AI Automation

AI automation dækker over alt fra simple flows, hvor en sprogmodel indgår som ét trin, til agenter, der selv vælger, hvilke værktøjer de skal bruge for at nå et mål. Fællestrækket er, at AI'en arbejder inden for en ramme, du har defineret, i stedet for at vente på den næste prompt.

Workflows og agenter

• Workflows. En fast rækkefølge af trin, hvor AI'en løser en afgrænset opgave undervejs – fx at opsummere, klassificere eller oversætte. Forudsigeligt og let at kontrollere.
• Agenter. En model, der får et mål og adgang til værktøjer og selv planlægger trinene. Mere fleksibelt, men kræver tydelige grænser og kontrol.

Værktøjerne

Automatiseringer bygges typisk i platforme som n8n, Make og Zapier, eller direkte i kode via API'er fra fx OpenAI, Anthropic og Google. Protokoller som MCP (Model Context Protocol) gør det lettere at give en AI-model adgang til eksterne systemer som CMS, annonceplatforme og databaser.

Brug i SEO og marketing

• Rapportering. Indsaml data fra flere kilder og få en skrevet opsummering af, hvad der har ændret sig.
• Indhold. Generér udkast, metadata og interne links direkte i CMS'et – til menneskelig gennemgang før publicering.
• Teknisk overvågning. Opdag nye fejl, brudte links eller fald i placeringer, og få besked med et forslag til løsning.

Hvor det går galt

AI-modeller laver fejl med stor selvsikkerhed. Jo mere en automatisering kan gøre uden opsyn, jo vigtigere er det med kontrolpunkter: et menneske, der godkender, før noget publiceres, sendes eller betales. Automatisér gerne det gentagne – men behold dømmekraften, hvor fejl er dyre.