AI-drivna lösningar

AI förändrar hur vi använder digitala produkter, både när det kommer till våra favoritappar i vardagen och våra verktyg i arbetet. Vi hjälper våra kunder att utveckla AI-funktioner i sina produkter och att förenkla deras arbetsliv med automatiserade flöden.

AI-drivna produkter

Vi hjälper dig att designa, utveckla och integrera AI-agenter och funktioner i din digitala produkt.

Ledande legal tech-bolag

Vi utvecklar kärnan i en AI-agent åt ett världsledande legal tech-bolag. Vi hjälper kunden att bygga de integrationer som låter AI-agenten hämta information från externa juridiska källor.

HAALE

Vi designade och utvecklade appen HAALE, som kopplas till deras smarta ring. Appen använder AI i stor utsträckning för att ge personliga insikter om användarens hälsodata.

Arbetsflöden och processautomation

Vi hjälper organisationer att automatisera det manuella, repetitiva arbete som håller ihop verksamheten bakom kulisserna. De uppgifter där människor lägger dagarna på att flytta information mellan system, leta reda på rätt dokument och föra ärenden vidare i kedjan.

Testa vår demo här för att se hur det kan fungera i praktiken.

Demo AI agent

Listening for a task…

Take the goal

Something it could do for you

Press Run to start the task shown above.

Make a plan

Gather with tools

Draft the output

Ask before acting

Do it & log

Maskininlärning och dataanalys

Vi hjälper företag att förstå och strukturera sin data, och att utveckla och tillämpa avancerade maskininlärningsmodeller.

DHL Freight

Vi hjälpte DHL Freight att förstå och analysera enorma mängder fraktdata för att optimera utlämningsställen och nyttjandet av sitt nätverk, för att göra verksamheten effektivare.

DAHL

Vi hjälpte Dahl att förstå sin spridda kundbas bättre genom att gruppera kunderna i kluster och kartlägga deras köpbeteenden.

Så hjälper vi våra kunder med AI

Rådgivning och förstudie

Vi gör fokuserade förstudier för att kartlägga var AI kan skapa värde i din produkt och verksamhet, vad som är värt att börja med direkt och vad som kan vänta, och vad som krävs för att implementera lösningen. Du går därifrån med en prioriterad roadmap och en tydlig bild av insats, risk och effekt.

Design och utveckling

Det mesta av vad vi gör på AI-området är ingenjörsarbetet bakom de lösningar du läser om på den här sidan. Det innebär att designa och utveckla verktygen agenterna använder, hantera fel och testa lösningarna.

Teamförstärkning

När du redan vet vad som ska göras men saknar resurser är våra erfarna AI-utvecklare redo att hjälpa till. De kommer in med lärdomar från tidigare AI-projekt och levererar värde från dag 1.

Redo att prata AI?

Låt oss prata om dina behov och vad vi rekommenderar för att lösa dem.

Boka ett första möte

En genomgång av agentbaserade system

Knowledge & grounding agents

Kunskapssagenter är förankrade i dina egna dokument och data, så att svaren och handlingarna utgår från ditt material i stället för det modellen råkade lära sig under träningen. Det kallas ofta RAG (retrieval-augmented generation).

Bra för: frågor och uppgifter där rätt svar finns i internt material som policys, produktdokumentation, tidigare ärenden eller avtal. Det minskar felaktiga och påhittade svar.

Workflow agents

Workflow agents arbetar enligt en process du bestämt på förhand, och sköter de bedömningstunga stegen, medan själva flödet är definierat i kod. Stegen är kända i förväg.

Bra för: processer där du redan vet hur arbetet ser ut och vill att det ska köras likadant varje gång. Den mest förutsägbara typen, och oftast den billigaste och enklaste att göra tillförlitlig.

Task agents

En task agent får en avgränsad uppgift och utför den från början till slut, till exempel att samla in data, skriva ett utkast, göra research eller sortera inkommande ärenden. Den listar ut stegen själv i stället för att följa en förutbestämd väg.

Bra för: arbete i flera steg där de exakta stegen inte går att veta i förväg. Mer flexibel än en workflow agent men svårare att göra tillförlitlig, så den körs oftast med ett godkännandesteg innan något kritiskt sker.

Chat agents

En chat agent kan du interagera med genom samtal, i chatt eller i allt högre grad med röst. Den kan svara på frågor, och om den är kopplad till dina system kan den utföra ärendet i stället för att bara peka på en artikel. Samma idé fungerar internt som agent-assistenter, som personalen använder till hjälp under ett pågående samtal, där den tar fram information eller föreslår svar.

