Forskellen mellem AI-agenter og AI-workflows

I ejendomsbranchen kan forskellen mellem AI-agenter og AI-workflows have stor betydning for, hvordan du håndterer alt fra kundekontakt til driftsopgaver. Teknologien kan hjælpe dig med at spare tid, reducere fejl og skabe en mere smidig arbejdsproces.

AI-workflows kan automatisere faste processer som dokumenthåndtering, kontraktgodkendelser eller opfølgning på leads. AI-agenter kan derimod analysere komplekse situationer, træffe beslutninger og bruge de rette værktøjer uden at følge en fastlagt proces. Det kan være nyttigt i situationer, hvor en kunde har unikke behov, eller en ejendomshandel kræver skræddersyet rådgivning.

Ved at forstå, hvornår det giver mening at bruge en AI-agent frem for et workflow, kan du vælge løsninger, der passer til både din forretning og dine kunder. Det kan åbne for nye muligheder, hvor teknologi ikke bare understøtter, men aktivt bidrager til værdiskabelse i ejendomshandler.

Hvad er AI-agenter?

AI-agenter er digitale medarbejdere, der kan udføre opgaver uden konstant menneskelig styring. De kan analysere data, træffe beslutninger og handle på baggrund af foruddefinerede regler eller lærte mønstre, hvilket kan frigøre tid til mere komplekse opgaver i ejendomsadministration og udviklingsprojekter.

Grundlæggende definition og egenskaber

En AI-agent er et softwareprogram, der arbejder med en høj grad af autonomi. Det betyder, at systemet kan gennemføre opgaver fra start til slut uden at du behøver at overvåge hvert skridt.

I ejendomsbranchen kan AI-agenter for eksempel håndtere forespørgsler fra lejere, koordinere vedligeholdelsesopgaver eller analysere markedsdata for at identificere investeringsmuligheder.

De adskiller sig fra AI-copiloter ved, at de ikke blot assisterer dig i realtid, men kan gennemføre hele processer selvstændigt. Nogle bygger på machine learning og large language models som GPT-modeller eller ChatGPT, hvilket gør dem i stand til at forstå komplekse forespørgsler og tilpasse sig over tid.

Autonomi betyder dog ikke, at de altid er fuldstændig uafhængige. I visse scenarier kan det være klogt at kombinere AI-agentens arbejde med menneskelig kvalitetssikring, især når beslutninger har økonomiske eller juridiske konsekvenser.

Teknologisk arkitektur og opbygning

En AI-agent består typisk af flere lag, der arbejder sammen for at opnå en bestemt funktion. Først er der en inputmotor, der indsamler data fra kilder som CRM-systemer, ejendomsdatabaser eller sensorer i bygninger.

Dernæst findes en beslutningskerne, ofte baseret på machine learning eller en large language model som GPT-4 eller Anthropics modeller. Her vurderes data og der vælges en passende handling.

Til sidst er der en eksekveringsdel, der udfører handlingen, for eksempel at sende en rapport, opdatere en lejeres sag eller udløse en vedligeholdelsesordre.

For at fungere effektivt i ejendomsdrift kan AI-agenter integreres med eksisterende systemer. Det kan være værd at overveje API-integrationer, så agenten kan arbejde direkte med økonomisystemer, bookingsystemer eller energioptimeringsværktøjer.

Eksempler på brug af AI-agenter

I ejendomsadministration kan AI-agenter automatisere håndteringen af indkomne henvendelser fra lejere, herunder oprettelse af sager og videresendelse til relevante teknikere.

Ved ejendomssalg kan de analysere markedstendenser, sammenligne salgspriser og foreslå realistiske prisstrategier baseret på historiske data.

De kan også bruges til at overvåge energiforbrug i bygninger og foreslå ændringer, der reducerer driftsomkostninger. I kombination med sensordata kan de reagere i realtid, for eksempel ved at justere varme- og kølesystemer.

For udviklere kan AI-agenter vurdere potentielle byggegrunde ved at samle data om lokalplaner, infrastruktur og markedsbehov. På den måde kan du hurtigt få et faktabaseret beslutningsgrundlag uden at bruge mange timer på manuel research.

Hvad er AI-workflows?

