Trykkeri med 14 sælgere
Jydsk Emblem Fabrik
~100timer sparet pr. uge
Før: Sælgerne brugte det meste af tiden på forarbejde.
Nu: Én indbakke, der sorterer og forbereder henvendelserne.
AI og automatisering, bygget ind i jeres drift
Jeg bygger AI og automatisering ind i de systemer, I allerede har, eller som en del af et nyt. Det starter med flaskehalsen, ikke med teknologien. Nogle gange er svaret en sprogmodel. Oftere er det en simpel automatisering eller machine learning, og det siger jeg fra start.
Et uforpligtende videomøde på 20 minutter. Du får et ærligt svar på, om AI hører med.
84 leverede projekter hos blandt andre
Tre slags automatisering, og hvornår hver giver mening
AI er ikke ét værktøj, og automatisering af processer kræver ikke altid AI. Værdien kommer af at vælge det rigtige niveau til opgaven, og det enkleste niveau, der løser den, vinder.
Faste regler
Når opgaven er den samme hver gang. Data flyttes, opdateres og tjekkes efter faste regler mellem jeres systemer.
Samme resultat hver gang, ingen løbende AI-regning og en løsning, der er nem at fejlfinde.
Automatisering med et AI-lag
Når en person i dag skal læse og vurdere, før arbejdet kan gå videre. En sprogmodel eller en AI-agent læser fritekst, sorterer, finder de rigtige data og skriver et udkast. Resten af flowet er stadig faste regler.
Forarbejdet forsvinder, og medarbejderen har stadig det sidste ord.
Machine learning og lokal AI
Når svaret ligger i jeres egne tal, eller data ikke må forlade huset. Modeller trænet på jeres data til prognoser, klassifikation og billeder, og sprogmodeller, der kører på jeres egen hardware.
Beslutninger på data, ingen fortrolige data i skyen og ingen regning pr. AI-kald.
De fleste løsninger bruger flere niveauer på én gang, og AI-laget er typisk den mindste del.
Det kan AI og automatisering løse hos jer
Otte løsninger, jeg ofte bygger. De tilpasses jeres systemer og arbejdsgange, og flere kan kombineres. Hver kan løses som et afgrænset projekt til fast pris eller som en del af et samarbejde på månedsbasis.
Sortering af mails og henvendelser med udkast til svar
Når indbakken fylder, og hver henvendelse kræver opslag, før den kan besvares. Henvendelserne sorteres, de relevante data slås op, og et udkast står klar i jeres tone. Medarbejderen retter til og sender.
Tid til rådgivning og salg i stedet for forarbejde, og samme kvalitet i svarene, uanset hvem der svarer.
Assistent på jeres egne data og dokumenter
Når de samme spørgsmål stilles igen og igen, eller viden kun findes hos få personer. En assistent svarer ud fra jeres produktdata, dokumenter og historik, ikke ud fra internettet. Den kan bruges internt eller af jeres kunder, også på almindelig SMS.
Svar døgnet rundt, og nye medarbejdere kommer hurtigere ind i sagerne.
Automatisk vareoprettelse, lagersync og produkttekster
Når produktdata kommer i hver sit format, og hvert produkt skal tilpasses i hånden. Data hentes fra leverandørerne, lagerstatus holdes opdateret, og de valgte produkter oprettes med tekst, specifikationer og SEO-felter.
Flere produkter og leverandører uden flere hænder, og færre ordrer på varer, der ikke kan leveres.
Tilbud og rapporter dannet automatisk
Når de samme dokumenter bygges i hånden ud fra de samme data hver gang. Tilbud, rapporter og andre dokumenter dannes ud fra jeres data og skabeloner, klar til at blive tjekket og sendt.
Kortere tid fra forespørgsel til tilbud, og dokumenter, der ser ens ud.
Kvalificering og fordeling af leads
Når leads kommer fra flere kanaler, og de varme drukner mellem de kolde. Henvendelserne samles ét sted, vurderes ud fra jeres kriterier og sendes videre til den rette med konteksten vedlagt.
Hurtigere opfølgning på de leads, der betyder mest.
Prognoser og klassifikation på jeres data
Når beslutninger om indkøb, bemanding eller prioritering tages på mavefornemmelse, selvom data findes. Machine learning-modeller trænet på jeres historik forudsiger efterspørgsel eller sorterer sager, kunder og produkter i kategorier.
Beslutninger på data, med en model, der passer til jeres forretning i stedet for en generel.
Billedgenkendelse
Når nogen i dag kigger billeder eller scannede dokumenter igennem for at registrere eller kontrollere. Modeller genkender produkter, fejl eller indhold i billeder og dokumenter og sender resultatet videre til jeres systemer.
Hurtigere registrering og en kontrol, der ikke afhænger af, hvem der kigger.
