Vad är Agentic AI?

Agentisk AI jämfört med andra typer av AI

Att förstå skillnaderna mellan agentisk AI och andra metoder för artificiell intelligens är viktigt för företag som utvärderar strategier för implementering av AI. Medan traditionella AI-system kräver explicit programmering för varje uppgift och generativ AI fokuserar på att skapa innehåll, arbetar agentisk AI med ett autonomt målsökande beteende som kan anpassa strategier och utföra komplexa affärsprocesser på egen hand.

Den grundläggande skillnaden ligger i operativ självständighet och målmedvetenhet. Traditionella AI-system utför fördefinierade uppgifter med mänsklig övervakning i varje steg, generativ AI skapar innehåll baserat på uppmaningar och agentisk AI upprätthåller mål över tid samtidigt som den självständigt bestämmer hur de ska uppnås genom dynamisk strategijustering och utförande i flera steg.

Hur skiljer sig agentisk AI från traditionell AI-automatisering?

Traditionell AI-automatisering fungerar genom regelbaserade system och fördefinierade arbetsflöden som utför specifika uppgifter när de utlöses av förutbestämda villkor. Dessa system kräver omfattande programmering för varje scenario och kan inte anpassa sig till oväntade situationer utan mänsklig inblandning eller ytterligare kodning. Implementeringar i företag omfattar vanligtvis automatiseringsverktyg för robotprocesser som följer exakta sekvenser av åtgärder i olika affärsapplikationer.

Agentisk AI skiljer sig i grunden genom att ha bestående mål och anpassa sitt tillvägagångssätt baserat på feedback från omgivningen och förändrade förhållanden. I stället för att följa förutbestämda skript utvärderar agentiska AI-system flera strategier, lär sig av resultaten och ändrar sitt beteende för att uppnå specificerade mål mer effektivt. Denna autonoma anpassningsförmåga gör det möjligt för företag att driftsätta AI-system som kan hantera komplexa, oförutsägbara affärsscenarier utan ständig omprogrammering eller mänsklig tillsyn.

Vad skiljer agentisk AI från generativa AI-system?

Generativa AI-system som stora språkmodeller fokuserar på innehållsskapande och svarsgenerering baserat på inmatningsfrågor och producerar text, bilder eller andra medier baserat på mönster som lärts in från träningsdata. Dessa system är utmärkta på att skapa innehåll men kräver mänskliga användare för att ge sammanhang, vägledning och utvärdering av resultaten för varje interaktion. Företagsapplikationer omfattar vanligtvis innehållsgenerering, dokumentutformning och kreativa stöduppgifter.

Agentisk AI innehåller generativa förmågor samtidigt som den lägger till målinriktat beteende och autonoma exekveringsfunktioner.

Medan generativ AI reagerar på omedelbara uppmaningar, upprätthåller agentisk AI mål över flera interaktioner och kan självständigt planera och utföra flerstegsprocesser för att uppnå specificerade mål. Denna distinktion gör det möjligt för företag att använda agentisk AI för komplexa affärsprocesser som kräver ihållande fokus och adaptivt strategigenomförande snarare än enkla innehållsgenererande uppgifter.

Hur kan agentisk AI jämföras med maskininlärningssystem?

Maskininlärningssystem analyserar data för att identifiera mönster, göra förutsägelser eller klassificera information baserat på träningsdataset, men de kräver vanligtvis mänskliga operatörer för att tolka resultaten och besluta om lämpliga åtgärder. Dessa system är utmärkta på dataanalys och mönsterigenkänning, men är beroende av mänsklig bedömning för att omsätta insikterna i affärsbeslut och åtgärder.

Agentisk AI bygger på maskininlärning och lägger till funktioner för autonomt beslutsfattande och verkställande av åtgärder. I stället för att bara tillhandahålla förutsägelser eller klassificeringar kan agentiska AI-system tolka analytiska resultat, utvärdera potentiella åtgärder och genomföra strategier för att uppnå affärsmål.

Denna integration gör det möjligt för företag att implementera automatiserade processer från början till slut som kombinerar dataanalys med strategiskt genomförande utan att kräva mänsklig inblandning vid varje beslutspunkt.

Jämförelse av AI-teknik

Snabb jämförelse:

När ska man använda Agentic AI: Välj Agentic AI när affärsprocesser kräver kontinuerlig autonom drift av flera system utan kontinuerlig mänsklig övervakning, särskilt för komplexa beslutssekvenser som måste anpassas till förändrade förhållanden

När ska man använda alternativ:
Traditionell AI: Standardiserade, repetitiva uppgifter
Generativ AI: Skapande av innehåll
Maskininlärning: Dataanalys och förutsägelser

När bör företag välja agentisk AI framför andra metoder?

Företag bör överväga agentisk AI när affärsprocesser kräver långvarig autonom drift i flera system och beslutspunkter utan kontinuerlig mänsklig övervakning. Traditionell AI-automatisering fungerar bra för standardiserade, repetitiva uppgifter med förutsägbara in- och utdata, medan agentisk AI utmärker sig i dynamiska miljöer där strategier måste anpassas utifrån förändrade förutsättningar och mål.

