Din AI-implementeringspartner inden for økonomi, regnskab og supply chain
we deliver with the speed of AI
Du har lært at prompte. Din chatassistent er blevet en daglig kollega, men det er uklart, hvordan du kommer videre til agentiske systemer og automatisering.
Du har brug for det rigtige AI-fundament og en AI-infrastruktur.
Det lyder kompliceret, men det er det faktisk ikke.
AI-FUNDAMENTET
Hvad er et AI-fundament?
Alt det, jeres agenter skal vide om jeres virksomhed: adgang til jeres datakilder, jeres forretningssprog, hvad jeres tal betyder, og hvordan I arbejder og udfører opgaver, nedskrevet, så AI forstår det. Når jeres data er i orden, er jeres agenter forankret i jeres forretning, og det gør dem bedre til deres arbejde.
Med det rigtige AI-fundament kan jeres agenter:
- Få adgang til de data, de har brug for.
- Forstå jeres forretning, så de ved, hvilke data de skal bruge, og hvad hvert tal betyder.
- Lære af rettelser og huske dem.
- Køre automatiseringer efter plan, eller når noget kommer ind.
- Vise, hvor hvert tal kommer fra.
AI-INFRASTRUKTUREN
Hvad er AI-infrastruktur?
Det er den opsætning, der gør, at jeres agenter kan udføre rigtigt arbejde i jeres systemer og gøre det sikkert. Agenternes værktøjer og data bliver i jeres egen cloud. De arbejder inden for grænser, de ikke kan overskride, og et menneske holder øje med arbejdet og godkender resultatet.
Når infrastrukturen er på plads, kan jeres agenter:
- Arbejde mod et mål, I sætter, og lægge resultatet frem, så I kan godkende det.
- Holde sig inden for de grænser, I sætter. En kontrol uden for agenten håndhæver dem.
- Bruge værktøjer og data, der bliver i jeres egen cloud. Jeres egne folk styrer adgangen.
- Dele ét AI-fundament, så den næste agent sættes op som den første.
- Stoppe og give besked, når noget går galt, så et menneske ser det.
- Bruge den model, der passer til opgaven, og skifte, når der kommer en bedre.
AGENTISKE AI-VIDENSARBEJDERE
Hvad er en agentisk AI-vidensarbejder?
Det er en AI-agent, der er sat op til at løse en del af jeres virksomheds arbejde. Den arbejder mod et mål, I sætter, ud fra jeres data og efter jeres regler, og et menneske godkender resultatet.
Nogle assisterer jeres fagfolk. De er alsidige kolleger med mange skills og tager opgaverne, efterhånden som de dukker op. Andre automatiserer rutinearbejdet. De er specialiserede agenter, der kun løser én opgave i en automatisering.
Alle har tre ting til fælles. De kender jeres sprog. De har adgang til det, arbejdet kræver, og ikke mere. Og de har en operatør: en person fra jeres virksomhed, der gennemgår deres arbejde og godkender det.
Tre eksempler på arbejde
- BogholderiEn leverandørfaktura kommer ind. Agenten afstemmer den, kontrollerer den og foreslår en postering.
- BudgetI spørger: "Hvad nu, hvis den nye medarbejder starter i marts?" Agenten viser, hvad det betyder for året.
- RapporteringVed månedsafslutningen laver agenten et udkast til rapporten og angiver en kilde til hvert tal.
For hver opgave vælger I én af tre måder: AI-vidensarbejderen handler selv, den spørger først, eller operatøren godkender.
EN CASE: EN BOGHOLDERIAGENT I DETAILHANDLEN
DuffBeauty på Google Cloud
En bogholderiagent forbereder posteringerne, og bogholderen godkender dem.
DuffBeauty er en detailkoncern med flere butikker og ét lille økonomiteam. Vi byggede fire ting i denne rækkefølge: data pipelines, et data warehouse, bogholderiagenten og en forbindelse fra Claude Team, så medarbejderne kan stille spørgsmål til deres egne data. En builder agent byggede alle fire og vedligeholder dem.
Før og efter
FørFor at besvare et spørgsmål om omkostninger måtte nogen trække data ud af tre systemer, og det tog to dage.
EfterMedarbejderen spørger i Claude Team og får svaret med de tilhørende bilag.
AUTOMATISERING SKAL FORTJENES. ANSVARET BLIVER HOS JER.
Et trin rykker først fra "spørger først" til "handler selv", når det har vist sig pålideligt, og vejen tilbage står åben. Når I retter en AI-vidensarbejder, bliver reglerne og jeres virksomhedsordbog bedre. Ordbogen er en nedskrevet liste over, hvad jeres ord og tal betyder. Rettelserne ændrer ikke selve modellen.
En AI er en maskine og kan ikke drages til ansvar. Det kan mennesker: Operatøren står inde for arbejdet, og virksomheden har ansvaret for det. Vi hjælper jeres folk med at opbygge den AI-kompetence, der skal til, for at de kan bære ansvaret med ro i maven.
Sådan fortjener et trin sin automatisering, og hvem der beholder ansvaret →
DET FØRSTE SKRIDT AFHÆNGER AF JER.
Nogle begynder med træning eller en strategisession. Nogle vil have datafundamentet og bygger selv deres agenter. Nogle vil have pipelines. Nogle vil have en diagnose af, hvor de står, og en rapport om, hvor de skal hen.
Uanset hvor I begynder, starter det med en samtale, og den koster ikke noget. I ejer det, der bliver bygget, og intet flyttes over på en platform hos os.