It-chefens nästa huvudvärk: ett dussin agenter och ingen som äger helheten

Agenter byggs in i befintliga affärssystem, köps som fristående tjänster, skapas med lågkodsverktyg i verksamheten eller utvecklas från grunden av interna teknikteam.

När IDC frågar organisationer vilken väg de tänker välja är svaren, enligt Tom Seal, i stort sett jämnt fördelade.

– Det betyder att organisationer vill ha agenter oavsett varifrån de kommer, säger han under en Uipath-konferens i slutet av april.

Konsekvensen blir en växande portfölj av AI-agenter som inte alltid har ett tydligt samlat ägarskap. It-avdelningen driver sina initiativ, verksamheten testar lågkod och leverantörerna bygger in agenter i ERP, CRM och andra centrala system.

Risk att resurser hamnar fel

Tom Seal varnar för att organisationer lätt lägger tekniska resurser på fel saker.

– Det är inte alltid klokt att bygga allt. Vi måste vara väldigt försiktiga med var vi använder våra tekniska resurser, säger han.

En egenutvecklad agent kan snabbt bli överflödig om samma funktion senare lanseras som standard i ett befintligt affärssystem. Samtidigt kan verksamhetsbyggda lågkodsagenter göra det svårt för it att se vilka lösningar som finns, vilka data de använder och vem som ansvarar för dem.

Enligt Tom Seal behöver organisationer därför skilja tydligare mellan vad som är kärnan i verksamheten och vad som inte är det.

Blev fast i sin egen maskin

Han beskriver sin egen AI-resa som en varning. Med hjälp av stora språkmodeller och interna data byggde han en avancerad forskningsprocess som gav stora produktivitetsvinster.

– Jag kände mig som en superhjälte, säger han.

Men lösningen krävde fortfarande manuell hantering av data, resultat och vidarekoppling till andra system.

– Jag skapade en kraftfull maskin och blev dess fånge, säger Tom Seal.

När han försökte automatisera flödet med agentisk AI fungerade pilotprojektet. Men nästa problem blev att organisationen saknade en plattform för att ta lösningen till produktion.

Måste prioritera portföljen

För it-chefen räcker det därför inte att avgöra om organisationen ska bygga eller köpa. Nästa uppgift blir att styra en agentportfölj som redan växer.

Vilka agenter ska utvecklas vidare? Vad bör ersättas av standardfunktioner? Vilka får tillgång till filer, databaser och affärssystem? Och vilka ska stoppas innan de blir ännu ett system att förvalta?

Tom Seal pekar också på att alla arbetsmoment inte bör lösas med AI. Många processer består av enkla, regelstyrda steg där vanlig automation är bättre.

– AI är faktiskt ganska dålig på deterministiska steg eftersom den försöker gissa svaret, säger han.

Därför bör varje agent som lämnar teststadiet ha en tydlig ägare, definierade datakällor, beslutade behörigheter och mätbar nytta.