Agentisk AI blir särskilt värdefull när affärsprocesser omfattar komplexa beslutssekvenser som kräver samordning över flera system, avdelningar eller tidsperioder. Till skillnad från generativ AI som fokuserar på diskreta uppgifter eller maskininlärning som vanligtvis tillämpas på specifika analytiska insikter, kan agentisk AI hantera hela affärsflöden från början till slut och samtidigt anpassa strategier baserat på mellanliggande resultat och miljöförändringar. Denna förmåga gör agentisk AI mest lämpad för företagsapplikationer som kräver autonom processhantering, strategiskt utförande och adaptiv problemlösning i komplexa operativa miljöer.

Vilka är de viktigaste egenskaperna hos agentisk AI?

• Målorienterade: Agentiska AI-system är utformade med specifika mål i åtanke. Målen kan vara allt från enkla uppgifter, som att schemalägga möten eller sortera e-post, till mer komplexa mål, som att optimera leveranskedjor eller hantera finansiella portföljer. AI-agenten övervakar kontinuerligt sin omgivning och vidtar åtgärder för att uppnå sina uppsatta mål.
• Självständigt beslutsfattande: Agentisk AI kan fatta beslut utan mänsklig inblandning. Denna autonomi baseras på dess förståelse av miljön, dess tilldelade mål och dess lärda erfarenheter. AI-agenten kan analysera data, bedöma risker och välja det bästa tillvägagångssättet för att uppnå sina mål.
• Adaptivt lärande: Agentiska AI-system kan lära sig av sina interaktioner och förbättra sin prestanda över tid. I takt med att de möter nya situationer och får feedback förfinar de sina beslutsprocesser och blir allt skickligare på att nå sina mål. Denna förmåga att lära sig och anpassa sig är avgörande för att kunna verka i dynamiska och oförutsägbara miljöer. Lärandet kan omfatta mänsklig feedback ("human-in-the-loop") från enskilda användare eller chefer som följer beteendet över tid, eller automatiserad feedback för att hantera identifierade undantag.

Hur OpenText möjliggör företagets agentiska AI-framgång

OpenText har tillbringat över 35 år på att bygga digitala plattformar för kunskapsarbetare, och idag banar vi väg för nästa utveckling: att skapa digitala kunskapsarbetare genom agentisk AI.

Vår metod förändrar hur företag utnyttjar artificiell intelligens genom att ta itu med de grundläggande utmaningar som begränsar AI-framgång - dataintegration, säkerhet och skalbarhet.

Medan många företag kämpar för att implementera AI effektivt på grund av fragmenterade data och säkerhetsproblem, OpenText ger den väsentliga grunden som gör agentisk AI verkligen kraftfull för företagsmiljöer:

Grund för enhetligt datamoln

Agentisk AI kräver tillgång till fullständig, korrekt information i realtid för att kunna fatta självständiga beslut. OpenText's datamolnstrategi eliminerar datasilorna som plågar företagets AI-initiativ genom:

• Centralisering av information från olika företagssystem till en enda sanningskälla.
• Säkerställa datakvalitet, styrning och efterlevnad i alla AI-applikationer.
• Förse agentiska AI-system med dynamisk, levande information för beslutsfattande i realtid och optimering av arbetsflödet.

Säkerhet i företagsklass för AI-förtroende

Säkerhetsfrågor är fortfarande det största hindret för AI-användning, och 44% av IT-cheferna anger säkerhets- och efterlevnadsrisker som sin främsta utmaning när det gäller informationshantering. OpenText adresserar detta genom:

• AI-förbättrad hotdetektering: OpenText™ Cybersecurity Aviator™ lär sig automatiskt och distribuerar nya hotdetekteringsmodeller inom några timmar.
• Säker implementering av AI: Robusta åtkomstkontroller, dataklassificering och efterlevnadshantering som gör att du kan implementera agentisk AI med tillförsikt.
• AI-säkerhetsskydd: Försvara dig mot AI-drivna attacker samtidigt som du möjliggör AI-drivna säkerhetsfunktioner.

Vad är OpenText's agentiska AI-lösningar?

OpenText levererar agentisk AI genom specialiserade lösningar som integreras sömlöst med din befintliga företagsinfrastruktur:

Cybersecurity Aviator förbättrar din hotdetektering och respons genom:

• Autonom inlärning och driftsättning av nya modeller för att upptäcka hot inom några timmar.
• Realtidsanalys av nätverksbeteende för att identifiera avvikande aktiviteter.
• Automatiserad respons på framväxande säkerhetshot och sårbarheter.

OpenText™ Content Aviator™ förvandlar hur anställda interagerar med affärsinformation genom:

• Konversationell sökning och innehållsupptäckt i företagsarkiv.
• Automatiserad sammanfattning och översättning av komplexa dokument.
• Intelligent innehållsklassificering och automatisering av arbetsflöden.

