Chatbot eller AI-agent – vad är skillnaden och vad behöver ni?

En chatbot svarar på frågor. En AI-agent utför uppgifter. Det är den korta skillnaden, och den räcker långt när ni ska bestämma vad ni behöver. Chatboten sitter i ett samtal och svarar så gott den kan. Agenten läser ett underlag, bestämmer nästa steg inom ramar ni har satt och gör något i ett system – sorterar ett mejl, lägger in en bokning eller uppdaterar en order.

Orden används ofta om varandra, och leverantörer kallar gärna allt för agenter just nu. Den här artikeln reder ut skillnaden, visar när ni behöver vilken och går igenom vad ni ska kräva innan en AI-agent får arbeta i era system.

Vad är en chatbot?

En chatbot är ett program som för ett samtal med en människa och svarar på frågor i text. Den moderna varianten bygger på en språkmodell och kan svara på fritt formulerade frågor, inte bara på förinlärda knappval.

En chatbot på en hemsida svarar typiskt på frågor om öppettider, priser, leveranser och produkter. En bra chatbot svarar utifrån företagets eget material och säger till när den inte vet, i stället för att gissa. Det är fortfarande ett samtal: chatboten säger något, och sedan är det människan som gör något med svaret.

Vad är en AI-agent?

En AI-agent är ett program som utför en uppgift på egen hand inom givna ramar. Den tar emot ett underlag, avgör vad som ska hända och utför stegen i ett eller flera system. Där chatboten slutar med ett svar slutar agenten med att något är gjort.

Några exempel på vad en AI-agent kan göra:

• Sortera en inkorg. Läsa varje inkommande mejl, känna igen om det är en offertförfrågan, en reklamation eller en faktura och lägga det hos rätt person.
• Ta emot bokningar. Ta emot bokningen, vänta in betalningen och skicka bekräftelsen.
• Bevaka och larma. Hålla koll på ett värde, till exempel ett lagersaldo, och bara höra av sig när läget är kritiskt.
• Flytta uppgifter mellan system. Föra över uppgifter från ett mejl till affärssystemet så att ingen behöver skriva av dem.

Begreppen finns också förklarade i vår ordlista med AI-begrepp.

Skillnaden i korthet

• Vad den gör: chatboten svarar på frågor, agenten utför uppgifter.
• Var den arbetar: chatboten i ett samtal, agenten i ett eller flera system.
• Vad som startar den: chatboten en människa som skriver, agenten en händelse – ett mejl, en bokning, ett värde som passerar en gräns.
• Vad den lämnar efter sig: chatboten ett svar, agenten något som är gjort.
• Största risken: för chatboten ett felaktigt svar, för agenten en felaktig åtgärd.

Den sista raden är den viktigaste. När en chatbot har fel får någon ett dåligt svar. När en agent har fel har något hänt i ett system. Därför ställer agenter högre krav på hur de byggs.

När räcker en chatbot?

En chatbot räcker när problemet är att samma frågor kommer in om och om igen och svaren redan finns. Typiska tecken:

• Kundtjänsten svarar på samma tjugo frågor varje vecka.
• Besökare på sajten hittar inte det de letar efter och hör av sig i stället.
• Ni vill fånga upp intresserade besökare utanför kontorstid.

Då är målet att frågan blir besvarad, och en chatbot – eller en widget på sajten som svarar och lämnar över leads – är rätt verktyg. Det är det vi bygger med våra AI-widgets.

När behöver ni en AI-agent?

En AI-agent behövs när problemet är att något ska bli gjort, inte bara besvarat. Typiska tecken:

• Någon lägger timmar varje vecka på att läsa, sortera och skriva av underlag.
• Samma uppgifter skrivs in i två eller tre system.
• Ett flöde stannar för att det väntar på att en människa ska flytta det vidare.

Uppgiften ska också gå att beskriva. Om ni kan förklara reglerna för en ny medarbetare – även med undantag – går de oftast att bygga in i en agent. Om varje fall kräver ett helt nytt omdöme är en agent fel verktyg. Mer om vad agenter passar och inte passar för finns på sidan om AI-agenter för företag.

Blandningen är vanligast

I praktiken är de flesta bra lösningar en kombination. En chatt på sajten svarar på frågor. När en fråga behöver en människa lämnar den över till ett flöde som skapar ett ärende, sorterar det och lägger fram ett svarsutkast till handläggaren. Den första delen är en chatbot, den andra är agentarbete.

Det är också därför det sällan lönar sig att börja med frågan "chatbot eller agent?". Börja med problemet: vad tar tid i dag, och vad ska vara annorlunda när lösningen är på plats? Svaret avgör tekniken.

Vad ni ska kräva av en AI-agent

Eftersom en agent gör saker i era system behöver den byggas med tydliga gränser. Ställ minst de här kraven:

1. Minsta möjliga åtkomst. Agenten ska bara nå det den behöver för uppgiften. En agent som hjälper till med offerter behöver inte se marginaler eller inköpspriser.
2. En människa där fel kostar. Agenten föreslår, en människa godkänner – åtminstone för allt som når en kund eller påverkar pengar.
3. En logg över allt den gör. Ni ska kunna se vad agenten gjorde, när och varför. Utan logg går det inte att rätta fel eller lita på resultatet.
4. Prov på er egen data. En demo på exempeldata visar idealfallet. Först med era mejl, era produktnamn och era undantag ser ni om det håller.
5. Ett mått från början. Bestäm vad som ska bli bättre – tid per ärende, antal manuella moment, svarstid – och mät nuläget innan ni startar.

Det sista utvecklar vi i AI som inte mäts är bara en förhoppning.

Vanliga frågor

Kan en chatbot byggas om till en AI-agent?

Ofta går det att bygga vidare. En chatbot som redan svarar utifrån ert material kan kompletteras med flöden som gör något när samtalet kräver det, till exempel skapar ett ärende eller bokar en tid. Men det är ett nytt bygge med nya krav på åtkomst och loggning, inte en inställning.

Är en AI-agent mer riskabel än en chatbot?

Den har större konsekvenser när den gör fel, eftersom den utför åtgärder. Det hanteras med begränsad åtkomst, godkännande av en människa där det behövs och en logg över allt agenten gör. Rätt byggd är risken känd och avgränsad.

Vilka uppgifter passar bäst för en första AI-agent?

Uppgifter som återkommer varje dag eller vecka, där reglerna går att beskriva och underlaget redan finns digitalt – mejl, PDF:er eller Excel-filer. Sortering av en inkorg och överföring mellan system är vanliga första steg.

Behöver vi byta system för att använda AI-agenter?

Nej. En agent arbetar i de system ni redan har, till exempel Microsoft 365, Fortnox eller ert CRM, så länge de går att koppla mot. Poängen är att ta bort manuella steg mellan systemen, inte att byta ut dem.

Nästa steg

Vet ni vilket flöde som tar mest tid men inte om det är en chatbot eller en agent som behövs? Boka ett samtal. Vi går igenom flödet med er och säger ärligt vad som passar – och när ingetdera behövs.