AI-tjänster som tas i bruk

De flesta AI-tjänster stannar vid piloten. Vi tar våra hela vägen till daglig användning. Vi gör allt i ett och samma team: strategin, genomförandet och överlämningen till era medarbetare. De som skriver strategin är de som bygger den, och de som finns kvar när den är i drift.

Vad vi gör

  1. Vi kartlägger var AI kan förbättra det arbete ni gör varje dag, sätter en siffra på varje möjlighet och tar reda på vad som krävs: er data, era verktyg och vilka som behöver arbeta på ett nytt sätt. Du går därifrån med en lista rangordnad efter er affärsplan, inte efter vad som är tekniskt enklast. Överst på listan står det som är värt mest för er, inte det vi helst vill bygga härnäst. Det här första steget har ett eget pris och går att köpa fristående, och resultatet är ert.

    • Nulägesanalys och AI-möjligheterSe var AI skulle löna sig i er verksamhet, rangordnat. Här börjar de flesta.
    • AI use case-förstudieTa de use cases ni överväger och pröva var och en mot affärsnytta och genomförbarhet innan ni bestämmer er.
    • AI-mognadsanalysTa reda på hur långt ni har kvar till AI i produktion när det gäller data, verktyg, kompetens och styrning.
    • AI governance och operativ modellBestäm vem som äger AI, vilka beslut som flyttas och vilka som stannar, och hur ni uppfyller EU AI Act.
  2. Ett fast team med våra utvecklare, data scientists och strateger arbetar inne i er organisation med ett av era tillväxtmål. Varje cykel slutar på samma sätt: en fungerande lösning framför riktiga användare, och ert beslut att skala upp den eller sluta betala för den.

    • Snabb prototypingSätt en fungerande lösning framför riktiga användare inom några veckor.
    • ExperimentdesignBygg varje experiment kring en siffra ni redan rapporterar, så att resultatet blir ett beslut och inte en åsikt.
    • Innehålls- och annonsautomationTa fram marknadsmaterial med generativ AI i det arbetsflöde ert team redan använder, med er tonalitet och ert godkännandesteg kvar.
  3. Lagret ovanför de andra fem: vem som bestämmer vad som får budget, och vem som stoppar det. De flesta företag har fler AI-idéer än de kan finansiera och inget ärligt sätt att välja mellan dem. Vi placerar en ledare för affärstransformation i er organisation som bygger upp projektkontoret och driver det, och sedan lämnar över det till den som ska driva det vidare. Det som blir kvar är en operativ modell, inte en rapporteringslinje: varje initiativ har en ägare, en budget att stå till svars inför och någon som kan avsluta det. Kontoret drivs på realtidsdata från verktygen där arbetet redan sker, inte på ett statusmöte.

    • Inbäddad AI-ledarePlacera en ledare för affärstransformation i er organisation, som bygger upp kontoret, driver det och lämnar över det.
    • Satsningar & budgetBestäm hur mycket av AI-budgeten som går till stora satsningar och hur mycket till löpande förbättringar, och håll fast vid fördelningen när önskemålen kommer.
    • Portfölj och AI-rådLåt varje initiativ gå genom ett forum som avgör vad som startar, vad som går vidare till utveckling, vad som går över i förvaltning och vad som stoppas.
    • AI-verktygslådaGe era medarbetare en kort lista med godkända verktyg och vad vart och ett är till för, i stället för fyrtio flikar och en policy som ingen läser.
    • Adoption & AI-championsÄndra hur arbetet görs, inte bara vad folk vet om AI: champions i varje del av verksamheten i stället för ett centralt team som alla köar bakom.
  4. Ge AI den repetitiva hälften av processerna som era team kör varje dag, och låt omdömet stanna hos era medarbetare. Det körs i verktygen de redan arbetar i, så ingen behöver lära sig ett nytt system, och repetitiva steg som tog dagar tar minuter. Sedan driver era medarbetare det utan oss.

    • ArbetsflödesdesignFixa processen först, så att du inte betalar för att få en dålig process att gå fortare.
    • Agentic automationLämna rutinuppgifter till AI-agenter som arbetar i verktygen era team redan använder.
    • Automatiserad kundserviceBesvara fler kundfrågor automatiskt och minska det som når ert supportteam.
    • KunskapsöverföringUtbilda era medarbetare att driva och bygga ut lösningarna, så att automatiseringen överlever projektet.
  5. Samma genomförande, men riktat mot ett beslut i stället för en process. Modeller för maskininlärning, tränade på er egen data för att förbättra något ni redan beslutar om många gånger i veckan: vad ni ska ha i lager, vad ni ska ta betalt, vilket lead ni ska ringa först. Vi bygger modellen, pipelinen och övervakningen, och lämnar sedan över alla tre till ert team.

    • EfterfrågeprognoserPrognostisera efterfrågan så exakt att det ändrar vad ni köper in, vilka priser ni sätter och vad ni har i lager.
    • Köpvilja och lead scoringSätt era säljare på de leads som troligast konverterar, och håll resten borta från deras lista.
    • Rekommendationer & personaliseringVisa varje kund de produkter och det innehåll som mest sannolikt är relevanta, i alla kanaler.
    • MLOps & övervakningHåll modellen träffsäker efter go-live, med övervakning, omträning och dokumentation som ert team kan följa.
  6. Många av de AI-projekt vi kallas in till visar sig vara dataprojekt. Våra dataingenjörer bygger den dataplattform som er AI körs på: var datan finns, hur den flyttas och vem som får använda den.

    • Data- och molnarkitekturLägg er data där den är säker, styrd och tillräckligt snabb för att AI ska kunna använda den.
    • DataplattformsbyggeFå en dataplattform som era egna ingenjörer kan driva och bygga ut utan oss.
    • Aktivering av kunddataSätt kunddatan i arbete i kanalerna där ni säljer.
    • Pipelines och styrningFlytta data tillförlitligt, under tydliga regler och med en logg över varje ändring.

Case

AI som våra kunder har i drift i dag

  • Burger with coleslaw and peanuts on brioche bun served on green plate with side salad

    Cheffelo

    85%

    mindre tid på bildproduktion

    Innehållsproduktionen byggdes om med generativ AI i det befintliga arbetsflödet. En visuell identitet som håller över alla varumärken, kanaler och säsonger.

    Läs caset
  • AI-powered kiosk interface: KLM case study

    KLM

    1 vecka

    från brief till fungerande kioskprototyp på Schiphol

    Kiosker med konversationell AI för transferresenärer. Resenärerna i testet bokade om missade anslutningar genom att prata med kiosken, utan hjälp av personalen.

    Läs caset
  • Green hills under a blue sky, blurred by motion

    Accell Group

    360 000

    supportärenden klassade för 3 varumärken och 4 språk

    Supportärenden sorteras innan de eskalerar. En specialbyggd modell klassar varje inkommande ärende och flaggar troliga fel tidigt.

Redo att sätta AI i arbete?