Hvorfor vi viser case
Egne erfaringer og konkrete systemer gir et bedre beslutningsgrunnlag enn generelle påstander om hva AI kan gjøre. Derfor beskriver vi faktiske produkter, kjente tekniske valg og reelle designproblemer. Når et case fortsatt er under utvikling, står det eksplisitt.
Hva du bør se etter i casene
- Hvilken arbeidsoppgave løsningen starter med.
- Hvilke entities og datakilder som er sentrale.
- Hva AI får foreslå, og hva et menneske fortsatt må godkjenne.
- Hvilke tekniske mønstre som kan gjenbrukes.
- Hvilken faglogikk som må bygges spesifikt for bransjen.
- Om et internt system kan standardiseres til et bredere produkt.
Fra internt problem til mulig SaaS
Vår produktmetode er å løse et konkret problem først og lete etter den gjenbrukbare kjernen etterpå. RealtyFlow/Nexus, Olivia og Corporate Intelligence representerer tre forskjellige vertikaler, men deler prinsipper som historikk, signaler, oppgaver, roller og kontrollerte AI-forslag.
Det er denne læringen vi bruker når vi vurderer nye versjoner for markeder som har de samme strukturelle problemene.