Alle snakker om AI-agenter som skal revolusjonere hverdagen ved å utføre autonome oppgaver og ta beslutninger i sanntid. Demoene er imponerende, og det er lett å la seg rive med.
Bak hypen ligger noe til omtanke: De fleste har ikke datagrunnlaget som faktisk kreves. Når fundamentet svikter, får du ikke en smart agent, du får en skalerbar feilmaskin.
Vi har beveget oss forbi fasen der vi bare eksperimenterer med tekstgenerering. Nå forventer vi systemer som kan handle. Agenter som kan navigere i komplekse virksomhetsdata, tolke regelverk og utføre oppgaver på tvers av systemer.
I det øyeblikket en agent går fra å svare til å faktisk ta beslutninger, endrer premissene seg. Da holder det ikke lenger at modellen “ofte har rett”. Den må være forankret i en konsistent sannhet.
Når én sannhet ikke finnes
Når en kunde spør “er ordren fullført?”, er svaret ikke alltid entydig. Logistikksystemet kan registrere varen som sendt, kundeservice venter fortsatt på bekreftelse fra transportør, mens økonomisystemet ikke anser ordren som fullført før fakturaen er betalt.
For mennesker er dette håndterbart. Vi bruker erfaring, kontekst og skjønn for å navigere usikkerheten. En agent gjør ikke det. Den trenger ett svar, og den handler ut fra det.
Dette er kjernen i utfordringen: De fleste organisasjoner opererer ikke med én entydig sannhet. Så lenge mennesker sitter i loopen, går det stort sett bra. Vi finner måter å jobbe rundt det på.
Når en agent overtar, blir dette et problem. Den tvinger frem ett svar, enten det er riktig eller ikke.
Fra data for analyse til data for beslutninger
Dette utfordrer også hvordan vi tradisjonelt har bygget dataplattformer.
De fleste virksomheter har optimalisert dataflyten for analyse og rapportering. Vi har samlet, renset og visualisert data slik at mennesker kan tolke dem og bruke skjønn.
AI-agenter endrer dette premisset.
Når en agent skal handle på vegne av virksomheten, holder det ikke at dataene er tilgjengelige. De må være konsistente, oppdaterte og forståelige uten menneskelig tolkning.
Det er forskjellen på data for innsikt, og data for beslutninger.
Når feil skalerer
“Hallusinasjoner” omtales ofte som et modellproblem. I praksis er det like ofte et dataproblem. Vi gir modeller tilgang til uavklarte sannheter, og blir overrasket når de trekker feil konklusjoner.
Forskjellen med AI-agenter er at de ikke stopper ved svaret.
De handler.
En agent som misforstår ordrestatus sender kanskje feil oppdatering til kunden. En agent som tolker regelverk feil kan godkjenne noe den ikke burde. Når beslutninger automatiseres på tvers av systemer, blir konsekvensene raskt større enn et dårlig chatbot-svar.
Det er dette som gjør agentisk AI fundamentalt annerledes enn tradisjonelle AI-assistenter. Risikoen ligger ikke bare i hva modellen sier, men i hva den gjør.
Hva kreves for å bygge agent-klare data?
Å gjøre data klare for AI-agenter handler ikke nødvendigvis om å bygge alt på nytt. For mange virksomheter handler det først og fremst om å rydde opp i hvordan data defineres, deles og brukes på tvers av organisasjonen.
Det starter med å etablere tydelige definisjoner av sentrale begreper. Hva betyr egentlig “kunde”, “lagerstatus” eller “fullført ordre”? Hvis ulike systemer og team opererer med forskjellige definisjoner, vil også agentene gjøre det.
Dette er i stor grad et spørsmål om masterdata og styring. Hvis organisasjonen ikke har kontroll på hvilke data som er autoritative, hvilke definisjoner som gjelder eller hvor sannheten faktisk bor, blir det svært vanskelig for en agent å ta beslutninger på en trygg måte.
Videre må forretningslogikk flyttes nærmere dataene. Altfor mange organisasjoner er fortsatt avhengige av at logikken sitter i hodet på enkeltpersoner, i dashboards eller i applikasjonslag som ikke er tilgjengelige for andre systemer. Skal en agent kunne ta beslutninger på en trygg måte, må denne logikken være eksplisitt, tilgjengelig og maskinlesbar.
Mange vil også oppdage at dagens dataplattform er bygget for analyse, ikke operasjonell bruk. Historiske dashboards er ikke det samme som sanntidskontekst. Når AI-agenter skal handle i øyeblikket, blir kravene til datakvalitet, tilgjengelighet og konsistens langt høyere.
Det er derfor Data Engineering plutselig har blitt en sentral del av AI-strategien. Ikke som støttefunksjon, men som selve fundamentet for at agentene skal fungere i praksis.
Er dataene dine klare for agentisk AI?
Det er lett å bli fascinert av modellene. De føles som intelligens. Men i praksis er de bare ett lag i en større arkitektur.
Hvis dataene under er uklare, motstridende eller ufullstendige, hjelper det lite hvor god modellen er. Da ender du opp med en agent som automatiserer beslutninger virksomheten selv er usikker på.
Spørsmålet er ikke om virksomheter kommer til å ta i bruk AI-agenter, men om datagrunnlaget er robust nok til at agentene faktisk kan operere trygt og effektivt.
—-
Nysgjerrig på hvordan virksomheten deres kan rigges for agentisk AI?
Vi hjelper organisasjoner med å bygge dataplattformer og arkitektur som trengs for å ta AI fra eksperimentering til operasjonell verdi. Ta kontakt for en uforpliktet prat.
