Data & Technology

Vi bygger AI för konkreta arbetsuppgifter

Vi sätter in AI där den slår manuellt arbete och ger er ärliga besked när den inte gör det.

Praktisk AILokala modellerMätbara resultatBeprövad teknik

AI är ett verktyg för avgränsade problem

AI är kraftfullt när det används på rätt problem. Vi behandlar det som ett precisionsinstrument och sätter in det i specifika, avgränsade användningsfall där problemet är väldefinierat och resultatet går att mäta.

Stockholm
Falun
Bollnäs
Söderhamn

Partner

Licensierad Anthropic-partner

Vi är licensierad Anthropic-partner och bygger AI-lösningar på deras modeller, med säkerhet och tillförlitlighet i grunden.

Om vårt partnerskap

Lokalt och självhostat

När data inte får lämna huset

Vi arbetar även med lokala språkmodeller, micro-AI och andra självhostade lösningar för uppdrag där sekretess, regelverk eller känsliga underlag kräver att allt körs i er egen miljö.

Testa om AI är rätt verktyg för ert problem

Vi gör en ärlig bedömning och säger till om en enklare lösning räcker.

Genom sin expertis inom databehandling och analys hjälper de oss att omvandla stora mängder information till tydliga och strategiska underlag som våra kunder kan använda för att fatta välgrundade beslut. Deras arbete med att sammanfatta och visualisera data möjliggör inte bara snabbare beslutsprocesser, utan även bättre affärsstrategier för våra kunder.

Mårten Brandt

CFO, Klarsynt

Vanliga misstag med AI

Försöka lösa för breda problem med AI istället för att avgränsa

Investera i AI-projekt utan tydliga, mätbara mål

Underskatta vikten av datakvalitet och väldefinierade processer

Vårt tillvägagångssätt

  • Identifiera specifika, avgränsade problem där AI tillför mätbart värde
  • Definiera tydliga framgångskriterier innan vi börjar bygga
  • Prototypa snabbt för att validera att AI är rätt lösning
  • Implementera endast där AI överträffar traditionella metoder
  • Lokala språkmodeller och självhostade lösningar när data inte får lämna huset

När AI fungerar bäst

  • Mönsterigenkänning: Klassificering av dokument, bilder eller data
  • Prognoser: Förutsäga efterfrågan, churn eller trender
  • Anomalidetektering: Hitta avvikelser i stora datamängder
  • Automatisering: Repetitiva uppgifter med tydliga regler
  • Känsliga underlag: micro-AI som körs i er egen miljö

Vi väljer verktyg efter problemet

AI-hypen har skapat en förväntan om att tekniken kan lösa allt. Verkligheten är en annan. AI fungerar bäst på specifika, avgränsade problem som mönsterigenkänning, prognoser och klassificering. För bredare och mer komplexa utmaningar är traditionella metoder ofta både billigare och mer effektiva.

På Stormyran börjar vi alltid med en ärlig bedömning av om AI är rätt lösning för ert problem. Vi implementerar AI först när vi kan visa att den överträffar alternativa metoder. Ibland landar vi i att en enklare lösning är bättre, och då säger vi det. Vårt uppdrag är att lösa problemet ni har.

Var AI gör skillnad

De mest framgångsrika AI-implementeringarna har gemensamma nämnare: ett tydligt avgränsat problem, tillräckligt med kvalitetsdata och mätbara framgångskriterier. Dokumentklassificering, efterfrågeprognoser och anomalidetektering i transaktionsdata är exempel på väldefinierade användningsfall där AI konsekvent levererar.

Vi har sett allt för många AI-projekt misslyckas för att de försökt lösa för breda problem. Vår erfarenhet är att lösningen ligger i att avgränsa hårt från början, validera mot uppsatta framgångskriterier och skala upp först det som visat sig hålla.

Väldefinierade användningsfall

AI fungerar bäst i avgränsade problem med tydlig input och output. Här är exempel på användningsfall där vi sett konsekvent framgång.

Dokumentklassificering

Kategorisera fakturor, avtal och dokument automatiskt

Efterfrågeprognoser

Förutsäg lagerbehov baserat på historisk data

Anomalidetektering

Identifiera avvikande transaktioner eller beteenden

Dataextraktion

Extrahera strukturerad data från ostrukturerade källor

Gemensamt för dessa användningsfall är tydliga framgångskriterier, tillräcklig datagrund och att AI mätbart presterar bättre än manuella eller regelbaserade alternativ. Vi hjälper er avgöra om ert problem hör hit, och om det inte gör det föreslår vi en lösning som passar bättre.

Kundcase

Automatisk kontering från kvitton och fakturor

För en kund byggde vi ett AI-arbetsflöde som läser kvitton och leverantörsfakturor, tolkar innehållet och föreslår kontering direkt i flödet, i stället för manuell inmatning post för post.

Resultatet blev högre träffsäkerhet än vid den manuella hanteringen, och frigjord tid. Konsulterna lägger den tiden på analys, avstämning och rådgivning i stället för på repetitiv registrering.

Ingenting bokförs automatiskt utan att en människa har sagt ja. Modellen föreslår och konsulten godkänner. Så ser flödet ut:

AI föreslår, konsulten godkänner
Modell
FAKTURARADLEVAhlsellTEXTkopplingsdosaBELOPP4 280 krKONTO FÖRR5410 ×142FÖRSLAG · KONTERING5410 FÖRBRUKNINGSINVENTARIER0,945460 FÖRBRUKNINGSMATERIAL0,044010 INKÖP MATERIAL0,02GRUNDAT PÅ 142 TIDIGARE RADERMODELL
FÖRSLAGKONSULT GODKÄNNERBOKFÖRT
Ingen rad bokförs automatiskt. Varje förslag är spårbart till de rader modellen lärde sig av.

Vanliga frågor

Senaste nytt inom AI & Maskininlärning

Håll dig uppdaterad med våra senaste insikter och artiklar

Chatta med din kod, få bättre kravspecar

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 mer

Kvittoautomation med AI: från foto till bokad verifikation

Slipp 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 mer

Kontakta oss

Fyll i formuläret så kontaktar vi dig inom kort.