AI
Agentisk AI vs. AI-agenter: Hvorfor forskellen er vigtig i regulerede industrier
Kunstig intelligens går ind i en ny æra; én, hvor systemer ikke blot udfører opgaver, men kan ræsonnere, tilpasse sig og samarbejde.
For virksomheder i regulerede sektorer er det afgørende at forstå denne udvikling, hvor innovation skal sameksistere med ansvarlighed og kontrol.
Kunstig intelligens udvikler sig hurtigt fra smalt defineret automatisering til systemer, der kan ræsonnere, orkestrere og tilpasse sig komplekse virksomhedsprocesser. Mens regulatorer inden for områder som pharma, energi, logistik og finans fastlægger rammerne for pålidelig og compliant AI, bliver forskellen mellem AI‑agenter og agentisk AI afgørende for enhver organisation, der opererer under regulerede vilkår.
Regulatoriske rammer som EMA Annex 22 og ISPE GAMP AI Guidance fastlægger klare grænser for adaptive og generative modeller i kritiske systemer og understreger behovet for sporbarhed, deterministisk adfærd og livscykluskontrol. Disse principper rækker langt ud over life science industrien – til enhver reguleret sektor, hvor sikkerhed, dataintegritet og servicepålidelighed er ikke‑forhandlingsbare krav.
At forstå forskellen mellem AI‑agenter og agentisk AI, både teknisk og governance‑mæssigt, er derfor essentielt for beslutningstagere. Hvor AI‑agenter automatiserer klart definerede processer, introducerer agentisk AI multi‑agent‑ræsonnering, emergente beslutningsmodeller og kontekstuel tilpasning. Disse egenskaber kan øge effektiviteten, men kræver samtidig strengere overvågning for at imødekomme regulatoriske krav til forklarbarhed, risikostyring og konfigurationskontrol.
AI‑agenter: Opgavefokuserede, reaktive systemer
AI‑agenter udfører på forhånd definerede, afgrænsede opgaver baseret på regelstyret logik eller LLM‑drevet ræsonnering. Typiske eksempler inkluderer dataklassifikation, dokumentautomatisering eller service desk‑assistance.
Typiske karakteristika:
Begrænset autonomi: Opererer udelukkende inden for fastlagte opgavegrænser
Statisk adfærd: Modellerne “fryses” efter validering og lærer ikke selv i drift
Afhængig af værktøjer: Funktionalitet via API’er eller foruddefinerede promptstrukturer
Disse systemer passer ind i deterministiske arkitekturer, som anerkendes som egnede, hvor fuld reproducerbarhed kræves under Annex 22. De er særlig anvendelige i risikofølsomme sammenhænge, såsom produktionsovervågning eller compliance‑dokumentation, hvor forudsigelige resultater og komplet valideringskontrol er afgørende.
Agentisk AI: Samarbejdende, målorienterede systemer
Agentisk AI introducerer et orkestreringslag, hvor netværk af specialiserede agenter (f.eks. planlæggere, verifikatorer og vidensindsamlere) samarbejder mod fælles mål. Systemerne integrerer vedvarende hukommelse, dynamisk ræsonnering og adaptiv rollefordeling for at understøtte mere autonome beslutningsprocesser.
Særlige egenskaber:
Dynamisk ræsonnering og planlægning: Strategier tilpasses løbende data og kontekst
Vedvarende hukommelse: Episodisk og semantisk hukommelse muliggør langsigtet kontekstopbevaring
Samarbejdende adfærd: Agenter koordinerer og nedbryder opgaver kollektivt
Adaptiv orkestrering: En central “meta‑agent” sikrer opgaveintegritet og strategisk sammenhæng
Selvom disse funktioner øger fleksibilitet og koordinering, stiller de også større krav til governance. I regulerede miljøer skal hvert adaptivt element forblive under menneskelig overvågning, med fuld dokumentation, validering og løbende monitorering for at sikre compliance.