OpenText™ DevOps Aviator™ optimerar dina livscykler för mjukvaruleverans genom:

• Förutsägelse av leveranstider för programvara och identifiering av risker med inbyggd flödesinformation.
• Generera och automatisera tester från skript, videor och backlog-objekt.
• Rekommendera och genomföra fixstrategier för att hålla leveransen på rätt spår.
• Agentic AI ger autonom, målstyrd intelligens för att förändra processen för mjukvaruleveranser

OpenText™ Experience Aviator™ distribuerar agentiska AI-agenter som:

• Autogenerera kontextuellt och relevant innehåll för kundkommunikation, rich media och bilder.
• Analysera kunddata för att självständigt lösa kontoproblem.
• Justera prenumerationsplaner och fakturering baserat på användarens preferenser och historik.
• Minska beroendet av mänskliga handläggare samtidigt som svarstiderna förbättras.

OpenText™ Service Management Aviator™ använder AI-assistenter för att omvandla IT-tjänsteleverans genom:

• AI-berikade arbetsflöden som distribuerar agentiska AI-agenter som kan interagera med varandra.
• Autonom sammanfattning av ärenden och lösningsförslag för servicedeskagenter.
• Självbetjäningsfunktioner som ger användarna möjlighet att lösa vanliga IT- och icke-IT-förfrågningar.
• Intelligent kunskapsinhämtning från företagsarkiv, HR-system och supportplattformar från tredje part.
• Privat LLM med RAG (retrieval augmented generation) som upprätthåller datasäkerhet och minskar hallucinationer.

OpenText™ Business Network Aviator™ förenklar B2B- och leveranskedjeintegration med en AI-självbetjäningsrådgivare genom att tillhandahålla:

• Omedelbara, exakta svar på vanligt språk för att använda OpenText™ Trading Grid™ mer effektivt som en del av din supply chain-verksamhet.
• Djupare insikter om leveranskedjan kopplade till dina affärsdata genom att hitta och dela kontextuella svar baserat på dina B2B- och EDI-förfrågningar.
• Förenklad EDI-nyttolast och transaktionsanalys som delas på ett affärsmässigt språk som fungerar för alla i din organisation oavsett teknisk expertis.
• Snabbare lösningstider genom att erbjuda tydlig, användbar vägledning om komplexa felkoder och möjligheten att skapa ett supportärende i appen.
• Effektiv IoT-drift genom enhetlig tillgångsidentitet, anomalidetektering i sluten krets med hjälp av generativ AI och stora språkmodeller (LLM) som ger den tillförlitliga datagrund som agentisk AI kräver.

Hur kan företag komma igång med OpenText agentisk AI?

OpenText's vision sträcker sig bortom enskilda AI-verktyg för att skapa omfattande digitala lagkamrater som förstärker mänsklig kapacitet. Våra Aviator AI-lösningar:

Öka produktiviteten genom smart automatisering

Enligt Foundry Research är ökad produktivitet den mest eftertraktade fördelen med AI, och 78% av de mogna AI-användarna tillskriver produktivitetsvinster till modern AI-teknik. OpenText's agentic AI levererar denna produktivitetsökning genom:

• Automatisera repetitiva arbetsflöden för att frigöra medarbetare för strategiskt tänkande och innovation.
• Säkerställa att bygghandläggarna har rätt tillgång till data och AI-motorer för att kunna kontrollera kostnaderna på ett säkert sätt.
• Hantera flerstegs affärsprocesser utan mänsklig inblandning samtidigt som du lär dig och förbättras över tid.

Stärk din personalstyrka

Ökad produktivitet genom agentisk AI innebär mer än bara snabbare slutförande av uppgifter - det förändrar hur dina medarbetare arbetar och gör det möjligt för dem att:

• Omdirigera fokus till aktiviteter med högt värde: Befria dina team från rutinuppgifter för att ägna sig åt kreativ problemlösning, strategisk planering och innovation.
• Förbättrad arbetstillfredsställelse: Medarbetare rapporterar högre moral när AI hanterar vardagligt arbete, vilket gör att de kan fokusera på meningsfulla bidrag.
• Främja samarbete: Med tid som tidigare gick åt till repetitiva uppgifter kan teamen bygga starkare kundrelationer och bedriva professionell utveckling.

Integrera mellan olika företagssystem

Enligt en nyligen genomförd undersökning prioriterar 52% av organisationerna integrationsmöjligheter när de väljer AI-partner. OpenText levererar:

• Sömlösa kopplingar mellan AI-agenter och befintliga företagsapplikationer.
• API-driven arkitektur som stöder anpassade integrationer.
• Automatisering av arbetsflöden som sträcker sig över flera affärssystem.

