Nyhedsoverblik

2025 markerer et afgørende skifte i brugen af kunstig intelligens: Vi er gået fra simple chatbots til agentiske AI LLM-modeller, der ikke bare svarer på spørgsmål, men også planlægger, handler og automatiserer komplekse processer. For danske organisationer – både offentlige og private – åbner det for helt nye muligheder for effektivisering, innovation og værdiskabelse. Men hvad betyder det konkret, og hvilke modeller sætter standarden i dag?

Baggrund: Fra chatbot til agent

De fleste har prøvet at chatte med en AI, men de nyeste agentiske modeller er noget helt andet. Hvor chatbots primært reagerer på input, kan agentiske modeller selvstændigt analysere, planlægge og udføre handlinger – ofte på tværs af flere systemer. Det betyder, at AI ikke længere bare er en digital assistent, men en aktiv medspiller, der kan automatisere sagsbehandling, koordinere opgaver og integrere med eksterne værktøjer. For digitalisering og automatisering i praksis betyder det, at processer kan optimeres langt mere radikalt end tidligere, og at menneskelig indgriben kan minimeres i mange rutineprægede opgaver.

De fem førende agentiske AI LLM-modeller

• OpenAI o1/o1-mini: Disse modeller er kendt for deres stærke evner inden for dybdegående ræsonnement, planlægning og præcis brug af eksterne værktøjer. De scorer højt på benchmarks for stabilitet og nøjagtighed i komplekse arbejdsgange, men er dyrere og langsommere end konkurrenterne. Til opgaver hvor kvalitet og sikkerhed er altafgørende, er o1 et oplagt valg – men man skal være opmærksom på, at modellen kan “over-tænke” simple opgaver og kræver betydelige ressourcer.
• Google Gemini 2.0 Flash Thinking: Her er fokus på hastighed og multimodalitet. Gemini 2.0 Flash Thinking klarer sig særligt godt i realtids-scenarier, hvor der skal skiftes mellem tekst, billeder, video og lyd. Modellen er mindre stærk til dyb teknisk analyse, men til interaktive og hurtige opgaver – f.eks. borgerbetjening eller kundeservice – er den blandt de bedste på markedet.
• Kimi’s K2 (open source): K2 er årets open source-komet. Modellen kombinerer en avanceret Mixture-of-Experts-arkitektur med effektiv ressourceudnyttelse, hvilket gør den attraktiv for organisationer, der ønsker selv-hosting og fleksibilitet. K2 udmærker sig i lange, komplekse opgaver og kan håndtere op til 300 sekventielle værktøjskald uden at miste overblikket. Den kræver dog stadig relativt meget hardware, og økosystemet er under udvikling, men den åbner for markante besparelser og uafhængighed.
• DeepSeek V3/R1 (open source): DeepSeek-modellerne er populære blandt udviklere, der ønsker stærk ræsonnementsevne til lav pris. De klarer sig godt i strukturerede opgaver og kan skaleres til store agent-flåder. Udfordringen er, at sikkerhedsfiltrene ikke er helt på niveau med de proprietære modeller, og at pålideligheden kan falde ved meget komplekse opgaver. Til skalerede, prisfølsomme løsninger er DeepSeek dog et stærkt kort.
• Meta Llama 3.1/3.2 (open source): Llama-modellerne er rygraden i mange open source-agentløsninger. De er fleksible, lette at integrere og fungerer godt med populære frameworks som LangChain og AutoGen. De er dog ikke helt så stærke som o1 eller Gemini i avanceret matematik og langtidshorisont-planlægning, og ydeevnen afhænger af den hardware, de kører på. Til lokale og private løsninger er Llama dog stadig et sikkert valg.

Konkrete anvendelser i danske organisationer

Agentiske AI-modeller har allerede fundet vej til både offentlige og private organisationer i Danmark. I kommuner bruges de til at automatisere sagsbehandling, hvor AI-agenten kan indhente dokumentation, udfylde skemaer og foreslå afgørelser. I HR-afdelinger automatiserer agentiske modeller rekrutteringsprocesser, fra screening af ansøgninger til planlægning af samtaler. Private virksomheder anvender dem til at optimere kundeservice, hvor AI-agenten kan håndtere komplekse kundehenvendelser på tværs af kanaler – ofte hurtigere og mere konsistent end mennesker. Et konkret eksempel er en større dansk bank, der har implementeret en agentisk AI til at overvåge og rapportere på transaktioner, hvilket har reduceret fejl og frigjort tid til mere værdiskabende opgaver.

