Gå til indhold
Eksempler på AI-agenter

Eksempler på AI-agenter, der kører i drift

Her er to AI-agenter, jeg selv har i drift, og seks typiske eksempler på, hvad en agent kan bygges til i marketing og drift. Jeg hedder Kenneth Jonassen, og jeg bygger agenterne i n8n, som er et værktøj til at koble systemer sammen i faste arbejdsgange.

  • 2 agenter i drift
  • 6 typiske muligheder
Book en snak →

Anonymiseret eksempel på en kørsel med PPC-agenten.

De to første eksempler er rigtige og kører på kundekonti i dag. De seks næste er muligheder. Det er ikke løfter om resultater.

Hvert eksempel er beskrevet ens: opgaven, data, hvad agenten gør, og hvad et menneske skal godkende.

Mine to AI-agenter i drift

Kenneth Jonassen har to agenter i drift: en PPC-agent og en agent til månedsrapporter. Begge har et menneske som sidste led.

PPC-agenten

Opgave
finde én ændring pr. kunde, der højst tager 30 minutter at udføre.
Data
Google Ads, Meta Ads, GA4, Google Tag Manager og Merchant Center, sammenlignet over tre perioder på 14 dage.
Hvad agenten gør
tjekker fire røde flag, vurderer 3 til 5 mulige ændringer og sender det bedste forslag til Google Chat med begrundelse og guide.
Hvad et menneske godkender
alle ændringer. Budgetter flyttes højst 30 % op eller ned, og alt kan fortrydes i 7 dage.

Statuskører hver anden søndag på 11 aktive kundekonti. Den første samlede kørsel gav 12 forslag.

Månedsrapporterne

Opgave
skrive et udkast til en kort månedsmail til hver PPC-kunde.
Data
rapporter fra kundens Google Ads, Microsoft Ads (Bing) og Meta, hentet automatisk fra mailen.
Hvad agenten gør
læser tallene med kode, krydstjekker dem mod Google Ads og Meta og lader en sprogmodel skrive en mail på 150 til 250 ord. En kvalitetskontrol godkender eller afviser teksten.
Hvad et menneske godkender
hele mailen. Den ligger altid som kladde og sendes aldrig automatisk.

Statuskører for 12 PPC-kunder. Ved testkørslen i september 2026 blev 9 af 13 rapporter godkendt direkte.

Læs begge cases

Seks typiske muligheder i marketing og drift

Her er seks opgaver, som en AI-agent kan bygges til i en lille eller mellemstor virksomhed. Kenneth Jonassen har valgt dem, fordi de gentager sig, bygger på data, og fordi fejl kan rettes, før de koster noget. Om de giver mening hos dig, afhænger af dine data og din hverdag.

1. Overvågning af tracking

Opgave
opdage, når målingen af salg eller henvendelser holder op med at virke.
Data
konverteringer i Google Ads og GA4 og opsætningen i Google Tag Manager.
Hvad agenten gør
sammenligner antallet af konverteringer med det normale niveau og giver besked, hvis det falder brat.
Hvad et menneske godkender
årsagen og rettelsen. Agenten kan pege på fejlen, men ikke rette din hjemmeside.

2. Tjek af produktfeed

Opgave
holde dit produktfeed til Google Shopping sundt. Et produktfeed er listen over dine produkter med pris, billede og beskrivelse.
Data
Merchant Center.
Hvad agenten gør
finder afviste produkter og mangler i produktdata og foreslår rettelser.
Hvad et menneske godkender
rettelserne, før de bliver lagt ind i feedet.

3. Opfølgning på leads

Opgave
sørge for, at ingen henvendelse bliver liggende uden svar.
Data
formularer på hjemmesiden og dit kundesystem.
Hvad agenten gør
finder henvendelser, der ikke er besvaret efter et aftalt tidsrum, og skriver et udkast til opfølgning.
Hvad et menneske godkender
udkastet, før det bliver sendt, eller de faste regler, agenten må sende efter.

4. Rapportering

Opgave
samle tallene fra dine annoncekanaler hver måned.
Data
Google Ads, Meta og de andre kanaler, du annoncerer på.
Hvad agenten gør
henter tallene med kode og skriver et kort udkast til en opsummering.
Hvad et menneske godkender
både tallene og teksten, før rapporten går videre.

5. Svar på standardhenvendelser

Opgave
spare tid på de spørgsmål, der kommer igen og igen.
Data
din indbakke og dine egne svar på typiske spørgsmål.
Hvad agenten gør
sorterer henvendelserne og skriver et svarudkast til dem, der ligner kendte spørgsmål.
Hvad et menneske godkender
hvert svar, før det bliver sendt, eller de faste regler for, hvilke svar agenten må sende selv.

6. Budgetvagt

Opgave
opdage forbrug, der ikke giver resultater, eller budget, der løber tør for tidligt.
Data
forbrug og resultater i Google Ads og Meta Ads.
Hvad agenten gør
giver besked, når en kampagne bruger penge uden resultat, eller når budgettet slipper op før tid.
Hvad et menneske godkender
om budgettet skal flyttes, og hvor meget.

Sådan vælger du dit første eksempel

Vælg en opgave, der gentager sig, hvor dataene allerede findes, og hvor en fejl er nem at rette. Det er Kenneth Jonassens tommelfingerregel, og det var også sådan, min egen PPC-agent startede: som pilot på 3 kunder.

Spørg dig selv tre ting. Bruger du tid på opgaven hver uge eller hver måned? Ligger dataene i et system, agenten kan få adgang til? Kan du tåle, at agenten tager fejl, fordi et menneske altid kigger med? Er svaret ja til alle tre, er det en god kandidat.

Se de fire trin til at komme i gang · Læs om mit arbejde som AI-konsulent

Hvad et menneske altid skal godkende

Alt, der koster penge, skal godkendes af et menneske. Det gælder i alle seks eksempler, og det gælder i Kenneth Jonassens egne agenter. Mails til dine kunder sender agenten kun selv, hvis vi på forhånd har aftalt faste regler for, hvad den må sende.

En agent må gerne finde fejlen, skrive udkastet og foreslå ændringen. Den må ikke flytte dit budget eller ændre din hjemmeside, før nogen har sagt ja. Faste grænser og en mulighed for at fortryde gør det sikkert at lade agenten arbejde.

Spørgsmål

Ofte stillede spørgsmål om eksempler på AI-agenter

Hvilken AI-agent skal jeg starte med?

Start med den opgave, der tager mest tid og har de bedste data. For mange er det rapportering eller overvågning af tracking, fordi dataene allerede findes, og fordi en fejl ikke rammer kunderne direkte.

Kan en AI-agent sende mails selv?

Ja. Om den skal, afhænger af situationen, og af hvad mailen indeholder. Mine egne månedsrapporter sendes aldrig automatisk, fordi kunden skal kunne stole på tallene. Andre mails kan sagtens sendes automatisk, når vi har aftalt faste regler for, hvad agenten må sende.

Virker eksemplerne i alle virksomheder?

Nej. Eksemplerne viser, hvad en agent kan bygges til. Om det giver mening hos dig, afhænger af dine data, og af hvor meget tid opgaven tager i dag. Det finder vi ud af i en uforpligtende snak.

Har du en opgave, der ligner et af eksemplerne?

Fortæl mig om den, så får du et ærligt svar på, om en agent kan løse den. Jeg svarer med det samme.