Utviklingen innen AI går raskt. Svært raskt, og selv for de mest informerte kan det være vanskelig å få full oversikt. I 2025 er det mange som tar til orde for at Agentic AI vil være "det neste store".
Hva er agentisk AI?
Agentisk AI refererer til avanserte AI-systemer som ikke bare reagerer på forespørsler, men også har evnen til å planlegge, ta beslutninger og utføre oppgaver autonomt. Disse systemene er designet for å handle som uavhengige enheter med en høy grad av selvstyring og tilpasningsevne. De kan analysere store mengder data, forstå kontekst, forutsi utfall og initiere handlinger for å oppnå mål – alt uten kontinuerlig menneskelig tilsyn.
Mens tradisjonelle AI-systemer som chatboter og prediktive analyseverktøy krever spesifikke input for å levere resultater, er agentisk AI i stand til å identifisere behov, formulere planer og utføre handlinger proaktivt. Dette gjør teknologien spesielt verdifull i scenarier hvor beslutningstaking i sanntid er avgjørende, som innen autonom logistikk, cybersikkerhet, finansielle rådgivningstjenester og industriell automasjon.
Et av de mest fascinerende aspektene ved agentisk AI er evnen til å lære og forbedre seg over tid. Ved hjelp av avanserte algoritmer innenfor forsterkende læring og nevrale nettverk kan disse systemene utvikle seg dynamisk, optimalisere strategier og tilpasse seg skiftende miljøer. Dette åpner for et bredt spekter av bruksområder, inkludert selvstyrende roboter, smarte assistenter og autonome forretningsprosesser.
I dag ser vi de første kommersielle implementeringene av agentisk AI i sektorer som helsevesen, der systemer kan overvåke pasientdata, oppdage mønstre og anbefale behandlinger i sanntid. Innen bedriftsstyring brukes slike systemer til å optimalisere forsyningskjeder, forutsi markedstrender og automatisere strategiske beslutninger. Innenfor cybersikkerhet kan agentisk AI proaktivt identifisere trusler, iverksette tiltak for å mitigere risiko og beskytte digitale infrastrukturer før menneskelige analytikere rekker å gripe inn.
Med den raske utviklingen av AI vil agentiske systemer sannsynligvis spille en stadig større rolle i hvordan vi interagerer med teknologi og organisasjoner. Teknologiens evne til å tenke og handle selvstendig vil kunne revolusjonere både arbeidsprosesser og hverdagslivet, og utfordre våre tradisjonelle oppfatninger av hva en "intelligent maskin" egentlig er.
Nåværende status for agentisk AI
Agentisk AI har de siste årene gjennomgått en rask utvikling, drevet av fremskritt innen maskinlæring, beregningskraft og datasett av høy kvalitet. Mange av de ledende teknologiselskapene, som Google DeepMind, OpenAI, Meta og Microsoft, har investert betydelige ressurser i å utvikle mer avanserte AI-agenter. Dette har ført til økt bruk av agentiske systemer i kommersielle og industrielle anvendelser.
Et område hvor agentisk AI allerede har begynt å gjøre en merkbar forskjell er automatisering av komplekse forretningsprosesser. Selskaper innen finans, helse og detaljhandel benytter AI-drevne agenter for å forbedre effektivitet, redusere kostnader og optimalisere beslutningstaking. For eksempel brukes AI-agenter til å forutsi markedsbevegelser, identifisere investeringsmuligheter og håndtere kundeserviceinteraksjoner i sanntid.
Innen helsevesenet har agentisk AI blitt brukt til å utvikle avanserte diagnoseverktøy, hvor AI-systemer analyserer pasientjournaler og medisinske bilder for å identifisere sykdommer tidligere enn tradisjonelle metoder. Dette har resultert i bedre pasientbehandling og raskere respons på kritiske helseproblemer.
Innen autonom teknologi har selskaper som Tesla, Waymo og Nvidia gjort store fremskritt med AI-systemer som styrer selvkjørende biler og robotikk. Agentiske AI-systemer i disse områdene bruker sanntidsdata fra sensorer og kameraer for å ta intelligente beslutninger om navigasjon og sikkerhet.
Videre har agentisk AI vist seg å være avgjørende for cybersikkerhet, der AI-systemer proaktivt overvåker og forhindrer sikkerhetsbrudd. Dette gjøres ved å identifisere mønstre av ondsinnet aktivitet og iverksette defensive tiltak automatisk, uten behov for menneskelig inngripen.
Selv om utviklingen av agentisk AI har vært lovende, står feltet fortsatt overfor utfordringer. Regulering og etiske spørsmål rundt bruk av autonome systemer er fortsatt et tema for diskusjon. I tillegg er det utfordringer knyttet til transparens og forklarbarhet i AI-baserte beslutninger, noe som gjør det viktig å utvikle standarder for ansvarlig bruk av slike teknologier.
