August 11, 2025
Agentic AI:Fremtidens Virtuelle Medarbejder
Af: Lars Blauenfeldt
Kunstig intelligens har allerede forvandlet forretningslandskabet. Men i horisonten rejser en ny bølge sig: Agentic AI. Hvor den traditionelle AI analyserer, forudsiger og assisterer, er Agentic AI designet til at handle. For teknologiledere betyder dette ikke blot endnu en teknologisk opdatering, men en potentiel revolution i, hvordan organisationer strukturerer arbejde, skaber værdi og organiserer teams.
Denne artikel bygger på McKinsey’s "Technology Trends Outlook 2025" og undersøger Agentic AI’s rolle i fremtidens teknologiske økosystem, herunder dens fundament, praktiske anvendelser, teknologiske udfordringer og strategiske implikationer.
Denne artikel er opdelt som følger:
1) Hvad er Agentic AI?
2) Hvorfor er Agentic AI vigtigt?
3) Praktiske eksempler ogbrugsscenarier
4) Den underliggende teknologi
5) Strategiske implikationer for Teknologiledere
6) Udfordringer og ubekendte
7) Konklusion
8) Hvad er Cursor?
1) Hvad erAgentic AI?
Agentic AI repræsenterer en ny klasse af intelligente systemer, der ikke blot genererer indhold eller forudsiger output, men som handler, beslutter og planlægger på egen hånd. Det er ikke en videreudvikling af klassisk AI-assistance, men en strukturel ny tilgang til, hvordan vi bygger autonome, digitale aktører.
Hvor klassisk generativ AI besvarer spørgsmål eller skaber tekst og billeder baseret på input, er Agentic AI i stand til at identificere mål, formulere en strategi, udføre handlinger og tilpasse sig undervejs, uden konstant menneskelig overvågning. Det gør den ikke til et værktøj, men til en beslutningstagende digital enhed.
Forestil dig ikke en chatbot, men en virtuel medarbejder, der håndterer projektstyring, indsamler data, interagerer med software og eksekverer forretningslogik på tværs af systemer. Agentic AI er bygget på store sprogmodeller (foundationmodels), men kombineres med planlægningslogik, adgang til værktøjer og en form for arbejdshukommelse, der gør dem stand til at gennemføre komplekse opgaver med flere trin.
Kernen i AgenticAI er evnen til at:
· Planlægge og eksekverekomplekse opgaver
· Navigere i digitaleværktøjer, ligesom et menneske ville
· Forstå og modtageinstruktioner i naturligt sprog
· Kommunikere og samarbejde med andre AI-agenter
2) Hvorfor er Agentic AI vigtigt?
For virksomheder betyder Agentic AI en ny dimension af automatisering: Den går fra output-baseret assistance til handling og samarbejde. Dette åbner op for en række transformative fordele:
Lang hale af opgaver: Agentic AI kan håndtere uforudsigelige og komplekse opgaver, hvor regelbaserede systemer tidligere kom til kort. Det gør teknologien særligt velegnet til opgaver, hvor kontekst, improvisation og beslutningsevne er afgørende, som f.eks.kundeservice, juridisk screening eller forretningsanalyse.
Integration med eksisterendeværktøjer: Agenter kan bruge digitale værktøjer som browsere, regneark, interneCRM-systemer og tredjepartsapps, på samme måde som en menneskelig medarbejder.Det reducerer behovet for specialintegration og gør det lettere at skalereløsninger hurtigt.
Fleksibilitet: Ved at brugenaturligt sprog som grænseflade kan brugere med lav teknisk erfaring samarbejde med AI-agenter uden at kende til kodning eller komplekse interfaces. Det demokratiserer adgangen til avanceret automation og gør teknologien relevant på tværs af organisationen.
Transparens: Agentic AI kan forklare sine beslutninger og arbejdsplaner i et sprog, mennesker kan forstå. Dette skaber tillid og muliggør løbende evaluering og tilpasning. Imodsætning til traditionelle Black-box-systemer er det muligt at inspicere og påvirke agentens adfærd aktivt.
