Fem spørgsmål topledere bør stille om agentisk AI

Agentisk AI er næste bølge indenfor AI: Den repræsenterer en mere kompleks og dynamisk tilgang til kunstig intelligens. I modsætning til generativ AI, som især fokuserer på indholdsskabelse, er agentisk AI designet til at træffe autonome beslutninger, forfølge komplekse mål, tilpasse sig skiftende miljøer og tage proaktive i stedet for reaktive skridt for at nå specifikke mål.

Samtalen i Citigroups podcast med de førende AI-eksperter tager os med ind i kernen af agentisk AI – hvad det er, og hvordan det adskiller sig fra generativ AI. De ser også nærmere på, hvorfor det allerede nu er en god idé, at ledere begynder at forholde sig til teknologier, der ikke længere blot assisterer mennesker, men i stigende grad handler selvstændigt.

1) Hvad er forskellen på generativ og agentisk AI?

Generativ AI er efterhånden noget, de fleste har hørt om. Det er systemer, der kan skabe indhold, som f.eks. tekster, billeder eller kode. Gen AI hjælper med at løse konkrete opgaver hurtigere – det er en smart assistent, der svarer når man stiller et spørgsmål.

Agentisk AI er næste skridt. Det kan handle på egen hånd. Her taler man om systemer, der ikke bare reagerer – men agerer. Det kan tage imod en opgave, planlægge en proces, træffe beslutninger undervejs og selv udføre handlinger. Det er en AI, der opfører sig lidt som en digital kollega, der kan arbejde selvstændigt mod et mål. Det betyder, at ledere pludselig skal tænke over, hvilke opgaver de vil lade AI tage ansvar for – ikke bare hjælpe med. Der er en stor forskel.

2) Hvordan sikrer man kontrol og sikkerhed? Når man uddelegerer ansvar til agentisk AI, opstår der nye typer af risici. Agentisk AI er uforudsigelig på en ny måde, fordi den kan finde egne veje til at nå et mål. To identiske forespørgsler kan give forskellige resultater. Det betyder, at man skal gentænke, hvordan der arbejdes med sikkerhed og ansvar.

Man bør definere grænser for, hvad systemet må – og ikke må – gøre på egen hånd. Hvordan man afbryder systemet, hvis det begynder at bevæge sig i en uønsket retning. Og så skal det gøres klokkeklart, hvem der har det endelige ansvar – både etisk, juridisk og praktisk.

3) Hvorfor er intentioner afgørende for, hvordan agentisk AI handler? Agentisk AI gør, hvad man beder det om – men ikke nødvendigvis på den måde, man havde forestillet sig. Det betyder, at man skal være ekstra opmærksom på, hvordan man formulerer sig, og hvilke rammer man sætter op.

Hvis målet bliver for snævert eller for vagt, risikerer man, at AI’en løser opgaven effektivt, men ikke på den måde, man ønskede. Et eksempel kan være, at man ønsker at optimere klik eller konverteringer – men ender med lokkende overskrifter eller løsninger, der ikke matcher virksomheden. Det handler om at balancere præcision med formål. Det kræver, at man er skarp til at beskrive opgaver.

4) Hvordan ændrer AI samarbejdet mellem mennesker og maskiner? I fremtiden vil agentisk AI begynde at ligne en ny type kollega. Ikke en, der overtager alle arbejdsopgaver. Men en, der kan foreslå løsninger, planlægge opgaver og handle uden hele tiden at skulle vente på godkendelse.

Det betyder, at arbejdsmønstre kommer til at ændre sig. Man går fra at give ordrer til at indgå i et samarbejde. Et samarbejde, hvor der coaches, evalueres og justeres. Det kræver nye kompetencer hos medarbejderne – ikke nødvendigvis tekniske, men forståelse for, hvordan AI tænker, hvad den er god til og hvor dens blinde vinkler er.

Ledere skal derfor ikke kun tænke i implementering af teknologi, men også i træning og rollefordeling.

5) Hvordan måler man effekten? Det er fristende at måle AI’s succes på klassiske parametre som tid og penge. Hvor mange timer sparer vi? Hvor meget hurtigere kan vi løse opgaver? Men agentisk AI rummer en anden type potentiale. Det handler om kvaliteten af beslutninger. Om at få nye indsigter. Om at opdage muligheder, man ikke selv havde set.

Når AI kan simulere scenarier, foreslå løsninger eller stille de rigtige spørgsmål, kan det blive en katalysator for innovation og kreativitet – ikke bare effektivitet.

Derfor bør ledere spørge: Får vi bedre beslutningsgrundlag? Får vi flere kvalificerede bud på bordet? Bliver vi mere modige i vores udviklingsarbejde, fordi vi har et system, der hurtigt kan teste idéer og vise konsekvenser? Det er her, den egentlige værdi opstår – og det er her, ledere skal se hen for ægte værdiskabelse.

MAL