Sådan får du mest muligt ud af agentisk AI

Agentisk AI er det næste store spring inden for automatisering – AI-systemer, der ikke bare reagerer, men handler. Her er, hvad det betyder for printere, hvordan det adskiller sig fra traditionel AI, og hvordan det kan forandre både dit printerrum og din forretningsdrift.

Kunstig intelligens har allerede forandret den grafiske sektor på utallige måder – fra online tilbudssystemer og forudsigelige analyser til automatisering af arbejdsgange. Men vi er nu på vej ind i en ny fase af AI-udviklingen: agentisk AI.

I modsætning til de store sprogmodeller (LLM’er), som de fleste af os kender – såsom ChatGPT – reagerer agentisk AI ikke bare på opfordringer; den handler. Den tager initiativ, sætter sig mål og udfører opgaver med minimal menneskelig overvågning.

For trykkerier kan det være et af de største driftsmæssige skift siden indførelsen af digitale presser. Så hvad er agentisk AI helt præcist, og hvordan kan trykkerier begynde at bruge det til at forbedre effektiviteten, reducere omkostningerne og forbedre kundeservicen?

Enkelt sagt refererer agentisk AI til kunstige intelligenssystemer, der er i stand til at handle autonomt mod specifikke mål. I stedet for at vente på menneskelige input til at generere tekst eller analyser, kan disse AI-“agenter” træffe beslutninger, udføre handlinger og koordinere med andre systemer eller agenter for at opnå resultater.

En stor sprogmodel som ChatGPT kan fortælle dig, hvordan du optimerer din printplan, hvis du stiller den det rigtige spørgsmål. En agentisk AI kan på den anden side analysere din tidsplan, identificere flaskehalse og omfordele jobs automatisk – alt sammen uden at vente på, at du griber ind.

Store sprogmodeller (LLM’er) – teknologien bag samtaleværktøjer som ChatGPT og CoPilot – er designet til at generere menneskelignende tekst. De er stærke til kommunikation, indholdsgenerering og ræsonnement inden for en given samtale. Men LLM’er er reaktive. De har brug for beskeder, og de foretager ikke handlinger i den virkelige verden, medmindre de er forbundet med andre systemer.

Agentisk AI tager dette fundament og tilføjer evnen til at planlægge og udføre opgaver uafhængigt, overvåge fremskridt mod mål, træffe beslutninger baseret på skiftende data og samarbejde med mennesker eller andre agenter.

I praksis kan en LLM fortælle dig, hvordan du skal fylde op med blæk, når det er ved at slippe op. En agentisk AI ville lægge mærke til blækniveauet, tjekke leverandørens tilgængelighed, sammenligne priser…