Jobopslag relateret til Agentic AI er steget med 985 % fra 2023 til 2024. Det signalerer ikke blot voksende interesse, men et skifte i, hvordan virksomheder opfatter AI. Dette er ikke en niche. Det er starten på et paradigmeskift, hvor AI går fra at være et værktøj til at blive en samarbejdspartner.
3) Praktiskeeksempler og brugsscenarier
Flere virksomheder er allerede igang med at eksperimentere med og implementere Agentic AI:
OpenAI Operator: En AI-agent, der selv booker fly, laver reservationer og foretager online indkøb. Den interagerer med hjemmesider i realtid og udfører komplekse handlinger på vegne af brugeren – fra at vælge flysæder til at gennemføre betaling.
Manus AI: En generalist-agent designet til videnarbejde. Manus kan skrive artikler, planlægge projekter og foreslå beslutningsforslag på baggrund af analyser. I mange organisationer fungerer den som en digital research-assistent og mødekoordinator.
Darktrace: Inden for cyber sikkerhed har agentbaserede systemer revolutioneret reaktionstider.Darktrace anvender AI-agenter, der løbende overvåger netværkstrafik og autonomtiværksætter modforanstaltninger mod trusler – uden behov for menneskeligeskalering.
Salesforce Agentforce: Salesforce har integreret Agentic AI i sine kerneprodukter, hvor agenter ikke blot hjælper med kundeservice, men også proaktivt kontakter kunder, håndterer support billetter, koordinerer møder og foreslår salgsstrategier.
Derudover vinder agent baserede udviklingsmiljøer som Cursor (fra Anysphere og der er tilføjet en kort beskrivelse af Cursor i slutningen af dokumentet) og Gemini2.5 (fra Google) indpas som autonome udviklere, der skriver, tester og dokumenterer kode i samarbejde med menneskelige ingeniører.
Fælles for disse eksempler er, at Agentic AI bevæger sig hurtigt fra eksperimenter og sideprojekter til at bliveuundværlige brikker i organisationers digitale infrastruktur. Potentialet forat redefinere, hvordan vi arbejder og hvem (eller hvad) der arbejder, er stort.
4) Den underliggendeteknologi
Agentic AI hviler på en række nøglekomponenter:
Foundation models: Disse storeneurale netværk danner grundlaget for agentens forståelse og generering af sprog, kode, billeder og mere. De er trænet på massive mængder ustruktureretdata og kan anvendes bredt eller finjusteres til specifikke domæner.
Reasoning engines: Disse modeller er designet til at eksekvere multitrins ræsonnement, logiskplanlægning og problemløsning. De gør det muligt for agenter at udførekomplekse beslutningsprocesser, herunder målformulering, prioritetsstyring og strategisk koordinering af del opgaver.
Integrationslag: Systemer som LangChain og Pinecone forbinder agenter med databaser, API’er og eksterneplatforme. De fungerer som nervebaner, der transporterer information og muliggør kontekstforståelse, datahentning og interaktion med eksterne systemer.
Observability tools: Værktøjer som LangSmith og PromptLayer overvåger agenternes handlinger og beslutningslogik. De spiller en kritisk rolle i debugging, ansvarlighed og dokumentation af agenternes adfærd, hvilket er særligt vigtigt i regulerede brancher.
AI-to-AI kommunikation: Protokoller som A2A (Agent2Agent) og MCP (Model Context Protocol) tillader agenter at samarbejde og udveksle information direkte – ofte mere effektivt end via mennesker. Dette åbner op for multi-agent økosystemer, hvor specialiserede agenter arbejder sammen om større mål.
Tilsammen udgør disse teknologier rygraden i fremtidens digitale arbejdsstyrke: en samling intelligente, adaptive og selvkørende systemer, der kan agere i samspil med mennesker og med hinanden og som kan løse opgaver på tværs af funktioner, data og kontekster.
5) Strategiskei mplikationer for Teknologiledere
Teknologiledere skal ikke blot forstå teknologien, men også handle strategisk for at forblive konkurrencedygtige:
Opbygning af tværfunktionelleAI-teams: Fremtidens tekniske teams vil inkludere nye roller som prompt engineers, agent-trænere og AI-psykologer, som forstår, hvordan man bedst interagerer og optimerer samarbejdet mellem mennesker og intelligente systemer. Samarbejdet mellem IT, data, forretning og produktudvikling bliver mere kritisk end nogensinde.
