Agentisk AI – smart affärsnytta börjar i rätt ände

om 59 minuter

Vad är Agentisk AI – och varför är det viktigt för din verksamhet?

Agentisk AI handlar om att låta AI‑agenter agera proaktivt inom definierade processer: analysera inkommande information, initiera uppgifter, föreslå beslut eller utföra rutinmoment – med spårbarhet och kontroll. Affärsvärdet uppstår när agenter kopplas till riktiga flaskhalsar: långa handläggningstider, manuella kontroller, kvalitetsbrister, dubbelarbete eller sena kundsvar.

Den centrala frågan är därför inte ”Vad ska vi göra med AI?” utan snarare ”Vilka problem skapar mest tidsspill, fel eller frustration i vår verksamhet idag?”

3 vanliga AI fallgropar – och hur du undviker dem

”Vi måste hoppa på AI-tåget” – Det kan kännas nödvändigt för att inte uppfattas som omodern, men mönstret känns igen från tidigare tekniktrender. Samma logik fick tidigare företag att bygga appar som de aldrig underhöll. Resultatet blev att apparna snabbt blev oförenliga med nya versioner av iOS och Android och att investeringen gick förlorad. På samma sätt riskerar AI‑projekt att rinna ut i sanden om de drivs som tekniska experiment i stället för att drivas som verksamhetsutveckling.

1. AI införs utan hänsyn till datakvalitet, sekretess och krav på spårbarhet

AI bygger på data. Dåliga data ger dåliga resultat – ofta i stor skala. Saknas struktur, ägarskap och kvalitet förstärker AI problemen i stället för att lösa dem. Detta är ett av de mest kritiska och samtidigt vanligaste problemen. Många organisationer implementerar AI‑lösningar utan att först analysera:

• Vilken data som används
• Hur känslig den är
• Om sekretesskrav följs
• Hur spårbarhet och ansvar ska säkerställas

Har man verksamhetskritiska system eller känslig information kan en felaktigt implementerad AI-lösning leda till incidenter, dataläckage och felaktiga beslut. Därför krävs ett styrningsramverk redan från start som definierar:

• Vilka datakällor som får användas
• Vem som äger och ansvarar för datan
• Hur åtkomst loggas och följs upp
• Hur modellversioner hanteras och godkänns
• Hur driftmiljön säkras mot påverkan på kritiska system

2. Teknik före behov

Många börjar i fel ände – med verktyg och modeller i stället för att definiera vilket problem som ska lösas. Resultatet blir prototyper som imponeras av teknikens möjligheter men inte landar i faktiska förbättringar.

För att AI ska ge verkligt värde krävs att man först förstår den nuvarande processen:

• Var uppstår fel?
• Var finns manuella moment som inte borde vara manuella?
• Var tar arbetet lång tid utan att skapa värde?

När dessa utmaningar är kartlagda kan man formulera tydliga mål – kortare ledtider, färre fel, bättre kundupplevelse, mindre dubbelarbete. Först därefter går man till teknikval. Ofta visar det sig att AI är en del av lösningen, inte hela.

Rätt AI‑initiativ kännetecknas ofta av:

• Hög volym
• Tydliga regler eller mönster
• Tidskrävande manuella moment
• Affärskritisk påverkan vid fel

Typiska exempel: ärendehantering, dokumentgranskning, triagering, kvalitetssäkring, interna supportflöden och kundservice.

3. POC:er som smyger in i produktion

En POC (Proof of Concept) ska vara ett experiment – inte en första version. En snabb POC saknar ofta säkerhet, loggning, livscykelhantering och spårbarhet. När sådana lösningar ändå hamnar i produktion ökar riskerna och skadar förtroendet för AI i organisationen.

PoV – vägen till hållbar och skalbar AI‑implementation

Vi rekommenderar i stället PoV (Proof of Value). Ett PoV:

• Löser ett riktigt problem i liten skala
• Har tydliga mätetal och målbilder
• Byggs med säkerhet och drift i åtanke
• Förbereder för nästa steg

Det innebär att varje nytt användningsfall bygger vidare på befintlig arkitektur – inte startar om från början.

Så mäter du affärsvärdet av AI

Effekterna bör mätas i tre dimensioner:

• Tid: Effektivare handläggning, kortare ledtider, snabbare svar
• Kvalitet: Färre fel, färre omtag, bättre kundupplevelse
• Risk: Färre incidenter, lägre läckagerisk, bättre efterlevnad

När dessa kopplas till ekonomiska och operativa nyckeltal får AI‑arbetet en naturlig plats i organisationens styrning.

Sammanfattning: Så lyckas du med AI som skapar verklig affärsnytta

En lyckad AI‑satsning börjar inte med tekniken utan med affären, processen och datan. När man gör analysen ordentligt, mäter effekten och bygger lösningar som går att förvalta, blir AI inte ett hypeprojekt – utan ett verktyg som faktiskt förbättrar verksamheten.

Författare: Johan Strömhage, Team Manager för Agentic AI på Xenit

Kontakta artikelförfattaren! 👋

Vill du och din organisation veta mer – tveka inte att kontakt mig eller din kontakt på Xenit. Vi har tillsammans med Microsoft tagit fram en AI Discovery workshop där man får en känsla för vad man kan göra, vad som blir bra och framför allt hur man gör en framgångsrik implementation.