Bra för: kundsupport och intern hjälp, så länge den är förankrad i ditt eget material så att den inte hittar på svar. Att börja med agentassisterade svar är en bra start med lägre risk, eftersom en människa fortfarande skickar det slutgiltiga svaret.

Coding agents

En kodagent skriver och kör kod för att få saker gjorda. I ena änden handlar det om att arbeta i en kodbas, skriva, ändra, rätta och granska mjukvara, med en utvecklare som godkänner det som släpps.

Den mer intressanta änden är inuti produkten: i stället för en fast uppsättning verktyg får agenten en sandbox och skriver och kör kod i stunden för att lösa problem du inte kunde förutse, särskilt arbete med stora eller röriga dataset. Koden blir agentens universalverktyg, körd inom en begränsad miljö så att den kan göra mycket utan att kunna ställa till skada.

Bra för: att snabba upp mjukvaruleverans på väldefinierat arbete, och dynamiska, dataintensiva uppgifter där frågan är olika varje gång, som att skära ett stort dataset på ett nytt sätt för varje fråga eller att tolka vad en användare än laddar upp.

Multi-agent systems

Ett multiagentsystem består av flera specialiserade agenter som arbetar tillsammans på en större uppgift, där en bryter ned arbetet och delar ut delarna till andra agenter.

Bra för: komplexa uppgifter som är för mycket för en enda agent, eller där olika steg kräver olika kompetens eller olika behörighet. Det finns fler rörliga delar, så det används när problemet verkligen kräver det.

Koppla AI till dina verktyg

Agentmiljön (agent harness)

Agentmiljön är allt runt modellen som gör att den går från att vara en demo till något som fungerar i produktion. En demo hoppar oftast över dessa steg, vilket visar varför en demo är enkel att skapa medan ett produktionssystem är betydligt mer komplext.

Dessa fyra delar är mest avgörande:

Utvärdering är den del som talar om för dig om agenten är tillräckligt bra för att lanseras, och om den förblir det när modellen, prompterna eller datan ändras under den.
Skyddsnät (guardrails) är kontrollerna av vad som går in och ut, och de punkter där en människa behöver ge ett godkännande innan något kritiskt sker.
Kontexthantering handlar om att bestämma vad agenten ser och minns i varje steg, så att den håller tråden utan att slå i modellens gränser.
Observerbarhet är loggningen och spårningen som visar vad agenten gjorde och varför, så att du kan felsöka den och fånga ett misstag innan användarna gör det.

MCP och integrationer

Integrationer mot tredjepartsverktyg (eller andra interna verktyg) är avgörande för effektiva agentapplikationer. Integrationer låter agenter komma åt data i realtid, utföra handlingar och orkestrera mellan olika system på ett sömlöst sätt.

Model Context Protocol (MCP) gör det också enkelt för din agent att koppla upp sig mot andra SaaS-verktyg, men det kan även låta andra agenter (som Claude eller ChatGPT) ansluta till och använda dina tjänster över ett standardiserat och kontrollerat protokoll.

Data engineering

AI drivs av data, och det mesta av arbetet i ett AI-projekt handlar om att få rätt data på rätt plats i rätt form. Det här området handlar om de pipelines och plattformar som matar AI-system: att hämta ut data ur källsystem, rensa och transformera den, lagra den (warehouses, lakes, lakehouses), och de nyare delar AI behöver särskilt, som vektordatabaser, feature stores för ML och streaming för sådant som inte kan vänta på en nattlig batch.

AI är en del av vårt dagliga arbete

För oss på qte är AI en naturlig del av produktutveckling, och något vi använder dagligen både i design, utveckling och projektledning. När det används på rätt sätt är det ett sätt att uppnå resultat snabbare, uppnå högre kvalitet och få mer gjort med samma team. Allt handlar om just det – att använda AI på rätt sätt.

Så jobbar vi med AI

Erfarna konsulter har kontrollen

AI ersätter inte omdöme. Våra skickliga konsulter styr verktygen, granskar varje resultat och fattar besluten. Ansvaret stannar hos våra medarbetare, och det betyder snabbare leverans utan att tumma på kvaliteten.

Stark teknisk grund

Projekt med ren arkitektur, tester, väldefinierade API:er, konsekventa mönster och gedigen dokumentation får betydligt mer värde av AI-stöd. En del av vårt konsultarbete är att hjälpa kunder att bygga eller förbättra den grunden.

Domänexpertis

Våra konsulter förstår din bransch och vet hur AI tillämpas mest effektivt. Att arbeta i reglerade branscher kräver mer än teknisk kompetens. Det kräver förståelse för sammanhang och begränsningar. Vi har den erfarenheten, så vi vet vad som är möjligt med strikt reglering och känslig data.

AIAppDataDesign