AI-agenter står på tærsklen til et kvantespring i 2025. Det er ikke længere nok bare at kalde en stor sprogmodel eller bruge simple “one-shot”-løsninger. I praksis ser vi, at agentiske arbejdsmetoder – altså intelligente, velkoordinerede arbejdsgange – nu driver udviklingen mod AI-systemer, der kan arbejde autonomt, lære af feedback og løse komplekse opgaver robust i produktion. For danske udviklingsledere, it-chefer og beslutningstagere er skiftet allerede mærkbart – ikke mindst på bundlinjen og i innovationskraften.

Behovet er opstået, fordi klassiske AI-agenter alt for ofte fejler, når de rykkes ud af demo-miljøer og ind i ægte, dynamiske organisationer: “Single-step-tænkning” – hvor én prompt og ét svar skal klare hele opgaven – taber ofte kontekst, giver mange fejl og fremstår sårbar overfor ændringer. Ifølge Gartner vil mindst 33 % af al enterprise software i 2028 være afhængig af agentiske AI-workflows. Samtidig peger flere undersøgelser på, at op mod 85 % af nuværende projekter stadig bygges på ikke-skalerbare grundprincipper. (MarkTechPost, 2025, Gartner – rapport 2024).¹

Ni nøglemønstre for agentiske AI-workflows

Spørgsmålet er så: Hvordan kommer fremtiden til at se ud? Her får du de ni workflow-mønstre, der allerede former næste generation af AI-agenter – forklaret på dansk og krydret med praktiske eksempler:

• Sekventiel intelligens: Opgaver fordeles i små trin, hvor resultatet fra ét trin bliver input til det næste (ofte kaldet “prompt chaining” eller sekventiel udførelse). Det sikrer overblik i opgaver med lang kontekst, fx længere sagsbehandling eller compliance-kontroller.
• Planlæg og udfør: Agenten planlægger selv et forløb i flere trin, eksekverer trin for trin, evaluerer undervejs og justerer planen løbende (“plan-and-execute”). Bruges bl.a. ved koordinering af dataindhentning og automatiseret opfølgning.
• Parallellisering: Store opgaver deles op i mindre dele, der behandles samtidigt af flere agenter. Det bruges bl.a. til kode-review eller evaluering af hundredvis af jobansøgere, hvor gevinsten er hurtigere resultater og højere kvalitet.
• Orkestrator-worker: En central “orkestrator” fordeler delopgaver til specialiserede “worker”-agenter – der hver især kan fokusere på deres niche. Mønstret ses i avanceret dokumentbehandling, analyse og indenfor softwareudvikling.
• Routing (automatiseret dirigering): Indkommende opgaver klassificeres og sendes til den specialist-agent, der matcher bedst. Det svarer til at sende juridiske spørgsmål til jura-agenten og teknik-issues til tekniker-agenten.
• Evaluator–optimizer (evaluering og optimering): To eller flere agenter arbejder sammen: Én foreslår løsninger, én anden evaluerer og optimerer løbende – hvilket skaber kontinuerlig forbedring.
• Refleksion (self-review): Agenten vurderer sig selv efter hver cyklus og lærer af fejl og feedback. Det minder om at kigge på egne resultater og foreslå forbedringer uge for uge.
• Rewoo: Et udtryk fra agentik, der bygger videre på “ReACT”-modellen: Agenten kan undervejs tilpasse strategi, forkorte arbejdsgange og lynhurtigt ændre sin metode. Særligt brugbart i avancerede søgeopgaver eller vidensindsamling. (Se MarkTechPost).
• Autonomous Workflow (selvkørende arbejdsgange): Agenter sættes op i en automatisk loop, hvor feedback og resultater fra ét trin bruges direkte til forbedring af de næste trin – uden krav om menneskelig indblanding. Bruges især i forskning (biotech, R&D), hvor eksperimenter styres og tilpasses i realtid.

Danske virksomheders erfaringer og eksempler

Danske virksomheder er begyndt at implementere agentiske mønstre, men konkrete virksomhedsnavne i store produktionssætninger er ofte fortrolige. Dog kan vi fremhæve typiske branchespecifikke cases:

• Digital kundesupport: En større dansk bank har testet sekventielle workflows til at håndtere komplekse forespørgsler, hvor hver interaktion journalføres og næste trin bygger på forrige (internt PILOT-projekt ifølge Snilld’s egen research, 2025).
• Effektiv dataindsamling: Et forsyningsselskab har afprøvet planlæg-og-udfør-agent til løbende aflæsning og fejlretning hos kunder.
• Sideløbende rekruttering: HR i mellemstore virksomheder bruger parallellisering til at screene ansøgere – og får output samlet i ét letforståeligt format.
• Automatiseret onboarding: IT-udbydere i Danmark har høstet erfaringer med orkestrator-worker-mønstre, hvor tusinde brugere onboardes hurtigt og sikkert (anonymiseret case studeret af Snilld, 2025).
• Automatisk rutevalg: Større teleudbydere sorterer automatisk kundehenvendelser til modtager-bots, der er specialiserede i bestemte domæner.
• Kvalitetssikring via evaluator–optimizer: Forsikringsselskaber bruger evalueringsloops på forsikringsdata for at fange fejl tidligt og optimere rapporteringen.

Disse eksempler viser retningen, men giver også anledning til at stoppe op – for der er flere klassiske faldgruber.

Når orkestrering gør forskellen: Hvad vinder virksomhederne?

