AI er rykket fra hype til håndgribelige resultater. Men begreber som workflows og agenter bliver ofte blandet sammen, selvom de repræsenterer to meget forskellige tilgange. For at træffe de rigtige valg, er det afgørende at forstå forskellene – og hvornår hver model giver mening. Denne sondring er ikke kun teknisk, men har også store implikationer for forretning, governance og organisationens modenhed i arbejdet med AI.
Hvad er AI Workflows?
Et AI workflow er en sekvens af definerede trin, hvor data og beslutninger flyder gennem et fastlagt setup. Altså en automatisering med indlejret intelligens. Her er rammen stabil, og variation håndteres gennem regler eller prædefinerede modeller. Typisk anvendes workflows i processer, hvor outcome er forudsigeligt.
Fordele:
- Forudsigelighed: Du ved, hvad output bliver, så længe input er inden for rammerne.
- Skalerbarhed: Når processen er sat op, kan den gentages i stor skala uden ekstra kompleksitet.
- Compliance og kontrol: Workflows er lettere at auditere, dokumentere og tilpasse til governance-krav.
- Integration: Kan kobles direkte til ERP, CRM eller andre kernesystemer.
Ulemper:
- Manglende fleksibilitet: Afvigelser fra de planlagte mønstre håndteres dårligt.
- Høj konfigurationsindsats: Kræver detaljeret mapping af processer på forhånd.
- Begrænset læring: Workflows kan ikke “forstå” kontekst ud over det, der er defineret i regler og modeller.
Case-eksempel: En e-commerce virksomhed bruger AI workflows til at optimere returhåndtering. Når en kunde logger et retur, kører processen:
- Tekst fra kundens besked analyseres med NLP.
- Produktkategori identificeres.
- En standardbeslutning (refundering, ombytning, undersøgelse) træffes.
Her fungerer workflows perfekt, fordi variationen er begrænset, og forudsigelighed er vigtigere end fleksibilitet. I praksis betyder det færre manuelle touchpoints, lavere omkostninger pr. retur og en ensartet kundeoplevelse.
Hvad er AI Agenter?
AI agenter er mere åbne og adaptive systemer, ofte drevet af store sprogmodeller. De kan selv planlægge trin, vælge handlinger og tilpasse sig konteksten dynamisk. Hvor workflows er som motorveje, er agenter mere som selvkørende biler, der kan navigere uden faste ruter. De er især relevante, når konteksten ændrer sig hurtigt, eller når der er mange mulige variationer af samme opgave.
Fordele:
- Fleksibilitet: Kan håndtere uforudsete inputs og improvisere løsninger.
- Læring og kontekstforståelse: Kan tilpasses hurtigt til nye opgaver uden fuld re-konfiguration.
- Innovation: Mulighed for at opdage mønstre og handlinger, som organisationen ikke selv havde kortlagt.
Ulemper:
- Manglende forudsigelighed: Output kan variere og være svært at auditere.
- Driftsrisiko: Risiko for fejlbeslutninger, især i kritiske processer.
- Højere krav til overvågning: Kræver løbende monitorering og evaluering.
- Kompleks styring: Kan være svært at sætte klare rammer for, hvilket gør compliance til en udfordring.
Case-eksempel: En B2B-virksomhed implementerer en AI agent som “digital assistent” for salgschefen. Agenten:
- Forstår naturlige spørgsmål som “Vis mig alle leads fra Tyskland, der ikke er kontaktet de sidste 14 dage.”
- Kan selv hente data fra CRM og præsentere resultaterne.
- Kan foreslå næste handling (fx at udløse en e-mailsekvens).
Her giver en agent mening, fordi variationen i forespørgsler er stor, og fleksibiliteten skaber reel værdi. Derudover kan agenten bruges som sparringspartner, der foreslår nye segmenteringsstrategier baseret på historiske data.
Hvornår giver hvad mest mening?
Valget handler ikke kun om teknologi, men også om organisationens modenhed, risikovillighed og reguleringskrav.
- Workflows er bedst, når processer er veldefinerede, skalerbare og underlagt compliance. De skaber stabilitet og minimerer risikoen for fejl i områder, hvor fejl kan være dyre eller kritiske.
- Agenter er stærkest i dynamiske miljøer, hvor kompleksitet og variation gør faste rammer for snævre. De passer godt til opgaver, hvor der er brug for kreativitet, improvisation og menneskelignende interaktion.
Kombinationen af workflows og agenter
I praksis vil mange organisationer ende med en hybridmodel: workflows til de kritiske kerneprocesser, og agenter til de mere åbne, brugernære funktioner. Eksempel:
- Kundesupport kan have et workflow, der sikrer korrekt ticket-routing og SLA-overholdelse. Ovenpå kan en agent fungere som chat-assistent, der håndterer variationen i kundernes spørgsmål.
- HR kan have workflows til standardopgaver som onboarding og kontraktgenerering, mens en agent kan svare på medarbejdernes spørgsmål om feriepolitik eller udviklingsmuligheder.
Denne kombination giver både stabilitet og fleksibilitet. Organisationen kan udnytte AI’s fulde potentiale uden at kompromittere compliance eller driftssikkerhed.
Fremtidsperspektiver
På kort sigt vil workflows og agenter eksistere side om side. Men teknologien bevæger sig hurtigt. Flere leverandører arbejder allerede på at gøre agenter mere forudsigelige gennem “guardrails” og evaluering i realtid. Samtidig bliver workflows mere intelligente ved at integrere adaptive elementer, så de kan håndtere flere undtagelser uden menneskelig indblanding.
Vi kan derfor forvente en konvergens, hvor forskellen mellem workflows og agenter udviskes, og hvor organisationer i stigende grad vil tale om “AI orkestrering” frem for at skelne skarpt. I den fremtid bliver det afgørende at have erfaring med begge teknologier.
Konklusion
Valget står ikke mellem AI workflows eller agenter, men hvordan de to kan spille sammen. Workflows sikrer stabilitet og kontrol, mens agenter skaber fleksibilitet og innovation. De organisationer, der lykkes, er dem, der formår at balancere begge tilgange strategisk med øje for risici, muligheder og governance.
