Slik bruker Novo Nordisk AI-agenter til legemiddelutvikling - lærdommer for norske bedrifter

AI-agenter tar over komplekse arbeidsoppgaver

Novo Nordisk har inngått et strategisk partnerskap med AWS for å ta i bruk såkalte AI-agenter i legemiddelutvikling, rapporterer AI News. AI-agentene skal automatisere oppgaver som målidentifisering, terapidesign og forskningsarbeidsflyter.

Forskjellen på vanlig AI og AI-agenter er at agentene kan utføre komplekse oppgaver over tid uten konstant menneskelig styring. Der ChatGPT eller Claude gir deg ett svar per spørsmål, kan en AI-agent jobbe selvstendig gjennom hele prosesser.

Hva norske bedrifter kan lære

Selv om du ikke utvikler legemidler, kan du bruke samme prinsippene. AI-agenter egner seg godt til repetitive oppgaver som krever flere steg - som å analysere kundedata, generere rapporter, eller følge opp potensielle kunder.

AWS tilbyr verktøy som Amazon Bedrock for å bygge slike løsninger, men du kan også starte enklere. Claude og ChatGPT har begge funksjoner som lar deg automatisere arbeidsflyter gjennom API-er.

For bedrifter som vil utforske mulighetene grundigere, kan det være lurt å starte med en [AI-workshop](/ai-workshop) for å kartlegge hvor automatisering gir størst effekt.

Praktisk fremgangsmåte

Start med å identifisere oppgaver som:

Deretter kan du teste enkle automatiseringsløsninger med eksisterende AI-verktøy før du investerer i mer avanserte systemer.

Konklusjon

Novo Nordisk-saken viser hvordan AI-agenter kan håndtere komplekse arbeidsflyter:

• Automatisering av flerstegsprosesser - ikke bare enkeltoppgaver • Selvstendig datainnsamling - agentene henter informasjon fra ulike kilder • Kontinuerlig arbeid - prosessene går uten konstant overvåking • Skalerbare løsninger - samme agent kan håndtere mange parallelle oppgaver

Start enkelt med eksisterende AI-verktøy før du bygger egne agentløsninger. Fokuser på oppgaver som sparer mest tid når de automatiseres.