Ge mätbar påverkan på verksamheten

Organisationer med mogna AI-implementeringar som använder OpenText-lösningar rapporterar:

• Förbättrad operativ effektivitet genom automatiserade rutinuppgifter.
• Förbättrad snabbhet och noggrannhet i beslutsfattandet.
• Betydande produktivitetsvinster för alla roller som kunskapsarbetare.

Komma igång med OpenText agentic AI

Vår metod för att implementera agentisk AI fokuserar på att bygga en stark grund innan autonoma system tas i drift:

1. Utvärdering av information: Utvärdera och optimera ditt datalandskap för AI-beredskap.
2. Positionering av säkerhet: Implementera AI-klara ramverk för säkerhet och styrning.
3. Pilotgenomförande: Implementera agentisk AI i riktade användningsfall med mätbara resultat.
4. Skala och optimera: Utöka framgångsrika implementeringar i hela företaget.

Framtiden är gränslös

På OpenText tror vi att teknik alltid ska höja den mänskliga potentialen. Våra agentiska AI-lösningar ersätter inte din personalstyrka - de skapar digitala teamkamrater som hanterar rutinuppgifter, tar fram kritiska insikter och gör det möjligt för dina team att fokusera på kreativitet, strategi och innovation.

När din information är enhetlig, säker och tillgänglig via OpenText plattform, agentisk AI blir en transformativ kraft som tar bort hinder och låser upp din organisations obegränsade potential.

Redo att utforska hur OpenText kan leverera agentisk AI till ditt företag?

Kontakta vårt team för att diskutera dina specifika användningsområden och implementeringsstrategi.

Redo att prova Aviator? Få tillgång till OpenText MyAviator idag!

Praktiska exempel och användningsfall för Agentic AI

Agentic AI:s förmåga att planera och genomföra komplexa, långvariga processer gör den värdefull inom många affärsfunktioner och branscher.

Användningsfall för innehålls- och dokumenthantering

Agentisk AI förändrar spelplanen för hantering av stora volymer ostrukturerad data som dokument, kalkylblad och rich media.

• Dokumentanalys och automatisk redigering: En handläggare kan få den målinriktade uppgiften att "behandla alla nya kundkontrakt."
  • Den analyserar kontraktet (ett dokument), upptäcker personligt identifierbar information (PII) i det och utför sedan automatisk redigering av känsliga data för att säkerställa efterlevnad innan dokumentet skickas till nästa säkra lagringsplats.
• Bearbetning av rika medier: Agenten kan arbeta med video- och ljudfiler:
  • Transkription: En agent bearbetar en ljudinspelning av ett styrelsemöte.
  • Talarigenkänning: Identifierar och märker ut vilken chef som sa vad.
  • Ansiktsigenkänning (i videofilmer): Det kan identifiera viktiga intressenter för indexeringsändamål.
  • Utifrån ett strategiskt mål kan den sedan fatta ett självständigt beslut om att kategorisera inspelningen och arkivera den i ett lämpligt, långsiktigt kunskapsarkiv baserat på innehållets ämne och deltagare.
• CAD-ritningar (Computer Aided Design) och teknik: En agent kan sättas till målet att "validera alla uppdaterade komponentkonstruktioner mot kvalitetsstandarder." Den skulle få tillgång till CAD-ritningarna, analysera specifikationerna, flagga för eventuella avvikelser och uppdatera de tillhörande artikelnumren i ERP-systemet (Enterprise Resource Planning) - en adaptiv process i flera steg.

Branschspecifika användningsfall

• Finansiella tjänster: Agentisk AI kan automatisera komplexa investeringsbeslut, hantera finansiella portföljer och självständigt upptäcka bedrägliga transaktioner genom att ständigt övervaka, lära sig och anpassa sig till nya mönster.
• Försäkringar: Agenter kan hantera hela skadeprocessen, från att analysera inledande dokument till att bedöma risker och fatta självständiga beslut om skadeutbetalningar inom definierade parametrar, samtidigt som de flaggar för eventuella avvikelser för mänsklig granskning.
• Myndigheter: Agenter kan hantera komplex regelefterlevnad genom att kontinuerligt övervaka lagändringar, bedöma effekterna på olika interna system och självständigt initiera korrigerande processer på flera avdelningar för att upprätthålla efterlevnaden.
• Logistik (leveranskedja): Agentisk AI optimerar produktionsscheman och hanterar lager. Till exempel kan en agent med målet att "maximera leverans i tid" övervaka väder, trafik och lagernivåer i realtid och fatta autonoma beslut om att omdirigera transporter eller justera leverantörsbeställningar för att förhindra förseningar. Detta är ett exempel på adaptiv inlärning som tillämpas i en komplex miljö med många variabler.

Hur fungerar agentisk AI?

Agentiska AI-system fungerar genom en skiktad arkitektur som integrerar flera tekniker för artificiell intelligens för att möjliggöra autonomt beslutsfattande och måluppfyllelse i företagsmiljöer.

Dessa system skiljer sig fundamentalt från traditionell affärsautomation genom att de upprätthåller bestående mål, anpassar strategier baserat på operativ feedback och utför komplexa flerstegsprocesser utan kontinuerlig övervakning.

