Fagvideoen

Gjennomgangen presenterte mulige bruksområder for KI-agenter i kundeservice, salg og analyse. Et sentralt råd var å velge én avgrenset oppgave først og beskrive hvilke data agenten kan lese, hvilke handlinger den kan utføre og hvordan resultatet kontrolleres.

Dette bør dere følge opp

Et godt første forsøk har en målbar arbeidsoppgave, kjent feilkonsekvens og en ansvarlig prosesseier. Før videre skalering bør virksomheten sammenligne kvalitet, tidsbruk og avvik med dagens arbeidsmåte, og justere tilgangene deretter.

Fagvideoen tok opp agenter i kundeservice, salg, analyse og rapportering, men rådet var å begynne med én tydelig oppgave. Det begrenser både datatilgang og mulige feilhandlinger. Først når kvalitet og avvik er målt mot dagens prosess, finnes det et grunnlag for å vurdere om agenten bør få flere kilder eller handlinger.

NIST AI RMF deler risikostyringen i styring, kartlegging, måling og håndtering. Det gir en leverandøruavhengig struktur for å lese råd og modelltester i ProsessPilotene-materialet. Demonstrasjonene viser bestemte oppgaver; rammeverket krever at virksomheten også vurderer kontekst, konsekvens, målemetode og ansvar gjennom hele livsløpet.

En pilot bør ha et avgrenset datasett, forventede svar, vanskelige moteksempler og en navngitt eier for beslutningen. Feil må klassifiseres etter konsekvens, ikke bare telles. Modell- og instruksjonsversjon bør lagres, slik at virksomheten kan forklare hvorfor et resultat endrer seg før agenten får større handlingsrom.

Kilder

Primærkilde: ProsessPilotene, «Konkurransefortrinn med AI-agenter», 1. mars 2025.

NIST, AI Risk Management Framework 1.0, 26. januar 2023.

Del dine erfaringer

Hva ville dere undersøkt først før dere tok dette i bruk? Del gjerne spørsmål eller erfaringer i diskusjonen.