Agentisk AI er i en spennende fase hvor vi ser økt adopsjon på tvers av bransjer. Etter hvert som teknologien modnes og reguleringene utvikles, vil vi trolig se enda større utbredelse av agentiske systemer som forbedrer produktivitet, beslutningstaking og innovasjon i årene som kommer.
Hvordan agentisk AI vil forme fremtiden
Fremtiden for agentisk AI vil være preget av stadig mer avanserte systemer som ikke bare assisterer, men også tar over komplekse oppgaver på tvers av bransjer. Vi vil se en overgang fra enkle AI-verktøy til helintegrerte agentiske systemer som kan operere på egen hånd innen alt fra bedriftsstyring til personlig assistanse.
Innen arbeidslivet vil agentisk AI transformere måten vi jobber på. Bedrifter vil i økende grad bruke AI-agenter til å håndtere repetitive oppgaver, administrere store datamengder og forutsi markedstrender. Dette vil ikke bare øke produktiviteten, men også muliggjøre mer strategisk arbeid for menneskelige ansatte.
I helsevesenet vil AI-assistenter spille en enda større rolle i diagnose og behandling. De vil kunne overvåke pasienters helse i sanntid, foreslå individuelle behandlingsplaner og bistå leger med komplekse medisinske avgjørelser. I kombinasjon med bioteknologiske fremskritt kan dette revolusjonere forebyggende medisin og persontilpasset behandling.
Innen teknologiutvikling vil agentisk AI muliggjøre smartere og mer tilpassede løsninger innenfor programvareutvikling, hvor AI kan kode, teste og forbedre applikasjoner autonomt. Dette kan redusere utviklingstiden for nye produkter drastisk.
Til slutt vil agentisk AI spille en kritisk rolle i samfunnsplanlegging og bærekraft. Smarte byer kan bruke AI-agenter til å styre energi- og transportnettverk mer effektivt, mens AI-styrt ressursforvaltning kan bidra til mer bærekraftige løsninger globalt. Sammen vil disse endringene skape en fremtid hvor AI ikke bare er en assistent, men en aktiv deltaker i samfunnsutviklingen.
Utfordringer og hensyn
Selv om agentisk AI gir enorme muligheter, bringer den også med seg en rekke utfordringer som må adresseres for å sikre ansvarlig utvikling og bruk.
- Etiske problemstillinger: Agentisk AI kan ta avgjørelser uten menneskelig tilsyn, noe som reiser spørsmål om ansvarlighet og moralsk korrekthet. Hvem skal holdes ansvarlig hvis en AI-agent tar en beslutning som forårsaker skade?
- Sikkerhet og robusthet: AI-systemer kan bli mål for hacking og manipulasjon. Hvis en autonom agent kompromitteres, kan konsekvensene være katastrofale, spesielt i kritiske systemer som helsevesen og infrastruktur.
- Transparens og forklarbarhet: Mange avanserte AI-systemer fungerer som "black boxes", hvor beslutningsprosessen er vanskelig å forstå. Dette kan føre til problemer med tillit og aksept i samfunnet.
- Arbeidsmarkedets fremtid: Agentisk AI kan erstatte menneskelige jobber i stor skala. Samtidig kan det skape nye arbeidsplasser, men krever omfattende omskolering og nye kompetansekrav.
- Regulering og lovgivning: Det mangler globale standarder for hvordan agentisk AI skal reguleres. Ulike land kan utvikle forskjellige regelverk, noe som kan skape utfordringer for internasjonal bruk.
Avsluttende tanker
For norske selskaper som ønsker å utforske agentisk AI, er det avgjørende å starte med undersøkelser og pilotprosjekter for å forstå teknologiens potensial. Dette kan innebære å identifisere spesifikke forretningsområder hvor AI kan bidra til effektivisering og innovasjon, samt teste ut løsninger i mindre skala før full implementering.
For selskaper som allerede fokuserer på økt automatisering og digitalisering, kan agentisk AI være et naturlig neste steg. Ved å integrere AI-agenter i eksisterende prosesser kan bedrifter oppnå høyere produktivitet, redusere feil og forbedre beslutningsprosesser.
En strategisk tilnærming er å inkludere agentisk AI i forsknings- og utviklingsprosjekter (FoU). Norske selskaper kan benytte virkemiddelapparatet, som Innovasjon Norge og SkatteFUNN, for å redusere risiko og finansiere eksperimentering med ny AI-teknologi. Hos Prosper ser vi allerede økt nysgjerrighet fra kunder på hvordan AI kan brukes, og vi forventer at dette vil akselerere i årene som kommer.
Videre er det viktig at norske selskaper aktivt søker å bygge kompetanse om sikker og ansvarlig bruk av agentisk AI. Gjennom partnerskap, nettverksbygging og kunnskapsdeling kan virksomheter ligge i forkant av utviklingen og sikre at teknologien blir brukt på en måte som skaper verdi både kommersielt og samfunnsmessig.