[KUNSKAPSSAMARBETE] Artificiell intelligens (AI) fortsätter att utvecklas snabbt, och nu ser vi ett nytt steg i utvecklingen – agentisk AI.
Det handlar om AI-system som kan arbeta mer självständigt och fatta egna beslut för att uppnå mål, utan att hela tiden behöva vägledning från människor.
Vad är agentisk AI?
Agentisk AI är en ny typ av AI som inte bara löser en specifik uppgift, utan kan hantera flera olika uppgifter, anpassa sig till nya situationer och lära sig av sina erfarenheter. Det är en stor skillnad från traditionell AI, som ofta tränas för att göra en enda sak, som att analysera data eller känna igen bilder.
Med agentisk AI kan man istället skapa system som fungerar mer som ”smarta assistenter”. De kan till exempel förstå problem, föreslå lösningar och agera själva genom att använda olika program och data.
Vad kan det användas till?
Det finns stora möjligheter att använda agentisk AI inom områden som:
- Företag och kontorsarbete: Automatisera enkla uppgifter som att boka möten eller sortera e-post.
- Industri och tillverkning: AI kan läsa av sensordata, förstå manualer och felsöka maskiner.
- Kundservice: AI-agenter kan svara på kundfrågor och lösa problem själva.
Ett exempel: Tänk dig en AI-agent som märker att en maskin vibrerar konstigt. Den läser maskinens historik, jämför med tidigare fel och föreslår en möjlig orsak. Sedan bokar den in reparation och beställer reservdelar – helt automatiskt.
Hur påverkar detta data scientists?
Den tekniska utvecklingen påverkar även yrkesroller. Data scientists – de som jobbar med att skapa och förbättra AI – kommer inte längre bara att fokusera på att träna modeller. I stället kommer de att:
- Utforma intelligenta system som kan fatta egna beslut
- Skapa AI-agenter som samarbetar med varandra
- Se till att AI:n lär sig och förbättras med tiden
Man behöver också kunna nya verktyg och tekniker. Plattformar som LangChain, Dust.tt, Auto-GPT och CrewAI hjälper till att bygga agentiska AI-system. Ett spännande exempel är WindSurf, där man programmerar en AI-agent enbart genom att skriva vad man vill att den ska göra – helt utan kod.
Vad innebär detta för framtiden?
Vi är fortfarande i början av utvecklingen av agentisk AI. Många system kan ännu inte arbeta i realtid, och det är svårt att integrera dem fullt ut i dagens företagssystem. Men utvecklingen går snabbt, och fler och fler praktiska lösningar dyker upp.
Tjänster som tavus.io (för personlig videoproduktion) och va.landing.ai (för industriella arbetsflöden) visar redan vad som är möjligt.
Sammanfattning
Agentisk AI är inte bara en ny teknik – det är ett nytt sätt att tänka kring AI. Istället för att bara analysera data eller utföra enkla uppgifter, kan dessa nya AI-system agera, anpassa sig och lära sig själva. För data scientists och utvecklare innebär det nya möjligheter – men också nya krav på kunskap och verktyg.
Av Ihar Rubanau, Senior Data Scientist på Sigma Software Group
Artikeln är ett kunskapsamarbete mellan Sigma Software Group och IT Media Group. Sponsrade inlägg och kunskapsamarbeten är en del av IT Media Groups annonserbjudande. Om du har frågor kring sponsrade inlägg, hör av dig till info@itmediagroup.se
