AI-rådgivning som tar AI fra idé til drift
De fleste AI-tjenester stopper ved piloten. Vi tar våre helt inn i daglig bruk. Vi gjør hele løpet i ett og samme team: strategien, gjennomføringen og overleveringen til medarbeiderne deres. De som skriver strategien, er de som bygger den, og de som fortsatt er der når den er i drift.
Hva vi gjør
Vi kartlegger hvor AI kan forbedre arbeidet dere gjør hver dag, setter et tall på hver mulighet og finner ut hva som skal til: dataene deres, verktøyene deres og hvem som må jobbe annerledes. Du går derfra med en liste rangert etter forretningsplanen deres, ikke etter hva som er teknisk enklest. Øverst på listen står det som er verdt mest for dere, ikke det vi helst vil bygge videre på. Dette første steget har egen pris og kan kjøpes for seg, og resultatet er deres.
- Statusanalyse og AI-muligheterSe hvor AI ville lønne seg i virksomheten deres, rangert. Her starter de fleste.
- Use case-forprosjektTa use casene dere vurderer, og test hvert av dem mot forretningsverdi og gjennomførbarhet før dere bestemmer dere.
- AI-modenhetsanalyseFinn ut hvor langt dere har igjen til AI i produksjon når det gjelder data, verktøy, kompetanse og styring.
- AI governance og operating modelBestem hvem som eier AI, hvilke beslutninger som flyttes og hvilke som blir der de er, og hvordan dere oppfyller EU AI Act.
Et fast team med våre utviklere, data scientists og strateger jobber inne i organisasjonen deres med ett av vekstmålene deres. Hver syklus ender på samme måte: en fungerende løsning foran ekte brukere, og deres beslutning om å skalere den opp eller slutte å betale for den.
- Rask prototypingSett en fungerende løsning foran ekte brukere i løpet av noen uker.
- EksperimentdesignBygg hvert eksperiment rundt et tall dere allerede rapporterer, slik at resultatet blir en beslutning og ikke en mening.
- Innholds- og reklameautomasjonLag markedsmateriell med generativ AI i arbeidsflyten teamet deres allerede bruker, med deres tone of voice og godkjenningssteget fortsatt på plass.
Laget over de fem andre: hvem som bestemmer hva som får budsjett, og hvem som stopper det. De fleste selskaper har flere AI-ideer enn de kan finansiere, og ingen ærlig måte å velge mellom dem på. Vi plasserer en leder for forretningstransformasjon i organisasjonen deres, som bygger opp prosjektkontoret og driver det, og deretter overleverer det til den som skal drive det videre. Det som blir igjen, er en operating model, ikke en rapporteringslinje: hvert initiativ har en eier, et budsjett det står til ansvar overfor, og noen som kan avslutte det. Kontoret drives på sanntidsdata fra verktøyene der arbeidet allerede skjer, ikke på et statusmøte.
- AI-leder hos derePlasser en leder for forretningstransformasjon i organisasjonen deres, som bygger opp kontoret, driver det og overleverer det.
- Satsing & budsjettBestem hvor mye av AI-budsjettet som går til store satsinger og hvor mye til løpende forbedring, og hold på fordelingen når forespørslene begynner å komme.
- Portefølje og AI-rådSend hvert initiativ gjennom ett forum som avgjør hva som starter, hva som går videre til utvikling, hva som går over i forvaltning, og hva som stoppes.
- AI-verktøykasseGi medarbeiderne deres en kort liste med godkjente verktøy og hva hvert av dem er til, i stedet for førti faner og en policy ingen leser.
- Adoption & AI-championsEndre hvordan arbeidet gjøres, ikke bare hva folk vet om AI: champions i hver del av virksomheten i stedet for et sentralt team alle står i kø bak.
Gi AI den repeterende halvdelen av prosessene teamene deres kjører hver dag, og la dømmekraften bli hos medarbeiderne deres. Det kjører i verktøyene de allerede jobber i, så ingen må lære seg et nytt system, og repeterende steg som tok dager, tar minutter. Deretter driver medarbeiderne deres det uten oss.
- ArbeidsflytdesignFiks prosessen først, så du ikke betaler for å få en dårlig prosess til å gå fortere.
- Agentic automationOverlat rutineoppgaver til AI-agenter som jobber i verktøyene teamene deres allerede bruker.
- Automatisert kundeserviceSvar på flere kundespørsmål automatisk, og reduser det som når supportteamet deres.
- KunnskapsoverføringLær opp medarbeiderne deres til å drive og bygge ut løsningene, slik at automatiseringen varer lenger enn prosjektet.
Det samme gjennomføringsarbeidet, men rettet mot en beslutning i stedet for en prosess. Modeller trent på deres egne data for å forbedre noe dere allerede bestemmer mange ganger i uken: hva dere skal ha på lager, hvor mye dere skal ta betalt, hvilket lead dere skal ringe først. Vi bygger modellen, pipelinen og overvåkingen, og overleverer så alle tre til teamet deres.
- EtterspørselsprognoserForutsi etterspørselen så presist at det endrer hva dere kjøper inn, hvilke priser dere setter og hva dere har på lager.
- Kjøpsvilje og lead scoringSett selgerne deres på leadsene som mest sannsynlig konverterer, og hold resten unna listen deres.
- Anbefalinger & personaliseringVis hver kunde produktene og innholdet som mest sannsynlig er relevante, i alle kanaler.
- MLOps & overvåkingHold modellen treffsikker etter go-live, med overvåking, retrening og dokumentasjon teamet deres kan følge.
Mange av AI-prosjektene vi blir hentet inn i, viser seg å være dataprosjekter. Dataingeniørene våre bygger dataplattformen AI-en deres kjører på: hvor dataene ligger, hvordan de flyttes, og hvem som får bruke dem.
- Data- og skyarkitekturLegg dataene deres et sted som er sikkert, styrt og raskt nok til at AI kan bruke dem.
- DataplattformbyggingFå en dataplattform som deres egne ingeniører kan drive og bygge ut uten oss.
- Aktivering av kundedataSett kundedataene i arbeid i kanalene der dere selger.
- Pipelines og styringFlytt data pålitelig, under tydelige regler og med en logg over hver endring.
