Kontakt oss

AIAI-kartlegging

Finn ut hvor AI kan hjelpe dere, og hva dere bør starte med

Mange ideer er gode, men få er riktige å starte med. Vi går gjennom arbeidet sammen med dere, og skiller det realistiske fra det som bare høres bra ut.

Utforsk mulighetene med ossSe et eksempel
Samme fem spørsmål til hvert område. Svarene avgjør rekkefølgen, ikke hvor stor ideen er.

Slik ser vi på en virksomhet

Eksempel AS er en tenkt grossist med rundt 120 ansatte. Velg et område og se hvilke spørsmål vi ville stilt der.

Eksempel ASTenkt eksempel

I dag: Spørsmål om ordre, levering og reklamasjoner kommer på e-post og telefon. Svarene finnes, men spredt.

Tidsbruk
Hvilke typer henvendelser tar mest tid, og hvorfor?
Ordrestatus og reklamasjoner, fordi svaret må slås opp.
Data
Finnes svarene skrevet ned et sted?
I ERP, i gamle e-poster og i en intern FAQ som ikke er oppdatert.
Systemer
Hvor jobber kundeservice, og hva kan kobles til?
Saksverktøy, ERP og e-post. ERP kan kobles til.
Risiko
Hva skjer hvis et svar er feil?
Kunden kan få feil leveringsdato. Derfor bør et menneske godkjenne i starten.
Mulig verdi
Hva ville blitt bedre?
Kortere svartid, og mer tid til de vanskelige sakene.
Verdt å starte med

Mange like saker, informasjonen finnes allerede, og et menneske kan godkjenne hvert svar i starten.

Slik kan AI-agenter hjelpe her

I dag: Tilbud lages fra en Word-mal, med priser hentet fra et regneark.

Tidsbruk
Hvor lang tid tar et tilbud, fra forespørsel til sendt?
Fra en time til en halv dag, avhengig av selger.
Data
Hvor ligger priser, rabatter og tidligere tilbud?
Priser i et regneark, gamle tilbud i e-post.
Systemer
Hva brukes CRM til i dag?
Kontakter, men ikke tilbud.
Risiko
Hva om et tilbud har feil pris?
Det kan bli bindende. Høy risiko uten kontroll.
Mulig verdi
Hva ville blitt bedre?
Raskere tilbud og likere priser mellom selgerne.
Verdt å undersøke

Kan gi mye, men prisene ligger i et regneark som må ryddes før AI kan bruke dem.

Om å bruke data fra systemene dere har

I dag: Ordrebekreftelser og fakturaer fra leverandører kontrolleres for hånd mot innkjøpsordren.

Tidsbruk
Hvor mange dokumenter i uka, og hvor lang tid tar hvert?
Usikkert. Må telles i kartleggingen.
Data
Er dokumentene like, eller forskjellige fra leverandør til leverandør?
Svært forskjellige. Rundt 40 leverandører.
Systemer
Kan dataene sammenlignes automatisk med ERP?
Ja, innkjøpsordrene ligger i ERP.
Risiko
Hva koster en feil som ikke oppdages?
Feil pris betales. Avvik bør alltid gå til et menneske.
Mulig verdi
Hva ville blitt bedre?
Færre avvik som slipper gjennom.
Verdt å undersøke

God kandidat for automatisering, men volumet må bekreftes før det settes øverst.

Slik ser vi på automatisering

I dag: Nyansatte, tilganger og utstyr håndteres med sjekklister og e-post.

Tidsbruk
Hvor ofte skjer det, og hvem gjør jobben?
Et par ganger i måneden. IT gjør det meste.
Data
Er reglene skrevet ned?
Ja, i en sjekkliste.
Systemer
Hvor mange systemer må oppdateres hver gang?
Fire.
Risiko
Hva om en tilgang blir feil?
Kan gi tilgang til noe man ikke skal ha. Lederen bør godkjenne.
Mulig verdi
Hva ville blitt bedre?
Mindre glemt, og raskere i gang for nyansatte.
Verdt å undersøke

Enkelt å starte med, men gir mindre. Ofte holder vanlig automatisering.

Når vanlig automatisering holder

I dag: Månedsrapporten settes sammen for hånd fra fire kilder som ikke stemmer helt med hverandre.

Tidsbruk
Hvor lang tid tar månedsrapporten?
Flere dager hver måned.
Data
Stemmer tallene i de ulike kildene?
Nei. Samme kunde har ulike navn i ulike systemer.
Systemer
Hvilke systemer henter rapporten fra?
Regnskap, ERP, CRM og et regneark.
Risiko
Hva om et tall i rapporten blir feil?
Ledelsen tar beslutninger på feil grunnlag.
Mulig verdi
Hva ville blitt bedre?
Mye, men først når dataene er ryddet.
Vent, eller løs noe annet først

Kildene sier ulike ting. Det riktige første steget er å samle dataene, ikke AI.

