Administrativ opgaveløsning
Der er i dag næsten ingen grænser for, hvilke administrative opgaver I helt eller delvist kan sætte kunstig intelligens og sprogmodeller (LLM’er) til at løse. Når arbejdet foregår struktureret og tekstbaseret — registrering, skabeloner, faste deltrinsflow — har teknologien et oplagt potentiale. Ensartet input og klare triggers betyder, at mange processer kan automatiseres i høj grad uden store tekniske indgreb.
Typiske administrative arbejdsgange starter med en trigger: en faktura, en indkommende mail eller oprettelsen af en sag. Efterfølgende består arbejdet ofte af gentagne delopgaver: kontrol, klassifikation, vurdering, kommunikation og registrering. Det første praktiske skridt mod AI-implementering er derfor at kortlægge disse triggers og delprocesser — det gør det enkelt at identificere højt prioriterede automatiseringsmuligheder.
Potentialet rækker langt ud over traditionelt kontorarbejde. På tværs af faggrupper findes store mængder tekstbaseret arbejde — referater, journaler, rapporter, kontrakter — hvor forståelse, bearbejdning og formidling er centrale elementer. Initiativer bør derfor tænkes tværfagligt og ikke kun i økonomi eller IT.
Hvad kan moderne AI og LLM’er konkret gøre for jer? Kort sagt: informationsudtræk, klassifikation, sammenfatning, udkast- og tekstgenerering, mønsteranalyse og forståelse af kode. Det betyder, at både fuldautomatiserbare delprocesser og hybride løsninger med menneskelig validering er mulige.
Det er dog vigtigt med realistiske forventninger. LLM’er er probabilistiske: de kan begå fejl (såkaldte hallucinationer), være følsomme over for dårlig datakvalitet og rejse spørgsmål om privatliv og compliance. Derfor er human-in-the-loop, valideringslag og løbende overvågning centrale for at holde kvalitet og sikkerhed i højsædet.
Teknisk kan mange af disse risici begrænses. Metoder som finjustering, retrieval-augmented generation (RAG), struktureret prompt engineering samt opsætning af kontrol- og audit-logs øger både pålidelighed og forklarbarhed. Kombinationen af en model, en dokument- eller databaselag og et valideringslag er ofte en robust arkitektur for administrative løsninger.
Vi nævner her en række områder, hvor teknologien er oplagt at bruge - baseret på egne konkrte erfrainger:
Fakturahåndtering og økonomi
LLM’er kan udtrække fakturadata, matche mod ordre og modtagelse, foreslå korrekt kontering og automatisk igangsætte godkendelse og betaling. Ved afvigelser kan sagen eskaleres med forslag til næste handling. Resultatet er markante tidsbesparelser, færre fejl og hurtigere gennemløb i økonomifunktionen.
Aftaler og kontrakter
Sprogmodeller kan identificere forpligtelser, opsigelses- og genforhandlingsdatoer samt overlap og modstridende vilkår på tværs af kontrakter. Kombineret med en søgbar kontraktbase giver det proaktiv styring, reduceret risiko og bedre udnyttelse af eksisterende aftaler.
Modernisering og IT-udvikling
LLM’er kan forstå kodebaser, understøtte refaktorering, generere dokumentation og accelerere migration fra legacy-systemer. Sammen med automatiserede pipelines kan projekter, der før tog år, nu ofte gennemføres på måneder med høj kvalitet.
Kontrol og opfølgning
LLM’er kan anvendes til løbende kontrol og kvalitetssikring af bilag, transaktioner og bogføringer ved systematisk at identificere afvigelser, manglende dokumentation eller usædvanlige mønstre. Ved tvivlsspørgsmål kan en kunstig intilligens automatisk, via mail, efterspørger yderligere dokumentation. Det giver bedre compliance, højere kvalitet i kontroller og opfølgning - og kan helt fjerne behovet for manuel stikprøvekontrol.
Aktiv projektsupport
Ved løbende at analysere projektdokumentation kan en sprogmodel sikre, at opgaver, risici og afhængigheder identificeres og holdes opdateret i forhold til tidsplaner og styringsdokumenter. Det giver bedre overblik og rettidighed i komplekse projekter og entrepriseforretninger.
Sammenhængende strategier og regelsæt
AI kan analysere strategier, politikker og vejledninger på tværs af organisationen og identificere overlap, modstrid og forældede elementer. Det skaber konsistens, bedre efterlevelse og et mere tidssvarende styringsgrundlag.
Uddannelse af nye kollegaer
Sprogmodeller kan hurtigt understøtte oplæring i rutineopgaver ved at formidle praksisnær viden og vejledning direkte i arbejdet. Det er særligt værdifuldt i service-, support- og driftsorganisationer, hvor viden ofte er erfaringsbaseret.
Markeds-, salgs- og risikoanalyser
LLM’er kan analysere store mængder dialog- og kundedata og give et aktuelt billede af fokusområder, tilfredshed og risici. Det giver hurtigere indsigt og et bedre beslutningsgrundlag i organisationer med mange løbende kontaktflader.
Opsummeret: Næsten alle strukturerede, tekstbaserede administrative opgaver rummer et betydeligt potentiale for AI-understøttelse. Fuldt automatisk erstatning af mennesker er sjælden; fokus bør være på kvalificering og forstærkning af eksisterende arbejde — hurtigere, mere konsistent og med større skalérbarhed.
Prioritering og næste skridt bør være praktisk og handlingsorienteret: kortlæg processer, vælg pilotprojekter inden for fakturahåndtering, kontraktstyring eller legacy-modernisering, og mål tid, kvalitet og risiko. Start småt, valider effekten, og skaler successer.
Konkrete anbefalinger til at komme i gang: få ledelsesmandat, etabler governance med klare roller, design løsninger med human-in-the-loop og valideringslag, investér i nøglekompetencer og mål effekterne løbende. Med disse elementer på plads kan I hurtigt realisere værdien af AI i daglig administrativ opgaveløsning.