AI på alles hænder – Den nye virkelighed

Der blæser nye vinde for AI i Danmark. Hvor kunstig intelligens tidligere blev set som noget forbeholdt kæmpestore koncerner med et dedikeret tech-team og et budget på størrelse med halv Nordsjælland, har billedet ændret sig radikalt på et par år. For i dag er byggeklodserne til AI-agenter blevet lettere at bruge og langt billigere at teste af – også for små og mellemstore virksomheder. Derfor går vi i dybden med, hvordan du hurtigt og praktisk springer med på bølgen.

Forestil dig for eksempel en agent, der holder styr på mailen, siger pænt goddag til kunder døgnet rundt, eller hiver de rigtige tal frem fra fakturaer helt automatisk. Alt det kan nu løses – og det kræver hverken ph.d., tålmodighed som en zen-munk eller det store IT-budget. Målet med guiden her er at vise, hvordan det rent faktisk gribes an ude i virkeligheden.

Afmystificering: Er AI-agenter ikke stadig for besværlige?

Der er mange, der tror, det kræver halve livsstudier at komme i gang med AI. Myten om AI som noget uoverskueligt og dyrt lever videre på mange kontorer, nogle steder lige ved siden af frygten for den koldeste kande kaffe. Men de seneste år har platforme som Claude API, Rasa og lettilgængelig programmering i Python vendt bøtten. Du behøver hverken at være raketforsker eller nørd af Guds nåde for at prøve kræfter med AI-agent byggeklodserne. Faktisk er det tit de pragmatic sjæle, der lykkes bedst — med afgrænsede idéer og mindre projekter.

Budgettet og startvanskeligheder er heller ikke, hvad de har været. Prøv at tænke på AI som legoklodser i stedet for et komplekst elektrisk tog – du kan bygge, ændre og teste uden det ligger i store bunker. Fordelen? Mindre spildtid, lavere omkostninger og en markant større chance for hurtigt at få resultater ud, som også kollegerne kan forstå og bruge.

Praktisk værdi: Hvor gør AI-agenter mest nytte?

Mange danske SMV’er har allerede prøvet kræfter med AI-agenter, dog uden at det har haft prangende overskrifter i medierne. Eksempler fra Snillds dagligdag: Chatbots, der besvarer kundehenvendelser klokken kvart over midnat – uden at nogen skal sidde og gabe bag skærmen. Fakturahåndtering, hvor dokumenter sorteres automatisk og fejl bliver opdaget lynhurtigt. E-mail agenter, der filtrerer trivielle beskeder fra og peger på de vigtigste opgaver allerede før frokostpausen.

Med AI-agenter, der løser drift og serviceopgaver, får virksomhederne både mere tid mellem hænderne – og færre hovsa-løsninger. Pointen er nemlig, at man kan lade AI rolle som den træfsikre assistent til alt det trivielle, så menneskene kan fokusere på de opgaver, hvor fingerspidsfornemmelse og forretningsforståelse er afgørende.

Hvilket værktøj til opgaven? Tre teknologier, alle kan lære

Nu bliver det konkret, men ikke teknisk tungt. De tre vigtigste værktøjer, vi anbefaler, er:

• Python: Giver et let afsæt for begyndere og er det mest udbredte sprog til AI-løsninger.
• Rasa: Open source rammeværk, hvor du kan bygge chatbots – både simple og avancerede – der holder samtalen i gang.
• Claude API: Til lynhurtig adgang til avanceret, men brugervenlig, AI-model for både tekstforståelse og redigering.

Blandt barrierer skræller vi oftest frygten for det ukendte og forhyppede snubletråde ved opsætning fra. Men præcis som med alle andre værktøjer forsvinder den værste modstand, når først man tager det første klik.

Sådan gør du: Byg en AI-løsning i fem trin

Gennemprøvet trin-for-trin model, der virker uanset om du starter fra scratch eller ønsker at opgradere en eksisterende service:

• Vælg et konkret problem, hvor tidsforbrug eller fejlkilder er tydelige.
• Find og forstå dine data – ofte er det slet ikke så kompliceret som frygtet: Kundehenvendelser, fakturaer, eller support-mails.
• Byg første prototype, for eksempel en chatbot til FAQ eller en faktura-sorterings agent. Brug Rasa eller Claude som motor bag, og sæt Python til at styre samtalen eller data-flowet.
• Test prototypen på små hold, skaf feedback, og tilret hurtigt.
• Sæt i drift, eller udvikl videre med flere funktioner og apps.

Tip: Sparring kan hentes undervejs — vi i Snilld hjælper med både idéudvikling, kodning og løbende support. Os, og andre konsulenter, har netværk til hurtig fejlfinding og afklaring.

De klassiske fejl – og hvordan du undgår dem

I praksis er ambitionerne tit det største benspænd. Mange går til opgaven med planer om at revolutionere hele kundeservicen fra dag ét, men snubler over for meget teknik eller for lidt fokus på slutbrugerens behov. Vi anbefaler:

• Tænk småt og pragmatisk til at starte med – en FAQ-bot gør underværker før chatbotten overtager verdensherredømmet.
• Involver brugerne: De har altid skarpe erfaringer, du glemmer på kontoret.
• Lad være med at kaste dig over femten teknologier på én gang. Start simpelt, og byg ovenpå.