AI Governance: Autonomesystemer kræver ikke kun kontrol, men også evnen til løbende at justere reglero g beslutningsparametre. Governance-strukturen skal være fleksibel nok til at kunne håndtere lærende systemer, samtidig med at den beskytter mod risici som bias, fejlhandlinger og datasikkerhedstrusler.
Rekruttering og videruddannelse: Kompetencerinden for Python, machine learning, natural language processing og frameworks som LangChain og CrewAI er allerede i høj kurs. Derudover bliver evnen til at designe agent-workflows, evaluere output og samarbejde med AI-agenter afgørende. Det kræver nye læringsforløb, ændrede karriereveje og en opgradering af teknologi organisationens kultur.
Balance mellem generalister og specialister: Teknologiledere skal vælge mellem at implementere få, alsidige agentereller mange specialiserede agenter. Det handler om at forstå, hvornår skalerbarhed og fleksibilitet vejer tungere end ekspertise. En hybrid strategi, hvor agenter trænes til at samarbejde i teams, ligesom mennesker, vil ofte være mest effektiv.
Etiske og regulatoriske hensyn: Virksomheder skal ikke kun følge med i lovgivning, men aktivt tage stilling til deres egenetik omkring agentisk autonomi. Hvem bærer ansvaret, når en AI-agent træffer en kritisk beslutning? Hvordan sikres det, at agenter handler i overensstemmelse med virksomhedens værdier? Strategisk ledelse bliver et spørgsmål om både teknologi og moral.
6) Udfordringerog ubekendte
Der er stadig centrale spørgsmål, der kræver opmærksomhed:
Hvor langt kan vi lade AI handle autonomt, uden at miste kontrol? Autonomi åbner op for effektivitet, men indebærer risiko for fejl, uforudsete handlinger og manglende ansvar. Organisationer skal balancere mellem tillid og kontrol og sikre, at governance-strukturer følger med den teknologiske udvikling.
Hvordan opretholder vi gennemsigtighed i agent baserede systemer? Mange AI-agenter fungerer som sorte bokse. Det bliver nødvendigt at udvikle observability-værktøjer og standarder, der gør agenters beslutningsgrundlag og handlinger forståelige og dokumenterbare, både for compliance og for intern læring.
Vil Agentic AI skabe eller erstatte jobs – og hvilke typer? AI vil uundgåeligt erstatte visse opgaver, især rutineprægede funktioner, men den vil også skabe nye roller inden for design, overvågning og styring af agentsystemer. Den reelle udfordring er ikke netto jobtab, men omstilling og opkvalificering.
Hvordan måler man ROI forAI-agenter, der opererer som medarbejdere frem for værktøjer? Traditionelle KPI’er som output pr. arbejdstime er utilstrækkelige. I stedet må der udvikles nye målemetoder, der tager højde for agentens bidrag til arbejdsgange, innovationshastighed og samarbejde med mennesker.
7) Konklusion
Agentic AI markerer begyndelsen på en ny æra i teknologiens udvikling. For CTO’er og ledere betyder det et presserende behov for at forstå, eksperimentere med og implementereteknologier, der snart vil redefinere arbejdspladser på tværs af brancher.
Det handler ikke længere om, hvorvidt AI skal bruges, men hvordan, hvornår og med hvilke mål. De organisationer, der lærer at samarbejde med deres agentiske kolleger, vil have et markant forspring i fremtidens konkurrenceprægede landskab.
8) Hvad er Cursor?
Cursor er et AI-drevet integreret udviklingsmiljø (IDE) til Windows, macOS og Linux. Det er baseret på en fork af Visual Studio Code, men tilføjer avancerede AI-funktioner som kodegenerering, intelligente omskrivninger, autocompletion og naturlige forespørgsler i hele kodebasen.
Cursor er en AI‑forstærket kodeeditor, der gør udvikling hurtigere, mere intuitiv og langt mere produktiv, uden at offe eksisterende workflows. Med avancerede AI‑værktøjer, stærk sikkerhed og en lille men fokuseret udviklerstab hos Anysphere, er Cursor formet som en fremtidens kodepartner eller “human-AI programmer.”
