Agentic AI i inköp: vad som är verkligt och vad som är demo

Ordet agent används nu om allt från en sammanfattningsknapp till ett system som lägger order. Alla som gör det är inte oärliga, men ordet blir oanvändbart för att jämföra.

Den enda frågan som skiljer dem åt

Vad får den göra utan att en människa godkänner?

Ställ den frågan och en demo faller isär i tre högar.

Läser och sammanfattar. Plockar ut fält ur ett anbud, sammanfattar ett kontrakt, flaggar en saknad bilaga. Moget och nyttigt, och ingen agent i någon meningsfull bemärkelse.

Föreslår och förbereder. Rankar leverantörer, skriver ett utkast till förfrågan, föreslår en motivering. Kräver en människa för att gå vidare. Här sitter den mesta verkliga nyttan i dag.

Utför. Skickar en förfrågan, avvisar ett anbud, tilldelar ett kontrakt. Nästan ingen gör det i skarpt läge på inköp av någon storlek, och de som demonstrerar det gör det på ett scenario de valt själva.

Varför den tredje högen är nästan tom

För att felen är dyra och asymmetriska. En felaktig sammanfattning kostar fem minuters läsning. Ett felaktigt uteslutet anbud i en offentlig upphandling kostar en överprövning och kan innebära att hela upphandlingen görs om.

Ingen teknisk begränsning ligger bakom. Kostnaden för fel är ojämnt fördelad, och den som bär den är inte den som säljer verktyget.

Var vi drar gränsen

I Rekaro får AI föreslå, extrahera, sammanfatta, matcha och skriva utkast. Behörighet, kriterier, godkännande och verkställighet ägs av backend och av deterministisk policy.

Gränsen ligger i koden, inte i en systemprompt. En prompt är en instruktion som en modell kan avvika från; en behörighetskontroll i backend är det inte.

Vad du bör fråga en leverantör

1. Vilka beslut fattar systemet utan mänskligt godkännande?
2. Var i arkitekturen ligger den gränsen, i en prompt eller i kod?
3. Går poängsättningen att räkna om från sparade indata och ge samma svar?
4. Vad händer vid ett fel: hur upptäcks det, och vem bär det?

Svar på de fyra säger mer än en produktdemo.