Du kender OpenAI’s ChatGPT, måske har du også stiftet bekendtskab med Anthropic’s Claude og Google’s Gemini. De er alle eksempler på AI-assistenter, baseret på store sprogmodeller (LLM’er), og kan forstå og generere tekst baseret på input fra brugeren. Introduktionen af AI agenter er – selvom det ikke har fået ligeså meget opmærksomhed – mindst lige så sensationelt som introduktionen af de ovenstående AI-assistenter. Og det skyldes deres evne til at handle autonomt, det vil sige, at de kan handle selvstændigt, tage beslutninger og udføre handlinger over tid uden konstant brugerinput. Mange vil måske mene, at det er nu, vi for alvor bevæger os skræmmende tæt på “robotter udsletter menneskeheden og overtager verden”-territorium. Og ja, der er selvfølgelig bekymringer og risici forbundet med disse systemers autonomi link, men kigger man på de positive aspekter, så kan de fundamentalt ændre vores arbejdsliv. Men inden vi når så langt, så lad os kigge lidt nærmere på, hvordan de egentlig fungerer.
Hvad er AI-agenter, og hvordan fungerer de?
AI-agenter er systemer, der bruger store sprogmodeller (LLM’er) til dynamisk at ræsonnere, planlægge og udføre opgaver ved at integrere eksterne værktøjer og hukommelse. Kort sagt. Hvis vi skal udbygge forklaringen lidt, så kan vi drage fordel af at sammenligne dem med de førnævnte AI-assistenter som de fleste kender til og har brugt. Den afgørende forskel, som adskiller AI-agenter fra AI-assistenter, er deres agens og autonomi, altså selvbestemmelse. De er derfor i stand til at udføre handlinger uafhængigt af brugeren. Jared Spataro, Microsoft’s chief marketing officer for AI at Work, forklarer det således: “Think of agents as the new apps for an AI-powered world”.
Kategori | ChatGPT, Claude, Gemini (LLM-baserede chatbots) | AI-agenter |
Autonomi | Lav – reagerer kun på input | Høj – kan handle selvstændigt |
Handling | Genererer svar, men tager ikke beslutninger | Planlægger, eksekverer og optimerer opgaver |
Integration | Begrænset – kræver ofte manuel input for at bruge API’er osv. | Kan arbejde med flere systemer (fx e-mail, databaser, CRM) |
Eksempel | Besvarer prompt om marketingstrategi | Genererer, eksekverer og optimerer en marketingkampagne |
AI-assistenter som ChatGPT, Claude og Gemini fungerer altså kun reaktivt – de venter på, at en bruger giver en prompt (et spørgsmål eller en instruktion) og leverer derefter et svar. De er dygtige til at generere tekst, kode, analyser og kreative outputs, men de tager ikke beslutninger og handler kun, når de bliver bedt om det. AI-agenter arbejder derimod proaktivt. I stedet for at vente på en prompt, får de defineret et mål, som de derefter planlægger og eksekverer handlinger for at nå. De kan selv tage initiativ, træffe beslutninger og bruge eksterne værktøjer (som databaser, API’er og web-browsing) for at finde de bedste løsninger. Det kan de, fordi de har følgende evner:
- Evnen til at planlægge
AI-agenter kan opstille mål, opdele komplekse opgaver i trin og arbejde systematisk hen imod en løsning – ofte uden behov for konstant menneskelig overvågning. - Evnen til at interagere med værktøjer
AI-agenter kan tilgå eksterne værktøjer og datakilder for at udføre opgaver. Det gør dem langt mere dynamiske og anvendelige i en forretningskontekst. - Evnen til at have hukommelse og lagre viden
Ved at anvende teknikker som Retrieval-Augmented Generation (RAG) kan AI-agenter integrere eksterne ressourcer, hente opdateret information og bruge den til at forbedre deres svar. Dette gør dem særligt værdifulde i virksomhedsmiljøer, hvor de kan trænes på interne data og levere mere præcise og relevante resultater. - Evnen til at eksekvere handlinger
Det mest markante træk ved AI-agenter er deres autonomi. Hvor traditionelle LLM-baserede assistenter er reaktive, kan AI-agenter tage initiativ, udføre handlinger og selv navigere i komplekse workflows.
Paradigmeskifte i vores arbejdsliv
AI-agenter er altså en game-changer inden for automatisering og produktivitetsforbedringer. Men måske også mere end det: “AI agents will become the primary way we interact with computers in the future. They will be able to understand our needs and preferences, and proactively help us with tasks and decision making” siger Microsoft’s CEO, Satya Nadella.
Jeg nævnte tidligere, at AI-agenter har potentialet til fundamentalt at ændre vores arbejdsliv, som Ece Kamar, administrerende direktør for Microsoft’s AI Frontiers Lab, også beskriver: “AI agents are not only a way to get more value for people but are going to be a paradigm shift in terms of how work gets done.” For virksomheder betyder dette en fundamental transformation af arbejdsstyrken. Rutineprægede og repetitive opgaver kan i stigende grad automatiseres, hvilket frigør tid til strategisk tænkning, kreativ problemløsning og innovation. AI-agenter kan for eksempel:
- Automatisere vidensarbejde: AI-agenter kan analysere store mængder data, generere rapporter, opsummere møder og foreslå beslutninger – hurtigere og mere præcist end mennesker.
- Forbedre kundeservice og salg: AI-agenter kan proaktivt håndtere kundehenvendelser, forudse behov og anbefale skræddersyede løsninger baseret på realtidsdata.
- Effektivisere interne processer: Fra projektstyring til HR og compliance kan AI-agenter optimere workflows, foreslå forbedringer og eksekvere handlinger uden manuel indgriben.
- Skabe hyperpersonaliseret marketing: AI-agenter kan analysere markedsdata, identificere trends og selv eksekvere målrettede kampagner – uden at vente på menneskelig input.
En ny måde at tænke organisation og konkurrence på
Virksomheder, der formår at integrere AI-agenter strategisk, vil opnå en markant konkurrencefordel. I stedet for blot at erstatte medarbejdere med AI, handler det om at orkestrere samarbejdet mellem mennesker og AI, hvor AI-agenter overtager de opgaver, de er bedst til, mens mennesker fokuserer på strategi, kreativitet og relationer.
Den store udfordring bliver ikke blot at implementere AI-agenter, men at gentænke organisationens struktur, roller og arbejdsprocesser. Hvilke opgaver skal mennesker varetage? Hvilke beslutninger kan AI tage? Hvordan sikrer vi, at AI handler ansvarligt og etisk?
Dette paradigmeskifte kræver, at virksomheder ikke blot ser AI-agenter som teknologiske løsninger, men som en fundamental del af fremtidens arbejdskraft. De virksomheder, der formår at navigere denne transformation hurtigt og intelligent, vil ikke blot opnå større effektivitet – de vil også skabe en mere agil, datadrevet og innovativ organisation