I nyere tid har forskjellige chatbots som ChatGPT, Claude og Gemini inntatt en sentral scene i riket av kunstig intelligens. Disse verkt\u00f8yene er imidlertid ikke det endelige m\u00e5let for de fleste bedrifter. Et betydelig antall virksomheter \u00f8nsker \u00e5 utvikle Artificial General Intelligence (AGI) \u2013 teknologi som er i stand til \u00e5 resonnere p\u00e5 niv\u00e5er som kan sammenlignes med, eller potensielt overg\u00e5r, menneskelig intelligens. Ikke desto mindre inneb\u00e6rer reisen til AGI flere utviklingsmessige milep\u00e6ler.<\/p>\n
Mens chatbots viser imponerende evner, er nytten deres noe begrenset. Uten elementet av autonomi kan chatbots bare \u00f8ke effektiviteten og produktiviteten til en viss grad. Denne begrensningen bidrar til deres manglende evne til \u00e5 generere forventede inntekter. I hovedsak representerer chatbots det grunnleggende stadiet for AI-fremgang.<\/p>\n
Denne begrensningen er grunnen til at AI-firmaer i \u00f8kende grad fokuserer p\u00e5 AI-agenter som den neste b\u00f8lgen av AI-innovasjon. I motsetning til tradisjonelle chatbots eller de automatiserte st\u00f8tterobotene som vanligvis finnes p\u00e5 forretningsnettsteder, er AI-agenter designet for \u00e5 g\u00e5 utover enkel instruksjonsf\u00f8lging og kan ta selvstendige valg.<\/p>\n
\u00c5 samhandle med eksisterende kundest\u00f8tteroboter kan ofte v\u00e6re frustrerende, siden de vanligvis ikke klarer \u00e5 l\u00f8se problemer raskt eller effektivt – i motsetning til menneskelige st\u00f8tterepresentanter. Imidlertid er bruken av autonome AI-agenter satt til \u00e5 transformere denne opplevelsen.<\/p>\n
Definisjonen av AI-agenter er fortsatt noe tvetydig selv blant eksperter, men visjonen deres fortsetter \u00e5 utvikle seg.<\/p>\n
Ikke desto mindre er visse egenskaper godt forst\u00e5tt. AI-agenter er utformet som modeller som er i stand til \u00e5 ta intrikate beslutninger autonomt innenfor virkelige scenarier. De kan kreve sporadisk menneskelig tilsyn, men utvalget av oppgaver de kan utf\u00f8re vil langt overg\u00e5 dagens chatbots.<\/p>\n
Mens chatbots som ChatGPT kan \u00f8ke menneskelig produktivitet, har AI-agenter potensial til \u00e5 erstatte menneskelige roller, i det minste for mer enkle oppgaver.<\/p>\n
Ved \u00e5 skille seg fra eksisterende generative AI-roboter som utelukkende fungerer ved \u00e5 forutsi neste ord i en sekvens, vil AI-agenter ha evnen til \u00e5 tenke kritisk og resonnere. Et glimt av slike resonneringsevner er allerede observert med OpenAIs modell o1.<\/p>\n
Resonnement er imidlertid bare en fasett av hva AI-agenter er designet for \u00e5 oppn\u00e5.<\/p>\n
En grunnleggende egenskap ved AI-agenter er deres evne til \u00e5 forf\u00f8lge m\u00e5l etablert av mennesker uten konstant instruksjon, spesielt i komplekse og stadig skiftende milj\u00f8er. I motsetning til n\u00e5v\u00e6rende chatbots som er avhengige av trinnvise instruksjoner fra mennesker, vil AI-agenter bare kreve at brukeren definerer det endelige m\u00e5let.<\/p>\n
Proaktivitet er en annen viktig funksjon; AI-agenter b\u00f8r ikke vente p\u00e5 meldinger, slik vanlige chatboter gj\u00f8r.<\/p>\n
I tillegg er et sentralt aspekt ved AI-agenter deres evne til \u00e5 l\u00e6re av tilbakemeldinger. Disse midlene kan kontinuerlig utvikle seg og forbedre ytelsen uten \u00e5 trenge menneskelig innblanding; de l\u00e6rer av sine erfaringer.<\/p>\n
Hvordan AI-agenter fungerer<\/strong> Se for deg en AI-agent som h\u00e5ndterer et kundeproblem. I stedet for bare \u00e5 f\u00f8lge et stivt skript, kan det hente informasjon som kundens referanse-ID, f\u00e5 tilgang til relevante interne dokumenter og stille flere sp\u00f8rsm\u00e5l for \u00e5 forst\u00e5 situasjonen bedre f\u00f8r den tilbyr l\u00f8sninger. Om n\u00f8dvendig kan den eskalere saken til en menneskelig veileder for godkjenning. Til syvende og sist, hvis l\u00f8sning viser seg umulig, kan det omdirigere klienten til en menneskelig representant.<\/p>\n Kundest\u00f8tte er bare ett domene hvor AI-agenter forventes \u00e5 trives, men de vil sannsynligvis dukke opp i en rekke andre felt, for eksempel programvareutvikling.<\/p>\n Prognoser indikerer at innen de neste tre \u00e5rene vil et betydelig antall selskaper ansette AI-agenter for kodingsoppgaver, og henvise menneskelige utviklere for det meste til \u00e5 gjennomg\u00e5 roller.