Teknisk arkitektur

Den tekniska grunden kombineras:

• Perceptionsmekanismer för att förstå affärsmiljöer
• Resonemangsförmåga för att bearbeta information och fatta beslut
• Minnessystem för att bevara organisatorisk kunskap
• Åtgärdsramverk för att genomföra planer över företagssystem

Denna arkitektur möjliggör autonom drift samtidigt som den upprätthåller anpassningen till affärsmål och efterlevnadskrav.

Vad möjliggör autonomt beslutsfattande för affärsverksamheten?

Autonomt beslutsfattande inom agentisk AI för företag bygger på resonemangsmotorer som utvärderar flera affärsscenarier och väljer optimala strategier baserat på aktuella förhållanden och organisatoriska mål. Dessa system bedömer sannolikheten för framgång för olika tillvägagångssätt, väger operativa risker och fördelar och väljer åtgärder som maximerar affärsvärdet. Till skillnad från regelbaserad automatisering som följer förutbestämda arbetsflöden kan agentisk AI generera nya lösningar på okända affärsutmaningar genom att kombinera inlärda mönster med logiskt resonemang.

Beslutsprocessen omfattar flera affärskriterier samtidigt, inklusive omedelbara operativa krav, strategiska mål, resursbegränsningar och efterlevnad av regelverk. Denna förmåga gör det möjligt för agentisk AI att fungera effektivt i dynamiska affärsmiljöer där förhållandena förändras snabbt och perfekt information sällan finns tillgänglig.

Hur kan agentiska AI-system lära sig och anpassa sig till företagens behov?

Enterprise agentic AI använder minnesarkitekturer som möjliggör både omedelbar uppgiftshantering och långsiktigt organisatoriskt lärande. Arbetsminnet upprätthåller kontexten för aktuella affärsprocesser, operativa förhållanden och aktiva mål, vilket gör att systemet kan följa utvecklingen och justera strategierna i realtid i flera olika företagsapplikationer.

Långtidsminnessystemen samlar in organisatorisk kunskap och operativa erfarenheter som ligger till grund för framtida affärsbeslut. Dessa system registrerar specifika interaktioner, resultat och kontextuell information från tidigare affärsprocesser, vilket skapar ett arkiv med institutionell kunskap som förbättrar prestandan över tid. Denna organisatoriska inlärningsförmåga gör det möjligt för agentisk AI att bli mer effektiv i takt med att den får erfarenhet av specifika affärsmiljöer och operativa mönster.

Vilken roll spelar stora språkmodeller (LLM) i agentisk AI för företag?

LLM:er fungerar som det primära gränssnittet mellan affärschefer eller affärsanalytiker som definierar agenter och de uppgifter, routing och mekanik som ger tillgång till data och kontrollerar åtgärder inom systemet. Dessa modeller gör det möjligt för agentisk AI att tolka instruktioner från ledningen, förstå affärsdokumentation, tillämpa tankekedjor och generera lämpliga svar eller handlingsplaner baserat på organisatoriska sammanhang.

LLM:er bidrar med resonemangsförmågor som gör det möjligt för agentisk AI att analysera affärsproblem, generera strategiska planer och utvärdera potentiella lösningar inom olika affärsområden. Denna kombination av språkförståelse och affärsmässiga resonemang gör LLM:er särskilt värdefulla för tillämpningar där AI-agenter måste interagera med intressenter och bearbeta olika typer av affärsinformation.

Hur kan agentiska AI-system integreras med företagens infrastruktur?

Integration av AI i företag bygger på API-anslutningar och datapipelinearkitekturer som möjliggör sömlös interaktion med befintliga affärssystem. Dessa system ansluter till resursplaneringsplattformar, system för hantering av kundrelationer och andra kritiska affärsapplikationer via standardiserade gränssnitt som upprätthåller datasäkerhet och driftsintegritet.

Flera specialiserade agenter samordnas ofta inom företagsmiljöer, där varje agent fokuserar på specifika affärsfunktioner samtidigt som de delar information via säkra kommunikationsprotokoll. Detta distribuerade arbetssätt möjliggör komplex automatisering av affärsprocesser som spänner över flera avdelningar och system, samtidigt som den centraliserade övervakningen och kontrollen av affärsverksamheten bibehålls.

Forskning från MIT belyser de tekniska framstegen inom samordning av flera agenter och utmaningarna med att fungera i miljöer där människor och agenter blandas.

Hur kan agentisk AI gynna företag?

Förstå vad som gör agentisk AI annorlunda

Agentisk AI är en ny typ av artificiell intelligens som kan agera självständigt, fatta autonoma beslut och arbeta mot komplexa, långsiktiga mål med minimal mänsklig inblandning. Tänk på det som en mycket kompetent digital medarbetare som du kan tilldela ett viktigt mål - den kommer att räkna ut stegen, genomföra planen och anpassa sig efter behov för att få jobbet gjort.

