Tre AI-trender å følge i 2026

I 2026 handler AI-utviklingen ikke bare om å lansere kraftigere modeller. Den viktige dreiningen er mot systemer som faktisk kan utføre oppgaver, tas i bruk i stor skala og styres forsvarlig med hensyn til kostnader, data og risiko.

1. KI-agenter går inn i den daglige driften

AI brukes i økende grad til mer enn samtaler og tekstproduksjon. KI-agenter kan bruke verktøy, hente informasjon fra virksomhetens egne data og følge arbeidsflyter med flere trinn – for eksempel innen programmering, kundeservice, drift og databehandling.

For virksomheter blir det avgjørende spørsmålet derfor ikke om de har en agent, men om agenten er pålitelig: Hvilke tilganger skal den ha? Hvordan testes resultatene? Når skal et menneske overta eller godkjenne en handling? Deloitte beskriver en overgang fra forsøk og pilotprosjekter til bredere bruk, men understreker samtidig at modenheten i utrullingen varierer. 129

2. Bedre resonnering og multimodal AI gir nye faglige bruksområder

De fremste modellene har gjort raske fremskritt innen komplekse resonneringsoppgaver, programmering og multimodale oppgaver – altså oppgaver som kombinerer for eksempel tekst, bilder og annen informasjon. Stanford HAI peker på at enkelte modeller nå når eller overgår menneskelige referansenivåer på spørsmål på doktorgradsnivå innen naturvitenskap, multimodal resonnering og konkurransematematikk. 4

Samtidig får AI en større plass i forskning. Stanford HAIs AI Index følger utviklingen innen blant annet biologi, kjemi, fysikk og astronomi, og viser at AI-relaterte publikasjoner i naturvitenskapene økte i 2025. Dette gjør «AI for Science» – AI brukt for å akselerere forskning – og fagspesifikke modeller til særlig interessante områder for anvendelser med høy verdi. 3

3. Inferenskostnader, infrastruktur og styring blir en del av konkurransen

Trening av store modeller får mye oppmerksomhet, men ved omfattende bruk kan energien som går til inferens – det vil si å kjøre modellen for å besvare forespørsler – overstige den engangskostnaden treningen innebar i løpet av få måneder. 1

Dermed blir ikke bare modellvalg viktig. Virksomheter må også vurdere tilgang til brikker og skyinfrastruktur, hvordan forespørsler rutes mellom modeller, og hvordan kostnader kan holdes under kontroll. I tillegg øker betydningen av datasuverenitet, sikkerhet, regelverk og revisjonsmulighet.

Dette skjer i et marked der over 90 prosent av de fremtredende AI-modellene i 2025 kom fra industrien, samtidig som de mest kapable modellene er blitt mindre åpne om blant annet treningsdata, parameterantall og treningsprosess. 2 For brukere og innkjøpere betyr det at dokumentasjon, kontrollmuligheter og risikostyring blir minst like viktige som modellens rå ytelse.

Kilder: Stanford HAI, 2026 AI Index Report 1234, og Deloitte, State of AI in the Enterprise 2026 912.