<\/p>\n Tallrike organisasjoner utvikler agentsystemer for \u00e5 forbedre interne arbeidsflyter, og g\u00e5r fra Proof of Concept til pilotstadier. Selv om automatisering av oppgaver med agenter ikke er et nytt konsept, vil integreringen av AI gj\u00f8re det mulig for disse agentene \u00e5 h\u00e5ndtere et bredere spekter av oppgaver med st\u00f8rre fleksibilitet.<\/p>\n Mange bedrifter distribuerer allerede AI-agenter for ulike interne funksjoner, med noen som Salesforces Agentforce som tilbyr forel\u00f8pige versjoner til bedrifter. P\u00e5 bare noen f\u00e5 \u00e5r kan AI-agenter erstatte tradisjonelle kundesenterpersonale fullstendig.<\/p>\n Videre vil mange virksomheter sannsynligvis ta i bruk et multi-agent system der distinkte agenter vil utf\u00f8re spesialiserte funksjoner samtidig som kommunikasjon og samarbeid opprettholdes.<\/p>\n Omfanget av AI-agenter strekker seg utover virksomheter; personlig assistent-applikasjoner blir ogs\u00e5 fornyet med AI-funksjoner. En ideell AI-agent vil fungere p\u00e5 samme m\u00e5te som en menneskelig assistent, administrere kj\u00f8p, organisere reiser eller planlegge m\u00f8ter, med muligheten til \u00e5 samhandle med ulike verkt\u00f8y, inkludert netts\u00f8k og andre AI-systemer.<\/p>\n Dessuten b\u00f8r AI-agenter v\u00e6re multimodale, som fremvist av Googles Project Astra p\u00e5 deres nylige I\/O-konferanse, i stand til \u00e5 behandle lyd, bilder og videoinnganger.<\/p>\n Det er bemerkelsesverdig at ikke \u00e9n enkelt type AI-agent vil eksistere; ulike kontekster vil kreve varierte ferdighetssett.<\/p>\n Til tross for betydelige fremskritt, byr det p\u00e5 en rekke utfordringer \u00e5 oppn\u00e5 fullstendig autonome agenter.<\/p>\n For \u00e5 kvalifisere som virkelig hjelpsomme og autonome, m\u00e5 AI-agenter drastisk redusere feilraten. For tiden er AI-systemer sv\u00e6rt utsatt for un\u00f8yaktigheter, som m\u00e5 senkes til under 1 % for \u00e5 lette utbredt bruk. \u00c5 oppn\u00e5 en reduksjon til under 10 % kan v\u00e6re relativt enkelt, men det vil vise seg \u00e5 v\u00e6re mer utfordrende \u00e5 avgrense den ytterligere.<\/p>\n I tillegg, i kundest\u00f8ttescenarioet diskutert tidligere, er en kritisk hindring \u00e5 sikre at en AI-agent kan bestemme n\u00e5r et problem skal eskaleres til et menneske i stedet for hardnakket \u00e5 fors\u00f8ke \u00e5 l\u00f8se det uavhengig, noe som kan f\u00f8re til \u00f8kte kostnader.<\/p>\n Kontekstuell forst\u00e5else utgj\u00f8r en annen hindring. N\u00e5r man ser for seg bruken av AI chatbots for kodingsoppgaver, blir deres n\u00e5v\u00e6rende begrensninger tydelige; de sliter med \u00e5 produsere kode i lang form p\u00e5 grunn av kontekstbegrensninger.<\/p>\n Sikkerhet og tilgangskontroll m\u00e5 ogs\u00e5 adresseres for \u00e5 fullt ut realisere potensialet til AI-agenter. Med st\u00f8rre autonomi f\u00f8lger \u00f8kt risiko, noe som krever sikkerhetstiltak for \u00e5 sikre at AI-agenter kun utf\u00f8rer autoriserte handlinger og f\u00e5r tilgang til tillatt informasjon.<\/p>\n Dessuten presenterer problemer som umiddelbar injeksjon sikkerhetss\u00e5rbarheter som m\u00e5 h\u00e5ndteres.<\/p>\n Ressursene som trengs for \u00e5 trene data og regnekraft byr ogs\u00e5 p\u00e5 utfordringer. I f\u00f8lge noen av Sam Altmans uttalelser kan det imidlertid v\u00e6re mulige l\u00f8sninger for treningsdataproblemet som allerede er i arbeid.<\/p>\n AI-selskaper jobber flittig for \u00e5 oppn\u00e5 en agent fremtid, og mange av disse utfordringene forventes \u00e5 bli l\u00f8st i n\u00e6r fremtid. For eksempel tilrettelegger Google for tiden et 2M kontekstvindu og gj\u00f8r fremskritt mot uendelig kontekst.<\/p>\n Selv om kunstig intelligens for \u00f8yeblikket kanskje ikke fungerer p\u00e5 de niv\u00e5ene vi h\u00e5per, kan fremtiden komme raskere enn forventet. Bedrifter m\u00e5 forberede seg p\u00e5 integrering av AI-agenter i sine operasjoner. Hvis du tror det vil ta \u00e5r f\u00f8r AI p\u00e5 en kompetent m\u00e5te kan h\u00e5ndtere ansvaret du overv\u00e5ker, m\u00e5 du vurdere p\u00e5 nytt. AI-agenter er i horisonten, og det er viktig \u00e5 utvikle nye ferdigheter for \u00e5 tilpasse seg denne nye virkeligheten. Mange selskaper er satt til \u00e5 starte AI-agentintegrasjon allerede neste \u00e5r, med autonom beslutningstaking, proaktivitet, tilpasningsevne og kapasitet til \u00e5 operere innenfor komplekse omgivelser og forf\u00f8lge definerte m\u00e5l.<\/p>\nPotensielle bruksomr\u00e5der<\/h2>\n
Aktuelle utfordringer AI-agenter st\u00e5r overfor<\/h2>\n