04. July 2026
Vi er i ferd med å legge bak oss tiden der ansatte må bruke verdifull tid på å flikke på den perfekte «prompten» for å få et brukbart svar fra en språkmodell. Det nye store skiftet handler om «loopen» – en arbeidsflyt der autonome KI-agenter får tildelt et overordnet mål, og deretter jobber selvstendig, evaluerer sine egne resultater, og korrigerer kursen helt til oppgaven er løst.
Tenk på det som forskjellen mellom å mikrostyre en vikar time for time, og det å delegere et prosjekt til en erfaren prosjektleder. Tidligere måtte vi mate KI-en med teskje. Med agentstyrte looper kan systemene planlegge, søke etter informasjon, skrive kode, teste den, oppdage feil og prøve igjen helt til målet er nådd. Teknologien har modnet fra å være en passiv samtalepartner til å bli en aktiv, handlende lagspiller.
For serviceorganisasjoner og driftstunge virksomheter åpner dette for en helt ny type automatisering. I stedet for at en kunderådgiver manuelt må sjekke logger, verifisere opplysninger mot interne systemer og formulere e-poster, kan en agentstyrt loop håndtere hele reklamasjonsprosessen autonomt fra start til slutt – og kun koble på et menneske når det oppstår uventede avvik. For programvareavdelinger og dataanalyse-team betyr denne utviklingen at man kan sette i gang komplekse feilsøkinger og datavask-prosesser i bakgrunnen, mens de ansatte fokuserer på arkitektur og strategi.
Les hele analysen hos Digi.no.
Norges avgående etterretningssjef, Nils Andreas Stensønes, tegner et bilde av en langt mer uforutsigbar og farlig verden etter seks år i sjefsstolen. Men midt i det krevende geopolitiske landskapet peker han på en fundamental endring i hvordan trusler håndteres: Avanserte, automatiserte systemer overtar nå mye av den tunge databehandlingen, noe som avlaster menneskelige analytikere fra rutinepreget overvåking.
Mengden data fra satellitter, åpne kilder, digitale spor og cyberaktivitet har eksplodert i et slikt omfang at det er umulig for mennesker å holde tritt manuelt. Ved å ta i bruk sofistikerte algoritmer og maskinlæring kan etterretningstjenesten kontinuerlig tråle enorme datamengder for å avdekke unormale mønstre eller gryende trusler. Dette frigjør kritisk tid for analytikerne, som i stedet kan konsentrere seg om strategisk tenkning og kvalifiserte vurderinger.
For sikkerhetsansvarlige og risikovurderere i internasjonale selskaper understreker denne utviklingen et viktig poeng: Tiden for statiske, kvartalsvise risikorapporter er forbi. Når trusselbildet endrer seg i sanntid, må også bedriftens beredskap gjøre det. For logistikk- og beredskapsteam i selskaper med komplekse forsyningskjeder betyr dette at man bør vurdere å integrere automatiserte trussel- og risikoanalyse-verktøy direkte inn i beslutningsprosessene, slik at man kan omdirigere verdier og sikre digitale systemer før en hendelse inntreffer.
Les hele portrettet av etterretningssjefen hos Teknisk Ukeblad.