AI-workflows er strukturerede processer, hvor opgaver udføres i en fast rækkefølge baseret på foruddefinerede regler. De kan hjælpe dig med at håndtere gentagne opgaver, sikre ensartet kvalitet og reducere tidsforbrug ved datahåndtering, dokumentation og kommunikation i ejendomshandler.

Struktur og funktionalitet

Et AI-workflow består typisk af en række trin, der udføres i en bestemt rækkefølge. Hvert trin har en klar funktion, som kan være dataindsamling, analyse, dokumentgenerering eller opdatering af systemer.

I modsætning til AI-agenter arbejder workflows ikke selvstændigt. De følger faste regler og reagerer kun på de input, du eller et system giver dem.

I ejendomsbranchen kan et workflow for eksempel starte med at hente oplysninger fra BBR-registret, derefter opdatere CRM-systemet og til sidst sende en automatisk statusmail til kunden. Processen er forudbestemt og gentages på samme måde hver gang.

Denne struktur giver forudsigelighed, hvilket kan være en fordel, når du arbejder med myndighedskrav eller faste tidsfrister.

Integration og automatisering

AI-workflows kan integreres med de systemer, du allerede bruger, som CRM, økonomisystemer eller dokumenthåndteringsplatforme. Integration gør det muligt at flytte data automatisk mellem systemer uden manuel indtastning.

Ved at koble workflows til eksterne datakilder kan du automatisere opgaver som markedsanalyse, prissammenligning eller opdatering af ejendomsopslag.

Et eksempel kunne være at bruge Make eller lignende platforme til at forbinde e-mail, kalender og sagsbehandling, så nye kundehenvendelser automatisk oprettes som sager med relevante bilag.

Automatiseringen kan reducere fejl, frigøre tid og sikre, at ingen opgaver overses, især i travle perioder med mange samtidige handler.

Eksempler på AI-workflows i praksis

I salgsprocesser kan et workflow automatisere hele forløbet fra modtagelse af en salgshenvendelse til udsendelse af købsaftale. Det kan inkludere dataanalyse af markedet, generering af salgsopstilling og opdatering af online annoncer.

Ved ejendomsadministration kan workflows bruges til at overvåge lejekontrakter, sende påmindelser om huslejestigninger og generere rapporter til ejere.

Et andet eksempel er håndtering af due diligence, hvor dokumenter indhentes, sorteres og analyseres automatisk, inden de sendes til juridisk gennemgang.

Disse eksempler viser, hvordan faste processer kan effektiviseres, så du kan bruge mere tid på rådgivning og kundekontakt.

De centrale forskelle mellem AI-agenter og AI-workflows

Når du arbejder med ejendomsprojekter, kan valget mellem AI-agenter og AI-workflows påvirke både effektivitet og kvalitet. Forskellene handler især om, hvor selvstændigt teknologien kan arbejde, hvordan beslutninger træffes, og hvor let løsningen kan tilpasses skiftende behov.

Fleksibilitet og autonomi

AI-workflows fungerer bedst, når opgaverne følger faste processer, som for eksempel en standardiseret tjekliste ved ejendomsvurdering. De kører trin for trin uden at afvige fra den foruddefinerede struktur.

AI-agenter kan derimod tilpasse sig ændringer undervejs. Hvis en boliginspektion afslører uventede forhold, kan agenten justere planen, indhente supplerende data og fortsætte uden at afvente nye instruktioner.

I praksis kan dette betyde hurtigere håndtering af uforudsete hændelser, som når en køber ændrer krav i sidste øjeblik. Du kan derfor opnå større fleksibilitet i sagsbehandlingen, men det kræver, at agenten har adgang til relevante systemer og datakilder.

Beslutningstagning og kreativitet

AI-workflows træffer beslutninger ud fra klare regler. De er velegnede til at sikre ensartet behandling af opgaver, som ved masseudsendelse af salgsprospekter.

AI-agenter kan analysere komplekse situationer og vælge den bedste fremgangsmåde. I en ejendomshandel kan agenten for eksempel vurdere markedsdata, køberprofiler og tidligere salgsresultater for at foreslå en tilpasset salgsstrategi.

Denne evne til at kombinere data og kontekst kan give mere målrettede løsninger. Det kan være nyttigt, hvis du ønsker at optimere prissætning eller markedsføring for en specifik ejendom, hvor standardprocesser ikke er tilstrækkelige.