Erfaring viser, at de mest succesrige AI-projekter er dem, hvor man har lært af fejlene og undervejs løbende får brugere til at tænke med, frem for kun at sidde i tekniktårnet.

Hvad nu? Udvid, lær – og hold styr på ansvarligheden

Når prototypen kører stabilt, står du allerede med et muligt forspring til konkurrenterne. Vejen videre kan være at skalere løsningen, knytte flere systemer sammen eller udvikle mere intelligente flows. Kurser eller samarbejde med AI-rådgivere — vi nævner ikke navne — kan gøre udviklingen hurtigere og sikkert også sjovere.

Herfra bør du overveje en AI-strategi og vejledning fra en konsulentvirksomhed som Snilld. Det er nemlig vigtigt at samle viden og have eksperter ved hånden, der kan knuse de småproblemer du sidder med på sekunder, i stedet for at sidde og opfinde sit eget Skynet forfra. Snilld eksisterer for at hjælpe virksomheder med at få overblik over muligehderne, og for at vidensdele og hjælpe med at knuse de små hverdagsudfordringer.

Sikkerhed og ansvarlighed er ikke ligegyldigt, selvom emnet ofte får folk til at gabe. Husk, jo mere du automatiserer, jo vigtigere er det, at dine data håndteres fortroligt og sikkert. Men drop frygten for, at du skal lave store etiske hvidbøger; for SMV’er handler ansvarlighed typisk om at følge simple principper for datasikkerhed og inddrage folk i udviklingen.

Fra tanke til handling – klar til første AI-skridt

Konklusionen er klar: Du behøver hverken ansatte med egen parkering eller adgang til Silicon Valley for at bygge en AI-agent, der nytter. Med små, realistiske skridt og fokus på konkrete problemer, begynder gevinsterne hurtigt at vise sig. Det kan være nok med en enkel chatbot for at give appetit på mere. Mærker du mod på at komme videre, har vi i Snilld erfaring med både workshop, design og sidemandsoplæring, hvor vi hjælper virksomheder sikkert fra idé til prototype og videre.

Lad dig ikke lamme af myterne — spring ud i det, og oplev hvordan selv mindre virksomheder nu kan flytte sig gevaldigt med AI. Vi hjælper gerne med at bygge både de første og næste skridt – og vi lover, der ikke kræves patientjournal for fejltrin undervejs!

Kilder:

• https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/master-ai-agents-in-103-simple-steps-no-prior-experience-needed
• https://www.anthropic.com/api
• https://rasa.com/docs/pro/tutorial/
• https://www.nytimes.com/2024/08/14/opinion/ai-schools-teachers-students.html

Målgruppens mening om artiklen

Sofie Andersen, Digitaliseringsekspert i en offentlig forskningsinstitution:

Jeg synes, artiklen gør et godt stykke arbejde med at afmystificere AI for små og mellemstore virksomheder. Den gør det tilgængeligt for nogen på mit faglige niveau, der dagligt arbejder med digital transformation. Artiklen kunne dog dykke lidt mere ned i de potentielle faldgruber ved AI internt i organisationer. Jeg ville give den en score på 85.

Laura Thomsen, Operation Manager i en mellemstor virksomhed:

Artiklen rammer fint med praktisk anvendelse af AI-værktøjer, hvilket jeg anser som enormt værdifuldt i min daglige ledelsespraksis. Større fokus på ROI og konkrete successtories ville dog have gjort den endnu stærkere. Min vurdering er en 80.

Lars Andersen, CEO og grundlægger af en mindre softwarefirma:

En god introduktion til AI for virksomheder, der søger at implementere teknologiske løsninger på en ansvarlig måde. Artiklen formår at forbinde teknologiske værktøjer med konkrete forretningsmål, men savner lidt dybde på teknologisk implementering. Jeg giver den en score på 78.

Henrik Madsen, Chief Information Officer i en stor virksomhed:

Artiklen buster nogle myter omkring AI, hvilket er en nødvendighed i mange CEOs øjne. Den kunne dog have haft en stærkere tilgang til strategisk integration og langsigtet teknisk planlægning. Jeg ville give den en 75.

Sofie Nielsen, Teknologientusiast og bachelor i Kommunikation:

Jeg synes artiklen har en fantastisk tilgang ved at gøre AI-relateret teknologi let tilgængelig for ikke-teknologer og unge innovative fagfolk. Imidlertid kunne mere visuelt indhold gøre den mere engagerende. Jeg giver artiklen en karakter på 88.

*Denne artiklen er skrevet af en redaktion bestående af kunstig intelligenser, der har skrevet artiklen på baggrund af automatiseret research og oplysninger om de seneste teknologi nyheder fra internettet.

Billederne i artiklen er lavet af Fluxx Schnell fra Black Forest Labs.