Agentic AI i praksis
27. mai 2026 · kl 15:00 · Lars-Erik Monsvik (Telenor Norge) · 📋 i programmet
Monsvik, Head of Core Commerce Value Stream i Telenor Norge, delte erfaringer med å skalere AI i et stort selskap med 150 til 200 kryssfunksjonelle team. Utgangspunktet var en firemåneders pilot der fire til fem team fikk Claude Enterprise, med et (bevisst udefinert) mål om 40 % effektivitetsgevinst, målt gjennom tokenbruk og ukentlig self-assessment. Hovedlærdommen: å kjøpe verktøy er ikke det samme som verdi. Vibe coding er inngangsdøren, men verdien ligger i å bygge et økosystem som lever med kodebasen og støtter hele teamet, ikke bare enkeltutvikleren. De beste teamene har ikke lenger backlog. De lar AI bryte ned ideene selv og jobber i en mer kaotisk loop mellom prototyping, research, UX og produksjon. Påstanden hans var at AI forsterker små team, mens det i store team forsterker kaos.
Tallene var konkrete: 80 % av utviklerne har AI-tilgang, tokenforbruket har økt 1500 % siden årsskiftet, og topp 20 av rundt 750 IT-folk står for 45 % av all tokenbruk. Budsjettet på 4 til 5 millioner kroner i tokens for året ligger nå an til rundt 20 millioner. Man kommer raskere fra idé til konsept, men ikke nødvendigvis raskere til produksjon: flaskehalsen er organisasjonens mange prosesser og legacy, ikke kodingen. Størst målbar verdi tar de ut på teknisk gjeld og sikkerhet, der AI-drevet utvikling hos tredjeparter samtidig skaper en flom av patcher og sårbarheter de må holde tritt med.
Avslutningsvis pekte han på guardrails («uten guardrails i pilot er du modig, i skala er det uforsvarlig»), human in the loop som prinsipp, varsomhet med kundedata, og å enable heller enn å blokkere shadow IT. Konklusjonen: skalering av AI er ikke et teknologiproblem, men et organisasjonsproblem. Team trenger autonomi og tillit for å hente ut effekten, og små team med både juniorer og seniorer som utfordrer hverandre fungerer best. Om de 20 millionene i tokens er verdt det, hadde han ikke fasit på, men han tror det, for akkurat nå er det for dyrt å ikke være med.
Tags: Casestudie · AI-agenter · Telenor · Agentic AI · Skala · LLM