Bäst passar processer med tydliga mål, återkommande moment och mycket text/dokument – där handläggare idag hoppar mellan system. Typiska exempel är kundservice, intern support, säljadministration, rapportering och backoffice. Vi börjar alltid med att avgränsa vad agenten ska lösa end-to-end och vad som ska lämnas till människa.

Vi minskar risken genom att börja med ett smalt uppdrag, definiera stoppregler och testa på svåra scenarier innan vi skalar. Vi bygger in loggning, behörighetsstyrning och tydliga eskaleringsvägar så agenten inte “improviserar” i känsliga lägen. Ni får också en ägarskapsmodell så lösningen inte blir ett engångsexperiment.

Vi utgår från dataminimering och minsta möjliga åtkomst, där agenten bara får nå det som behövs för uppgiften. Vi kan anonymisera/pseudonymisera data där det är lämpligt, och vi sätter upp loggning för spårbarhet. Vid persondata och särskilt känsliga flöden bygger vi in godkännandesteg och tydliga rutiner för incidenthantering.

Ja, vi bygger integrationer via API:er, webhooks och godkända kopplingar till era system. Vanliga miljöer är Microsoft 365 (Teams/SharePoint), ärendehantering och CRM/ERP. Målet är att agenten ska kunna göra rätt saker på rätt plats – och annars eskalera med full kontext.

Ni kan vanligtvis se praktisk effekt redan när en första agent går i drift i ett avgränsat flöde. Vi fokuserar på minskad handpåläggning, kortare ledtider och jämnare kvalitet, snarare än “AI för AI:s skull”. Efter första leveransen blir det ofta enklare att rulla ut fler agentflöden med samma grund.

En pilot innehåller normalt avgränsat use-case, koppling till relevanta källor, ett första verktygsanrop (t.ex. skapa/uppdatera i ett system) samt testfall. Vi sätter även upp loggning och tydliga regler för när agenten ska lämna över till människa. Ni får en rekommendation för nästa steg baserat på vad som fungerade och vad som behöver förstärkas.

Vi använder kunskapskoppling (RAG) där agenten hämtar information från era godkända källor och kan visa var svaret kommer ifrån. Vi testar dessutom med fördefinierade scenarier och följer upp felmönster efter lansering. När osäkerhet uppstår ska agenten hellre be om förtydligande eller eskalera än att gissa.

Ja, vi utbildar både verksamhet och IT i hur agenten används, övervakas och förbättras. Ni får rutiner för innehåll/kunskapsunderlag, ändringshantering och vem som gör vad när något avviker. Målet är att **AI agenter för företag** ska bli en del av arbetssättet, inte ett separat sidoprojekt.

Vi arbetar på plats i Stockholm och digitalt i hela Sverige – Göteborg, Malmö, Uppsala, Västerås, Linköping, Örebro, Lund och övriga städer. Upplägget anpassas efter er organisation, säkerhetskrav och hur nära verksamheten vi behöver vara i startfasen. Ni kan börja digitalt och lägga till workshops på plats vid behov.