Fra potentiale til praksis i den offentlige sektor

Den offentlige sektor er ofte udfordret på at levere mere værdi med færre ressourcer. Samtidig vokser borgernes forventninger til hurtigere sagsbehandling, bedre service og øget transparens. Her kan agentic AI blive et vigtigt redskab til at skabe en mere effektiv, datadrevet og borgercentreret offentlig sektor. 

Hvad er agentic AI? 

Agentic AI adskiller sig fra traditionel AI ved, at den ikke blot analyserer data, men også kan handle proaktivt og samarbejde med mennesker inden for klare rammer. I stedet for kun at reagere på input kan teknologien tage initiativ, eksempelvis ved at foreslå løsninger, automatisere processer eller forudsige behov. 

Det betyder, at agentic AI kan understøtte offentlige medarbejdere i komplekse opgaver, hvor hurtige beslutninger og præcision er afgørende.  

For eksempel kan agentic AI: 

• automatisere rutineprægede opgaver og frigøre tid til borgernære indsatser 
• levere beslutningsstøtte baseret på store datamængder 
• forudsige servicebehov og optimere ressourceplanlægningen 
• understøtte bedre sammenhæng på tværs af afdelinger og systemer.

Et ansvarligt fundament for fremtidens offentlige sektor 

Teknologisk udvikling skal gå hånd i hånd med ansvarlighed. Offentlige organisationer, der vil arbejde med agentic AI, skal derfor bygge på et solidt fundament med fokus på dataetik, transparens og sikkerhed. Det kræver: 

• moderne og sikker it-infrastruktur 
• klare retningslinjer for databeskyttelse og governance 
• kompetencer blandt medarbejdere til at forstå og anvende teknologien i praksis. 

Når fundamentet er på plads, kan agentic AI blive en drivkraft for både effektivisering og innovation – uden at gå på kompromis med tillid og ansvar. 

PwC’s tilgang: Fra strategi til implementering 

I samarbejde med Microsoft har PwC udviklet en guide, der hjælper offentlige organisationer med at omsætte potentialet i agentic AI til konkrete resultater. Guiden beskriver, hvordan man bevæger sig gennem tre centrale faser: 

Strategi og analyse: vurdering af AI-parathed, modenhed og forretningsbehov. 

Design og implementering: udvikling af løsninger med fokus på værdi, sikkerhed og etik. 

Opskalering og samarbejde: forankring af erfaringer og partnerskaber, så løsningerne kan vokse i takt med behovene. 

Denne tilgang sikrer, at AI ikke blot bliver et teknologiprojekt, men en integreret del af organisationens strategiske udvikling.