Allt om AI
Allt om AI: Från kod till konsekvens
Välkommen till vårt kunskapsmagasin om artificiell intelligens. Här samlar vi artiklar, guider och spaningar som utforskar AI ur flera perspektiv – från teknisk implementation och promptdesign till etiska överväganden och affärsnytta. Vi tror på att förstå tekniken på djupet, men också på att våga ställa frågor om vad den gör med oss, våra verksamheter och vår framtid.
Allt om AI är för dig som vill förstå, använda och utmana AI – på riktigt.
Saker vi har gjort
Notar – Mäklarwebben som tog hem Guldhemmet fem år i rad
Så tog vi fram en AI-bot som stärkte vårt interna arbete
Gör video sökbart och tillgängligt med AI-baserad transkribering
AI för avvikelsedetektering i energidata
AI som förstår vad du lyssnar på – ämnesklassificering för poddskapare
Nu rapporterar diskmaskinerna själva in sin hälsostatus
AI för smartare leadshantering och kompetens-matchning
AI för bygganalys – automatiserad kostnadsberäkning från ritningar
AI för smartare energidata – förstå hushållens behov i realtid
AI och Computer Vision för bildklassificering i nanometerskala
AI på 5 minuter
Du har väl inte missat vår guide ”AI på 5 minuter” som ger dig handfasta tips på hur du kan komma igång med AI.
Frågor om AI
Molnbaserade AI-lösningar ger tillgång till skalbar datakapacitet, flexibla verktyg och snabbare utveckling. Vi hjälper er utnyttja molnets kraft för att implementera avancerad AI kostnadseffektivt.
Vi designar UI/UX som gör AI och maskininlärning lättillgängligt och intuitivt för både medarbetare och kunder. Genom användarcentrerad design säkerställer vi att AI skapar värde i praktiken.
AI Proof of Concept (PoC) testar och bevisar genomförbarhet och affärsnytta innan fullskalig implementation. Genom att fokusera på konkreta användningsfall visar vi snabbt värdet i er verksamhet.
AI-prototyping är ett snabbt och effektivt sätt att testa hur AI kan skapa värde i din verksamhet innan fullskalig implementation. Vi bygger skräddarsydda prototyper som visar konkreta resultat och insikter.
Nyckeln till framgång i AI-projekt är att börja med ett tydligt syfte och ett konkret användningsfall. Vi arbetar iterativt med snabb prototyping, testning och validering för att snabbt visa effekt och minska risk.
Vi arbetar agilt i nära samarbete med kunden – från datainsamling och modellering till test, validering och driftsättning. Varje steg bygger på insikter och kontinuerlig leverans för snabb effekt och mätbar nytta.
Vi använder MLOps-metodik för att skapa stabila och skalbara AI-lösningar. Det innebär automatiserade pipelines, testning, versionering, övervakning och kontinuerlig förbättring i driftmiljö.
Beroende på projektet bygger vi antingen modeller från grunden eller finjusterar etablerade modeller. Vid finjustering av modeller säkerställer vi givetvis att licensvillkor följs. Vi väljer alltid det mest effektiva tillvägagångssättet för att nå era mål.
Vi har expertis inom datorseende, bildanalys, naturlig språkbehandling (NLP), prognoser, anomalidetektering och MLOps. Våra team kombinerar teori och praktik för att skapa robusta lösningar med verklig affärseffekt.
Vår expertfunktion inom AI och maskininlärning hjälper företag att ta sina AI-initiativ till nästa nivå. Vi erbjuder avancerad modellutveckling, dataanalys, NLP och datorseende med fokus på affärsnytta och långsiktig kvalitet.
Våra AI-workshops är interaktiva sessioner där vi tillsammans identifierar idéer, utmaningar och möjliga användningsfall. Målet är att snabbt hitta var AI kan skapa störst nytta i er verksamhet.
En AI Assessment är vår strukturerade genomlysning av er nuvarande mognad inom strategi, organisation, data, teknik och operations. Den ger en tydlig bild av var ni står och vad som krävs för att ta nästa steg.
Skapa en gemensam målbild, utse ansvar, utbilda nyckelroller och etablera en enkel operativ modell (t.ex. AI-coE/light). Följ upp resultat öppet mot KPI:er.
Priset styrs av omfattning, antal use cases, datakartläggning och reglering. Vi rekommenderar en fokuserad leverans som mynnar ut i PoC-klara initiativ.
Vanligtvis 4–8 veckor. Tidslinjen påverkas av datalandskap, stakeholders, regulatoriska krav och behovet av förstudier.
Inför privacy-by-design, DPIA där relevant, kryptering, åtkomstkontroller, loggning och mänsklig översyn. Definiera regler för träningsdata och användargenererat innehåll.
Matcha kraven: datavolymer, säkerhet, latency, MLOps, kostnad och kompetens. Använd öppna standarder och undvik onödig vendor lock-in.
Istället för tunga modeller tar vi fram praktiska AI-policyer och riktlinjer som passar er verksamhet. Det ger tydlighet kring ansvar, etik och användning av AI.
Vi hjälper er förstå vilket dataunderlag ni redan har och vilket som saknas. Genom att kombinera teknisk kompetens och affärsanalys bygger vi en datagrund som gör AI-initiativ möjliga.
PoV (Proof of Value) kvantifierar affärseffekt och KPI:er. PoC (Proof of Concept) testar teknisk genomförbarhet. Tillsammans reducerar de risk innan skalning.
Väg affärsvärde mot genomförbarhet: datatillgång, komplexitet, risk, beroenden och tid till värde. Börja med ett PoC på 1–2 högt värderade, lågrisk-case.
Typiskt ingår nulägesanalys, identifiering och prioritering av use cases, datamognadsbedömning, målarkitektur och plattformsval, risk/etik/GDPR, operativ modell samt en roadmap med KPI:er.
Strategin säkerställer att AI-insatser stödjer affärsmål, får rätt prioritet och budget, och att ansvar, data och teknik är på plats för hållbar leverans.
En AI-strategi beskriver hur din organisation använder AI för att nå affärsmål. Den omfattar målbild, prioriterade användningsfall, datakrav, teknikval, governance och en realistisk roadmap.
upTech våra senaste episoder
Se våra tidigare episoder med Linus Ekenstam och Amer Mohammed.