Læg en business case for AI og Agenter

Hvad er de fire ambitionsniveauer for et AI-projekt?

Der er fire ambitionsniveauer, og de afgør, hvor omfattende din business case skal være. Der er stor forskel på ambitionsniveauet, og det er afgørende for, hvor meget du skal regne på.

Det laveste niveau er AI-assistenten. Du sætter dig med Copilot eller ChatGPT, spørger, og den svarer. Det kræver ikke nogen stor business case at finde ud af, om det giver mening at give medarbejderne adgang. Og det er det eneste sted, hvor du stadig kan snakke om en flad, fast månedspris.

Næste niveau er den delegerede opgave. Du uddelegerer en opgave, du personligt har, til en agent, som udfører den for dig, mens du laver noget andet. Du er stadig i din egen produktivitetssfære.

Så bevæger vi os op, hvor agenter overtager hele processer. Her sker der noget af sig selv. Det er ikke dig, der sætter det i gang. Det bliver sat i gang af en hændelse, for eksempel en e-mail, der kommer ind. Salgsordreagenten og payables-agenten, som Microsoft har bygget til Business Central, er gode eksempler. Agenten samler e-mailen op, gør det, der skal gøres, spørger måske et menneske undervejs, og ekspederer resten.

Det højeste niveau er den fulde gentænkning. Her bygger du en hel afdeling op omkring agenter og ser bagefter på, hvor mange mennesker der egentlig skal til for at overvåge, hvad der sker. Hele området tænkes agentcentrisk.

Jo længere op du kommer, jo mere skal du forholde dig til, når du vurderer, om det er en god idé at investere.

Hvorfor er værdien mere end sparede kroner?

Værdien af et AI-projekt er mere end det, der kan måles på bundlinjen. Når du tænker business case, er det nemt at starte med, hvor meget det koster, og hvor meget du kan spare. Men gevinsten rummer meget mere end det.

Gevinsterne, du bør regne med, er blandt andet:

• nye måder at arbejde på
• hurtigere svar og gladere kunder
• bedre PowerPoints i marketing og kortere tid til lukkede aftaler for sælgerne
• mere motiverede medarbejdere, som er mere produktive
• mindre mental load

Anders Fjordhøj fra Microsoft fremhæver især mindre mental load. At holde alle opgaverne i luften selv er en verden til forskel fra at holde dem i luften sammen med et team af agenter. Du sætter opgaverne i gang og holder styr på, at input og resultat er rigtige, i stedet for at gå og tænke på løsningen, mens du henter børn eller lufter hund.

De her gevinster er svære at sætte kroner på i den første business case. Men de batter, og de hører med.

Hvordan laver man en business case for AI?

Direktør Kenneth Krøger-Gram peger på to grundlæggende tilgange: at erstatte en eksisterende proces eller at gentænke forretningsmodellen.

Den første tilgang er den klassiske. Du erstatter en eksisterende proces og gør den mere intelligent, eller du lader en agent udføre den. Den er nem at regne på, fordi du kender prisen i dag. Du ved, hvad AI-compute eller credits koster, og du ved, hvad de mennesker koster, der udfører processen nu. Så deler du de to tal og kan hurtigt se, om det er en god case. Det kan puttes lige ind i et regneark. Udfordringen er, at du ikke rigtig får tænkt ud af boksen, fordi du afvikler den samme proces på næsten samme måde, bare med en agent som en del af den.

Den anden tilgang gentænker forretningsmodellen. Den er sværere at regne ud, men kan frigøre langt større værdi. Kenneth Krøger-Gram nævner en virksomhed, der fik implementeret en kundeserviceløsning på tværs af landegrænser. Det mindst interessante var selve løsningen. Det interessante var, at den frigav ressourcer på tværs af grænser, så virksomheden kunne bruge medarbejdere i andre lande til at betjene kunder på deres lokale sprog. Medarbejdere svarede på polsk, hollandsk eller tysk, og svaret blev konverteret til dansk via AI. Det udlignede de op- og nedgående perioder i de enkelte lande og frigjorde måske i omegnen af 100 millioner.

Hvis du kan tænke den slags scenarier ind fra starten, så åbner de for en helt anden business case. Den svære del er at have fantasien til at gennemskue mulighederne, før projektet er i gang.

Kan du stole på omkostningssiden, når credit-priserne ændrer sig?

Ja. Kenneth Krøger-Gram forventer, at modelpriserne går mod nul, på samme måde som cloud-infrastruktur gjorde. Gevinstsiden er svær at sætte kroner på, mens omkostningssiden burde være nem. Spørgsmålet er, om du kan regne med, at prisen på credits holder.

