Slik lykkes du med AI-agenter i praksis
AI‑agenter endrer allerede hvordan virksomheter jobber med data, innsikt og automatisering. De kan hente informasjon fra flere systemer, forstå kontekst og utføre handlinger på vegne av ansatte og fagmiljøer.
AI-agenter kombinerer data, språkmodeller og handling. For kundene virksomheter betyr det løsninger som henter og sammenstiller informasjon fra flere systemer, analyserer data i riktig kontekst og enten automatiserer prosesser eller foreslår neste steg.
I webinaret under ser vi eksempler fra kunder som har brukt AI‑agenter til å støtte saksbehandlere, forbedre beslutningsgrunnlag og redusere manuelt arbeid. Felles for disse er at behovet har kommet før teknologien.
Start med behovet
Mange kunder opplever at utfordringene først blir tydelige når forretning, brukere og IT setter seg rundt samme bord. Derfor bruker vi en design sprint‑metodikk for å gå raskt fra innsikt til konkret løsning.
Tilnærmingen er blant annet brukt i offentlig sektor der problemstillingene er komplekse, prosessene kritiske og gevinstpotensialet stort. Resultatet er raskere avklaringer, bedre beslutninger og tydelig retning videre.
Datagrunnlaget avgjør kvaliteten på AI‑agentene
AI blir aldri bedre enn datagrunnlaget den bygger på. I webinaret ser vi eksempler på Vvirksomheter som må måtte rydde i datakvalitet, struktur og eierskap før AI-agentene gira ønsket effekt.
Når datagrunnlaget er på plass, øker presisjonen betydelig. Spesielt med Retrieval Augmented Generation (RAG) der agentene henter oppdatert informasjon før de svarer.
Riktig verktøy til riktig kunde
Når virksomheter tar i bruk kunstig intelligens, blir det raskt tydelig at én løsning ikke passer for alle. Erfaringer viser at noen starter enkelt med Copilot og Copilot Studio for å teste enkle agenter og skape rask verdi.
Andre har behov for mer kontroll, skalerbarhet og fleksibilitet i valg av språkmodeller, og velger Microsoft Foundry for å bygge mer avanserte og tilpassede løsninger.
Valget handler ikke bare om teknologi, men om modenhet og hvilke prosesser som skal støttes. Det viktigste er å velge riktig verktøy til riktig behov.
Kundeerfaringer: Små steg gir store gevinster
Basert på kundeerfaringer peker tre tydelige anbefalinger seg ut:
- Start med konkrete use case, ikke teknologi
- Jobb iterativt og bygg stein for stein
- Berik AI‑agentene med RAG og/eller MCP for bedre presisjon
Dette gir et godt fundament for virksomheter som ønsker å ta AI‑agenter i bruk på en trygg og verdiskapende måte.
Vil du se eksemplene og kundereisene i sin helhet, og få konkrete råd til hvordan du kan komme i gang selv?
Se opptak av webinaret og lær hvordan AI‑agenter kan skape verdi i din virksomhet.
