Hva mener vi egentlig med en agent?

Definisjonen av en agent er ikke binær, men et spekter.

Det er viktig å skille mellom modell, assistent og agent.

En modell står for språkforståelse og generering. En assistent er i praksis et grensesnitt mot modellen, som returnerer svar basert på input, uten å utføre handlinger eller ta selvstendige avgjørelser. En agent går et steg videre. Den benytter verktøy, tar beslutninger, handler, evaluerer resultatene og forsøker igjen ved behov, innenfor et definert mål og en gitt kontekst.

Denne evnen til å kombinere vurdering, handling og fleksibilitet gjør agenter fundamentalt ulik tradisjonelle systemer. De løser ikke bare forhåndsdefinerte regler, men opererer i situasjoner som krever skjønn, valg og iterasjon.

Når gir agenter høy verdi?

Det er noen konkrete områder hvor det gir høy verdi å benytte agenter.

Når integrasjoner og dataflyt stopper opp

Tradisjonelle integrasjoner forutsetter stabile datastrukturer, klar logikk og forutsigbar kvalitet. I praksis er det nettopp her systemene ofte svikter.

Agenter kan hente data fra flere kilder, tolke ufullstendige eller avvikende felter, legge på nødvendig kontekst og utføre beslutninger som vanligvis måtte vært hardkodet i et integrasjonslag. I denne sammenhengen betyr ufullstendig data informasjon som er fragmentert, mangler struktur eller må sammenstilles og tolkes på tvers av kilder, ikke data som er direkte feil. På denne måten fungerer de som et fleksibelt lim mellom systemer, uten behov for tunge endringer i eksisterende arkitektur.

Resultatet blir redusert teknisk gjeld, prosesser som holder seg i gang selv når data ikke er perfekte, og færre manuelle stoppunkter som skaper flaskehalser.

Ved høy kompleksitet i beslutninger eller arbeidsflyt

En agent kan tolke beslutningsgrunnlag raskt og effektivt, samtidig som den ser dette på en sammensatt måte basert på kontekst og mål.

I praksis består en beslutning av vurdering av ett eller flere punkter. Økende kompleksitet betyr økt antall punkter som må vurderes, og her kan en agent gjøre disse vurderingene med hele bildet tilgjengelig. Det samme gjelder komplekse arbeidsflyter. Med tilgang til nødvendig informasjon, kontekst og mål kan en agent utføre arbeidsflyten mer effektivt enn hva vi som mennesker klarer.

Ved store mengder strukturert eller semi-strukturert data

En agent kan gå igjennom store datamengder og få mening ut av det, betydelig raskere enn enkeltpersoner.

Et konkret eksempel: Du mottar omfattende dokumentasjon som skal danne grunnlaget for et tilbud. Dette må leses igjennom før møtet hvor tilbudet skal forberedes. Her kan en agent presentere et sammendrag som i mange tilfeller er akkurat det du trenger før initielle møter.

Når det å være konsekvent er viktigere enn individuelle vurderinger

Tenk deg en bedrift som har en agent som vurderer tonefallet i markedsføringsartikler. Her er det viktig at resultatet holder seg konsekvent mellom de forskjellige artiklene.

Dette er et godt eksempel på hvor en agent kan komme inn og gjøre en solid jobb med å gjøre små justeringer i input-teksten som leveres – hver gang, på samme måte.

Når bør du ikke bruke agenter?

Du bør unngå å bygge en agent i tilfeller der du har dårlige prosesser eller dårlig data som et utgangspunkt. Med dårlig data mener vi informasjon som er feil, mangler kritiske felter eller krever ekstern verifisering for å kunne brukes, for eksempel identitetsdata, kontaktinformasjon eller andre felter der feil gir direkte konsekvenser. Beslutninger som tas blir ikke bedre enn datagrunnlaget tilsier, uavhengig om det er menneske eller agent som tar beslutningen. Det er derfor viktig å gjennomgå datagrunnlaget man skal jobbe med, og sikre at det holder en viss standard. Det samme gjelder prosessene du jobber ut ifra. Dersom prosessen fungerer dårlig for personer, så vil den ikke bli bedre av å bygge en agent på toppen. Svakhetene i prosessen kan derimot komme bedre frem.

Agenter skaper mest verdi når de håndterer oppgaver med høyt volum, tydelig prosessflyt og kompleksitet som krever vurdering underveis. Når volumet er lavt eller prosessen er så enkel at én fast regel dekker det meste av behovet, vil en agent være overkill. Samtidig introduserer man en ny feilkilde i et område som i utgangspunktet fungerer greit. I slike tilfeller bør man enten automatisere oppgaven med tradisjonelle virkemidler eller la mennesker håndtere det manuelt. Agenter skal løse flaskehalser, ikke skape nye.

Agenter bør ikke brukes i situasjoner der beslutninger ikke kan forankres i klare regler eller objektive kriterier. Når vurderingene er verdibaserte, politiske eller avhenger av menneskelig skjønn, vil en agent enten forsøke å generalisere noe som ikke kan generaliseres, eller basere avgjørelser på historiske mønstre og skjevheter som ikke lenger er riktige eller ønskelige. Resultatet er beslutninger som oppleves lite legitime og i verste fall direkte skadelige. Dette gjelder særlig områder som personalbehandling, tildeling av ressurser, juridiske vurderinger og saker som berører enkeltskjebner. Her må beslutninger tas av mennesker som forstår kontekst, etikk og konsekvenser, ikke av et system som maksimerer konsistens uten å forstå hva som står på spill.

