Hej alle I automations-eventyrere! Her er Chloe Finch fra The AI Automation Guide. Det er virkelig utroligt at se, hvor hurtigt kunstig intelligens, eller AI, er ved at blive en del af vores daglige værktøjer, er det ikke? Det føles som i går, vi manuelt sad og knyttede enderne sammen, og nu træder AI til for at gøre alting mere gnidningsfrit, hurtigere og endda klogere.

At holde sig opdateret på nyheder inden for AI-automation er ikke kun for tech-nørderne; det er super vigtigt for alle, der ønsker at øge deres produktivitet, gøre deres arbejde mere effektivt eller endda give deres lille virksomhed en konkurrencefordel. Derfor er jeg så spændt på at snakke med jer i dag! I dette indlæg skal vi udforske nogle af de mest betydningsfulde nye AI-automationstrends, vi kan forvente at se i 2025. Vi ser på, hvordan disse ændringer sandsynligvis vil påvirke de automationsværktøjer, mange af os allerede bruger og elsker, som Zapier, Make.com og n8n, og hvordan vi bygger vores workflows. Så lad os dykke ned i trends inden for AI-automation i 2025 og se, hvad fremtiden bringer!

Nyeste trends inden for AI-automation: Hvad kan vi forvente i 2025 (Og hvordan det vil ændre dine arbejdsgange)

AI-verdenen udvikler sig med lynets hast, og integrationen i vores daglige automationsopgaver bliver mere og mere gnidningsfri og kraftfuld. Vi er nået utrolig langt på meget kort tid, fra simple "hvis-dette-så-dette"-scenarier til AI, der kan forstå og endda forudsige vores behov.

Hvorfor skal du, som en travl professionel eller en entusiastisk lærende, interessere dig for disse kommende trends? Jo, at forstå hvad der er i horisonten, kan hjælpe dig med at arbejde smartere, ikke hårdere. Det kan åbne op for nye effektivitetsniveauer i dine personlige projekter eller forretningsaktiviteter, hvilket giver dig en reel fordel. At holde øje med denne udvikling betyder, at du vil være klar til at tage nye værktøjer og teknikker i brug, når de kommer.

Dette indlæg er din venlige guide til de vigtigste nye AI-automationstrends for 2025. Vi gennemgår, hvad disse trends betyder i praksis, især for hvordan du kan bruge platforme som Zapier, Make.com og n8n. Målet er at forstå, hvordan disse trends inden for AI-automation i 2025 vil omforme den måde, vi designer og administrerer vores automatiserede arbejdsgange på.

Trend 1: Hyperintelligente automationsplatforme – Dine værktøjer bliver klogere

Hold nu fast: de automationsplatforme, vi bruger, som Zapier, Make.com og n8n, er på vej til at blive meget mere intelligente! Forestil dig, at de udvikler sig fra simple instruktionsfølgere til proaktive assistenter. Disse platforme vil i stigende grad bruge AI til at foreslå arbejdsgange baseret på, hvordan du arbejder, de apps du har forbundet, eller endda hvis du bare beskriver, hvad du vil opnå, i almindeligt sprog.

Forestil dig, at din platform opdager et potentielt problem i din automation, før det overhovedet sker, eller endda selv retter små fejl! Det betyder mere proaktiv fejldetektering og selvhelbredende funktioner i dine automationer. Vi vil sandsynligvis også se mere avancerede indbyggede AI-værktøjer til at træffe beslutninger, forstå data og håndtere komplekse situationer, der rækker ud over simple "hvis-dette-så-dette"-regler. Ifølge Wherescape og IIoT World vil platforme som Zapier og Make.com i 2025 udnytte machine learning til at analysere brugeradfærd og foreslå forbedringer (1, 7). Det kan betyde AI-drevet fejldetektering, der automatisk omdirigerer mislykkede API-kald, hvilket potentielt kan reducere manuel fejlfinding med op til 40 % (1, 11).

Så hvad betyder det for dig? For det første kan det gøre det meget nemmere at komme i gang med automation, især hvis du er nybegynder. Forestil dig dette: Du beskriver din ideelle automation, og platformen laver et udkast til dig! Dine automationer vil sandsynligvis også blive mere robuste og mindre tilbøjelige til at gå i stykker. Derudover behøver du måske ikke lave lige så meget kompleks manuel opsætning for almindelige AI-opgaver, som f.eks. at afgøre, om en kundes kommentar er positiv eller negativ, fordi platformen kan håndtere det direkte. Forestil dig for eksempel, at Make.com foreslår den bedste måde at håndtere fejl på baseret på almindelige API-problemer, eller at Zapier lader dig skrive: "Når jeg modtager en ny Typeform-indsendelse med en positiv stemning, opret et Trello-kort og giv mig besked i Slack," og så laver den faktisk et udkast til den Zap for dig! Dette ligner den måde, Make.com’s AI Agents dynamisk kan justere arbejdsgange på (11, 12).

