utvecklingar för ServiceNow (NOW)-aktien