Kunstig intelligens har gennem de seneste år udviklet sig markant og er gået fra at være et analyse- og automatiseringsværktøj til i stigende grad at kunne agere selvstændigt.
Det skal ikke være nogen hemmelighed, at jeg er ret begejstret for udviklingen og følger den tæt for effektiviseringsmuligheder på marketing-fronten.
Et af de begreber, der begynder at fylde mere og mere, er agentic AI.
Hvor mange kender til AI-systemer, der reagerer på konkrete inputs, repræsenterer agentic AI et skridt videre – nemlig systemer, der kan planlægge, handle og træffe beslutninger over tid med minimal menneskelig indblanding.
Lad os tage et nærmere kig på, hvad agentic AI egentlig er, hvordan den fungerer, og hvilke implikationer den kan få for digital markedsføring og forretningsprocesser.
Hvad er agentic AI?
Agentic AI refererer til kunstig intelligens, der fungerer som en selvstændig agent.
Det betyder, at systemet ikke blot reagerer på enkelte forespørgsler eller kommandoer, men kan arbejde målrettet mod et overordnet mål over tid.
En agentic AI kan analysere sin kontekst, træffe beslutninger, udføre handlinger og justere sin adfærd baseret på feedback – uden konstant menneskelig styring.
I modsætning til traditionelle AI-modeller, som typisk udfører én afgrænset opgave ad gangen, er agentic AI designet til at håndtere komplekse arbejdsgange.
Hvor klassisk AI ofte er reaktiv, er agentic AI i højere grad proaktiv.
Den kan prioritere opgaver, vælge mellem forskellige handlingsmuligheder og selv afgøre, hvornår der er behov for yderligere information.
Læs mere om AI agenter i mit indlæg her.
Hvordan adskiller agentic AI sig fra traditionel AI?
For at forstå agentic AI er det nyttigt at se på forskellen mellem tre overordnede niveauer af AI-anvendelse.
Traditionel regelbaseret automatisering følger faste instruktioner og reagerer kun på foruddefinerede hændelser.
Maskinlæring og moderne AI-modeller kan analysere data, genkende mønstre og generere output baseret på sandsynligheder, men kræver typisk et klart input og et klart formål for hver handling.
Agentic AI kombinerer disse evner og tilføjer et lag af autonomi. Systemet kan selv definere delopgaver, evaluere resultater og beslutte næste skridt.
Hvor traditionel AI svarer på spørgsmål, kan agentic AI stille dem selv.
Det gør den i stand til at fungere mere som en digital medarbejder end som et enkelt værktøj.
Hvordan kan agentic AI træffe beslutninger selvstændigt?
Agentic AI’s beslutningsevne bygger på en kombination af flere teknologiske komponenter, der tilsammen muliggør autonom adfærd.
Først og fremmest arbejder agentic AI med et klart defineret mål eller en række målsætninger.
Det kan eksempelvis være at optimere performance, reducere omkostninger eller øge konverteringer.
Målene fungerer som kompas for systemets handlinger.
Dernæst anvender systemet løbende dataindsamling. Agentic AI kan hente information fra forskellige kilder, analysere ændringer i omgivelserne og vurdere, om den nuværende strategi er hensigtsmæssig.
På baggrund af denne analyse kan AI’en planlægge næste skridt.
Det kan indebære at teste forskellige tiltag, vælge den mest effektive løsning og justere strategien løbende.
Læs mere om A/B test i mit indlæg her.
Feedback – både positiv og negativ – bruges aktivt til at forbedre beslutningsprocessen over tid.
Det afgørende er, at menneskelig input ikke er nødvendigt ved hver beslutning, men snarere fungerer som overordnet rammesætning og kontrol.
Typiske anvendelser af agentic AI
Agentic AI kan anvendes i en lang række sammenhænge, men særligt inden for digitale og datadrevne områder har teknologien stort potentiale.
Inden for marketing kan agentic AI eksempelvis overvåge kampagneperformance på tværs af kanaler, justere budgetter, optimere budskaber og teste nye variationer uden, at en marketingmedarbejder manuelt skal gribe ind hver gang.
