Den næste bølge af AI nyheder handler ikke om endnu en chatbot, men om agentic kunstig intelligens – AI-systemer der selv kan planlægge, handle og koordinere på tværs af systemer. Hvor klassiske modeller svarer på spørgsmål, kan agentiske AI-agenter eksempelvis selv indhente data, kalde API’er, oprette sager i CRM og følge op, uden at et menneske klikker sig gennem hvert trin.
I en ny roadmap beskriver Machine Learning Mastery, hvordan virksomheder frem mod 2026 kan modne deres brug af agentic AI – fra simple, regelstyrede agenter til komplekse multi-agent-systemer, der samarbejder om opgaver (kilde). For danske virksomheder betyder det, at AI skal tænkes som en operativ kapacitet, ikke blot et analyseværktøj.
Forretningsmæssigt åbner agentic kunstig intelligens især tre spor: automatiseret vidensarbejde (fx tilbudsgenerering, rapportering og compliance), dynamisk kundebetjening på tværs af kanaler samt løbende optimering af interne processer, hvor agenter selv identificerer flaskehalse og foreslår ændringer. Teknologisk bygger løsningerne typisk på store sprogmodeller kombineret med værktøjer som retrieval-augmented generation og orkestrering via agent-frameworks.
Ledelsesmæssigt kræver udviklingen klare rammer for ansvar, datastyring og sikkerhed. Agentic AI kan kun skabe reel værdi, hvis den kobles til virksomhedens kernesystemer og processer – og hvis der er defineret, hvilke beslutninger agenter må træffe selv, og hvor menneskelig godkendelse er påkrævet. Det gør AI-governance, dokumentation og løbende monitorering til en strategisk disciplin på linje med informationssikkerhed.
For beslutningstagere er anbefalingen at starte med afgrænsede, målbare use cases, hvor agentic AI kan levere konkret forretningsværdi inden for måneder, ikke år. Samtidig bør man opbygge intern kompetence om både teknologien og de organisatoriske konsekvenser, så virksomheden kan udnytte næste bølge af kunstig intelligens – før konkurrenterne gør det.
