AI-agenter vs automation: när är det värt att släppa muspekaren?

Det finns två sorters AI-projekt: de som låter som science fiction och de som faktiskt räddar din måndag morgon. Under 2025 har AI-agenter blivit den stora snackisen, särskilt under andra halvan av året. Jag har själv spenderat jul- och nyårsledigheten med att testa agentiska upplägg, samtidigt som jag jämfört dem med mer traditionell automation där AI bara är ett delmoment. 🚀

Och jag landade i en insikt som är både lite tråkig och väldigt nyttig: steget från “automation med AI” till “autonom AI-agent” är ofta mycket större än man tror. Båda kan skapa värde, men de passar olika bra beroende på risk, kontrollbehov och hur mycket tid du vill lägga på att bygga robusthet.

I det här inlägget delar jag mina lärdomar från två egna byggen och hur jag tycker att SME-företag kan tänka för att få AI-nytta utan att råka bygga en liten, hungrig komplexitetsmaskin.

Vad är en AI-agent och varför är det så lockande?

En definition jag gillar (och som ligger nära hur Anthropic, teamet bakom Claude, pratar om agentiska system) är att en AI-agent inte bara svarar, utan kan:

• tolka ett mål
• planera steg för att nå målet
• välja mellan verktyg
• utföra handlingar och justera kursen
• ibland delegera till underagenter

Det är alltså inte “en chatt” utan ett system som försöker göra jobbet.

Det lockande är uppenbart: tänk en digital kollega som kan göra research, skriva utkast, sammanställa underlag och leverera något som känns färdigt.

Men när agenten får mer frihet får du också mer oförutsägbarhet. Det är inte en bugg. Det är hela poängen. Och det är exakt där som komplexiteten börjar.

Automation med AI: den praktiska arbetshästen

Automation med AI är mindre glamoröst, men ofta mer pålitligt. Du har ett tydligt flöde och AI gör en avgränsad uppgift i mitten.

En typisk AI automation kan vara:

1️⃣ Något triggar flödet (till exempel ett mejl).
2️⃣ AI gör en specifik sak (klassificerar, sammanfattar, extraherar).
3️⃣ Automation tar över (regler, integrationer, notifieringar).

Det här är ofta den snabbaste vägen till “AI integration som faktiskt blir av” i en verksamhet: du får generativ AI:s styrka i språk och tolkning, men du behåller kontrollen i själva processen.

Ett konkret exempel (som nästan alla kan relatera till) är mejltriage. Du låter AI göra en enda sak: avgöra om ett mejl är “Svara nu”, “Läs senare” eller “Arkivera”. Sedan tar automationen över och flyttar mejlet, skapar en uppgift eller lägger det i rätt mapp. Om AI någon gång missbedömer ett mejl blir konsekvensen oftast liten och enkel att rätta till. Det är mycket snällare än en agent som själv börjar formulera och skicka svar med fel ton eller fel fakta. 😇

Mitt mejlflöde: byggt i början av december och redan på bloggen

En viktig komplettering: mitt mejlflöde byggde jag faktiskt redan i början av december, och jag skrev ett blogginlägg om det. Så om du vill nörda ner dig i detaljerna, så finns det här: mitt tidigare inlägg om AI-e-post-agenten “heliga gralen”.

Det jag tar med mig från det bygget, utan att upprepa hela storyn, är framför allt detta:

• När AI får en smal uppgift blir lösningen snabbare robust.
• När automationen runt AI är tydlig kan jag förbättra steg för steg.
• När något blir fel blir felet oftast hanterbart.

Och det är en avgörande skillnad mot mer autonoma agentflöden.

LinkedIn-agenten: fler underagenter, mer frihet, mer felsökning

Under ledigheten byggde jag också en LinkedIn-agent som är mer agentisk. Den kan generera idéer, göra research, söka i mina sparade YouTube-transkriptioner, skriva utkast i min persona och granska texten mot instruktioner. Jag har nosat på samma tema i kortform på LinkedIn också - till exempel i AI-agenter som sköter dina LinkedIn-inlägg helt automatiskt?, i Agenter, agenter och fler agenter (ChatGPT Atlas) och i AI-effektivitet + automatisering i jobbet.

Här använde jag flera underagenter: en som skriver, en som förbättrar hooken, en som granskar struktur och tonalitet och en som städar bort sådant som avslöjar att texten är AI-genererad (ja, även sånt som överdramatiska tankestreck).

Och jag ska vara ärlig: den största tiden går inte åt till att “få den att skriva”, utan till att förstå varför den ibland skriver sämre än jag själv. Ofta räcker det att en underagent tolkar en instruktion lite för bokstavligt, så drar hela utkastet åt fel håll och du får felsöka i flera led.

