Steg 2
Resan: hur vi tar er från start till kontroll (pin 1–4)
Steg 2 är resan
den hjälper ägare och ledning att förstå hur ni tar er från första AI-effekt till långsiktig kontroll – utan att bygga konsultberoende.
Den här sidan är för dig som vill se ordningen och vad som faktiskt händer steg för steg. Nedan ser du pins 1–4: Förmåga (People), Effekt (Work), Skala (System) och Kontroll (Governance) – med tydliga outputs i varje steg.
📍Pin 1 – Förmåga (People): Träning för alla
Målet: AI ska bli ett praktiskt arbetssätt i hela organisationen.
Hur vi gör det:
Vi tränar i riktiga arbetsuppgifter, inte i teori. Under träningen fångar vi deltagarnas idéer och friktion i vardagen – så att organisationens AI-arbete börjar där nyttan finns.
Ni får:
- utbildningsspår per roll
- playbooks för vardagliga moment
- arbetsflöde-bibliotek
Skillnaden mot konsultbolag i allmänhet:
Många börjar med omfattande analys och strategi innan beteenden ändras. Vi börjar med faktisk användning och bygger vidare på det som fungerar.
📍Pin 2 – Effekt (Work): Automatisering i vardagen
Målet: snabb nytta genom automatisering av återkommande arbetsmoment.
Hur vi gör det:
Automation i vardagen betyder att människan fortfarande triggar och/eller validerar output. Vi prioriterar use case utifrån enkel värde- och risklogik och standardiserar det som fungerar.
Ni får:
- bruttolista: alla use case från deltagarna, med risk (låg/medel/hög) och värde (låg/medel/hög + minuter/vecka)
- heatmap: agent-typer som kan skapa värde i många roller (och var de passar)
- standardiserade automationer som kan rullas ut brett
Skillnaden mot konsultbolag i allmänhet:
Många levererar roadmaps som kräver stora investeringar innan ni ser effekt. Vi låter er vardag producera portföljen och skapar effekt tidigt, så att nästa steg blir evidensbaserat.
📍Pin 3 – Skala (System): Agentifiering där det ger störst affärsvärde
Målet: skala det som bevisat fungerar – med tydligt ägarskap och drift.
Hur vi gör det:
Agentifiering innebär att AI tar beslut inom givna ramar baserat på den data den har åtkomst till. Därför tar vi steget först när ansvar, loggar och uppföljning är på plats. Vi börjar ofta där heatmapen visar hög återanvändning.
Ni får:
- AI-agent-backlog och prioritering
- AI-ägar- och ansvarsmatris
- AI-mätetal för kvalitet och värde
Tillägg vid behov: VoiceOps
Tester, KPI:er och loggbaserad uppföljning – inklusive syntetisk testning om det behövs.
Skillnaden mot konsultbolag i allmänhet:
Många implementationsprojekt blir tunga och svåra att förvalta utan leverantör. Vi bygger så att ni kan drifta och vidareutveckla med er egen organisation.
📍Pin 4 – Kontroll & Styrning (Compliance & Governance): Regler, data och styrning som gör det säkert och mätbart
Målet: AI ska vara säkert, förutsägbart och uppföljningsbart – utan onödig byråkrati.
Hur vi gör det:
Vi etablerar minimum governance tidigt och bygger på det när ni skalar. Datagrund, roller, mätetal och beslutscykler gör att ni kan styra utvecklingen långsiktigt.
Ni får:
- light policy + praktisk vägledning (inkl. GDPR och AI Act)
- riskklassning och godkännandeflöden när det behövs
- dataminimiplan + prioriteringar
- KPI:er och beslutsforum (stop/go/scale)
Skillnaden mot konsultbolag i allmänhet:
Många föreslår stora styrpaket eller komplexa lösningar som kräver fortsatt konsultstöd. Vi gör governance lätt att använda och kopplat till verkliga risker och mätetal.