Trend 2: Udbredelsen af specialiserede AI-"færdigheder" & dybere native integrationer

Lad os nu tale om en spændende eksplosion af specialiserede AI-"færdigheder", der vil blive let tilgængelige. Det er ikke bare generiske AI-funktioner; vi taler om AI, der er rigtig god til specifikke opgaver, og disse vil være nemmere at tilgå via API'er (som er en slags budbringere mellem forskellig software) og i stigende grad indbygget direkte i dine foretrukne automationsplatforme. Denne trend peger mod en fremtid, hvor højt specialiserede AI-kapaciteter er lige ved hånden, som fremhævet af indsigter om de bedste AI-automationsværktøjer (5) og native AI-moduler i Make.com (16).

Tænk ud over blot at generere tekst. Vi vil se AI designet til bestemte skrivestile, avancerede værktøjer til at trække information ud af rodet tekst eller PDF'er, AI der kan forstå billeder med større nuance, og endda stemmekloning til personlige lydnotifikationer. Flere og flere AI-tjenester vil også tilbyde "no-code-venlige" API-endepunkter, hvilket betyder, at du ikke behøver at være en kodnings-haj for at bruge dem. For eksempel kan Make.coms AI-moduler allerede udtrække nøgleklausuler fra kontrakter ved hjælp af OpenAI’s function calling og derefter automatisk opdatere noget i stil med en Airtable-tjekliste (16, 19).

Indvirkningen på dig og dine værktøjer vil være betydelig. Du vil kunne bygge utroligt sofistikerede og nicheprægede automationer uden at skulle skrive kode. Automationsplatforme vil sandsynligvis tilbyde et meget bredere udvalg af disse native AI-handlinger – forestil dig en direkte handling i din platform som "Opsummér dette mødereferat med [Specifik AI-model]." Dette vil også gøre det nemmere at koble sig på specialiserede AI-værktøjer, såsom avancerede transskriptionstjenester eller AI, der er trænet til dataanalyse i en specifik branche. For eksempel kan du forbinde en specialiseret AI, der analyserer juridiske dokumenter for bestemte klausuler, direkte ind i et n8n-workflow for at markere elementer til gennemgang, eller bruge et native Zapier-trin til at generere produktbeskrivelser med din unikke brand-stemme. Nogle værktøjer opnår allerede høj nøjagtighed, f.eks. 92 % i nichedomæner som farmaceutisk dataudtræk (13, 17).

Trend 3: Fremkomsten af "AI-agenter" i hverdagsautomatisering

Denne næste trend er stor: fremkomsten af "AI-agenter" i vores hverdagsautomatisering. Bare rolig, vi taler ikke om superintelligente robotter, der overtager verden! Tænk i stedet på AI-systemer, der kan håndtere mere komplekse, flertrinsopgaver baseret på bredere mål, du giver dem. Disse agenter kunne potentielt blive orkestreret af, eller integreret i, de automationsplatforme, vi allerede bruger. Dette er en central del af fremtiden for digital workflow-automatisering.

Disse AI-agenter vil ikke være fuldendt kunstig generel intelligens (AGI), men de vil være i stand til at planlægge, udføre en række handlinger på tværs af forskellige apps og tilpasse sig for at nå et mål. For eksempel kan du bede en AI-agent: "Undersøg konkurrenter til X-produktet og opsummér dine resultater i et Google Doc," og den vil selv finde ud af, hvordan den gør det. Idéen om AI-agenter, der revolutionerer automatisering, vinder frem, med forudsigelser om, at 2025 bliver AI-agenternes år (8), og selv Gartner fremhæver lignende tendenser (9).

Hvordan vil dette ændre tingene for os? Automationsplatforme begynder måske at introducere "AI Agent"-trin eller -moduler. I stedet for omhyggeligt at kortlægge hvert eneste lille trin i en automation, kan du definere mål på et højere niveau. Dette åbner potentialet for meget mere kompleks, end-to-end procesautomatisering. For eksempel kunne en AI-agent håndtere eskaleringer og løsninger af kundesupport-tickets på tværs af flere systemer med mindre direkte programmering fra din side. Forestil dig et Make.com-scenarie, hvor ét modul er en 'AI Research Agent'. Når den aktiveres, kan denne agent browse specifikke websteder, trække relevante data ud og derefter sende dem videre til andre moduler til formatering og afsendelse af notifikationer – alt sammen med meget mindre trin-for-trin konfiguration, end vi gør i dag. Make.com’s AI Agents eksemplificerer allerede dette ved autonomt at justere lagerordrer (11, 12). Gartner bemærker endda, at sådanne systemer kunne automatisere 30 % af mellemlederkoordineringsopgaver inden udgangen af 2025 (9, 10).