Skalerbarhed og kontrol

AI-workflows er ofte lettere at styre, fordi de følger faste skabeloner. Det kan være en fordel, hvis du håndterer mange ensartede opgaver, som løbende opdatering af boligannoncer.

AI-agenter kan skalere ved at håndtere mange forskellige opgaver samtidigt, også dem der kræver individuel tilpasning. For eksempel kan én agent koordinere både markedsføring, kundekontakt og dokumenthåndtering på tværs af flere projekter.

Du kan dog overveje, hvor meget kontrol du ønsker at bevare. Jo mere autonomi agenten har, desto vigtigere er det at overvåge resultaterne og sikre, at de stemmer overens med dine forretningsmål.

Hvornår bør man vælge AI-agenter eller AI-workflows?

Valget mellem AI-agenter og AI-workflows afhænger af, hvor selvstændigt du ønsker, at teknologien skal arbejde, og hvor komplekse opgaverne er. I ejendomsbranchen handler det ofte om at balancere automatisering med kontrol, så løsningen både giver høj ROI og passer til din overordnede AI-strategi.

Kriterier for valg

Hvis dine processer kræver, at systemet selv kan træffe beslutninger, justere handlinger undervejs og arbejde på tværs af platforme, kan AI-agenter være et oplagt valg. Det kan for eksempel være i håndtering af lejerhenvendelser, hvor svar og tiltag varierer afhængigt af situationen.

AI-workflows kan være mere relevante, når opgaverne følger faste trin, og du ønsker forudsigelighed frem for fleksibilitet. Et eksempel er automatiseret udsendelse af huslejeopkrævninger eller standardrapporter.

Det kan være nyttigt at overveje:

• Kræver opgaven løbende tilpasning?
• Er der behov for at systemet lærer af erfaring?
• Hvor vigtig er fuld kontrol over hvert procestrin?

Ved at matche kravene til opgaven med teknologivalget, kan du opnå bedre effektivisering og højere udbytte af din AI-transformation.

Fordele og ulemper ved hver tilgang

AI-agenter kan give større tidsbesparelser, især i opgaver med mange variationer. De kan håndtere komplekse forespørgsler uden konstant menneskelig indblanding, hvilket kan frigøre ressourcer til strategisk arbejde. Ulempen er, at de kræver mere opsætning og løbende overvågning for at sikre kvalitet.

AI-workflows er ofte hurtigere at implementere og lettere at styre. De giver ensartede resultater og kan være billigere at drifte. Til gengæld er fleksibiliteten begrænset, og de kan være mindre egnede til opgaver, der kræver kontekstforståelse.

I praksis kan en kombination være effektiv, hvor workflows håndterer standardprocesser, mens agenter tager sig af de opgaver, der kræver vurdering og tilpasning. Dette kan give en balanceret AI-strategi med både stabilitet og innovation.

Populære værktøjer og platforme

Når du arbejder med AI i ejendomsbranchen, kan forskellige værktøjer hjælpe dig med at automatisere processer, analysere data og forbedre beslutningsgrundlaget. Valget afhænger ofte af, om du ønsker løbende assistance, fuld automatisering eller fleksible udviklingsmuligheder.

Microsoft Copilot og Copilot Studio

Microsoft Copilot kan integreres direkte i værktøjer som Excel, Word og Teams, hvilket kan være nyttigt til opgaver som markedsanalyser, lejekontraktudkast eller rapportering. Du kan bruge det til at opsummere store datamængder eller skabe præsentationer på baggrund af ejendomsdata.

Copilot Studio giver mulighed for at tilpasse funktionerne til dine egne arbejdsgange. Det kan være relevant, hvis du vil opbygge en løsning, der kombinerer interne CRM-data med offentlige ejendomsregistre.

En fordel er, at du kan arbejde i et kendt Microsoft-miljø, hvilket reducerer behovet for omfattende træning af medarbejdere. Det kan dog kræve, at du har styr på datasikkerhed og adgangsstyring, især ved brug af følsomme oplysninger om kunder eller ejendomme.

