Företag implementerar agent-AI genom datastrukturering och säkerhet

Europeiska företag rör sig bortom enkla AI-chattbottar mot agent-AI, som kan utföra uppgifter autonomt. Denna nya teknik möjliggör sökningar i databaser, sändning av e-post och analys av företagsdata för att automatisera arbetsflöden. Under första halvan av 2026 samlade agent-AI-företag i Europa in 7,9 miljarder euro i finansiering, vilket överstiger föregående års siffror.

Framgångsrik implementering av agent-AI kräver byggandet av ett avancerat "perception layer". Detta lager hjälper AI:n att tolka ostrukturerad data från olika källor, såsom e-post, Slack-meddelanden och dokument. Företag som Rezonant hjälper till att skapa skräddarsydda "kontextgrafer" som organiserar spridd information enligt affärskategorier som försäljning eller ekonomi. Detta gör det möjligt för agenter att effektivt identifiera den information de behöver för beslutsfattande.

Många företag fördröjer AI-adoptionen genom att vänta på att hela sin teknikstack ska moderniseras. AI-agentplattformar som N8n erbjuder mer flexibla lösningar. Dessa plattformar tillåter koppling av data från äldre system, analys av den med separata AI-modeller och överföring till nyare system utan att hela infrastrukturen behöver förnyas. Detta hjälper till att undvika "data cleaning purgatory", som Lindsay Keim, VP of customer success på N8n, beskriver.

När agent-AI behöver extern information, som från internet, utgör dess oförutsägbarhet en utmaning. Rotem Weiss, grundare och VD för agent-AI-sökningsföretaget Tavily, förklarar att ett "abstraktionslager" behövs för att omvandla ostrukturerat webbinnehåll till konsekvent kontext. För att säkerställa säkerhet och styrning betonar företag "trust boundaries" som separerar intern data från allmänna internet, samt mänsklig övervakning. Agenternas felhantering och behörigheter måste definieras noggrant för att de inte ska överskrida satta gränser, samtidigt som de kan lära sig rutinmässiga arbetsflöden.