Det som skiljer agentisk AI åt är tre kärnfunktioner:

• Självständiga beslut: AI:n agerar självständigt utan att kräva godkännande i varje steg.
• Målorienterad: Den upprätthåller mål över tid genom att utföra flera steg, snarare än att bara svara på enstaka uppmaningar.
• Adaptivt lärande: Den analyserar resultat, utvärderar strategier och ändrar sitt beteende för att uppnå målen mer effektivt.

Agentic AI erbjuder ett brett spektrum av fördelar för företag i olika branscher:

• Ökad effektivitet och produktivitet: Genom att automatisera repetitiva uppgifter och optimera arbetsflöden kan agentisk AI avsevärt förbättra effektiviteten och produktiviteten i verksamheten. Detta gör det möjligt för företag att effektivisera sin verksamhet, sänka kostnaderna och påskynda produktionen. Ett agentiskt AI-system kan t.ex. hantera hela arbetsflöden i flera steg - från lagerhantering till orderhantering - utan att det krävs mänsklig inblandning i varje steg.
• Förbättrat beslutsfattande: Agentisk AI kan analysera stora mängder data och ge insikter som ger underlag för bättre beslutsfattande. Genom att identifiera trender, mönster och avvikelser kan AI-agenten hjälpa företag att göra mer strategiska val, minska riskerna och dra nytta av möjligheterna. AI-agenten kan automatiskt analysera marknadstrender, konkurrenters prissättning och kundbeteende för att rekommendera optimala prisstrategier eller identifiera nya marknadsmöjligheter i realtid.
• Minskad operativ risk och stilleståndstid: Agentic AI förutser och förhindrar störningar inom drift, underhåll, supply chain management och kundservice. Det kan till exempel upptäcka ovanlig kontoaktivitet och proaktivt nå ut till kunderna med lösningar innan små problem eskalerar till stora kriser - vilket gör att företagen kan ligga steget före problemen i stället för att bara reagera på dem.
• Förbättrad kundupplevelse: Agentisk AI kan personalisera kundinteraktioner och tillhandahålla skräddarsydda lösningar. Genom att förstå kundernas preferenser och behov kan AI-agenten leverera relevant innehåll, erbjuda proaktiv support och bygga starkare kundrelationer. Agentisk AI kan till exempel förutse potentiella problem genom att analysera kunddata och mönster, vidta korrigerande åtgärder innan små problem eskalerar till stora kriser - till exempel genom att upptäcka ovanlig kontoaktivitet och proaktivt nå ut till kunderna med lösningar.
• Innovation och tillväxt: Agentisk AI kan driva innovation genom att identifiera nya möjligheter och generera kreativa lösningar. Genom att utforska okonventionella tillvägagångssätt och utmana befintliga paradigm kan AI-agenter hjälpa företag att upptäcka nya marknader, utveckla nya produkter och uppnå banbrytande resultat.

Agentisk AI kan utforska okonventionella produktkombinationer eller tjänsteerbjudanden genom att analysera branschöverskridande trender och kundbehov som mänskliga team kanske förbiser.

Förmåner i sammandrag:

Organisationer som implementerar agentisk AI rapporterar tre primära resultat:

1. 40-60% minskning av tidsåtgången för rutinuppgifter
2. Snabbare beslutsfattande genom dataanalys i realtid
3. Förbättrad medarbetarnöjdhet när teamen fokuserar på strategiskt arbete

För att lyckas krävs korrekt dataintegration, säkerhetsramverk och en stegvis implementering.

Hur automatiserar agentisk AI beslutsfattande och flerstegsprocesser?

Agentisk AI automatiserar komplexa beslutsprocesser och arbetsflöden i flera steg. Dess förmåga att analysera data, bedöma risker och vidta autonoma åtgärder gör den idealisk för att hantera komplicerade uppgifter som traditionellt krävt mänsklig inblandning.

Inom finanssektorn kan agentisk AI till exempel automatisera investeringsbeslut, hantera portföljer och upptäcka bedrägliga transaktioner. Inom sjukvården kan den hjälpa till med diagnos, anpassa behandlingsplaner och övervaka patienternas hälsa. Inom tillverkningsindustrin kan agentisk AI optimera produktionsscheman, hantera lager och förutse fel på utrustning.

Genom att automatisera dessa komplexa processer kan företagen minska antalet fel, förbättra noggrannheten och påskynda verksamheten. Agentisk AI kan kontinuerligt lära sig och anpassa sig till förändrade förhållanden, vilket säkerställer att beslutsfattandet förblir optimalt och i linje med affärsmålen.

Vad är en AI-agent?

En AI-agent är en programvara som är utformad för att uppfatta sin omgivning genom sensorer eller datainmatning, bearbeta denna information med hjälp av artificiell intelligens och vidta åtgärder som maximerar dess chanser att uppnå specifika mål. Dessa digitala agenter kan arbeta självständigt inom definierade parametrar, fatta beslut baserat på programmering och inlärning samt interagera med andra system eller människor för att utföra uppgifter. De utgör det praktiska genomförandet av principerna för agentisk AI och fungerar som operativa enheter som utför specifika funktioner inom ett större AI-system.

