Det verkliga värdet av agentisk AI ligger inte där du tror

Lyckas med att införa agentisk AI i ditt kunderbjudande

Det råder ingen brist på entusiasm kring AI-agenter. I varje branschforum möts vi av löften om hur agenter ska ta över rutinuppgifter, göra oss snabbare och mer produktiva eller helt enkelt ersätta arbete vi gör idag. Men en fråga hamnar ofta i skymundan: hur får man AI-agenter att inte bara effektivisera den egna verksamheten, utan att faktiskt stärka det man erbjuder sina kunder. Att lyckas med det kommer med stor sannolikhet vara ett avgörande konkurrensmedel för de flesta branscher inom ett antal år.

Två typer av agenter

Den typ av agenter vi ser mest av idag är skapade för att effektivisera interna processer och arbetsuppgifter. Värdet tillfaller den egna organisationen men påverkar inte konkurrenskraften utåt.

Den andra typen handlar om agenter som är inbyggda i de produkter eller tjänster som kunder faktiskt använder. Det kan vara en agent som ger effektivt stöd till en finansiell rådgivare eller som svarar på specifika frågor kring en marknadsplats processer och regelverk. Det är här de verkliga affärsmöjligheterna finns, och allt fler företag börjar förstå vad det kan innebära att bemästra just den typen av agentdesign.

Den första typen skapar intern effektivitet. Den andra typen skapar extern konkurrenskraft. Det är i skiftet mellan dessa två som de verkliga affärsmöjligheterna uppstår, och där många organisationer samtidigt underskattar komplexiteten.

Utmaningarna med att erbjuda agentisk AI

Idag finns det många bolag med mogna kundlösningar som har stor potential att dra nytta av agentisk funktionalitet. Men vägen dit är svårnavigerad. Marknaden är full av nya aktörer som erbjuder AI lösningar på en mängd olika problem, och det är lätt att gå vilse i bruset. För företag inom finans och försäkring finns det dessutom specifika utmaningar som sällan lyfts tillräckligt i diskussionen.

Data och åtkomst
Den mest grundläggande utmaningen handlar inte om agentens intelligens utan om dess dataunderlag. Att säkerställa att rätt person får rätt data vid rätt tidpunkt kräver förståelse för affärslogik, behörighetsstrukturer och systemintegration. Det är en nivå av komplexitet som generella AI plattformar sällan riktigt adresserar.

Regulatoriska krav
För bolag inom EU som verkar i reglerade branscher blir det extra känsligt när en agent behandlar kunddata i realtid. MiFID II reglerar hur investeringsrådgivning får ges och dokumenteras, vilket direkt påverkar vad en agent får kommunicera och hur det ska loggas. DORA ställer krav på var data behandlas och lagras, inklusive de AI komponenter som integreras i kritiska processer. En agent som inte är designad med dessa ramverk i åtanke är inte produktionsklar, oavsett hur imponerande den ser ut i en demo.

EU AI Act – nästa lager av krav
Till detta tillkommer EU:s AI förordning, AI Act, vars krav successivt träder i kraft under 2025 och 2026. För agenter i finansiella sammanhang innebär det ytterligare dimensioner att hantera. Hur klassificeras agenten utifrån risknivå, vilka krav ställs på transparens och kontroll, och hur säkerställer man spårbarhet i de beslut agenten bidrar till. AI Act är inte bara en juridisk fråga, utan också en teknisk och arkitekturmässig utmaning. Det räcker inte att förstå lagstiftningen. Man måste också kunna omsätta dess krav i konkreta tekniska kontroller och visa regelefterlevnad i de produkter man bygger tillsammans med sina kunder.

Det finns också intressanta alternativ på framväxt, däribland så kallade managed agents, som försöker adressera delar av denna komplexitet. I mindre reglerade branscher är de ofta välfungerande. Men i finans och försäkring kvarstår centrala frågor kring datasäkerhet, personuppgiftshantering och regelefterlevnad, frågor som kräver djupare domänförståelse än vad de flesta generella plattformar erbjuder idag.

Komplement, inte migrering

En ytterligare utmaning med många kundorienterade agentlösningar är att de kräver migrering till en ny plattform. I praktiken innebär det att befintliga relationer, integrationer och processer behöver brytas upp och byggas om. För medelstora och stora bolag i reglerade branscher är det sällan ett realistiskt alternativ.

Det mer hållbara synsättet är därför att se agentisk AI som en förstärkning av det som redan finns, inte som en ersättning. Precis som annan produktutveckling sker inkrementellt bör även AI integreras steg för steg i befintliga strukturer, med full kontroll över data, åtkomst och regelverk längs hela vägen. De bolag som lyckas med det är inte de som börjar om, utan de som bygger vidare.

Vad krävs för att lyckas?

Agentisk AI är en teknisk förändring, men teknologin kan inte leva isolerad. En agent är inte en fristående produkt, utan en funktion som behöver en plats att agera på, information att agera utifrån och regler att agera inom. Precis som vilken annan tjänst som levereras till kunder måste den fungera säkert, förutsägbart och i enlighet med gällande regelverk.

Det innebär att den egentliga utmaningen inte är att bygga en agent, utan att få den att fungera som en integrerad del av ett större system. Den måste kommunicera säkert med övriga tjänster, arbeta på korrekt och uppdaterad data, och dess beteende måste kunna granskas och kontrolleras på samma villkor som all annan funktionalitet. Det kräver inte bara AI kompetens, utan arkitekturkunnande, förståelse för de system den ska samverka med och insikt i de regulatoriska ramar som styr verksamheten.

De organisationer som lyckas med agenter i produktion är de som behandlar dem som precis vad de är: en ny komponent i ett komplext ekosystem med alla de krav det medför.

I praktiken innebär det också att vägen framåt sällan handlar om att börja från noll. Snarare ser vi hur allt fler organisationer efterfrågar startklara lösningar där agentisk funktionalitet redan är designad för att fungera i befintliga systemlandskap, med hänsyn till data, integrationer och regulatoriska krav från början. Det är ofta där skillnaden uppstår mellan en lovande pilot och ett fungerande kunderbjudande i verkligheten.