1. Start med problemet, ikke modellen
Vi beskriver først hva som tar tid, hvor informasjon forsvinner, hva kunden venter på eller hvor teamet mangler oversikt. Deretter vurderer vi om AI er riktig verktøy.
2. Avgrens data og tilgang
En løsning bør bare få tilgang til det den faktisk trenger. Datakilder, API-er, brukere og tillatelser defineres før automatiske handlinger bygges inn.
3. Bygg én tydelig arbeidsflyt
Første versjon bør løse ett sammenhengende forløp fra input til neste handling. Det gjør løsningen enklere å teste, forklare og forbedre.
4. Skill forslag fra handling
AI kan analysere, strukturere og foreslå. Sending, publisering, kundekontakt eller andre viktige handlinger bør ha tydelige kontrollpunkter når konsekvensen tilsier det.
5. Test før du automatiserer mer
Vi ser etter om resultatet faktisk er nyttig, om brukeren forstår neste steg, og om feil håndteres trygt. Først deretter økes graden av automasjon.
6. Mål hele veien til resultat
Visninger og rekkevidde kan være nyttige signaler, men målet bør knyttes til neste nivå i kundereisen: klikk, henvendelse, kvalifisert lead, gjennomført handling eller salg – avhengig av løsningen.
7. Finn den gjenbrukbare kjernen etter at arbeidsflyten virker
Når et system fungerer i praksis, vurderer vi hvilke deler som er generelle og hvilke som er bransjespesifikke. Roller, dokumenter, historikk, oppgaver, signaler og godkjenningsporter kan ofte gjenbrukes. Entities, fagregler og beslutningslogikk må bygges for den konkrete vertikalen.
Det er slik RealtyFlow/Nexus kan gi arkitekturlæring til Olivia og Corporate Intelligence uten at landbruk eller B2B blir redusert til «en ny skin» på et eiendomssystem.
8. Produktiser bare når problemet går igjen i markedet
Et godt internt system er ikke automatisk et godt SaaS-produkt. Før vi bygger en markedsversjon ser vi etter om samme problem finnes hos mange, om onboarding kan standardiseres og om kunden kan få verdi uten tung spesialtilpasning.