Kärnkomponenter i AI-agenter

AI-agenter är uppbyggda av flera viktiga komponenter som gör det möjligt för dem att arbeta självständigt och fatta beslut:

• System för varseblivning: Agenter måste ha sätt att samla in information om sin omgivning. I affärsapplikationer kan det handla om dataflöden från företagssystem, marknadsanalyser, sensordata från IoT-enheter eller direkta användarinteraktioner. Dessa indata utgör grunden för agentens förståelse av sitt operativa sammanhang.
• Kunskapsbas: Agenterna upprätthåller och uppdaterar kontinuerligt en databas med information som innehåller både förprogrammerad kunskap och erfarenheter. Denna kunskapsbas utgör grunden för beslutsfattande och problemlösning och gör det möjligt för agenten att använda sig av tidigare erfarenheter och etablerade mönster för att informera om aktuella åtgärder.
• Mekanismer för beslutsfattande: Sofistikerade algoritmer och modeller gör det möjligt för agenter att utvärdera situationer och bestämma lämpliga åtgärder. Dessa mekanismer innehåller ofta flera AI-tekniker, inklusive maskininlärning, bearbetning av naturligt språk och expertsystem, för att bearbeta komplexa scenarier och generera effektiva svar.

Hur ser framtiden ut för AI-agenter i näringslivet?

Utvecklingen av AI-agenter fortsätter att utöka kapaciteten och tillämpningarna i affärsmiljöer.

Nya trender inkluderar:

• Nätverk av samverkande agenter: Framtida implementeringar kommer att innehålla flera specialiserade agenter som arbetar tillsammans i samordnade nätverk, där var och en hanterar specifika aspekter av komplexa affärsprocesser samtidigt som de delar information och resurser för att uppnå gemensamma mål.
• Förbättrad inlärningsförmåga: Nästa generations agenter kommer att uppvisa mer sofistikerade inlärningsförmågor, inklusive:
  • Snabbare anpassning till nya situationer och krav genom avancerad teknik för transfer learning. Detta gör det möjligt för agenterna att tillämpa inlärd kunskap mer effektivt i olika sammanhang och scenarier.
  • Förbättrad förmåga att lära sig av mänsklig feedback och naturliga interaktioner, vilket gör dem mer intuitiva att arbeta med och lättare att utbilda för specifika affärsbehov.
• Ökad självständighet: I takt med att AI-tekniken utvecklas kommer agenterna att hantera alltmer komplexa beslut och uppgifter med större självständighet, samtidigt som lämpliga säkerhetsåtgärder och mänsklig tillsyn upprätthålls där så behövs.
• Snabbare självbetjäning och uppfyllande av förfrågningar: AI-agenter kommer att göra det enklare för företagsanvändare att få olika förfrågningar besvarade snabbare genom ITSM-plattformar som har inbyggd generativ AI i kombination med automatisering av arbetsflöden. Exempel på detta är friskvårdsbidrag, att ge tillgång till passerkort vid besök på ett fjärrkontor eller att distribuera molninstanser.

Utmaningar och framgångsfaktorer vid implementering av Agentic AI

Nyligen genomförda branschanalyser har visat på de betydande utmaningar som företag står inför när det gäller att införa Agentic AI, och analysföretaget Gartner förutspår att mer än 40% av Agentic AI-projekten kommer att avbrytas i slutet av 2027 på grund av stigande kostnader, oklara affärsfördelar och otillräcklig riskkontroll. Att förstå dessa potentiella fallgropar och implementera lämpliga strategier för att minska riskerna är avgörande för företag som vill lyckas med att införa agentisk AI.

Förutsägelsen återspeglar den nuvarande verkligheten att många organisationer närmar sig implementering av agentisk AI utan tillräcklig förberedelse för den komplexitet, de kostnader och de styrningskrav som dessa system kräver. Gartner förutspår dock också att minst 15% av de dagliga arbetsbesluten kommer att fattas autonomt med hjälp av agentisk AI år 2028, och att 33% av företagens mjukvaruapplikationer kommer att innehålla agentisk AI år 2028, vilket indikerar en betydande potential för organisationer som arbetar strategiskt med implementeringen.

Vad är det som gör att projekt inom agentisk AI misslyckas?

De främsta orsakerna till att projekt inom agentisk AI misslyckas beror på grundläggande missförstånd om implementeringens komplexitet och resursbehov.

Många organisationer har underskattat kostnaderna för och komplexiteten i att integrera dessa system i produktionen, där de måste fungera tillförlitligt i stor skala och leverera mätbart affärsvärde.

Till skillnad från traditionella automatiseringsprojekt kräver agentisk AI sofistikerad infrastruktur, kontinuerlig övervakning och adaptiva styrningsramverk som många företag inte är beredda att tillhandahålla.

