AI-lösningar & integration för Sverige
AI är mer än en ChatGPT-demo. Vi integrerar large language models, RAG-system och datorseendemodeller direkt i dina affärsapplikationer — GDPR-kompatibla, produktionsklara och med mätbar ROI.
AI-användningsfall vi levererar
Alla problem behöver inte AI. Men när ditt team lägger timmar på rutinarbete lönar det sig nästan alltid.
- Kunskapsbas (RAG)
Medarbetare ställer frågor på naturligt språk — AI svarar utifrån interna dokument med källor. - Dokumenthantering
Fakturor, följesedlar och avtal läses automatiskt och förs in i ERP-system. - E-postklassificering
Kategorisera och prioritera inkommande e-post, föreslå svar på standardärenden. - Datorseende
Bildklassificering, kvalitetskontroll, defektdetektion i produktionen. - Chat- och röstbottar
Kundsupportbottar med åtkomst till realtidsdata från CRM och ERP. - Innehållsgenerering
Produktbeskrivningar, SEO-texter, översättningar — med brand voice-guardrails.
AI-modellerna vi använder
Vi är modellagnostiska och väljer rätt verktyg per projekt.
- OpenAI GPT-4, GPT-4o, GPT-5 — högsta allmänna förmåga, bredast tillgänglighet
- Anthropic Claude (Opus, Sonnet, Haiku) — stark på kod och långa kontexter
- Mistral & LLaMA — open-source för on-premise-deployment
- Aleph Alpha — rent europeisk modell för högsta datasuveränitet
- Specialmodeller: Whisper (STT), FLUX/Stable Diffusion (bild), BERT-varianter (klassificering)
GDPR och dataskydd i AI-projekt
En vanlig showstopper i AI-projekt är GDPR. Vi känner till fallgroparna och levererar arkitekturer som även koncernens dataskyddsombud godkänner.
- EU-hosting via Azure OpenAI (Frankfurt), AWS Bedrock (Frankfurt) eller helt on-premise
- Personuppgiftsbiträdesavtal (DPA) granskade och upprättade
- PII-filtrering före anrop till externa modeller
- Audit-loggar som täcker varje modellanrop
- Vid behov: helt lokala modeller utan internetuppkoppling
Från PoC till produktivt AI-system
Många AI-initiativ fastnar i steget från proof-of-concept till produktion. I verkligheten dyker det upp ämnen som ingen handledning nämner:
- Hallucinationer: LLMs hittar på fakta — kontrolleras med RAG, citation forcing och output-validering.
- Latens och kostnad: Streaming, caching, model routing efter komplexitet.
- Prompt injection och jailbreaks: Säkerhetslager och input-sanering.
- Utvärdering: Testset, automatiserade evals, human-in-the-loop.
- Drift: Modelluppdateringar förändrar beteendet — kontinuerlig övervakning istället för set-and-forget.
Vanliga frågor
Är AI värt det för ett medelstort företag?
Om medarbetare lägger timmar i veckan på rutinarbete — ja. En välbyggd AI-applikation betalar sig på 6–18 månader.
Måste vi skicka vår data till OpenAI/Anthropic?
Nej. Samma modeller körs via Azure OpenAI i Frankfurt eller AWS Bedrock i EU. Alternativt open-source-modeller på egen hårdvara.
Vad kostar ett AI-projekt?
Det beror på användningsfallet — en fokuserad integration är överskådlig, en plattformslösning större. Efter en kort workshop levererar vi en transparent uppskattning inkl. löpande API-kostnader.
Hur startar man bäst ett AI-projekt?
Med en endagsworkshop där vi tillsammans prioriterar användningsfall. Sedan bygger vi en första produktiv prototyp på 4–8 veckor.