Trend 4: Forbedret multimodal AI i arbejdsgange

Lad os udforske en anden fascinerende udvikling: forbedret multimodal AI i vores arbejdsgange. "Multimodal" betyder simpelthen AI, der problemfrit kan arbejde med forskellige typer indhold – som tekst, billeder, lyd og video – som alle bliver mere tilgængelige i vores automationer. Det handler om, at AI forstår og genererer indhold på tværs af disse forskellige formater.

Vi taler om ting som automatisk transskription og opsummering af dine videomøder eller lydnoter. Forestil dig en AI, der kan se på et uploadet billede og udløse et specifikt workflow baseret på, hvad den ser, for eksempel: "Hvis et uploadet billede indeholder et billede af en kat, så tilføj det til min 'Søde Dyr'-mappe." Vi kan også komme til at se AI generere simple billeder eller lydklip som en del af en automatiseret proces. Sammenløbet af disse kapaciteter muliggør kraftfulde tværmodale automationer, som set med Make.coms AI-moduler, der kan analysere opkaldsoptagelser og generere svar med visualiseringer (16, 17). Dette kan reducere manuelt arbejde betydeligt, hvor nogle tidlige brugere oplever en halvering af løsningstiderne (4, 13).

Dette vil åbne op for helt nye typer af automationer. For eksempel kan du automatisk generere opslag til sociale medier, komplet med AI-genererede billeder, baseret på indholdet af din seneste blogartikel. Platforme som Zapier og Make.com vil sandsynligvis integrere dybere med tjenester, der tilbyder disse multimodale kapaciteter. Overvej en automation, der tager en lydoptagelse fra et salgsopkald, transskriberer den, udtrækker de vigtigste handlingspunkter, opretter opgaver i dit projektstyringsværktøj som Asana, og derefter genererer en opsummerende e-mail, der endda inkluderer et venligt, AI-genereret 'tak'-billede. Detailhandlere bruger allerede lignende teknologi til at automatisere produktkategorisering ved at analysere billeder og opnår imponerende nøjagtighedsrater som 98 % i stilmatchning (3, 12).

Trend 5: AI-assisteret API-integration & No-Code/Low-Code udvikling

At forbinde forskellige apps er kernen i automation, og API'er (Application Programming Interfaces) er det, der gør disse forbindelser mulige. Vores næste trend fokuserer på, at AI gør det meget enklere at oprette forbindelse til og arbejde med disse API'er, selv hvis du ikke er udvikler. Dette er fantastiske nyheder for alle, der bruger no-code eller low-code platforme!

Vi vil sandsynligvis se AI-værktøjer, der kan hjælpe med at "forstå" en API's dokumentation – som ofte kan være ret teknisk – og derefter foreslå, hvordan man strukturerer kaldene for at få den information, du har brug for, eller sende data korrekt. AI kan måske endda generere de nødvendige kodestykker til brugerdefinerede API-kald inden for platforme som n8n eller til Zapiers kodetrin. Forestil dig grænseflader med naturligt sprog, hvor du bare kan beskrive, hvad du vil gøre med en API, og AI'en hjælper dig med at opsætte forbindelsen. For eksempel kan n8n’s AI-assistent fortolke prompts til automatisk at konfigurere forbindelser, hvilket potentielt reducerer API-opsætningstiden fra timer til minutter for nye brugere (12, 14, 19).

Dette vil markant sænke barren for at integrere mindre almindelige apps eller brugerdefinerede tjenester i dine arbejdsgange. Det giver flere af os mulighed for at udnytte den fulde kraft af API'er i vores no-code og low-code automationer, uden at skulle blive kodeeksperter. Tænk på at være i n8n, og en AI-assistent hjælper dig med at konfigurere en HTTP Request-node (det er en almindelig måde at tale med API'er på) blot ved, at du beskriver, hvilke data du vil sende eller hente fra en ny, ukendt API. Dette sker allerede, med værktøjer som Zapiers kodetrin, der bruger GPT-4 til at oversætte gammel API-dokumentation til moderne kald (18, 19). Som et resultat heraf indeholder en højere procentdel af arbejdsgange, omkring 72 %, nu mindst én brugerdefineret API-forbindelse, op fra 34 % i 2023 (7, 12).

Overordnede konsekvenser for 2025

Når vi ser på disse spændende trends, er det tydeligt, at de vil medføre nogle bredere ændringer inden 2025. Et stort tema er øget personalisering. Automationer vil blive meget mere skræddersyede til dine individuelle behov og den specifikke kontekst af dit arbejde, hvilket får dem til at føles mere som personlige assistenter.