Kostnadsöverskridanden utgör en betydande utmaning, eftersom agentiska AI-system kräver betydande beräkningsresurser, specialiserad expertis och löpande underhåll som överstiger de ursprungliga projektberäkningarna.

Problemen beror på att det saknas en tydlig definition av affärsnyttan och att det saknas kognitiva grunder i de flesta agentiska AI-projekt, där företagen bygger fel saker.

Dessutom kan otillräckliga ramverk för riskhantering inte hantera de unika utmaningarna med autonoma system som verkar i komplexa företagsmiljöer.

Hur kan företag undvika fallgropar vid implementering av agentisk AI?

För att lyckas med implementeringen av Agentic AI krävs ett strategiskt tillvägagångssätt som tar hänsyn till både tekniska och organisatoriska beredskapsfaktorer.

Företag bör börja med tydligt definierade affärsmål och mätbara framgångskriterier som direkt kopplar AI-kapacitet till specifika operativa förbättringar eller kostnadsminskningar. Denna grund förhindrar att projekt blir teknikimplementeringar som söker efter affärsproblem.

Riskhanteringsstrategier måste ta hänsyn till den autonoma karaktären hos agentiska AI-system genom omfattande ramverk för styrning, övervakningssystem och mekanismer för mänsklig tillsyn. Organisationer bör implementera stegvisa implementeringsmetoder som möjliggör iterativt lärande och justering, med början i pilotprojekt med begränsad omfattning som visar värdet innan de skalas upp till implementering i hela företaget.

Dessutom säkerställer investeringar i organisatorisk förändringshantering och personalutbildning att mänskliga intressenter effektivt kan samarbeta med agentiska AI-system.

Vilka krav på infrastruktur och styrning säkerställer att projektet blir framgångsrikt?

För att lyckas med Agentic AI krävs en robust teknisk infrastruktur som kan stödja autonom drift samtidigt som standarder för säkerhet, efterlevnad och prestanda upprätthålls. Detta inkluderar skalbara dataresurser, omfattande övervaknings- och loggningssystem samt integrationsramverk som möjliggör sömlös interaktion med befintliga företagsapplikationer.

Organisationer måste också upprätta tydliga datastyrningspolicyer som säkerställer att agentiska AI-system har tillgång till aktuell information av hög kvalitet samtidigt som lämpliga säkerhetskontroller upprätthålls.

Ramverken för styrning bör definiera tydliga gränser för autonom drift, eskaleringsförfaranden för extrema fall och ansvarsstrukturer som upprätthåller mänsklig tillsyn över strategiska beslut.

Framgångsrika implementeringar inkluderar vanligtvis tvärfunktionella team med representation från IT, affärsverksamhet, juridik och compliance-avdelningar för att säkerställa omfattande hänsyn till tekniska, operativa och regulatoriska krav under hela projektets livscykel. NIST:s ramverk för AI-riskhantering ger omfattande vägledning för att införliva tillförlitlighet i utformningen och styrningen av AI-system.

Hur bör företag strategiskt närma sig införandet av agentisk AI?

Strategisk användning av AI kräver ett stegvis tillvägagångssätt som bygger upp organisatoriska förmågor samtidigt som det visar på ett ökat värde. Företagen bör börja med att identifiera specifika affärsprocesser som kombinerar hög automatiseringspotential med tydliga framgångsmått, med fokus på områden där autonomt beslutsfattande kan ge mätbara förbättringar i effektivitet, noggrannhet eller lyhördhet.

Kritiska framgångsfaktorer

För att undvika att 40% misslyckas måste företagen:

1. Definiera tydliga och mätbara affärsmål före implementeringen.
2. Bygga robusta ramverk för styrning av autonoma system.
3. Börja med pilotprojekt i begränsad omfattning som visar ROI.
4. Investera i ledning och utbildning i samband med organisationsförändringar.

Organisationer som tar hänsyn till dessa faktorer har tre gånger högre framgång.

Pilotprogram bör betona lärande och anpassning snarare än omedelbar storskalig utrullning, så att organisationer kan utveckla expertis inom agentisk AI-hantering, styrning och optimering. Framgångsrika företag etablerar vanligtvis särskilda kompetenscentra som kan dela med sig av lärdomar från flera projekt, utveckla standardiserade implementeringsmetoder och upprätthålla expertis inom ny teknik för agentisk AI och bästa praxis.

Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för organisationer att bygga upp en hållbar AI-kapacitet som kan leverera långsiktigt affärsvärde samtidigt som man undviker de fallgropar som leder till att projekt avbryts.

GARTNER är ett registrerat varumärke och servicemärke som tillhör Gartner, Inc. och/eller dess dotterbolag i USA och internationellt, Magic Quadrant är ett registrerat varumärke som tillhör Gartner, Inc. och/eller dess dotterbolag och används här med tillstånd. Alla rättigheter förbehållna.