Langchain og andre frameworks

Langchain er et udviklingsframework, der gør det lettere at bygge AI-agenter og -workflows, der kan arbejde med komplekse datasæt. I ejendomsbranchen kan du bruge Langchain til at kombinere markedsdata, energimærker, lokalplaner og salgsoplysninger i én samlet analyse.

Frameworket understøtter integration med flere datakilder, herunder API’er, hvilket kan være en fordel, hvis du ønsker at koble ejendomsdata med økonomiske prognoser eller byudviklingsplaner.

Andre frameworks, som Haystack eller LlamaIndex, kan være alternativer, hvis du ønsker mere kontrol over prompt engineering eller vil køre løsningen lokalt. Disse kan give større fleksibilitet, men kræver ofte mere teknisk viden.

Eksempler på danske løsninger

I Danmark findes der AI-værktøjer udviklet specifikt til ejendomsmarkedet. Nogle platforme hjælper med automatisk vurdering af ejendomme baseret på salgsstatistik og lokalområdets udvikling. Andre fokuserer på automatiseret sagsbehandling, fx ved lejeaftaler eller byggesager.

Der er også løsninger, der integrerer med ACI-systemer til byggestyring, så du kan overvåge projekter i realtid. Det kan reducere manuel dataindtastning og give hurtigere overblik over fremdrift og budget.

Ved at vælge en danskudviklet løsning kan du ofte få bedre tilpasning til lokale regler og datakilder. Det kan være en fordel, hvis du arbejder med projekter, hvor præcision og lovgivningsmæssig overensstemmelse er afgørende.

Implementering og fremtidsperspektiver

Når du arbejder med AI-agenter og AI-workflows i ejendomsbranchen, handler det ofte om at finde en balance mellem automatisering og menneskelig vurdering. Effektiv anvendelse kræver både teknisk integration, løbende justering af løsninger og opmærksomhed på, hvordan teknologien udvikler sig.

Integration i eksisterende processer

En praktisk tilgang kan være at starte med de mest tidskrævende opgaver i din forretning. For en ejendomsmægler kunne det være håndtering af kundehenvendelser, opfølgning på leads eller koordinering af fremvisninger.

AI-agenter kan integreres direkte i CRM-systemer, så de automatisk opdaterer kundedata og sender relevante beskeder. Workflows kan styre opgavernes rækkefølge, så intet bliver glemt.

I salgsprocessen kan integrationen også hjælpe med at analysere markedstendenser og prisudvikling. Det kan give dig et bedre grundlag for at rådgive kunder om salgspris og timing.

En trinvis implementering gør det lettere at vurdere, hvor teknologien giver mest værdi, før du udvider til andre dele af driften.

Træning og optimering af løsninger

For at AI-agenter og workflows kan levere præcise resultater, kræver de adgang til opdaterede og relevante data. Det kan være boligbeskrivelser, salgsstatistikker eller kundekommunikation.

Du kan løbende træne systemerne ved at tilføje nye eksempler på opgaver, de skal løse. I kundeservice kan det betyde, at agenter lærer at genkende forskellige typer henvendelser og reagere med passende svar.

Optimering handler også om at justere processerne, så de passer til din måde at arbejde på. Det kan være at ændre rækkefølgen af workflow-trin eller tilføje ekstra kontrolpunkter, hvor menneskelig vurdering er nødvendig.

Regelmæssig evaluering af resultaterne hjælper dig med at opdage, hvor løsningen kan blive mere effektiv eller mere præcis.

Fremtidige trends inden for AI-agenter og workflows

I de kommende år kan du forvente, at AI-agenter får bedre evne til at forstå kontekst og samarbejde på tværs af systemer. Det kan betyde, at de selvstændigt kan koordinere opgaver mellem salg, markedsføring og administration.

For ejendomsbranchen kan dette give nye muligheder for personaliseret kundeservice, hvor systemet automatisk tilpasser kommunikationen til køberens eller sælgerens situation.

Workflows kan blive mere fleksible, så de tilpasser sig ændringer i markedet uden manuel opsætning. Det kan eksempelvis være automatisk justering af salgsstrategier, når boligpriser ændrer sig i et område.

Denne udvikling kan også åbne for mere kreative anvendelser, som automatiseret indholdsproduktion til boligannoncer med tekst, billeder og video baseret på ejendomsdata.