Agentisk AI og automatisering

AI-automatisering

Automatisering stopper opp ved unntakene. Vi automatiserer det tverrgående arbeidet som slo regelbaserte verktøy, fordi variasjonen som ødela dem, er nettopp det en modell håndterer godt, mens de deterministiske delene forblir deterministiske.

Diskuter AI-initiativet deres Tjenester

Den forretningsmessige utfordringen

Unntakskøen er der de ansatte ble av

En regelmotor håndterer tilfellene noen forutså. Alt annet legger seg i kø, og å tømme den køen blir stille og rolig en jobb. Fordi unntakene er sjeldne hver for seg og konstante til sammen, rettferdiggjør de aldri sitt eget automatiseringsprosjekt, så køen er permanent. Imens legger hver formatendring, ny leverandør eller regeloppdatering mer til den.

Det vi gjør

Skill skjønnet fra mekanikken

Vi skiller delene av en prosess som krever tolkning, fra delene som må være eksakte, og bruker riktig verktøy for hver av dem. Å lese et ustrukturert dokument, avstemme ujevne referanser og avgjøre hvilket tilfelle dette ligner, går til en modell. Å beregne summer, anvende rettigheter og skrive til et registersystem forblir deterministisk. Resultatet er automatisering som absorberer variasjon uten å bli uforutsigbar der det betyr noe.

AI-automatisering

Kompetanse

Automatisering i økonomi
Automatisering i innkjøp
Automatisering i HR
Automatisering i driften
Automatisering av etterlevelse
Automatisering i støttefunksjoner

Vanlige bruksområder

Tøm en unntakskø for fakturaer eller skader som har vært fast bemannet i årevis.
Automatiser en prosess som spenner over flere systemer uten en felles nøkkel.
Erstatt en regelmotor som krever en endringsbestilling for hvert nye leverandørformat.
Håndter trinn i kundeetableringen der dokumentene kommer i den formen kunden nå sender dem.

Slik leverer vi

Prosesskartlegging

Kartlegg dagens løp, forgreningene, unntakene og definisjonen av riktig.
Avgrenset prototype

Én prosess, først bare lesende, målt mot et merket datasett før den skriver noe.
Sikringer og godkjenning

Rettigheter, hastighetsgrenser, godkjenningspunkter og revisjonslogg før tilgang til produksjon.
Produksjon og drift

Trinnvis utrulling med løpende evaluering, kostnadsovervåking og en vei tilbake.

Teknologi

OpenAI
Anthropic
Google Vertex AI
Azure OpenAI
AWS Bedrock
Model Context Protocol
LangGraph
Temporal
OpenTelemetry

Sikkerhet og styring

Programvare som handler inne i systemene deres, er en privilegert identitet og behandles som det. Den autentiserer via deres identitetsleverandør, har minst mulige rettigheter og kan ikke overskride rettighetene til brukeren den handler på vegne av. Verktøykall valideres og hastighetsbegrenses, upålitelig innhold behandles som data framfor instruksjon for å begrense promptinjeksjon, og handlinger med konsekvenser krever menneskelig godkjenning. Hver kjøring logges med inndata, kall og utdata, og det er dette som gjør systemet etterprøvbart.

Samarbeidsmodeller

AI-prosjekt

Vi tar ansvaret for å designe og levere en definert AI-løsning.

Utplassert AI-team

Et tverrfaglig AI-team arbeider inne i organisasjonen deres for løpende å finne og levere muligheter.

Dedikert AI-team

Langsiktig dedikert utviklingskapasitet bygget rundt deres teknologi og leveransemodell.

Driftet AI

Vi drifter, overvåker og forbedrer løpende AI-systemer i produksjon.

Hvorfor TeamExtension.ai

Vi holder de deterministiske delene deterministiske

Feiltilstanden i AI-automatisering er å la en modell regne eller anvende rettigheter fordi den kan se ut til å klare det. Vi er tydelige på hvilke deler som må være eksakte, og bygger dem som kode, og derfor stemmer resultatene og prosessen tåler revisjon.

Utvalgte kunder

Ofte stilte spørsmål

Erstatter dette dagens automatisering vår?

Som regel ikke. Det håndterer det dagens automatisering ruter til mennesker. Reglene som virker, fortsetter å virke, og vi legger til laget som absorberer variasjonen de ikke klarer.

Hvilken presisjon er oppnåelig?

Det avhenger av prosessen, så vi måler på deres saker før vi lover et tall. Mer nyttig er terskelen for sikkerhet: hev den, og mer går til gjennomgang med færre feil gjennom, og det justerer vi mot deres kostnad ved hver av delene.

Er det fortsatt mennesker som går gjennom noe?

Ja, med vilje. Saker med lav sikkerhet og alt med konsekvenser går til en person, med kilden og den foreslåtte handlingen side om side. Målet er å krympe gjennomgangskøen, ikke å avskaffe tilsynet.

Hvor lang tid går det før noe kjører?

En enkelt prosess, først bare lesende og målt, tar typisk seks til åtte uker før den skriver noe. De påfølgende prosessene går raskere fordi integrasjons- og gjennomgangsmønstrene allerede finnes.

Relatert kompetanse

Agentisk AI og automatisering

AI-agenter

Programvare som fullfører arbeid i flere trinn inne i systemene deres, under deres tilgangskontroll og deres godkjenningsregler.

Les mer

AI-applikasjoner og kunnskap

Dokumentforståelse

Hent ut, klassifiser og rut dokumentene som i dag flyter gjennom folks innbokser.

Les mer

AI-applikasjoner og kunnskap

AI-integrasjon

Koble AI til ERP-, CRM- og datasystemene der arbeidet og registreringene faktisk lever.

Les mer

Diskuter AI-initiativet deres

Automatiser de tverrgående prosessene regelmotorer aldri klarte å håndtere pålitelig.

Snakk med en AI-ekspert Start en AI-vurdering