Alderen til AI-agenter: når intelligens slutter å svare og begynner å bestemme seg

Samtalen om kunstig intelligens har vokst eksponentielt de siste to årene Men bak entusiasmen er det en mindre omdiskutert virkelighet En intern studie vi gjennomførte bringer dataene som selv om mer enn 70% av digitale interaksjoner med kunder allerede involverer et visst nivå av automatisering, genererer mindre enn 15% direkte innvirkning på inntekter, driftseffektivitet eller relevante forretningsbeslutninger Årsaken er enkel og strukturell: automatisering er ikke det samme som å bestemme. 

I årevis har fokuset vært på å akselerere oppgaver, redusere friksjon og skaleringsoperasjoner.Først med regler, deretter med roboter, og deretter med AI brukt på isolerte prosesser. Denne utviklingen var nødvendig, men avslørte en klar grense. Selskaper utfører raskere enn noen gang, men fortsetter å ta kritiske beslutninger i en sen, fragmentert og avhengig av menneskelig tolkning under press. Utførelsen ble automatisert. 

Ved inngangen til 2026 er ikke lenger spørsmålet om AI skal brukes, men hvor det må være for å forbedre kvaliteten på beslutninger Ekte virksomhet opererer i uforutsigbare miljøer, med kunder som ombestemmer seg, blander emner, returnerer dager senere og forventer kontinuitet Beslutninger avhenger ikke bare av spørsmålet som stilles, men av historien, øyeblikket, kanalen og målet for samhandling I denne sammenhengen slutter støpte systemer, basert på faste strømmer og forhåndsdefinerte svar, å skalere Ikke på grunn av teknisk svikt, men fordi de var designet for en verden der det var nok å svare riktig. 

Det virkelige spranget i AI kom ikke fra en enkelt innovasjon, men fra konvergensen av konkrete fremskritt: mer dyktige modeller, bedre forståelse av kontekst og evnen til å opprettholde minne, mål og tilstander over tid. AI har gått fra å være rent reaktiv til å operere mer autonomt. Det er ikke lenger begrenset til å svare på isolerte spørsmål. Det kan tolke komplette samtaler, gjenkjenne mønstre, koble sammen signaler fra flere kilder og ta beslutninger basert på intensjon, ikke bare nøkkelord. 

Det er her AI Agenter oppstår En AI Agent opererer ikke fra skript, men fra mål Den forstår konteksten i samtalen, vurderer tidligere interaksjoner, opprettholder et klart forretningsmål og bestemmer hva som er det nest mest hensiktsmessige trinnet I tillegg utfører den reelle handlinger innenfor selskapets systemer og lærer av resultatet av hver interaksjon AI er ikke lenger bare et grensesnitt og blir et beslutningssystem i produksjonen. 

Denne endringen er relevant fordi de mest virkningsfulle beslutningene i næringslivet ikke skjer i komiteer eller dashbord De skjer daglig, millioner av ganger, i frontlinjen av operasjonen Bestem hva du skal si til en bestemt kunde, hva du skal tilby i det øyeblikket, når du skal insistere, når du skal vente, når du skal klatre Dette er beslutninger som virker små i utseende, men er gigantiske i innvirkning når de gjentas i skala Denne typen beslutninger lever i samtaler, svake signaler, endringer i tone, nøling, subtile avvik i atferd, og i akkumulert sammenheng Det fungerer ikke med faste regler. 

Det er nettopp i dette territoriet AI Agenter slutter å være et løfte og blir uunngåelig De utfører ikke instruksjoner De utøver operasjonelle kriterier Et kriterium som tidligere utelukkende var avhengig av mennesker, individuell erfaring og menneskelig dømmekraft, og som nå kan utformes, trenes, styres og replikeres innenfor systemer. 

Hos Yalo har denne tilnærmingen blitt bygget over mer enn et tiår, fra kontinuerlig drift av millioner av samtaler og forretningsbeslutninger i ulike sammenhenger, salg, betalinger, kreditt, fakturering, oppbevaring og service, fordelt på kanaler som WhatsApp, taleanrop, applikasjoner og web. Denne erfaringen har i praksis vist at beslutninger i stor skala ikke løses med skript eller rigide automatiseringer, men må skje på interaksjonstidspunktet, og kombinere historisk kontekst, transaksjonsdata, forretningsregler og kontinuerlig læring. Fra dette har samtaleagenter blitt behandlet ikke bare som grensesnitt, men som beslutningsoperative enheter innenfor systemer. 

Ser til 2026 er ikke å gjøre spådommer. Det navngir en endring som allerede er i gang. Organisasjoner som forstår Agenttid de vil designe strukturer som er i stand til å bestemme seg bedre, raskere og med konsistens.De som ikke forstår vil fortsette omgitt av automatisering, utføre oppgaver i stor skala, men holdt seg til samme beslutningsflaskehals: faste regler, mangel på kontekst og konstant avhengighet av menneskelig intervensjon. Denne overgangen krever klarhet, fordi det som står på spill er ikke å legge til mer AI, men å overvinne modellen der teknologien presterer, men ikke bestemmer. Automatisering var det første trinnet. Å bestemme, med agenter, vil være konkurransefortrinnet. 

*Av Andres Stella, COO i Yalo.