AI-assistenter, automatiseringer og agenter – hva er forskjellen, og hvordan påvirker det oss?

Blant bidragsyterne var Ann-Therese Enarsson, administrerende direktør i Tankesmedjan Futurion, som setter søkelys på hvordan automatisering og AI påvirker fremtidens arbeidsliv og kompetansebehov.

Gabriel de Jong, administrerende direktør i Walma AI, som hjelper virksomheter og organisasjoner med å få bedre nytte av AI i hverdagen. Anita Stenbakk, AI Learning Specialist i Junglemap, som hjelper og coacher kundene våre i å lage NanoLearning ved hjelp av vår AI.

Webinaret tiltrakk seg et stort publikum med over 400 påmeldte fra alle typer virksomheter i både Sverige og Norge. Hensikten var å forklare forskjellen mellom assistenter, automatiseringer og agenter, og gi eksempler på hva en AI-agent kan være. Ikke minst handlet det om å diskutere neste steg i AI-utviklingen: Hvor AI-klare er egentlig organisasjonene?

Moderator Per Lagerström, kommunikasjonssjef i Junglemap, innledet med to forbehold: for det første at webinaret ikke presenterer noen absolutte sannheter – det finnes andre tolkninger og definisjoner. For det andre, at utviklingen går raskt.

- For bare et par uker siden kom nyheten om OpenClaw, AI-agenten som tar over datamaskinen din og jobber mens du sover. Det visste vi ingenting om da vi først inviterte til dette webinaret.

Så alle som ser webinaret i etterkant må huske på at det som sies gjelder i midten av februar 2026.

Webinaret ble innledet med en undersøkelse hvor deltakerne svarte på spørsmålet:

AI-agenter i organisasjonen vår er noe som...

• Vi bruker allerede

• Vi har begynt å se på

• Vi har valgt å se bort fra

• Et ukjent begrep

Resultatet viste at 30 prosent allerede bruker agenter, og godt over 60 prosent har begynt å se på ulike typer AI-agenter. For en mindre gruppe på 7 prosent er begrepet fortsatt ukjent – et resultat som både Ann-Therese Enarsson og Anita Stenbakk kjenner seg igjen i, men som Gabriel de Jong opplevde som positivt overraskende.

«De store forskjellene vi ser mellom ulike virksomheter og internt i organisasjoner kan bli et problem i seg selv,» sa Ann-Therese Enarsson.

Gabriel de Jong fortsatte så med å utdype de ulike AI-begrepene. Gjennomgangen hans kan oppsummeres i tre punkter:

- Agenter er ikke det samme som automatiseringer

- Automatiseringer bygger på forhåndsdefinerte instruksjoner

- Agenter resonnerer og handler

Den store forskjellen mellom generativ og agentisk AI kan beskrives med at generativ AI utfører oppgaver, AI-assistenter støtter prosesser, mens agentisk AI arbeider ut fra definerte mål og leverer ferdige sluttresultater.

Gabriel påpekte også at begrepet AI-agent brukes på ulike måter av ulike aktører, som f.eks. OpenAIs ChatGPT og Microsoft Copilot, og at dette i seg selv bidrar til forvirringen.

AI-agenter leverer høyere verdi – og større usikkerhet

Så langt har mange forsøk med AI-agenter mislyktes. Litt forenklet kan man si at det skyldes at AI-agenter har vært for usikre. Gabriel beskrev hvordan AI-agenter bygger på sannsynligheter i flere trinn. Hvis sannsynligheten er 90 % i hvert trinn og agenten er basert på fire trinn, gir det en samlet treffsikkerhet på 65 %, noe som i seg selv er altfor usikkert.

Med en enkel demonstrasjon viste Gabriel hvordan en AI-agent som analyserer CO2-avtrykk basert på reisedokumentasjon, bygges opp av en rekke ulike sekvenser som trinn for trinn utfører forhåndsdefinerte oppgaver – og som samlet sett løser en oppgave på egen hånd.

Basert på demonstrasjonen fremhevet både Anita Stenbakk og Ann-Therese Enarsson behovet for transparens og forklaring – at det som omtales som «supervised AI» faktisk gir oversikt og innsikt, og at den som har ansvar også har mulighet til å korrigere det AI-agenten gjør.

"For at dette skal få en positiv effekt i organisasjonen, må ledelsen ivareta medarbeidernes tillit til systemene. Satser vi for mye på AI-styrt overvåking, mister vi den tilliten, og da blir ikke resultatene gode," sier Ann-Therese Enarsson.

Anita refererte til prinsippene bak EUs AI Act om at AI i bunn og grunn skal være nyttig, transparent og rettferdig, og ikke skadelig – prinsipper som er viktigere enn noen gang nå når vi tar steget mot agentisk AI.

Hva bør være neste AI-steg?

Avslutningsvis ble blikket vendt fremover. Hva er panelets beste råd for å ta neste AI-steg i organisasjonen? Anita presenterte en enkel sjekkliste som svar på spørsmålet om hvilken type AI-støtte organisasjonen trenger, avhengig av hva vi ønsker å oppnå:

Hvis målet er bedre tekst og analyse av data – > assistent

Hvis målet kan nås gjennom en definert kjede av forhåndsbestemte steg -> automatisering

Hvis målet krever planlegging og handling på tvers av flere systemer -> agent

Med erfaring fra de organisasjonene som Walma AI samarbeider med, anbefaler Gabriel å starte enkelt og ta ett steg av gangen. Fokuser på tidkrevende, men ikke-komplekse deler av virksomheten – der finner du de lettest tilgjengelige gevinstene.

Flere er positive til AI-agenter

Webinaret ble avsluttet med en ny undersøkelse hvor deltakerne ble spurt om de var mer positive eller skeptiske til AI-agenter. Nesten to tredjedeler av de som svarte på undersøkelsen var mer positive, mens omtrent en tredjedel fortsatt var usikre eller delte i sine meninger, og resten var noe mer skeptiske.  

Et første steg mot trygg bruk av AI kan være å bruke Junglemaps kurs i sikker generativ AI. Les mer om kurset her.‍

Fyll ut skjemaet for å få tilgang til opptaket av webinaret: 

‍