DEBATT | Alexander Vaagan

IKKE FOR STORE AMBISJONER: Ambisjonsnivået er ofte for høyt i første runde med KI. Målet bør ikke være å helautomatisere komplette forretningsprosesser, men å delautomatisere avgrensede oppgaver. Interne, modne prosesser er gode startpunkter, skriver Alexander Vaagan.

KI-agenter uten tydelige mål blir et kostbart eksperiment

KI-agenter har på kort tid gått fra å være et nytt begrep til å bli et reelt verktøy i mange virksomheter. Teknologien lover økt effektivitet, bedre beslutningsstøtte og automatisering av tidkrevende oppgaver. Likevel ser vi at mange virksomheter tar i bruk KI-agenter uten å være tydelige på hva de faktisk skal brukes til, og ender med løsninger som aldri skaleres.

Alexander Vaagan Alexander Vaagan Alexander Vaagan Chief Data Scientist i Crayon Consulting
Publisert

Problemet er sjelden teknologien i seg selv. Det handler oftere om forventninger, prioriteringer og hvordan agentene tas i bruk i praksis.

Mange forbinder KI med verktøy som ChatGPT eller Copilot, som svarer på spørsmål når vi ber om det. En KI-agent går et steg videre ved å følge et mål over tid og utføre oppgaver i flere systemer på vegne av brukeren – uten kontinuerlig menneskelig styring.

Riktig brukt kan dette gi betydelig forretningsverdi. Brukt feil kan det raskt bli et kostbart eksperiment og føre til uforutsette konsekvenser.

Basert på erfaringene vi ser i møte med norske virksomheter, er det særlig fem grep som skiller dem som lykkes fra dem som blir stående fast:

1. Ikke start med teknologi – start med problemet 

Alexander Vaagan, Chief Data Scientist i Crayon Consulting

Altfor mange begynner med spørsmålet: «Hvordan kan vi bruke KI-agenter?» Et bedre spørsmål er: «Hvilke konkrete problemer forsøker vi å løse?» KI-agenter skaper først verdi når de er tydelig forankret i forretningsbehov og strategi. Uten en klar kobling til mål og ønsket effekt, risikerer man løsninger som er teknisk imponerende, men forretningsmessig irrelevante. 

2. Begynn der kompleksiteten er lav 

LES OGSÅ:

Ambisjonsnivået er ofte for høyt i første runde. Målet bør ikke være å helautomatisere komplette forretningsprosesser, men å delautomatisere avgrensede oppgaver. Interne, modne prosesser er gode startpunkter: sortering av informasjon, utkast til analyser, støtte til rapportering eller forberedelse av beslutningsgrunnlag. Her er gevinsten synlig, risikoen lav og læringen høy.

3. AI-agenter er ikke kolleger 

Forventningsstyring er avgjørende. KI-agenter er kraftige verktøy, men de er ikke selvstendige beslutningstakere. De er avhengige av gode data, tydelige rammer og menneskelig kontroll. De kan gi ulike svar på samme problemstilling og bør alltid brukes med et kritisk blikk. Når virksomheter overvurderer hva agentene kan gjøre, oppstår både skuffelser og unødvendig risiko. Riktig brukt fungerer KI-agenter best som et supplement – ikke en erstatning. 

4. Ett verktøy løser ikke alt 

Markedet flommer over av KI-verktøy og plattformer, men ingen enkelt agent passer til alle oppgaver. En vanlig felle er å tro at én løsning kan dekke alt. Ulike oppgaver krever ulik arkitektur, sikkerhet og datatilgang. Å velge riktig verktøy til riktig formål er helt avgjørende – og ofte mer krevende enn man tror. 

5. Involver de ansatte tidlig 

Teknologi alene skaper ikke endring. For å lykkes må ansatte involveres fra starten, få nødvendig kompetanse og reelt eierskap til hvordan KI-agenter brukes i praksis. Når hensikten er tydelig og nytten oppleves konkret, øker både tilliten og bruken. Brukt riktig kan KI-agenter ta over monotone, tidkrevende oppgaver og frigjøre tid til arbeid som faktisk skaper verdi.

KI-agenter er en arbeidsform, ikke en snarvei. De som lykkes, tar seg tid til å bruke dem riktig.

kommentar crayon computerworld ai debatt ki