Modellerne bliver billigere og billigere, samtidig med at nye og mere avancerede modeller kommer til. En model som GPT-4.1 kostede noget, da den var top tier. I dag koster GPT-4.1 langt mindre at bruge, og den er ikke blevet dårligere af at blive billigere. Der er bare kommet bedre modeller. Konkurrencen driver prisen ned. Da DeepSeek kom fra Kina, matchede DeepSeek nogle af de amerikanske modeller til en helt anden pris.

Det giver dig to knapper at skrue på i din business case. Enten lader du prisen falde over tid, fordi du bliver ved med at bruge en model, der løser opgaven, men bliver billigere. Eller også holder du omkostningen fast og går op i model, så agenten bliver bedre, hurtigere eller kan løse nye opgaver.

Men det kræver, at du har designet løsningen, så du kan skifte model. Og du skal afsætte tid og ressourcer til at vedligeholde agenterne. En agent er ikke noget, du stiller ovre i hjørnet og lader passe sig selv. Du er nødt til at massere den, videreudvikle den og løbende evaluere, hvilken model der kører bagved. Folk lærer også hurtigt, hvad agenten kan svare på, så hvis du ikke følger med udviklingen, holder de op med at bruge den efter et par måneder. Det er en integreret del af forretningsudviklingen, og det bor hos direktionen og bestyrelsen, ikke nede i IT-afdelingen.

Hvorfor gør forbrugsafregning regnestykket sværere?

Forbrugsafregning gør regnestykket sværere, fordi du ikke kan forudsige kosten ved at køre en agent, som du kan med en fast licens. Hele industrien rykker mod consumption-baseret betaling, hvor du betaler for det, du bruger. Modellerne er blevet så kraftfulde, og agenterne kan så mange ting, at det ikke kan forsvares at have det hele under en fast licens.

Anders Fjordhøj beskriver fremgangsmåden.

Use case. Først finder du en god AI use case. AI passer ikke ind alle steder, og et sted, hvor det ikke er etisk forsvarligt, skal du lade være.

Nuværende kost. Så finder du ud af, hvor mange gange processen kører, hvor meget tid den tager, og hvor mange medarbejdere der håndterer den. Det giver din nuværende kost. Derefter ser du på, hvad det koster at implementere og at køre.

Kørselskost. Kosten ved at køre er blevet sværere at forudsige, fordi agenterne er autonome. Et simpelt spørgsmål kan blive besvaret direkte, eller det kan starte en proces, der henter information i fire, fem systemer og sammenligner det hele. De to koster vidt forskelligt. Der er også en omkostning bygget ind i modellen selv, for eksempel et responsible AI framework, der bruger tokens på at tjekke, at agenten agerer, som den skal.

Evalueringer. Derfor bør du starte med evalueringer. Du beskriver, hvad agenten skal kunne svare på, og på hvilke præmisser, og bruger det som din baseline. Så kører du den, ser hvad kørslerne koster, og bygger business casen op omkring det. Evalueringer er ligesom test cases i et almindeligt softwareprojekt, og Microsoft er på vej med, at evalueringen også kan vise, hvad en samtale ville have kostet.

Justering. En god AI use case giver typisk en god business case. Du reducerer tid, kan omplacere medarbejdere til mere værdiskabende arbejde, fjerner processer helt eller eliminerer hele IT-systemer med tilhørende licenser og vedligeholdelse. Hvis kosten er højere end forventet, så kan du skrue på den. Gør processen mere stringent og mindre autonom, eller vælg en billigere model, der også løser opgaven. Du skal ikke altid fyre den af på den nyeste model, selvom det er fristende, for den har en omkostning nu, som du ikke har set før.

Hvilke licenser skal der til for AI-chat, agenter og Frontier?

Licensbehovet følger de fire ambitionsniveauer, og forbruget på credits er den del, der kræver mest styring. Julie oversætter de fire ambitionsniveauer til konkrete licenser.

AI-chat til alle. For at udbrede AI-chat til alle medarbejderne skal du bruge en Microsoft 365 Copilot-licens. Microsoft 365 Copilot har en flad, fast pris per bruger, og du kan vælge månedlig, årlig eller treårig binding. Det er den forudsigelige del. Så snart du åbner for Cowork-funktionen, hvor medarbejderne laver personlige agenter, begynder forbrugsafregningen. Her ved du ikke på forhånd, hvor meget de bruger, og forbruget kan stige hurtigt. Julie sammenligner det med en ølbong. Når først du åbner for slusen, går det stærkt, så husk at sætte et loft. Adgangen til virksomhedens egen data, det Microsoft kalder Work IQ, er med i basislicensen og fungerer som hjernen bag Microsoft 365 Copilot.

Deciderede agenter. Vil du bygge deciderede agenter, skal du have en Copilot Studio-licens. Mange tror, Copilot Studio har en flad pris, men Copilot Studio afregnes også med credits. Basis giver 25.000 credits om måneden til en fast pris, og derudover stiger forbruget med, hvor tit agenterne kører, hvor mange der bruger dem, og hvilken model de kører på. Til at styre og overvåge agenterne skal du bruge Agent 365.

