AI-agenter är ett av de mest omtalade koncepten just nu, men också ett av de kanske mest missförstådda. Många blandar ihop det med vanliga AI-verktyg, som ChatGPT. Men skillnaden är viktig att förstå, särskilt om du jobbar med digitala arbetsflöden, analys, innehåll eller automatisering.
Här är en genomgång av vad en AI-agent är, hur den fungerar och vad den kan användas till inom digital marknadsföring.
Skillnaden mellan AI-modell och AI-agent?
Enkelt förklarat:
- En AI-modell (som ChatGPT, Copilot eller Gemini) svarar på en fråga i taget.
- En AI-agent jobbar mot ett mål och tar flera steg på egen hand för att nå dit.
Med andra ord, istället för att du själv skriver fem olika prompts för att lösa ett problem, kan du ge agenten ett tydligt uppdrag och låta den jobba sig igenom hela processen.
Hur fungerar en AI-agent?
En agent består i princip av tre saker:
- Ett mål – vad den ska uppnå (t.ex. följa upp kampanjer eller bevaka konkurrenter)
- En roll eller persona – exempelvis ”analytiker”, ”copywriter”, ”projektledare”
- En förmåga att ta beslut och agera – ofta baserat på instruktioner, regler eller tillgång till verktyg och data.
Det går att skapa agenter med olika roller som samarbetar – t.ex. en som samlar in information, en som analyserar och en som skriver ett utkast.
Exempel med och utan AI-agent
Scenario
Du har en webbutik och är intresserad av att löpande följa upp era största konkurrenter och vilka förändringar de gör på sin sajt.
Utan AI-agent
Du eller en kollega går in på konkurrenternas sajter varje vecka, kollar om de har nya kampanjer, förändrade rubriker eller budskap. Du klistrar in i ett dokument och skriver en kort sammanfattning.
Med AI-agent
Du sätter upp en agent som besöker de utvalda URL:erna varje måndag, tar en ”screenshot” av innehållet, jämför med förra veckan och skriver en summering av det du är intresserad av att följa upp t.ex.:
- Vad har adderats? Någon ny kampanj? Erbjudande?
- Har något tagits bort?
- Har de gjort någon prisjustering?
Agenten skickar sedan en färdig rapport till dig i Slack eller mejl, med sin egen spaning. Om du önskar.
Låt oss ta ytterligare ett exempel.
Scenario
Låt säga att du vill ha en uppföljning på hur era senaste tre kampanjer har presterat i Meta och Google Ads.
Utan AI-agent
Du går i respektive verktyg eller i en sedan tidigare byggd dashboard, och gör analysen själv manuellt.
Med AI-agent
- AI-agenten har tillgång till din Google Sheets-rapport eller API-koppling till ditt annonseringsverktyg.
- Den hämtar data för definierad period (exempelvis de tre senaste kampanjerna).
- Den analyserar vad som fungerat bäst utifrån angivna KPI:er.
- Den skapar en kort analys: “Kampanj B presterade bäst i målgruppen 25–34. Rubriken med ’fri frakt’ gav högst CTR. Testa liknande formulering i nästa kampanj.”
- Du får den på mail, Slack – eller var du nu önskar – när du vill.
Och vill man ta det till ytterligare en nivå? Agenten skulle också kunna identifierar samband och kanske till och med titta på om det finns någon koppling till externa faktorer som väder, samhällshändelser eller liknande, och kanske med en bedömning om datamängden är tillräckligt stor för att vara tillförlitlig. Allt handlar om att tillgängliggöra data till agenten.
Hur skapar man en AI-agent?
Det finns flera sätt att börja. Du behöver inte kunna kod, men du behöver tänka strukturerat.
- ChatGPTs egna ”custom GPTs”: lätt att komma igång, funkar för enkla agenter
- CrewAI: mer avancerad, där du kan ge olika agenter olika roller (t.ex. en researcher + en skribent + en redaktör)
- Taskade, Cognosys, AutoGPT: no-code eller low-code-plattformar för uppgiftsbaserade agenter
I praktiken handlar det om att:
- Definiera vad du vill att agenten ska uppnå
- Ge rätt instruktioner
- Säkerställa att den har tillgång till rätt information
- Testa, justera, förbättra.
När är det värt att använda AI-agenter?
AI-agenter passar bäst när:
- Uppgiften är återkommande
- Uppgiften kräver flera steg
- Uppgiften går att beskriva tydligt
- Du vill spara tid.
Sammanfattning
En AI-agent är inte bara ett smart svar på en prompt. Det är en digital assistent som kan ta sig an uppgifter med flera steg, utan att du styr varje moment. Det sparar tid, ökar konsekvensen och frigör kapacitet i team som ofta sitter fast i manuella uppgifter.
Som vi på Maia brukar säga:
Everything worth repeating is worth automating.