En agent bør aldri bygges fordi noen “trenger AI”, “må ha en pilot” eller ønsker å kunne vise til en AI-satsing. Slike prosjekter starter med teknologi i stedet for problem, og ender nesten alltid med løsninger som ingen faktisk har behov for. Resultatet blir værende i en PowerPoint, uten reell verdi eller brukere.

Beslutningsrammeverk: bør du bygge en agent?

Før du går i gang med å bygge agenter er det lurt å stille seg selv noen kontrollspørsmål, for å validere at det gir verdi. Følgende fem spørsmål er konkrete, og vil gi deg et svar på om det er verdt å gå videre.

Av disse må svaret være “ja” på spørsmål 1, 2 og 3.

I tillegg bør du kunne svare “ja” på minst et av de to gjenværende spørsmål. Hvis begge er nei så mangler du sannsynligvis kompleksitet eller verdi, og du bygger dermed en agent på feil grunnlag.

Risikoer og fallgruver

Selv om entusiasmen er høy rundt agenter, og man ønsker å bygge noen kan man fort risikere å gå i samme feller man har gått i tidligere. Her er derimot innsatsen høyere, og feilene gjerne mer subtile. La oss se på noen vanlige fallgruver.

Overautomatisering

Selv om AI‑agenter kan effektivisere prosesser, er det en fare for å automatisere for mye. Når mennesker fjernes fra beslutningskjeden, kan man miste viktig kontekst, empati eller kritisk vurderingsevne. Overautomatisering kan føre til feil som blir dyre å rette opp, og det kan svekke tilliten til systemene. Den rette balansen mellom automatisering og menneskelig kontroll er avgjørende.

Dårlig modellvalg

Valg av underliggende modeller har stor betydning for agentenes kvalitet. En modell som er for generell eller ikke tilpasset domenet, kan gi upresise eller irrelevante svar. Dårlig modellvalg kan også føre til at agenten ikke håndterer språklige nyanser eller fagspesifikke krav. Det er derfor viktig å vurdere både ytelse, treningsdata og tilpasningsmuligheter før man setter en agent i produksjon.

Manglende monitorering

AI‑systemer er dynamiske og kan endre seg over tid. Uten kontinuerlig monitorering risikerer man at agentene gradvis leverer dårligere resultater, eller at de utvikler uønsket adferd. Manglende overvåkning gjør det vanskelig å oppdage feil tidlig, og kan føre til at små problemer eskalerer til store driftsutfordringer. Et robust rammeverk for logging, måling og varsling er derfor kritisk.

Løsninger uten forklarbarhet eller vedlikeholdbarhet

Akkurat som teknisk gjeld kan bygge seg opp i programvare, kan AI‑gjeld oppstå når man lager komplekse agentløsninger uten tilstrekkelig dokumentasjon eller forståelse. Resultatet er systemer som virker “smarte”, men som ingen egentlig kan forklare eller vedlikeholde. Dette skaper risiko både for drift og for compliance, og kan gjøre organisasjonen sårbar. Å investere i transparens og gode utviklingspraksiser er nøkkelen til å unngå denne fellen.

Praktiske eksempler

La oss se på noen konkrete eksempler som viser når og hvordan agenter gir reell verdi. Disse eksemplene representerer typiske oppgaver som har høyt repetisjonsnivå, tydelige regler og hvor det er rom for effektivisering og forbedret kvalitet.

Slik bygger du en bærekraftig agentstrategi

Det er ikke slik at organisasjoner som lykkes med AI-agenter gjør mer enn alle andre. De gjør det riktige først, og de gjør det konsekvent.

Problem før teknologi

Når teknologien får definere problemet, ender man opp med løsninger ingen egentlig trenger. Et agentprosjekt må starte med én ting: et konkret problem som faktisk er verdt å løse. Hvis du ikke kan beskrive hvordan agenten fjerner en flaskehals, forbedrer kvalitet eller øker konsistens, er det ikke grunnlag for å bygge den.

Design og kontroll er kritisk

En agent uten tydelige rammer er ikke et system, det er risiko i produksjon. Driftbarhet starter før første kodelinje er skrevet: klare mål, definert kontekst, riktig verktøystøtte, tilgangsmodell, logging og styringsmekanismer. Uten dette mister du sporbarhet, forutsigbarhet og kontroll.

Tverrfaglighet er en forutsetning, ikke et ideal

De beste agentene bygges der teknologer, domeneeksperter, sikkerhet og operasjon møtes. Det er i grenseflatene agentprosjekter enten lykkes eller feiler. Når tverrfaglighet mangler, er det ikke modellen som svikter, det er implementasjonen.

Poenget er dette: Agenter skaper først verdi når de er bygget for et presist problem, med et robust rammeverk rundt seg, og av et team som forstår både kontekst og konsekvens.

Hvis dere vurderer agenter, og vil ha en ærlig vurdering av om det faktisk gir verdi i deres prosesser, bistår vi gjerne. Målet er ikke å bygge flest mulig agenter, men å bygge de riktige.