AI-trender bedrifter må kjenne til nå (2025-oppdatering)

Hvordan AI fortsatt endrer måten vi jobber på

AI-utviklingen går fra eksperiment til reell verdi i drift: investeringer flyttes mot modeller, infrastruktur, governance og endringer i arbeidsprosesser. Dette gjelder både automatisering av rutineoppgaver og nye produktmuligheter.

1. Multimodale og store grunnmodeller (foundation models)

Modeller som kan behandle tekst, bilder, lyd og video sammen gjør løsninger mer fleksible og brukervennlige.

• Kan kombinere bilde + tekst i én forespørsel (f.eks. kundesupport med skjermbilder).
• Fine-tuning og adaptere brukes for å gjøre generelle modeller domene-spesifikke (kundedata, produktkataloger).
• Implementasjonsvalg: skytjenester for rask utvikling vs. on-premise for datakontroll og samsvar.
• Risikoer: hallucinasjoner, upassende generering og sikkerhet — krever overvåkning og menneskelig i sløyfen.

2. Edge AI — mer intelligens på enhetene

All vekt flyttes delvis fra stor sky-infrastruktur til lokal inferens når lav latens, personvern eller offline-funksjon er nødvendig.

• On-device inferens muliggjør sanntidsanalyse (kameraer, IoT, mobile apper).
• Reduserer nettverkstrafikk og løpende skylagringskostnader.
• Vanlige bruksområder: kvalitetskontroll i produksjon, butikk-analyse, helse-enheter og autonome systemer.
• Teknologier som kvantisering, sparsity og modellkomprimering gjør edge-praktisk.

3. Regulering og ansvarlighet — lovverk påvirker risiko og muligheter

Regulatoriske rammeverk blir en del av forretningsmodell-vurderingen. Krav til dokumentasjon, risikovurdering og governance påvirker hvordan selskaper velger leverandører og deployerer modeller, spesielt i Europa.

• Styrk intern AI-policy med logging, traceability og risikovurderinger.
• Bygg tverrfunksjonelle prosesser som involverer juss, sikkerhet og produkt.
• Gjennomfør leverandørvurderinger (due diligence) for tredjeparter og skyleverandører.

4. Agentisk AI og automatiserte arbeidsflyter

Agent-arkitekturer vokser fra forskning til produksjon: systemer som kan planlegge og utføre flerstegs oppgaver autonomt blir mer praktiske og produktive.

• Task-oriented agents med retrievers og action-loops kan ta over repeterende arbeidsflyter — booking, dataoppsummering og enklere beslutningsstøtte.
• Økt produktivitet krever samtidig tydelig ansvar og overvåkning (hvem signerer agent-utført arbeid?).
• Beste praksis: start med hybride workflows (agent + menneskelig godkjenning) og KPI-basert måling før full autonomi.

Praktiske anbefalinger for bedrifter

1. Prioriter forretnings-cases — velg 1–3 konkrete utfordringer (kundeservice, frafall, lagerstyring) og bygg MVP.
2. Bygg AI-governance fra dag én — ansvar, logging, datakvalitet og risikovurdering må være standard.
3. Velg riktig deployment-mix — kombiner sky for rask utvikling og edge/on-prem der personvern eller latens krever det.
4. Mål og juster — kvantifiser gevinstene (time-savings, økt konvertering, kostnadsbesparelser) og iterer på løsningen.