Mänsklig och artificiell kapacitet.

I arbete.

Vi bygger AI-integrerade arbetssätt för kunskapsintensivt arbete.


Utgångspunkten är vilket värde arbete ska skapa, vad människan behöver göra och vad artificiell kapacitet kan bära.

Se ett case

Tillsammans bygger vi

1. Artificiell kapacitet

AI-stöd, konfiguration, källor, instruktioner och användningsgränser för utvalda uppgifter.

2. Människans AI-förmåga

Förmågan att formulera uppdrag, ge relevant kontext, granska resultat och behålla ansvar och beslutsfattande

3. Styrbart arbetssystem

Arbetsflöden, roller, kvalitetskriterier, kontrollpunkter, ägarskap och rutin för fortsatt användning och ändring.

Våra metoder

Ni behåller verksamhetsbedömning, mandat och beslut

Kunskap, träning och utveckling sker parallellt med att arbetssättet byggs och prövas i verkligt arbete. Erfarenheten blir underlag för styrning och nästa beslut.

  • Definierat stöd för uppgiften.

    Avtalade AI-resurser, inställningar, åtkomst och användningsgränser — samt tydlighet i vilket stöd kunden har efter överlämning.

  • Gällande arbetssteg och kontroll.

    Versionssatta instruktioner och tydliga arbetssteg med underlag, kontrollpunkter och förväntat resultat.

  • Förstå, använda och bedöma.

    Kunskap, exempel, övningar och testunderlag som gör att människorna kan använda och bedöma det byggda arbetssättet.

  • Vad är prövat — och med vilken kvalitet?

    Prövning mot avtalade färdigkriterier med dokumenterade resultat, begränsningar och kontrollpunkter.

  • Vem håller arbetssättet aktuellt?

    Utsedd ägare och rutin för fortsatt användning, ändring, godkännande och lärande.

Case - kommunikationsfunktion i ett infrastrukturbolag

Från individuell AI-användning till gemensam kapacitet

AI-stöd, människornas förmåga och arbetssätten utvecklades parallellt i verkliga kommunikationsuppgifter.

  • AI användes i arbetet, men användning, instruktioner och kvalitet var i hög grad personbundna och saknade en gemensam struktur.

  • AI-stöd anpassat efter uppgift, gemensamma inställningar och instruktioner, träning i verkliga uppgifter samt dokumenterade arbetsflöden och kontrollpunkter.

  • Arbetet blev mer gemensamt: AI kunde göra avgränsat förarbete medan människor behöll bedömning, faktakontroll, prioritering och beslut. Kunden beskriver en gemensam kunskapsresa som förändrat hur teamet arbetar och ser på sin samlade kapacitet.

  • AI-stöd, tränad mänsklig förmåga och dokumenterade arbetssätt som kan användas, granskas och utvecklas vidare.

  • Gemensamt ägarskap, förvaltning och användning i större omfattning behöver fortsatt prövas och följas upp innan bred skalning beskrivs som etablerad.