AI som fungerer i produksjon, ikke bare i demo
SETAEI er AI-ekspert og AI-utvikler med base i Oslo, og jobber med bedrifter i hele Norge og internasjonalt. SETAEI vurderer hvor AI faktisk lønner seg, og bygger det som trengs: fra en enkel assistent til multi-agent-systemer, lokal AI og generativ AI, koblet på systemene dere allerede har.
Kartet
Fire nivåer. Velg det laveste som løser problemet.
Mange AI-prosjekter feiler fordi de starter på feil nivå: en agent der en god prompt holdt, eller en chatbot der det trengtes tilgang til egne data. SETAEI starter alltid med å finne riktig nivå.
- 1
Modellen og prompten
En språkmodell med riktig instruksjon og strukturert svar. Raskt, billig, ofte nok.
- 2
Kunnskap
Modellen får svare ut fra deres egne dokumenter og data, med kilder.
- 3
Agenter
AI som kan bruke verktøy: slå opp i CRM, sende e-post, oppdatere en database.
- 4
Multi-agent
Flere spesialiserte agenter som samarbeider, med en koordinator som holder orden.
Nivå 1 Modellen og prompten
Fra fritekst til data systemet kan bruke
Den største gevinsten er ofte ikke en smartere modell, men et svar i riktig form. Når modellen svarer i et fast format, kan resten av systemet bruke svaret direkte, uten at et menneske må lese og kopiere.
«Hei, vi er 12 ansatte og trenger ny nettside før sommeren. Hva koster det?»{ "type": "tilbudsforespørsel",
"tjeneste": "nettside",
"størrelse": "12 ansatte",
"frist": "før sommeren",
"prioritet": "høy" }Eksempel laget for å illustrere metoden.
- Prompt-design
- Strukturert output
- Klassifisering
- Oppsummering
Nivå 2 Kunnskap
AI som svarer ut fra deres egne kilder
En generell modell vet ingenting om deres priser, rutiner eller kunder. Løsningen er å dele dokumentene opp, gjøre dem søkbare etter mening, og la modellen hente de riktige bitene før den svarer. Da får du svar med kilder, ikke gjetninger.
Hakim, den AI-drevne fortelleren i Shahnameh-spillet, bygger på samme idé: en kildegransket kunnskapsbase om eposet, slik at fortellingen holder seg til teksten.
- Egne dokumenter
- Søk etter mening
- Svar med kilder
- Oppdateres uten ny trening
Nivå 3 Agenter
AI som handler, ikke bare svarer
En agent får et mål og et sett verktøy, og jobber i en sløyfe til oppgaven er løst. Det er forskjellen på en chatbot som forteller deg hva du bør gjøre, og en agent som faktisk gjør det.
- TenkHva er neste steg?
- HandleBruk et verktøy
- ObserverLes resultatet
- SvarNår målet er nådd
Verktøyene er vanligvis systemene dere allerede har: CRM, e-post, nettsiden, kalenderen eller en intern database.
Nivå 4 Multi-agent
Seks agenter, én koordinator
SETAEIs forskning, A Multi-Agent Framework for Automated Sales and Lead Processing, deler salgsarbeidet mellom spesialiserte agenter. Hver agent gjør én ting godt, og en koordinator bestemmer hva som skjer videre. Kjør et forenklet eksempel:
- DatalagTar imot
- Lead-agentStrukturerer
- Scoring-agentPrioriterer
- KoordinatorBestemmer
- Kontakt-agentFølger opp
- BeslutningRegistrerer
- Trykk «Kjør eksempelet» for å se en lead gå gjennom agentene.
Simulert og forenklet, for å vise flyten. Ikke ekte kundedata.
I produksjon
Det som skiller en demo fra et system
En demo fungerer når alt går bra. Et produksjonssystem må tåle det som går galt: tregt API, uventet svar, feil data. Derfor bygger SETAEI inn det kjedelige som gjør AI trygt å stole på.
Automatisk
Rutineoppgaver med lav risiko går rett gjennom, med logg og automatiske nye forsøk ved feil.
Menneske i loopen
Det som har konsekvens, som et svar til en kunde eller en utbetaling, venter på godkjenning.
TrustAI, SETAEIs egen plattform for ambassadørprogrammer, bruker AI-støttet drift på samme måte: automasjon der det er trygt, mennesker der det teller.
- Triggere og køer
- Nye forsøk ved feil
- Godkjenningssteg
- Full logg
Lokal AI
AI som aldri forlater enheten
Ikke alle data bør sendes til en skytjeneste. Super Intelligence (SI) er SETAEIs eget eksperiment med personlig AI som kjører helt offline på Android.
Lokal modell
Språkmodellen kjører på telefonen, uten nett.
Lokal hukommelse
Det AI-en husker, blir på enheten.
Kontrollerte tillatelser
Brukeren bestemmer hva AI-en får tilgang til.