Resultatet kan bli riktigt bra. Men det som slog mig var att kvalitetsarbetet inte försvinner, det byter bara form. När en agent “tänker själv” behöver du ofta:

• bättre loggning: vad gjorde den och varför?
• tydligare gränser: vad får den göra och inte göra?
• fler testfall: fler edge cases än du tror
• en plan för återställning när den hamnar snett

Det här är varför agentiska system snabbt blir en nivåfråga: du går från att “bygga ett flöde” till att “bygga ett system som bygger flöden”.

Prompt injection: när någon försöker lura din agent

En risk som blir extra tydlig i agentiska system är prompt injection. Enkelt uttryckt: om din agent läser innehåll från webben, mejl eller dokument kan någon smyga in instruktioner som försöker få agenten att ignorera dina regler eller göra något olämpligt.

När jag bygger för mig själv är det mest en påminnelse om försiktighet. Men om du bygger en agent som interagerar med kunder är det en säkerhetsfråga. Då räcker det sällan med “en bra prompt”. Du behöver flera lager skydd: behörigheter, filter, policykontroller och ibland människa i loopen.

Så hur ska ett SME-företag tänka?

Här är mitt pragmatiska råd - och det börjar nästan alltid med automation.

✅ Börja med automation. Ibland behöver AI vara en del av automationen (t.ex. klassificera mejl, sammanfatta möten, extrahera data). Ibland behövs ingen AI alls i själva flödet.

💡 Men en sak är ändå säker: automation har blivit dramatiskt enklare och billigare att bygga tack vare AI - oavsett om automationen i slutändan innehåller ett AI-steg eller inte.

Det här är en viktig skillnad:

• AI i produktion = AI gör ett steg i flödet (tolkar text, kategoriserar, skriver utkast, osv.).
• AI som byggverktyg = AI hjälper dig att skapa automationen snabbare (skissa flöde, skriva krav, föreslå regler, skapa uttryck/regex, generera kodsnuttar och API-anrop, felsöka när något strular).

I praktiken betyder det att du kan gå från idé till fungerande flöde på timmar istället för veckor - och att du inte alltid behöver “vänta in IT” för att testa en hypotes.

🚀 Gå mot agentiskt först när automationen börjar kännas som en tvångströja - när uppgiften kräver flera steg, tolkningar och beslut som är svåra att rita upp i förväg.

Min styrka (och det jag försöker ge vidare till min målgrupp) är att jag kan nörda ner mig i agentiska system och samtidigt översätta dem till något som funkar i en vanlig vardag. Jag vill inte kasta in er i coola tekniska lösningar bara “för att” - jag vill hitta den enklaste lösningen som ger riktig effekt.

Så börja där det är lätt att lyckas: en tydlig automation. Lägg till AI där det faktiskt behövs. Och växla upp mot agentiskt först när nyttan är så stor att komplexiteten är värd det.

Det här är också mitt vanligaste råd när jag kör AI-workshops och jobbar som AI-konsult: låt inte buzzwords styra - låt affärsnytta och risknivå styra.

“Men Olle, är inte din LinkedIn-agent bara en GPT?”

Jo - och det är faktiskt en del av poängen. En riktig agentlösning kan vara helt autonom och behöver inte någon människa i loopen. Men den centrala frågan för de flesta företag är ändå densamma:

Tjänar jag på att bygga (eller köpa) en oerhört komplex AI-agent - eller räcker det med en bra GPT eller en Gem i Googles Gemini?

Med en GPT/Gem får du ofta göra fler manuella steg och det kan ta lite längre tid. Men i utbyte får du en helt annan nivå av kontroll, en mycket lägre initial insats - och i många fall kan du bygga det själv utan att ta in extern hjälp. Och förvånansvärt ofta är det precis “good enough” för att skapa värde direkt.

Min takeaway: välj nivå efter nytta, inte efter trend

Jag är genuint positiv till AI-agenter. Potentialen är enorm och vi kommer se mer agentiska funktioner direkt i verktyg som ChatGPT, Copilot och Gemini.

Men efter att ha byggt både automation och mer agentiska system har jag blivit ännu mer övertygad om en sak: bygg stegvis. Börja där du har kontroll, mät effekten, och höj autonomin först när du ser att nyttan är större än komplexiteten.

Testa, testa, testa. Och lägg lika mycket kärlek på styrning och säkerhet som på “wow”.

Key Takeaway

AI-agenter kan skapa stort värde, men de är betydligt mer komplexa och svårare att göra robusta och säkra än många tror. För de flesta SME-företag är automation med ett tydligt AI-steg ofta bästa startpunkten för AI automation och AI integration. Bygg i små steg, mät effekten, och höj autonomin först när nyttan motiverar risken.

Vill du veta mer?

Vill du bolla vad som passar just din verksamhet: AI-agenter, AI automation eller en pragmatisk hybrid? Jag hjälper gärna till med allt från en kort AI-workshop till konkret implementation och stöd som AI-konsult.

Hör av dig via kontaktsidan så hittar vi ett upplägg som ger verkligt värde, utan att ni behöver släppa muspekaren mer än ni vill. 🎯