AI‑dialogen har tydligt förflyttats
Det gångna året handlade mycket om att utforska. Nya modeller, experiment, testpiloter och en allmän känsla av att vi bara hade sett början. 2025 var på många sätt utforskarens år. Nu kliver vi in i något helt annat. 2026 är året då vi faktiskt börjar utföra.
Sales Manager
Det är enklare än någonsin att skapa värde med AI. Vi ser fler modeller, smidigare sätt att bygga agenter och en ledning som allt oftare förstår varför investeringarna behövs. ROI är tydligare. Farten är högre. Verktygen är mognare.
Gartners tekniktrender 2026: tiny teams, agenter och AI-native plattformar
Gartners Top Strategic Technology Trends för 2026 understryker samma rörelse. Tiny teams, multiagent systems och AI‑native utvecklingsplattformar visar att vi är på väg mot organisationer där små team, förstärkta av intelligenta agenter, kan leverera mer än stora team tidigare kunnat. Det här förändrar inte bara takten, utan själva definitionen av kapacitet.
Tiny teams blir verklighet – inte ett buzzword
Jag tror att tiny teams kommer att bli ett av de stora samtalsämnena i år. Inte som ett buzzword utan som en realitet för de företag som tar utvecklingen på allvar. Jag tror också att vi kommer att se en tydlig acceleration i hur organisationer använder AI som säkerhet. Preemptive cybersecurity, digital provenance och AI‑säkerhetsplattformar går från något avancerat till något nödvändigt.
AI-agenter som förstärker mänsklig kapacitet
När vi ser tillbaka på 2026 tror jag att många team kommer att undra hur vi tidigare klarade oss utan de agenter som nu hjälper oss varje dag. Agenter som ger oss förmågan att använda den samlade datan, erfarenheten och logiken som våra modeller tränats på. Moderna språkmodeller tränas på enorma mängder träningsdata i storleksordningen hundratals miljarder tokens. Det vida överstiger vad en människa kan överblicka under en livstid och den kompetensen ligger rakt framför våra fingertoppar.
Praktiskt exempel: hur AI-agenter effektiviserar mötesförberedelser
Ett konkret exempel från vår vardag på Atea dyker upp nästan varje vecka. Vi arbetar ofta med kundteam som behöver snabba analyser inför möten. Tidigare tog det timmar att sammanställa bakgrund, affärsläge och tidigare dialoger. Idag gör en av våra agenter grovjobbet direkt i vår Microsoft‑miljö. Den går igenom dokument, möten, mejltrådar, avtal och projektmaterial och levererar en strukturerad bild av kundens situation. Effekten är tydlig. Mötesförberedelser går från timmar till minuter och teamen kan lägga sin energi på strategi och relationer i stället för att jaga information.
Från AI-verktyg till AI som thought partner
Den verkliga frågan är därför inte om företag ska använda AI. Frågan är när företag går från att be modellen om en enklare text eller ett Linkedin‑inlägg, till att låta den fungera som en thought partner. När vi lär oss att ställa frågor utifrån det vi faktiskt behöver ur vår egen data, inte bara vad vår egen erfarenhet säger.
Så bygger team förmågan att arbeta effektivt med AI
Det bästa sättet att komma dit brukar vara att börja med att låta AI hjälpa oss att fylla våra egna kunskapsluckor. Historiskt har arbetsuppgifter förändrats kontinuerligt över decennier. Nu ökar tempot. Att ha en thought partner som hjälper oss att samla fler perspektiv än våra egna gör det både mer effektivt och mer kraftfullt för varje individ och varje team.
Tiny teams: Små team som, förstärkta av AI‑agenter, levererar mer på kortare tid.
Multiagent‑system: Flera AI‑agenter som samarbetar och automatiserar komplexa arbetsflöden.
AI‑native plattformar: Utvecklingsmiljöer där AI är inbyggt från start för snabbare och säkrare leverans.
Proaktiv cybersäkerhet: Säkerhet som upptäcker och stoppar hot innan de blir incidenter.
Digital provenance: Spårbarhet som visar datans ursprung och förändringar.
AI som thought partner: AI som utmanar, analyserar och stärker beslutsunderlaget.