Systemet kan selv identificere, hvad der virker, og handle derefter.
I e-commerce kan agentic AI arbejde med dynamisk prissætning, lagerstyring og personaliserede anbefalinger.
Her kan AI’en løbende analysere kundeadfærd og markedstendenser og træffe beslutninger, der understøtter både omsætning og kundeoplevelse.
Også inden for kundeservice, supply chain og produktudvikling ses der eksempler på agentic AI, der selv prioriterer opgaver og træffer beslutninger baseret på realtidsdata.
Læs mere om AI’s rolle i kundeservice i mit indlæg her.
Der er naturligvis en hel del flere typer af anvendelser for agentic AI – dem kan du læse mere om i artiklen her fra Harvard Business Review.
Fordele ved agentic AI
Der er flere klare fordele ved at arbejde med agentic AI, særligt for organisationer med komplekse digitale processer.
En af de største fordele er effektivitet.
Når AI-systemer selv kan håndtere beslutninger og justeringer, reduceres behovet for manuel overvågning.
Agentic AI kan også reagere hurtigere end mennesker. I digitale miljøer, hvor data ændrer sig konstant, kan hurtige beslutninger være afgørende.
AI’en kan identificere mønstre og handle i realtid, som kan give en konkurrencemæssig fordel.
Udfordringer og risici ved agentic AI
Selvom potentialet er stort, er der også udfordringer forbundet med agentic AI. En af de væsentligste er kontrol og gennemsigtighed.
Når AI-systemer træffer beslutninger autonomt, kan det være vanskeligt at forstå præcis, hvorfor en given beslutning er truffet.
Derudover kræver agentic AI klare rammer og etisk ansvarlig implementering. Hvis målsætningerne ikke er korrekt defineret, kan systemet optimere i en uønsket retning.
Datakvalitet er også en kritisk faktor.
Agentic AI er kun så god som de data, den arbejder med. Fejlagtige eller skæve datasæt kan føre til suboptimale eller direkte problematiske beslutninger.
Sådan implementeres agentic AI i praksis
En vellykket implementering af agentic AI starter med klare mål. Det er essentielt at definere, hvad AI’en må og ikke må træffe beslutninger om, samt hvilke KPI’er den skal arbejde ud fra.
Dernæst bør systemet implementeres gradvist. Mange vælger at starte med semi-autonome løsninger, hvor AI’en foreslår handlinger, som mennesker kan godkende.
Over tid kan graden af autonomi øges, efterhånden som tilliden til systemet vokser.
Det er også vigtigt at etablere klare feedbackmekanismer og monitorering.
Agentic AI bør løbende evalueres for at sikre, at beslutningerne stemmer overens med virksomhedens værdier og strategiske mål.
Fremtiden for agentic AI
Udviklingen inden for agentic AI er stadig i sin tidlige fase, men tendensen er tydelig.
AI-systemer bliver mere selvstændige, mere kontekstbevidste og bedre til at samarbejde med mennesker.
I takt med at teknologien modnes, vil agentic AI sandsynligvis blive en integreret del af mange digitale platforme og værktøjer.
For virksomheder, der ønsker at være på forkant, handler det om at forstå teknologien nu og begynde at eksperimentere ansvarligt.
En ny måde at arbejde med AI på
Agentic AI repræsenterer et skifte i måden, vi anvender kunstig intelligens på.
Fra at være et reaktivt værktøj bliver AI’en i stigende grad en aktiv medspiller, der kan tage initiativ og træffe beslutninger.
Det betyder nye muligheder for effektivitet, skalerbarhed og performance, men også et behov for nye kompetencer og etisk bevidsthed.
Kort sagt gøre Agentic AI det muligt at tænke AI som en agent, der ikke blot assisterer, men aktivt bidrager til beslutningsprocesser i en digital verden i konstant bevægelse.
15 års tips og tricks?
På LinkedIn deler jeg hver uge tips og tricks med mere end 8.000 følgere. Det er gratis at følge med og du kan altid “unfollow” mig igen. Vil du være med?
Gratis tips og tricks »
Kommentarer