Data & Technology
Vi bygger AI för tydliga arbetsuppgifter, som att läsa fakturor, sortera dokument, göra prognoser och hitta avvikande transaktioner. Innan vi börjar bestämmer vi tillsammans hur resultatet ska mätas, och vi säger till när en enklare lösning räcker.
AI fungerar bra när uppgiften är tydlig och resultatet går att mäta. Innan något byggs bedömer vi uppgiften och datan, och ni investerar inte i AI där en enklare regel eller rutin räcker.
Partner
Vi bygger ofta på Claude, till exempel för att läsa dokument och ta fram förslag som en människa godkänner.
Om vårt partnerskapLokala modeller
När sekretess, regelverk eller känsliga underlag kräver att datan stannar hos er, kör vi språkmodellerna i er egen miljö.
Vi gör en ärlig bedömning och säger till om en enklare lösning räcker.
Fakturor, kvitton, avtal eller ordrar som skrivs in för hand. AI kan läsa och föreslå, medan en människa godkänner.
Försäljning, lager eller kundtapp följs upp i efterhand. Med tillräcklig historik kan en modell ge prognoser att planera efter.
Sekretess eller regelverk kräver att datan stannar i den egna miljön. Då bygger vi med lokala modeller som körs hos er.
Att försöka lösa för breda problem på en gång
Att investera i AI utan mål som går att mäta
Att underskatta hur mycket datakvaliteten betyder
Att automatisera beslut som en människa borde godkänna
Vårt förhållningssätt
När AI fungerar bäst
Vi går igenom uppgiften, datan och hur arbetet görs i dag, och bedömer om AI passar.
Innan något byggs bestämmer vi tillsammans hur resultatet ska mätas, till exempel träffsäkerhet, sparad tid eller prognosfel.
En prototyp på era egna data visar om AI klarar uppgiften bättre än det sätt ni arbetar på i dag.
Om prototypen håller bygger vi in lösningen i era system, med en människa som godkänner där det behövs.
Vi följer resultatet mot kriterierna och justerar modellen när underlaget ändras.
Redovisning
Tidigare matades varje kvitto och leverantörsfaktura in för hand. Vi byggde ett AI-flöde som läser underlagen och föreslår kontering.
Träffsäkerheten blev högre än vid den manuella hanteringen, och konsulterna lägger den frigjorda tiden på avstämning och rådgivning. Ingenting bokförs utan att en människa har godkänt det.
Byggbolag
Vi byggde en lösning som läser leverantörsfakturor med OCR och AI och tar ut de uppgifter som behövs för att hantera fakturorna vidare.
Många förväntar sig i dag att AI ska kunna lösa det mesta, men tekniken fungerar bäst på specifika uppgifter som mönsterigenkänning, prognoser och klassificering. För bredare problem är traditionella metoder ofta både billigare och bättre.
Vi inför AI först när prototypen visar att den slår alternativen.
De AI-projekt som fungerar har ett tydligt problem, tillräckligt med data av god kvalitet och ett sätt att mäta resultatet. De som stannar har ofta försökt lösa för mycket på en gång.
Vi avgränsar därför hårt från början, prövar mot kriterierna och bygger bara vidare på det som håller.
Artiklar och nyheter från oss inom området
En AI-assistent som speglar din kodbas i en levande kunskapsbank av markdown-filer. Slutanvändare kan beskriva nya funktioner, få realistiska tidsestimat baserat på faktisk kod – och godkänna utveckling direkt.
Läs merSlipp manuellt arbete med kvitton. Vår AI-drivna process tolkar kvittobilden, skapar verifikationen direkt i huvudboken och bifogar underlaget – automatiskt för 90 %+ av alla utlägg.
Läs merVi börjar med en bedömning av uppgiften och datan. AI passar när indata och resultat är tydliga, datan räcker och resultatet går att mäta. Är problemet för brett eller datan för svag föreslår vi något annat.
Det ser vi i prototypen. Om AI inte slår enklare metoder säger vi det och hjälper er att hitta en bättre lösning.
Det beror på uppgiften. För vissa klassificeringsproblem räcker några hundra exempel, medan prognosmodeller ofta behöver mer historik. Vi hjälper er att bedöma om ni har tillräckligt.
Vi bestämmer kriterierna tillsammans innan vi bygger, till exempel träffsäkerhet i klassificeringen, minskat manuellt arbete eller bättre prognoser. Går det inte att mäta bör ni troligen inte investera i AI.
Ja. Integrationen är ofta den enklare delen. Det svåra är att se till att uppgiften är väl definierad och att datan räcker.
Det beror på lösningen. Med lokala modeller stannar datan i er egen miljö. När vi använder Claude går vi igenom var datan behandlas innan vi börjar, och vi tecknar personuppgiftsbiträdesavtal när personuppgifter berörs.
Vi är licensierad Anthropic-partner och bygger ofta på Claude. När datan inte får lämna er miljö använder vi lokala modeller.
Bedömning och prototyp tar typiskt 4–6 veckor. Tiden för införandet beror på hur många system lösningen ska kopplas mot. Vi rekommenderar att ni börjar med en uppgift och bygger vidare när den fungerar.
Fyll i formuläret så hör vi av oss inom 24 timmar.