Et andet fantastisk resultat er demokratiseringen af avancerede funktioner. Komplekse AI-opgaver, der engang krævede et team af dataforskere, vil blive tilgængelige for alle takket være mere intuitive værktøjer og AI-assistance. Det betyder, at små virksomheder og individuelle skabere kan udnytte kraftfuld AI uden at have brug for store budgetter eller specialiseret personale. Rollen som "automationsspecialist" vil også udvikle sig. Den vil skifte fra blot at bygge simple forbindelser til at orkestrere mere intelligente, AI-drevne systemer – og blive mere som en dirigent for et AI-orkester!

Selvfølgelig følger der ansvar med al denne magt. Vi vil også se en voksende betydning lagt på etiske overvejelser og databeskyttelse. Efterhånden som AI spiller en større rolle i vores automationer, vil det være afgørende at sikre, at brugen er ansvarlig, og at vores data er beskyttet. Organisationer bliver nødt til at balancere AI's effektivitet med risici som partisk beslutningstagning, og værktøjer til AI-retfærdighed og -styring vil blive vigtigere (15, 9).

Sådan forbereder du dig på fremtidens AI-automation

Føler du dig spændt (og måske en smule overvældet) af alle disse kommende ændringer? Bare rolig, det er helt normalt! Nøglen er at være forberedt, og her er et par venlige tips til at hjælpe dig med at blive klar til fremtidens AI-automation:

1. Vær nysgerrig & bliv ved med at lære: AI-verdenen udvikler sig konstant. Gør det til en vane at følge opdateringer fra dine foretrukne automationsplatforme som Zapier, Make.com og n8n. Hold også øje med, hvad AI-tjenesteudbydere annoncerer. Viden er magt!
2. Eksperimentér med nuværende AI-funktioner: Du behøver ikke vente til 2025! Begynd at lege med de AI-funktionaliteter, der allerede er tilgængelige i dine værktøjer. Mange platforme har allerede integrationer med tjenester som OpenAI, eller tilbyder indbyggede tekstanalyseværktøjer og AI-moduler. Prøv for eksempel Zapiers Copilot eller Make.coms AI Agents (18, 11). Jo mere du eksperimenterer nu, jo mere tryg vil du være ved nye funktioner senere.
3. Forstå det grundlæggende om API'er: Som vi diskuterede i vores afsnit om AI-assisteret API-integration, er API'er rygraden i automation. Selv en grundlæggende forståelse af, hvordan de virker, vil være utrolig nyttig. Du behøver ikke være programmør, men at vide, hvad en API er, og hvad den gør, vil give dig en stor fordel.
4. Fokusér på problemer, ikke kun værktøjer: I stedet for at blive fanget af det nyeste smarte værktøj, så tænk over de problemer eller gentagne opgaver i dit arbejde eller liv, som du gerne vil løse. Når du har et klart problem, kan du derefter lede efter de AI-automationsværktøjer og -trends, der kan hjælpe dig med at løse det.
5. Følg "The AI Automation Guide": Og selvfølgelig, bliv hængende her hos The AI Automation Guide! Vi er dedikerede til at give dig praktiske vejledninger, indsigter og letforståelige guides, der hjælper dig med at få mest muligt ud af AI i dine arbejdsgange. Vi er her for at hjælpe dig med at lære og vokse!

Husk, målet er at føle sig selvsikker og styrket af disse nye teknologier, ikke skræmt. Tag det et skridt ad gangen, og du vil være godt på vej til at mestre fremtidens AI-automation.

Konklusion

Wow, sikke en spændende rejse vi har foran os! Det er tydeligt, at 2025 tegner til at blive et skelsættende år, der lover et markant spring i, hvad vi kan opnå med AI-automation. Fra klogere platforme til AI-agenter og nemmere API-forbindelser – mulighederne udvider sig virkelig.

Kernebudskabet, jeg håber, du tager med dig, er, at disse nye AI-automationstrends handler om at gøre vores digitale arbejdsgange mere kraftfulde, mere intuitive og mere tilgængelige for alle. Uanset om du lige er startet eller ønsker at optimere komplekse systemer, er fremtiden for AI-automation lys og fuld af potentiale til at gøre vores arbejde og liv lettere.

Så lad os omfavne disse ændringer med nysgerrighed og et åbent sind! Værktøjerne udvikler sig, og det samme gør mulighederne for at skabe fantastiske ting.

Og glem ikke at abonnere på The AI Automation Guide for flere indsigter og praktiske vejledninger om, hvordan du udnytter AI i dine arbejdsgange. Vi er her for at hjælpe dig med at navigere i dette spændende nye landskab!