Kunstig intelligens har på kort tid gått fra å være noe mange var nysgjerrige på, til noe mange faktisk bruker. Ifølge en undersøkelse gjennomført av Opinion i 2025, svarer over halvparten at de har tatt i bruk KI det siste året. Samtidig er det fortsatt stor variasjon i hvordan de brukes. For noen handler det om å teste ut nye verktøy. For andre har det blitt en del av arbeidshverdagen.
Likevel stopper det ofte på samme sted. KI brukes til enkeltoppgaver, som å skrive tekst, oppsummere innhold eller finne svar på konkrete spørsmål. Det benyttes stort sett individbasert og ikke integrert i virksomheten. Dette gir verdi, men det krever fortsatt at noen sitter og styrer prosessen steg for steg.
Det er her begrepet KI-agenter dukker opp.
De fleste er etter hvert kjent med KI-assistenter som ChatGPT og Microsoft Copilot. Disse fungerer som et grensesnitt mellom deg og en språkmodell. Du gir en instruksjon, og får et svar tilbake.
Det fungerer godt så lenge oppgaven er avgrenset. Men i mange virksomheter stopper ikke oppgavene der. Informasjonen skal hentes fra flere steder, vurderes, bearbeidet og ofte brukes videre i en prosess.
Dette er en type utfordring vi ofte møter. I arbeidet med Adept Concept, som jobber med avansert samsvarsstyring, handler mye av verdien nettopp om å samle, strukturere og bruke informasjon på tvers av systemer og krav. Du kan lese mer om løsningen her: Adept Concept – avansert samsvarsstyring gjort enkelt.
En KI-agent er i praksis et verktøy for å håndtere nettopp dette.
I stedet for å løse én og én oppgave, kan en agent jobbe mot et mål over flere steg. Den kan hente inn informasjon, bruke ulike systemer, og justere seg underveis basert på hva den finner. For brukeren oppleves det ofte som ett svar, men under panseret skjer det en sekvens av vurderinger og handlinger.
Selv om begrepet kan virke nytt, er byggesteinene de samme som i generativ KI ellers. En KI-agent kombinerer en språkmodell med tilgang til verktøy og en struktur for å jobbe stegvis.
Forenklet kan du tenke på det som tre deler:
En modell (hjernen) som forstår oppgaven og vurderer hva som bør gjøres
Tilgang til verktøy, som databaser, interne systemer eller API-er eller internett
En arbeidsflyt, der oppgaven løses gjennom flere steg
Når en bruker stiller et spørsmål, skjer det derfor mer enn bare et svar. Agenten kan hente inn oppdatert informasjon, legge det til som kontekst og bruke modellen til å tolke og sette sammen et resultat.
Dette gjør det mulig å løse oppgaver som en modell alene ikke klarer – enten fordi den mangler ferske data, eller fordi oppgaven krever flere steg underveis.
Hvis du spør en språkmodell om været i morgen, vil den ofte måtte svare at den ikke har tilgang til oppdatert informasjon. Nyere versjoner av KI-assistenter, som ChatGPT og Copilot, kan riktignok hente inn informasjon fra internett og gi deg et oppdatert svar. Det skjer ikke fordi modellen i seg selv er trent på ferske data, men fordi assistenten har fått tilgang til verktøy som lar den hente informasjon utenfra. Tidligere versjoner hadde ikke denne muligheten.
En KI-agent håndterer det annerledes. Den kan:
hente data fra en vær-API i sanntid
tolke informasjonen
presentere et konkret svar
For deg fremstår det som én respons, men agenten har brukt både modell og verktøy for å komme frem til svaret.
Det er fort gjort å bli opptatt av hva teknologien kan gjøre. Det som er mer interessant, er hvor den faktisk gjør en forskjell i hverdagen.
KI-agenter gir ofte mest verdi i situasjoner der:
oppgaver går over flere steg, og ikke kan løses med ett enkelt svar
flere systemer er involvert, og ansatte må hoppe mellom dem
arbeidet er repeterende, men ikke helt standardisert
tid brukes på å lete, samle og strukturere informasjonen
Dette er typisk oppgaver som i dag tar mer tid enn de burde, og hvor mye av arbeidet handler om å holde oversikt og få ting til å henge sammen.
Vi ser dette også i praksis hos kundene våre. I arbeidet med å effektivisere interne prosesser med KI, handlet mye av verdien nettopp om å redusere manuelt arbeid og få bedre flyt i hvordan informasjon hentes, brukes og deles. Du kan lese mer om det her: Effektivisering med KI: Fra tidstyver til verdiskapende prosesser.
Samtidig er det viktig å være bevisst på at ikke alt trenger en agent. Hvis en oppgave er tydelig avgrenset og kan løses i ett steg, er det ofte mer hensiktsmessig å bruke en enklere løsning.
Når flere steg automatiseres, øker også behovet for kontroll. En KI-agent opererer ikke i et vakuum, den må forholde seg til tydelige rammer for hva den har lov til å gjøre.
Det handler blant annet om:
hvilke verktøy agenten har tilgang til
hvilke data den kan bruke
hvilke handlinger som krever godkjenning
hvordan aktivitet logges og kan spores
Ansvarlig bruk av KI sikres gjennom innebygde sikkerhetsmekanismer, såkalte “guardrails”. Det er mekanismer som sikrer at både input og output holder seg innenfor det som er ønsket og forsvarlig.
Sikker, ansvarlig og etisk bruk er dette en forutsetning for at virksomheter skal kunne ta teknologien i bruk på en trygg måte.
En gjenganger i mange KI-initiativer er at man starter med teknologi, og deretter leter etter et bruksområde.
De beste resultatene kommer som regel når man starter et annet sted. Når man ser på hva som faktisk tar tid, hvor prosesser stopper opp, og hvilke oppgaver som i dag er unødvendig manuelle eller personavhengige.
KI-agenter kan være et godt svar på slike utfordringer. Men de gir sjelden verdi alene. Verdien oppstår først når de kobles til konkrete behov, gode data og tydelige rammer for hvordan de skal brukes.
For virksomheter som allerede har begynt å bruke KI i mindre skala, kan agenter være et naturlig neste steg. Ikke nødvendigvis som store satsninger, men som målrettede forbedringer der det gir mest mening.
Samtidig ser vi at det å lykkes med KI over tid ofte handler om mer enn enkeltprosjekter. Det krever kompetanse, samarbeid og en bevisst tilnærming til hvordan teknologien tas i bruk i organisasjonen. Et eksempel på dette er hvordan Oslo kommune jobber med KI gjennom samarbeid med markedet, som du kan lese mer om her.
Det handler ikke om å gjøre mest mulig avansert, men om å bruke teknologien der den faktisk gjør en forskjell.