Den samlede model. Frontier er den samlede model. Hvis du alligevel skal bruge både Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio og Agent 365, så kan du spare penge ved at købe det hele samlet i stedet for enkeltvis. Men forbruget er der stadig.

De tre licensmodeller kan sammenlignes sådan:

For creditforbruget kan du vælge to betalingsmodeller. Enten forudbetaler du i pakker af 25.000 credits, med rabat når du kommer op i store tal. Eller også bruger du Pay As You Go, hvor du knytter et kreditkort til en Azure-subscription og betaler for det, du bruger, ligesom et rejsekort.

Hvordan tester du en agent, før du skalerer op?

Du starter med en test og en prøveperiode, før du skalerer op. Alle eksperterne anbefaler det samme, og Anders Fjordhøj kalder det en prøveperiode.

Det giver mening, fordi det sjældent er implementeringen, der er den store omkostning ved AI. Du kommer hurtigt hen til et sted, hvor du har noget, du kan måle på, selvom du ikke har den fulde løsning endnu. Så kør en prøveperiode, find ud af, hvad det koster per e-mail, per time eller per enhed, og lav beregningen derfra.

Salgsordreagenten i Business Central er et godt eksempel. Skal salgsordreagenten håndtere indkommende e-mails på ti forskellige adresser, eller kører du den på én til at starte med? Der er stor forskel på, hvor meget den skal håndtere. Kør salgsordreagenten på én mailboks, find ud af, hvad det koster, og vurdér, om det var en god forretning, før du tager den op til alle ti.

Det handler ikke om at rykke ned i ambitionsniveau. Det handler om at afgrænse den proces, du vil understøtte, til et mindre område, et mindre datasæt eller færre medarbejdere i en periode. Og fordi evalueringer er på vej til at vise kosten allerede i testfasen, får du en god mavefornemmelse for prisen, mens du tester.

Hvad indeholder skabelonen til business casen?

Skabelonen er en lang bruttoliste af emner, du bør tage stilling til, opdelt efter de fire ambitionsniveauer. Til videoen hører et dokument, der er blevet næsten på bogniveau. Det er en vejledning til, hvordan du kommer i gang med business casen, og hvad du skal overveje.

Emnerne i bruttolisten er blandt andet:

• udgangspunktet i tal
• målbare succeskriterier
• prisen ved at lade være
• den finansielle model
• governance og compliance
• risici og modtræk

Hvert emne er markeret med grå, gul eller grøn. Grå betyder, at emnet er irrelevant for den type projekt. Gul betyder, at det måske er relevant, og at du selv skal vurdere det. Grøn betyder, at du helt sikkert skal forholde dig til det. På den måde kan du bruge dokumentet som inspirationskatalog til, hvad du bør have tænkt over, før du sender business casen til ledelsen.

Hvor starter du?

Læg business casen, også selvom nogle af gevinsterne er svære at sætte kroner på. Ellers risikerer selv de bedste idéer at blive bremset, fordi ingen har taget stilling til, hvad de koster, og hvad de giver.

Start i det små, kør en prøveperiode, og sæt et loft på forbruget, før fakturaen kommer. Så kan du svare din CFO, når spørgsmålet om forbruget lander. Og hvis du bliver i tvivl om, hvordan du udfylder business casen, så hent skabelonen og ring til os. Så hjælper vi gerne.

Ofte stillede spørgsmål

Hvad koster en AI-agent?

En AI-agent afregnes consumption-baseret, så du betaler for det, du bruger. En Copilot Studio-licens giver 25.000 credits om måneden til en fast pris, og derudover stiger forbruget med antal kørsler, antal brugere og valg af model.

Går prisen på AI-credits mod nul?

Ja. Kenneth Krøger-Gram forventer, at modelpriserne falder over tid, ligesom cloud-infrastruktur gjorde. En ældre model som GPT-4.1 koster i dag langt mindre end da den var top tier, og den er ikke blevet dårligere af at blive billigere.

Hvordan betaler man for credits i Copilot Studio?

Du kan forudbetale i pakker af 25.000 credits, med rabat ved store tal. Eller du kan bruge Pay As You Go, hvor du knytter et kreditkort til en Azure-subscription og betaler for det, du bruger.

Hvilken licens giver AI-chat til alle medarbejdere?

En Microsoft 365 Copilot-licens giver AI-chat til alle medarbejdere til en flad, fast pris per bruger. Adgangen til virksomhedens egen data, Work IQ, er med i basislicensen.

Skal man altid bruge den nyeste model?

Nej. En billigere model, der løser opgaven, er ofte nok, og den nyeste model har en omkostning, du ikke har set før. Du skal ikke altid fyre den af på max på den nyeste model, selvom det er fristende.