At forstå forskellen mellem AI‑agenter og agentisk AI, både teknisk og governance‑mæssigt, er essentielt for beslutningstagere.
Sam Laermans, Director af AI, NNIT
Oversigt: AI-agenter vs. Agentisk AI i regulerede systemer
-
Definition
AI-agenter: Enkeltstående modeller, der udfører prædefinerede processer (klassifikation, forudsigelse, workflow‑automatisering).
Agentisk AI: Multi‑agent‑miljøer, der koordinerer distribuerede opgaver baseret på ræsonnering og delt hukommelse.
-
Kernefunktionalitet
AI-agenter: Deterministisk eksekvering baseret på brugerinput.
Agentisk AI: Kontekstafhængig målopdeling med dynamisk tilpasning under orkestrering.
-
Autonomi
AI-agenter: Reaktiv; begrænset til specifikke input og handlinger.
Agentisk AI: Distribueret; hver agent handler semi‑uafhængigt, men under central styring.
-
Læringstype
AI-agenter: Statisk; parametre låses efter validering.
Agentisk AI: Adaptiv; kan justere ræsonnering via interaktion, med dokumenteret kontrol.
-
Arkitektur
AI-agenter: Enkel LLM eller regelbaseret logik via API.
Agentisk AI: Multi‑agent‑ eller hierarkisk system med orkestrering, kommunikation og integreret hukommelse.
-
Livscyklus‑kontrol
AI-agenter: Traditionel valideringscyklus (krav, design, test, drift, udfasning).
Agentisk AI: Udvidet cyklus med kontinuerlig monitorering, ændringskontrol og driftovervågning.
-
Valideringsmetode
AI-agenter: Test baseret på deterministiske kriterier.
Agentisk AI: Omfatter konsistens‑ og forklarbarhedstests for multi‑agent‑miljøer.
-
Forklarbarhed
AI-agenter: Klare beslutningsveje med høj sporbarhed.
Agentisk AI: Emergent ræsonnering, der kræver udvidede forklaringsværktøjer.
-
Governance og tilsyn
AI-agenter: Standard QA‑processer og “human‑in‑the‑loop”.
Agentisk AI: Udvidet kontrol med periodiske revisioner og agentrolle‑styring.
-
Risikostyring
AI-agenter: Fokus på forudsigelige fejl og procesvalidering.
Agentisk AI: Håndtering af systemiske risici som koordinationsfejl og datakædereaktioner.
-
Ændringskontrol
AI-agenter: Kræver fuld revalidering ved konfigurationsændringer.
Agentisk AI: Kontinuerlig overvågning for modeldrift og orkestreringsændringer.
-
Regulatorisk egnethed
AI-agenter: Velegnet til deterministiske, validerede rammer.
Agentisk AI: Tilladt med aktiv menneskelig overvågning og dokumenteret risikostyring.
Konklusion: Governance‑perspektivet for agentisk AI
På tværs af regulerede sektorer, fra pharma og produktion til finans, forsyning og offentlig infrastruktur, medfører overgangen fra isolerede AI‑agenter til agentisk AI både store muligheder og et øget ansvar. Statisk AI passer naturligt ind i de nuværende valideringsrammer, mens adaptive multi‑agent‑systemer kræver struktureret governance, udvidet livscyklus‑kontrol og transparent forklarbarhed for at møde fremtidige regulatoriske standarder.
For at sikre pålidelighed og compliance bør organisationer behandle agentisk AI som en del af den regulerede livscyklus: valideret til sit formål, underlagt ændringskontrol og monitoreret for adfærd og dataintegritet. Ved at tilpasse innovationsarbejdet til rammer som EMA Annex 22 og ISPE GAMP AI Guidance kan virksomheder trygt bevæge sig mod agentisk intelligens – uden at gå på kompromis med tillid, sporbarhed eller kontrol.
