AI agenter i praksis er et emne, der fylder mere og mere i debatten om digitalisering og automatisering. I 2025 er AI-agenter ikke længere kun noget, der diskuteres i teknologikredse – det er en praktisk realitet for virksomheder, organisationer og ledere, der vil være konkurrencedygtige. Men hvad er en AI agent egentlig? Og hvordan skaber du konkret værdi med AI-agenter i hverdagen?
I denne artikel får du en letforståelig gennemgang af, hvad AI-agenter er, hvordan de fungerer, og hvordan du som leder, specialist eller beslutningstager kan begynde at bruge dem – i praksis.
Hvad er en AI agent?
Kort fortalt er en AI agent en applikation, der har ét eller flere mål, som den forsøger at opnå – autonomt. Den observerer omgivelserne, træffer beslutninger og handler ud fra den information, den har til rådighed.
I modsætning til klassiske AI-assistenter som ChatGPT, som du skal interagere med manuelt, kan AI-agenter handle selvstændigt, overvåge systemer, aktivere andre agenter og lære undervejs. De arbejder i baggrunden og bliver ofte beskrevet som næste skridt i automatiseringens udvikling – fra passiv assistent til aktiv, lærende samarbejdspartner.
Typer af AI-agenter
AI-agenter kan opdeles i fem overordnede typer:
-
Simple refleks-agenter
Reagerer direkte på input uden at tage tidligere erfaring i betragtning. Eksempel: en simpel chatbot, der altid svarer det samme på et bestemt spørgsmål. -
Modelbaserede refleks-agenter
Har en indbygget model, som husker tidligere interaktioner og tilpasser sig. Eksempel: en chatbot, der husker, at du allerede har stillet et lignende spørgsmål i en tidligere samtale. -
Målorienterede agenter
Vurderer flere muligheder for at nå et defineret mål. Bruges bl.a. i logistik og optimering, fx til ruteplanlægning. -
Utility-baserede agenter
Evaluerer handlinger baseret på nytte og konsekvens. Eksempel: finansielle systemer, der vælger investeringsstrategier baseret på risiko og forventet afkast. -
Lærende agenter
Tilpasser sig over tid gennem erfaring og feedback – ofte med machine learning i ryggen.
Forklaringsboks: Hvad er en RAG-agent?
RAG står for “Retrieval-Augmented Generation”.
En RAG-agent fungerer som et slags bibliotek for andre AI-agenter: Når den bliver bedt om at svare på et spørgsmål, søger den først efter relevant information i interne eller eksterne databaser. Den bruger denne viden til at give et mere korrekt og faktabaseret svar. RAG-agenter bruges ofte i virksomheds-chatsystemer, hvor præcise svar kræver adgang til virksomhedens dokumentation, politikker og historik.
Et praktisk eksempel: AI-agenter i en dansk salgsafdeling
Forestil dig en virksomhed, hvor sælgerne hver uge har en række kundemøder. For at spare tid og sikre kvalitet, bruger virksomheden AI-agenter til at automatisere og forberede deres arbejde:
-
En agent scanner Outlook og samler ugens møder.
-
En anden henter information om hver kunde fra CRM-systemet og laver et kort overblik.
-
En tredje foreslår relevante spørgsmål og samtalepunkter.
-
Når mødet er slut, transskriberer en agent samtalen og opsummerer vigtige beslutninger og aftaler.
-
Endelig genererer systemet automatisk et mødereferat og et udkast til en opfølgningsmail.
Alt sker uden menneskelig manuel styring. Agenterne koordinerer og lærer af hinanden – og det frigør tid til relationer og resultater.
Danske virksomheder viser vejen
Mange danske virksomheder er allerede i gang med AI-agenter i praksis. Her er et udpluk af cases, hvor teknologien skaber konkret værdi:
Royal Unibrew
AI-agenter er blevet integreret i virksomhedens daglige arbejdsgange. Det har resulteret i hurtigere processer, øget effektivitet og en ny, mere smidig måde at arbejde på – både internt og i mødet med kunderne.
Pandora
Virksomheden har implementeret AI-agenter via Salesforce til automatisering af kundeservice. Det betyder mindre tid brugt på rutineopgaver, mere personlig kontakt med kunderne og en gradvis oplæring af agenterne til at håndtere stadig mere komplekse opgaver.
Cernel
Hos denne danske AI-virksomhed bruges agenter til automatisk at generere produktbeskrivelser og håndtere produktdata på tværs af over 50 danske e-handelsvirksomheder. Det sparer ressourcer og løfter kvaliteten i både indhold og processer.
Solar Danmark
Virksomheden har udviklet en AI-drevet chatbot, der hjælper kunder og medarbejdere med at vælge blandt mere end 700.000 varenumre. Det betyder hurtigere support og mindre pres på kundeservice.
Lunai Consulting
Her bruges AI-agenter til administrative opgaver som tilbudsgivning, mødereferater, projektstyring og bogføring. Resultatet er en markant reduktion i tidsforbrug og øget nøjagtighed.
Sydbank
Eksperimenterer med AI-agenter i deres mobil- og netbank for at automatisere kreditanalyser. Agenterne indsamler og vurderer data, hvilket effektiviserer beslutningsprocesser uden at gå på kompromis med kvaliteten.
F.C. København
På stadionet har man introduceret AI-drevne boder kaldet “Parken GO”, der har reduceret ekspeditionstiden med 80% og øget omsætningen med 15%. Et godt eksempel på, hvordan AI-agenter også kan forbedre kundeoplevelsen i den fysiske verden.
Patrade
Bruger AI til at klassificere IP-krænkelsessager hurtigere og mere præcist. Effektiviteten er firedoblet, og det manuelle arbejde er reduceret markant.
AI agenter i praksis – en ledelsesopgave
AI-agenter skal ikke bare implementeres – de skal forankres. Og det er en opgave, der starter i ledelsen.
Ledere skal forstå, hvor i organisationen agenterne kan gøre mest gavn, hvordan de integreres med eksisterende systemer, og hvordan de overvåges og optimeres over tid. De skal også være med til at skabe en kultur, hvor AI betragtes som en hjælp, ikke som en trussel.
AI-agenter gør ikke mennesker overflødige – de gør os mere effektive. Men det kræver, at vi bruger dem rigtigt.
Klar til at komme i gang med AI agenter?
Her er en ultrakort guide til dine første skridt:
-
Identificér én opgave, du vil automatisere.
-
Vælg agenttype og værktøj.
-
Lav en lille pilot og test resultatet.
-
Justér, skaler og lær undervejs.
Det vigtigste er ikke at være perfekt – men at komme i gang.