Utskiftbare modeller
GGUF-modeller kan byttes etter behov og ytelse.
Samme tankegang kan brukes for bedrifter med sensitive data, der personvern veier tyngre enn bekvemmelighet. Les om SI.
Generativ AI
Fra tekst til bilde til film
Generativ AI handler om mer enn tekst. Kortfilmen The Son He Did Not Know, om Rostam og Sohrab, er produsert shot for shot med AI til Higgsfield Global Film Festival. Det krever det samme som all god AI-utvikling: kontroll på konsistens, identitet og helhet over mange steg.
Én god AI-generert scene er lett. Femti scener der karakteren ser lik ut, er håndverk.
Kvalitet og kontroll
Ingen svart boks
AI som ingen forstår, blir AI ingen tør å bruke. Alt SETAEI leverer kan forklares, måles og justeres.
- EvalueringTestsett med ekte eksempler, så endringer kan måles før de går live.
- RekkverkRegler for hva AI-en får og ikke får gjøre, og hva som krever et menneske.
- KostnadRiktig modell for riktig oppgave, så du ikke betaler for mer AI enn du trenger.
- DokumentasjonArkitektur og logikk dokumentert, så løsningen kan videreutvikles av andre.
Prosess
Fra idé til AI i drift
- 01
Kartlegging
SETAEI går gjennom dagens prosesser og finner oppgavene der AI faktisk sparer tid eller øker kvalitet. Ikke AI for AI-ens skyld.
- 02
Pilot
Et avgrenset system bygges og testes på ett reelt problem, slik at verdien kan måles før omfanget utvides.
- 03
Integrasjon
Løsningen kobles til CRM, e-post, nettside eller interne databaser, slik at den fungerer i den daglige driften.
- 04
Drift og justering
Prompter, modeller og logikk følges opp over tid, slik at systemet fortsetter å levere når data og behov endrer seg.
Passer for SMB-er som vil automatisere repetitivt arbeid uten å ansette flere, startups som trenger AI som del av selve produktet, og virksomheter som har prøvd et ferdig AI-verktøy som ikke passet egne data og arbeidsflyter.
Bevis
Bygget, ikke bare lest om
- Multi-agent-rammeverk for salg og leadsForskning
- Super Intelligence: lokal AI på AndroidEget produkt
- Hakim AI i REALGRAM og ShahnamehI drift
- Fire SEO-agenter, setai.no på side 1Testet på egen side
- AI-kortfilm, shot for shotGenerativ AI
IBM AI Developer Professional CertificateProfesjonelt sertifikat
Google AI Professional CertificateProfesjonelt sertifikatLearn AI AgentsBygging av AI-agenter
Hva du får
- En ærlig kartlegging av hvor AI gir avkastning, uten overdrevne løfter.
- Et fungerende system i produksjon, ikke bare en demo eller et proof-of-concept.
- Dokumentasjon av arkitektur og logikk, så løsningen ikke blir en svart boks.
- Et konkret prisestimat basert på faktisk omfang. Se hva AI-utvikling koster i Norge.
Ofte stilte spørsmål
Trenger jeg mye data for å komme i gang med AI?
Nei. De fleste prosjekter starter uten et perfekt datagrunnlag. SETAEI begynner ofte med et avgrenset pilotprosjekt og bygger videre etter hvert som verdien er bevist.
Hva er forskjellen på en AI-ekspert og en AI-utvikler?
En AI-ekspert vurderer hvor AI gir verdi strategisk. En AI-utvikler bygger selve løsningen. Hos SETAEI får du begge deler. Se også AI-ekspert vs. AI-utvikler.
Ferdige AI-verktøy eller skreddersydd løsning?
Begge deler, avhengig av behov. For løsninger som skal kobles til egne systemer og data, anbefaler SETAEI som regel en skreddersydd tilnærming.
Hva er forskjellen på en chatbot og en agent?
En chatbot svarer. En agent kan bruke verktøy, som å slå opp i CRM eller sende en e-post, og jobber seg gjennom flere steg til oppgaven er løst.
Jobber SETAEI bare med bedrifter i Oslo?
Nei. SETAEI er basert i Oslo, men jobber med bedrifter i hele Norge og i andre land. Det meste skjer digitalt, på norsk eller engelsk, og møter i Oslo-området kan avtales ved behov.
Kan AI-en kjøre uten at data sendes til skyen?
Ja. Med lokale modeller kan AI kjøre på egen maskin eller enhet. Det passer når personvern er viktigere enn maksimal modellstørrelse.
Hvordan lager man en skreddersydd AI-assistent for en liten bedrift?
Start med bedriftens egne spørsmål, dokumenter og arbeidsflyter. Avgrens hvilke oppgaver assistenten får utføre, gi minst mulig tilgang, legg inn logging og menneskelig kontroll, og test på virkelige henvendelser før lansering.