I takt med att artificiell intelligens utvecklas och integreras i allt fler delar av arbetslivet, har begreppet ”AI-agent” seglat upp som både ett modeord och en kärnkomponent i diskussionen om framtidens digitala arbetsplats. Men vad är egentligen en AI-agent? Hur skiljer sig en agent från en AI-assistent, och vilka praktiska effekter kan de få på vårt sätt att arbeta?
AI-agent: Från modeord till värdeskapare
För att förstå vad en AI-agent är, behöver vi först släppa tanken på ytliga modeord och gå till kärnan av begreppet. En AI-agent är en självgående programvara med artificiell intelligens som kan fatta beslut och utföra uppgifter på egen hand, utifrån givna mål och kontext. Till skillnad från traditionella program som följer fasta instruktioner, har AI-agenten förmågan att anpassa sig efter situationen för att nå bästa möjliga resultat. Den kan dessutom utrustas med specialiserad kunskap, exempelvis om ett företags produkter eller interna processer, vilket gör den till en digital kollega med unik expertis.
AI-agent kontra AI-assistent – vad är skillnaden?
Många av oss använder redan AI-assistenter i vår vardag, som Siri, Alexa eller chattfunktioner i olika applikationer. Skillnaden är att en AI-assistent är reaktiv – den väntar på dina instruktioner och svarar på dina frågor. En AI-agent däremot är proaktiv och kan själv initiera handlingar för att uppnå ett mål.
En användbar analogi är att jämföra AI-assistenten med bilens GPS – den visar vägen men du kör själv. AI-agenten är som en självkörande bil som själv navigerar och löser utmaningar längs vägen. I praktiken betyder det att AI-agenten kan ta egna initiativ, hantera komplexa arbetsflöden och optimera processer utan att du behöver styra varje steg.
Utvecklingen går snabbt och gränserna mellan assistenter och agenter blir allt suddigare. Redan idag ser vi hur AI-assistenter får fler agentiska egenskaper – som att kunna planera, utföra flera handlingar i följd och hantera större arbetsuppgifter. Det är därför mer relevant att prata om agentiska system där olika digitala assistenter och agenter samarbetar och blir allt mer autonoma.
Agentiska arbetsflöden – när AI tar över komplexiteten
I verkligheten hanterar vi ofta arbetsuppgifter som är så komplexa att de kräver flera specialister och någon form av projektledning för att allt ska hänga ihop. Samma princip gäller för AI-agenter: När en uppgift är stor delas den upp mellan flera agenter med olika expertis, och en överordnad agent kan orkestrera flödet. Exempelvis kan en agent analysera inkommande CV:n, jämföra dem mot en kravspecifikation och vidarebefordra resultatet, samtidigt som andra agenter tar hand om resten av rekryteringsprocessen.
Nivån på självständighet kan styras – från strikt kontrollerade steg med tydliga ramar, till mer fria agenter som själva hittar den smartaste lösningen. Det är som att jämföra ett recept i en kokbok (AI-agenten följer steg för steg) med en skicklig kock som improviserar utifrån tillgängliga ingredienser (AI-agenten är fri att välja bästa sättet).
I praktiken kan man också ha en human-in-the-loop, där en människa kontrollerar och godkänner resultatet i känsliga steg, innan processen automatiseras fullt ut.
Konkreta exempel: AI-agenten som kollega
Hur ser det då ut när en AI-agent används på jobbet? Tänk dig att du är HR-ansvarig och vill boka en konferens. Du ger agenten en lista med krav (datum, allergier, budget, aktiviteter) och agenten sköter resten: söker alternativ, bokar, hanterar specialkost, bekräftar med restaurangen och rapporterar tillbaka. Under tiden kan du själv koncentrera dig på annat.
I ett annat scenario är du på väg till ett kundmöte och ber din AI-agent att sammanställa senaste informationen om kunden, logga en tidrapport och boka ett möte med en kollega. Agenten har tillgång till företagets system, kan hämta och lämna information, och hjälper dig att vara förberedd – allt genom en enkel röstinteraktion. Det sparar tid och gör att du kan fokusera på det som är viktigast i din roll.
Det finns även agenter som kan agera i visuella gränssnitt – till exempel boka tågresor eller hotell genom att själv navigera webbsidor, analysera information och ta beslut, precis som en människa hade gjort.
Effekter på arbetslivet – och nya kompetenser
AI-agenter kommer att förändra våra arbetsuppgifter och arbetsmönster i grunden. När agenter tar över rutinuppgifter och administrativa sysslor, kan vi ägna oss åt mer meningsfulla och kreativa arbetsuppgifter. Rollen som handledare eller dirigent för AI-agenter blir allt viktigare – att sätta mål, övervaka resultat och finjustera processen snarare än att vara involverad i varje detalj.
Det här driver också organisatoriska förändringar och ställer nya krav på kompetenser. Anpassningsförmåga blir centralt – att förstå när och hur man bäst använder AI-agenter, och när det behövs mänsklig intuition och empati istället. Förmågan att kommunicera tydliga instruktioner till agenterna är avgörande; ju bättre du kan beskriva vad du vill ha, desto bättre resultat får du.
En tredje viktig kompetens är källkritik – att kunna granska och ifrågasätta agentens svar, förstå var informationen kommer ifrån och bedöma om resultatet är korrekt och opartiskt. Transparens i agenternas beslut och hantering av data blir avgörande för att kunna lita på dem och undvika manipulation eller bias.
AI-säkerhet, etik och framtidsfrågor
Med den ökade autonomin och effektiviteten hos AI-agenter följer också viktiga etiska och säkerhetsmässiga frågeställningar. Vilken data samlar agenten in? Hur används den, och hur får jag kontroll över mina uppgifter? Transparens, säkerhet och att alltid ha människans bästa i fokus måste vara grundstenar i utvecklingen av AI-agenter.
Tekniken finns redan idag för att koppla ihop agenter med företagsdata och system på ett säkert sätt, särskilt inom plattformar som Microsoft 365 med Copilot. Samtidigt är det viktigt att vara medveten om risker och agera proaktivt när det gäller integritet och dataskydd.
Kom igång – och blicka framåt
AI-agenter är fortfarande ett nytt område, men utvecklingen går snabbt. Redan idag kan du börja experimentera genom att identifiera arbetsmoment som är repetitiva, tidskrävande eller tråkiga – och fundera på hur en AI-agent skulle kunna skapa värde där. Ställ frågor till kollegor, kartlägg behov och testkör små agentprojekt för att lära dig mer om möjligheterna.
Genom att börja nu ligger du långt fram i utvecklingen och kan dra nytta av den transformation som AI-agenter för med sig. Framtiden handlar om att arbeta smartare, tillsammans med digitala kollegor som både avlastar och öppnar nya möjligheter för personlig och organisatorisk utveckling.
Läs mer om hur vi på JSC arbetar med applicerbar AI.