Om å få systemene til å snakke sammen

Det beste stedet å starte er sjelden den største ideen

Vi veier hvor mye et område kan gi mot hvor klart det er: finnes dataene, kan systemene kobles til, og tåler oppgaven at noe går feil i starten?

Start herUndersøk førstVent: samle dataene først

  1. KundehenvendelserMange like saker, og informasjonen finnes allerede.Start her
  2. DokumentarbeidGod kandidat, men volumet må bekreftes.Undersøk
  3. Salg og tilbudKan gi mye, men prisene må ryddes først.Undersøk
  4. Interne prosesserEnkelt, men gir mindre. Ofte holder vanlig automatisering.Undersøk
  5. Økonomi og rapporteringSamle dataene først, ikke AI.Vent

Rekkefølgen begynner med noe som kan tas i bruk og lære dere noe, ikke med prosjektet som krever mest.

Fra første samtale til anbefalt første steg

Omfanget avtaler vi etter første samtale. Det avhenger av hvor mange områder vi ser på, og hvem vi skal snakke med.

Det vi fraråder, får også en begrunnelse. Anbefalingen er deres, med eller uten oss.

  1. Første samtale

    Hva vil dere oppnå, og hvor gnisser det i dag? Vi blir enige om hvilke områder vi ser på.

    Dere sitter igjen med et avgrenset omfang og hvem vi bør snakke med.

  2. Innsikt i arbeidet

    Vi snakker med dem som gjør jobben, ser på eksempler og på systemene de bruker.

    Dere sitter igjen med hvordan arbeidet faktisk foregår, område for område.

  3. Prioriterte muligheter

    Hvert område vurderes på tidsbruk, data, systemer, risiko og mulig verdi.

    Dere sitter igjen med en prioritert liste med begrunnelse, også for det vi fraråder.

  4. Anbefalt første steg

    Ett avgrenset forslag: hva som bygges, hva som trengs, og hvordan dere ser at det virker.

    Dere sitter igjen med et beslutningsgrunnlag dere kan ta videre, med eller uten oss.

Hva skjer etterpå?

Anbefalingen er deres. Dere bestemmer om, når og med hvem dere går videre.

Bygge første løsning med oss
Vi starter med det avgrensede steget og utvider når det virker.
Gjøre det selv
Anbefalingen er skrevet slik at egne folk eller andre leverandører kan bruke den.
Rydde først
Noen ganger er det riktige første steget bedre data eller en integrasjon, ikke AI.

For ledere som har ideer, men mangler en rekkefølge

Passer godt når

  • Dere ser muligheter, men ikke vet hvilke som er realistiske
  • Flere avdelinger vil prøve AI, og dere må velge
  • Ansatte bruker mye tid på å lete, kopiere og kontrollere
  • Ledelsen trenger et beslutningsgrunnlag før de investerer

Trenger dere kanskje ikke når

  • Dere allerede vet nøyaktig hva som skal bygges. Da kan vi snakke om løsningen direkte.
  • Spørsmålet gjelder ett avgrenset system. Se AI i eksisterende systemer.

Før dere tar kontakt

Hva koster en kartlegging, og hvor lang tid tar den?

Det avhenger av hvor mange områder vi ser på. Vi foreslår omfang og pris etter første samtale, før dere forplikter dere.

Hvem hos oss må være med?

En leder som eier spørsmålet, og noen av de som gjør arbeidet i de områdene vi ser på. Ofte også den som kjenner systemene.

Må vi velge Algora for å bygge løsningen etterpå?

Nei. Anbefalingen er deres, og den er skrevet slik at andre også kan bruke den.

Hva om vi ikke finner noe som passer for AI?

Da sier vi det. Noen ganger er riktig svar vanlig automatisering, en integrasjon eller å rydde i dataene først.

Trenger vi å ha orden på dataene først?

Nei. Kartleggingen viser hvor dataene er gode nok, og hvor de må ryddes.

Vil dere lese mer først?

Hvilket område hos dere ville dere valgt først?

Fortell oss hva dere ser for dere. Vi stiller noen oppfølgingsspørsmål og foreslår hvordan en kartlegging kan se ut.

Utforsk mulighetene med ossAssistenten stiller høyst to spørsmål og lager en brief dere ser over før den sendes.Avtal en samtaleVelg en ledig tid. Uforpliktende, og dere trenger ikke forberede noe.

Bare et kort spørsmål? Still et spørsmål

Les som Markdown (for AI-agenter)