Tekniske udfordringer og integration

Overgangen til agentiske AI-modeller stiller nye krav til integration i eksisterende IT-landskaber. Mange organisationer oplever udfordringer med datasikkerhed, API-styring og hardwarekrav – især hvis man ønsker at køre open source-modeller lokalt. Proprietære løsninger som o1 og Gemini tilbyder ofte mere plug-and-play, men til gengæld mindre fleksibilitet. Open source-modeller kræver mere opsætning, men giver til gengæld fuld kontrol over data og processer. Snilld kan hjælpe med at vurdere, hvilke modeller og integrationsstrategier der passer bedst til den enkelte organisations behov, og sikre at datasikkerhed og compliance er på plads fra start.

Etiske og sikkerhedsmæssige overvejelser

Agentiske AI-modeller rejser nye spørgsmål om datasikkerhed, gennemsigtighed og ansvarlighed. Når AI-agenter får adgang til at handle på vegne af organisationen, skal der være klare rammer for, hvad de må og ikke må. Det kræver gennemsigtige logningsmekanismer, adgangsstyring og løbende overvågning. Organisationer bør også forholde sig til, hvordan AI-agentens beslutninger kan forklares og dokumenteres, så man kan leve op til både lovgivning og borgernes forventninger om ansvarlighed.

Fremtidsperspektiver og anbefalinger

For at forberede sig på den agentiske AI-æra bør danske organisationer allerede nu kortlægge, hvor AI kan skabe mest værdi, og hvilke processer der egner sig til automatisering. Ledere bør investere i kompetenceudvikling, så både IT og forretning forstår muligheder og begrænsninger. IT-konsulenter bør fokusere på integration, datasikkerhed og løbende evaluering af AI-agenternes performance. HR kan med fordel afsøge, hvordan agentiske modeller kan understøtte rekruttering, onboarding og medarbejderudvikling. Hos Snilld anbefaler vi at starte med pilotprojekter, der hurtigt kan give erfaring og forankring, og gradvist skalere op i takt med at teknologien og organisationen modnes.

Kilder:

• https://machinelearningmastery.com/top-5-agentic-ai-llm-models/
• https://www.vellum.ai/llm-leaderboard
• https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models
• https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1oqi4qp/my_handson_review_of_kimi_k2_thinking_the/
• https://www.nature.com/articles/d41586-025-00229-6
• https://www.llama.com/
• https://www.vellum.ai/llm-leaderboard

Målgruppens mening om artiklen

Mette, Digitaliseringschef i kommune:
Jeg giver artiklen 85. Den rammer meget præcist de udfordringer og muligheder, vi står med i det offentlige, især i forhold til automatisering af sagsbehandling og integration med eksisterende systemer. Jeg savner dog lidt flere konkrete cases fra det offentlige og lidt mere om, hvordan man håndterer borgernes bekymringer om AI.

Jonas, IT-konsulent i privat virksomhed:
Jeg giver den 92. Artiklen er både opdateret og praksisnær, og jeg kan bruge den direkte i dialogen med kunder, der spørger til forskellen på de store modeller. Især oversigten over fordele og ulemper ved hver model er brugbar. Jeg kunne dog godt have brugt lidt mere teknisk dybde om integration og API-styring.

Camilla, HR-chef i større dansk virksomhed:
Jeg giver den 78. Jeg synes, artiklen forklarer potentialet for HR ret godt, men den bliver hurtigt meget teknisk. Jeg kunne godt tænke mig flere eksempler på, hvordan AI kan bruges i medarbejderudvikling og onboarding, ikke kun rekruttering.

Thomas, CTO i fintech-startup:
Jeg giver den 88. Det er fedt at se, at open source-modellerne får så meget plads, og at der er fokus på både sikkerhed og fleksibilitet. Jeg savner dog benchmarks eller sammenligninger på performance og pris, så man kan træffe et mere informeret valg.

Sofie, Digital forretningsudvikler i forsikringsselskab:
Jeg giver den 80. Artiklen er relevant og dækker de vigtigste trends. Jeg kunne godt have ønsket mig mere om, hvordan man konkret starter et AI-agent projekt, og hvilke faldgruber man skal være opmærksom på i praksis.

*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 FLUX.1.1 Pro fra Black Forest Labs.