Hvad er en AI agent, og hvordan bruger du den i praksis?

AI har gennem de seneste år bevæget sig fra at være et buzzword til at være en reel driver for innovation og effektivisering i virksomheder. I 2025 er det særligt ét begreb, der er kommet øverst på dagsordenen: AI-agenter.

Mange taler om dem, men for mange er det stadig uklart, hvad en AI-agent egentlig er, og hvordan den adskiller sig fra de AI-assistenter, vi allerede kender. Samtidig er det svært at forestille sig, hvad de betyder i praksis for en virksomhed – uanset om man sidder i en salgsafdeling, arbejder med HR eller står for marketing.

Denne artikel giver dig en grundig gennemgang: Hvad en AI-agent er, hvilke typer der findes, hvordan de fungerer i praksis, og hvordan du selv kan komme i gang med at implementere dem i din organisation.

Hvad er en AI-agent?

En AI-agent er en softwareenhed, der arbejder mod et mål ved at observere omgivelserne, analysere information og handle ud fra de værktøjer, den har til rådighed. Hvor en traditionel applikation kun reagerer på faste input, er en AI-agent kendetegnet ved autonomi: den kan træffe beslutninger selvstændigt, justere sin adfærd og i nogle tilfælde endda forudse, hvad der bør gøres næste gang.

Google beskriver AI-agenter som: “Applikationer, der forsøger at opnå et mål ved at observere verden og handle på den ved hjælp af de værktøjer, de har til rådighed. Agenter er autonome og kan handle uafhængigt af menneskelig indgriben, især når de får klare mål eller opgaver.”

Med andre ord: AI-agenter er mere end blot værktøjer. De er systemer, der kan tage ansvar for hele processer, tilpasse sig situationer og samarbejde med både mennesker og andre agenter.

Man kan se AI-agenter som en slags næste skridt i den digitale evolution: Fra apps til assistenter – og nu til agenter. Hvor apps ligger isoleret, og assistenter venter på input, vil agenter i fremtiden være indlejret i alt fra mailsystemer og CRM til produktionslinjer og dataanalyse.

Typer af AI-agenter

Selvom definitionen af AI-agenter er bred, giver det mening at opdele dem i kategorier. Fem grundlæggende typer er særligt vigtige:

1. Simple refleks-agenter: Disse agenter reagerer direkte på input uden at huske tidligere erfaringer. De følger faste regler og fungerer bedst i forudsigelige miljøer. Eksempel: En termostat, der tænder for varmen, når temperaturen falder.
2. Modelbaserede refleks-agenter: Disse har en intern model af verden, som gør dem i stand til at forstå sammenhænge. De kan tage højde for tidligere hændelser og dermed reagere mere intelligent. Eksempel: En chatbot, der kan huske tidligere beskeder i samme samtale.
3. Målorienterede agenter: Disse arbejder ud fra et defineret mål og vurderer forskellige handlinger for at nå det. De bruger ofte algoritmer og beslutningstræer. Eksempel: En selvkørende bil, der analyserer omgivelserne og vælger den sikreste rute.
4. Utility-baserede agenter: Disse vælger handlinger baseret på sandsynlighed for succes, vurderet gennem en nyttefunktion. Eksempel: Finansielle analyseværktøjer, der beregner risiko og afkast, før de anbefaler en investering.
5. Lærende agenter: Disse forbedrer sig over tid gennem machine learning. De justerer deres adfærd baseret på feedback og erfaringer. Eksempel: Anbefalingssystemer på Netflix eller Amazon, som bliver mere præcise, jo mere du bruger dem.

Disse typer er ikke isolerede. Tværtimod vil fremtidens AI-agenter ofte kombinere egenskaber på tværs, så de både kan huske, analysere, planlægge og lære.

Hvordan fungerer AI-agenter i praksis?

For at gøre det mere håndgribeligt kan vi se på en case: En intern chatbot i en virksomhed.

1. Agenten modtager et spørgsmål fra en medarbejder.
2. Den spørger en RAG-agent, som søger i vidensdatabasen efter svaret.
3. Hvis svaret ikke findes, aktiveres en research-agent, der henter oplysninger fra interne systemer eller internettet.
4. Agenten sender svaret tilbage til medarbejderen og sørger for, at databasen bliver opdateret.

Resultatet er et system, hvor spørgsmål bliver besvaret hurtigt, databasen konstant forbedres, og medarbejdere slipper for manuelt at lede efter information.

Det samme princip kan skaleres: til onboarding af medarbejdere, koordinering af møder, overvågning af markeder eller automatisering af kundeservice.

AI-agenter i salgsarbejde

Virksomheder er begyndt at tage AI-agenter i brug.

Et eksempel er en salgsafdeling, hvor agenterne hjælper med at forberede møder, spare tid og skabe bedre kundeoplevelser:

• Når ugen starter, scanner en agent kalenderen og laver en liste over kundemøder.
• En anden agent henter kundedata og laver en kort briefing.
• Systemet foreslår spørgsmål, som sælgeren kan bruge under mødet.
• Hvis mødet optages, transskriberer en agent det og laver et referat.
• CRM opdateres automatisk, og opfølgningsmail klargøres.

Det sparer tid, reducerer manuelt arbejde og gør sælgerne bedre forberedt.

AI-assistenter vs. AI-agenter

Forskellen kan opsummeres sådan:

• AI-assistenter (som ChatGPT og Copilot) venter på, at du stiller spørgsmål. De kræver aktiv input.
• AI-agenter arbejder selvstændigt. De kan planlægge, koordinere og gennemføre hele processer uden løbende menneskelig styring.

Eksempel:

• Med en assistent skal HR selv spørge efter guides, kopiere svar og oprette opgaver.
• Med en agent vil hele onboarding-processen ske automatisk: velkomstmail, systemadgang, mødebooking og opfølgning.

7 trin til at komme i gang med AI-agenter

For at lykkes med AI-agenter er det afgørende at have en struktureret tilgang.

1. Definér behov og mål – Identificér de største flaskehalse og fastlæg succesparametre.
2. Vælg agent-type – Skal det være automatisering, beslutningsstøtte, chatbot eller noget andet?
3. Vælg teknologier – Fx LangChain, Auto-GPT, Zapier AI Agent, GPT-4 API eller Google Vertex AI.
4. Start småt – Lav et pilotprojekt i én afdeling. Test, lær og justér.
5. Integrér systemer – Sørg for, at agenten kan tale sammen med CRM, ERP og andre værktøjer.
6. Overvåg og optimer – Brug dashboards, og justér løbende. Skaler først, når resultaterne holder.
7. Skab kultur – Uddan medarbejdere, og tydeliggør, hvordan AI og mennesker spiller sammen.

Fremtiden med AI-agenter

AI-agenter er ikke længere fremtiden. De er en realitet – og de vil blive en grundpille i fremtidens organisationer.

I dag hjælper de med alt fra analyse og kundeservice til mødeforberedelse. I morgen vil de koordinere hele arbejdsprocesser på tværs af afdelinger og systemer – autonomt og 24/7.

Virksomheder, der allerede nu tager teknologien i brug, vil stå stærkere. Ikke kun fordi de kan spare tid og reducere omkostninger, men fordi AI-agenter kan give dybere indsigt, styrke beslutningsgrundlag og skabe bedre oplevelser for både kunder og medarbejdere.