Lokal AI på jeres egen hardware
Når data er fortrolige og ikke må sendes til en AI-tjeneste i skyen. Open source-modeller kører på jeres egen server og arbejder med jeres data, uden at noget forlader huset.
AI på fortrolige data, GDPR som en del af arkitekturen og ingen regning pr. AI-kald.
Sådan holdes AI under kontrol
De fejl, jeg oftest ser med AI, og hvad jeg gør ved dem.
AI, der svarer uden kontrol
Hvor der er priser og aftaler på spil, har en medarbejder altid det sidste ord, før noget sendes.
Fortrolige data i skyen
Må data ikke forlade huset, kører AI-modellerne lokalt på jeres egen hardware.
Regninger, der vokser med brugen
Jeg vælger løsninger, hvor prisen ikke stiger med hver besked eller hvert AI-kald, når det kan lade sig gøre.
AI, hvor AI ikke er svaret
Ofte er en simpel automatisering eller machine learning billigere og mere stabil end en sprogmodel. Så siger jeg det.
AI og automatisering i drift hos kunderne
Én case for hvert niveau: et AI-lag, faste regler i stor skala og lokal AI.
Webshop med fjernlager
Cykelcenter Midtjylland
19workflows i én platform
Før: Produkter, leverandørdata og indhold lå hver sit sted.
Nu: Én platform, der styrer det hele.
Bureau med ~20 medarbejdere
Mediebureau
1system i stedet for fem
Før: CRM, mail, filer, kalender og support lå hver sit sted.
Nu: Ét system til det hele, med AI der kører lokalt.
Læs casen om mediebureauetI drift
Spørgsmål om AI og automatisering
Hvad er forskellen på automatisering og AI-automatisering?
Almindelig automatisering følger faste regler: når A sker, gør systemet B. Det er stabilt, billigt og nemt at fejlfinde, og det løser de fleste opgaver. AI-automatisering tilføjer et lag, der kan læse og vurdere fritekst, fx sortere en mail, finde de rigtige produkter eller skrive et udkast. Resten af flowet er stadig faste regler, ofte bygget i n8n eller som kode. AI kommer kun med på de trin, hvor en person ellers skulle læse og vurdere.
Hvilke AI-modeller bruger du?
Det afhænger af opgaven. Jeg arbejder med modeller fra OpenAI og Anthropic og med open source-modeller, der kan køre lokalt på jeres egen hardware. Modellen vælges ud fra kvalitet, pris, og hvor jeres data må være. Løsningen bygges, så modellen kan skiftes uden at bygge resten om.
Hvad sker der, når der kommer en ny model, eller en model udgår?
Fordi modellen kan skiftes, er et skift en opdatering og ikke et nyt projekt. En ny model testes på jeres egne opgaver, før den tages i brug, så kvaliteten ikke falder, uden at nogen opdager det.
Bliver vores data brugt til at træne AI-modeller?
Nej. Ved de store udbydere bruges data, der sendes via deres API, som udgangspunkt ikke til at træne modellerne. Må data slet ikke forlade huset, kører modellen lokalt, og så sendes intet ud.
Hvad koster AI i drift?
Den løbende udgift er enten AI-kald hos en udbyder eller hardware, hvis modellen kører lokalt. Jeg vælger løsninger, hvor prisen ikke stiger med hver besked eller hvert AI-kald, når det kan lade sig gøre, og I får et overslag på driften, før vi bygger.
Hvad hvis AI'en tager fejl?
Hvor der er priser og aftaler på spil, skriver AI'en et udkast, og en medarbejder har det sidste ord. Svarene bygger på jeres egne data, og løsningen testes med dem, der skal bruge den, før den rulles ud.
Skal vores data være i orden, før vi kan bruge AI?
Nej. At samle og rydde op i data er ofte en del af opgaven. Vi starter dér, hvor data er gode nok til at give en effekt, og bygger videre derfra.
Kan AI kobles på de systemer, vi allerede har?
Ja, hvis systemet har en API. Det gælder fx Microsoft 365, webshops som WooCommerce og de fleste ERP-, PIM- og supportsystemer. Har et system ikke en API, finder vi en anden vej, fx via mail eller eksport.
Hvor hurtigt er en løsning i drift?
Det afhænger af opgaven, og af hvor hurtigt vi får adgang til systemer og svar fra de rigtige folk. Salgsindbakken hos Jydsk Emblem Fabrik var i drift efter 6 uger, og platformen hos Cykelcenter Midtjylland efter 3 uger.
Få en konkret vurdering af, hvor I taber mest tid
20 minutter på video. Har I allerede en opgave, ser vi på, hvordan den kan løses. Ellers finder vi sammen ud af, hvor tiden forsvinder. Er jeg ikke den rette, siger jeg det.
- Et klart billede af opgaven eller af de flaskehalse, der koster jer mest
- Et ærligt svar på, hvad der skal bygges, og om AI hører med
- Et bud på, om en pakke eller et afgrænset projekt passer bedst