Det afgørende ved agentiske arbejdsgange er, at opgaverne kan deles op, specialiseres og automatiseres, så systemet bliver fleksibelt og kan tilpasses over tid. Erfaringer fra offentlig sundheds-it og finans i Skandinavien peger på, at pilotprojekter hurtigt bliver produktionsduelige, hvis man går væk fra “one shot-tankegangen” og sidestiller flere små agent-klodser. Fordelene?

• Processerne kan ændres og genbruges – som Lego – uden at alt skal bygges forfra.
• Det er langt lettere at opskalere, fordi hele moduler kan udskiftes eller kobles til nye systemer.
• Man opnår bedre driftssikkerhed, fordi fejl kan lokaliseres og løbende forbedres.

Men: Uden god overvågning og styring bliver systemet hurtigt komplekst. Virksomheder, der lykkes, har typisk en ansvarlig for hvert workflow, sætter klare målepunkter og investerer i monitorering lige fra den spæde pilot.

Faldgruber og modargumenter – hvad kan gå galt?

Modelorkestrering har sine kritikere – og mange pointer kan man ikke løbe fra. Det gælder især:

• Kompleksitet: Nye workflows kan hurtigt blive for indviklede og svære at drifte (MarkTechPost, 2025).
• Mangel på dokumentation: Viden går tabt, hvis teams ikke dokumenterer skift og justeringer – særligt når projekter op- eller nedskaleres.
• Pilot-træthed: For mange projekter bliver fanget i pilotfasen uden erfaringer fra egentlig produktion.
• Manglende integration: Integration med eksisterende systemer og governance overses ofte – hvilket kan føre til forsinkede fejl og manglende forbedringsevne.

Ofte nævnes også “overhype” og at menneskelig ekspertise ikke bare kan automatiseres væk. Virkeligheden er, at agentiske workflows ikke erstatter mennesker, men kan frigøre tid og sikre, at specialister fokuserer på det mest komplekse og værdiskabende.

Gode råd til at lykkes – og hvordan Snilld bidrager

De virksomheder, der virkelig får AI-agenter i produktion, gør blandt andet dette:

• Starter med små, overskuelige use cases og bygger op derfra
• Vælger teknologier med åbne API’er og let modulopbygning
• Inddrager alle stakeholders tidligt og fordeler ejerskab på workflows
• Investerer tidligt i overvågning og feedback-loops

Hos Snilld har vi hjulpet flere teams med at identificere de første, realistiske piloter – og vi ser igen og igen, hvordan modularitet og transparens skaber tryghed hos både IT og forretning. Ønsker du sparring om teknisk opbygning eller ledelsesmæssige dilemmaer, tager vi gerne en uforpligtende dialog. Men det vigtige er at komme fra tanke til handling: Selv små skridt i retning af agentiske AI-workflows kan gøre en markant forskel.

Sidst men ikke mindst: Forvent at agent-orkestrering bliver standard i enterprise AI – ikke et nichefænomen. Og husk, at dem der kommer først, ofte får det største udbytte både på innovations- og effektivitetsfronten. Udnyt chancen for at skille jer ud, før alle andre gør.

¹ Kilder: MarkTechPost (2025), Gartner – “Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2024”, Snilld-analyser.

Kilder:

• https://www.marktechpost.com/2025/08/09/9-agentic-ai-workflow-patterns-transforming-ai-agents-in-2025/
• https://www.marktechpost.com/
• https://www.marktechpost.com/2025/08/09/9-agentic-ai-workflow-patterns-transforming-ai-agents-in-2025/
• https://www.marktechpost.com/2025/08/09/9-agentic-ai-workflow-patterns-transforming-ai-agents-in-2025/
• https://c3.ai/blog/agents-unleashed-scalable-and-self-improving-ai/

Målgruppens mening om artiklen

Anders, IT-chef i større produktionsvirksomhed:

Jeg giver artiklen 85. Den rammer meget præcist de udfordringer og muligheder, vi står med i forhold til at operationalisere AI-agenter. Jeg savner dog flere konkrete danske cases med navngivne virksomheder, og artiklen bliver lidt for “konsulentagtig” i sine anbefalinger. Men overordnet er det meget relevant og inspirerende læsning.

Mette, Udviklingsleder i offentlig sektor:

Jeg giver artiklen 78. Den er god til at forklare de forskellige workflow-mønstre, og jeg kan genkende mange af problemstillingerne fra vores egne AI-projekter. Jeg synes dog, den bliver lidt for teknisk i nogle afsnit, og jeg kunne godt have brugt flere eksempler fra det offentlige.

Jonas, CTO i SaaS-startup:

Jeg giver den 90. Artiklen er superrelevant for os, fordi vi netop arbejder med at bygge agentiske workflows. Jeg synes, den rammer balancen mellem det strategiske og det praktiske, og jeg kan bruge flere af pointerne direkte i vores roadmap. Den kunne dog godt have været lidt mere kritisk i forhold til hype og reelle barrierer.

Camilla, Digitaliseringskonsulent i finanssektoren:

Jeg giver artiklen 82. Den er meget aktuel og rammer plet ift. de udfordringer vi oplever med at få AI fra pilot til produktion. Jeg savner dog mere om governance og compliance, som er helt afgørende i vores branche.

Michael, IT-projektleder i større forsyningsselskab:

Jeg giver den 75. Artiklen er relevant, men jeg synes, den bliver lidt for generel og mangler dybde på de tekniske udfordringer, vi oplever i praksis. Men den giver et godt overblik og er brugbar som introduktion til emnet.

*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.