Fokusområder

Vi udforsker fronten af AI-bygget software — på tværs af voice, data, indhold og skræddersyede applikationer. Her er, hvor vi går i dybden. Ikke som en tjenesteydelse, men som aktiv udforskning understøttet af rigtige produkter.

AI-native software

Hvad der sker

AI-agenter kan nu bygge komplette applikationer — frontend, backend, database, deployment — på dage i stedet for måneder. Men det meste af det, der bygges, er skrøbeligt, usikkert og uvedligeholdeligt. Flaskehalsen er skiftet fra "kan vi bygge det?" til "bør vi bygge det, og er det vi byggede faktisk godt?"

Hvad vi bygger

Komplette AI-byggede applikationer med multi-agent-orkestrering — hver agent med klar kontekst, ansvar og begrænsninger. Skræddersyede forretningsværktøjer, der erstatter generisk SaaS, formet efter den måde en virksomhed faktisk arbejder, frem for at tvinge tilpasning til et generisk workflow.

Udforskninger

Multi-agent build-pipelines med specialiserede roller (arkitekt, udvikler, reviewer, tester)
White-label forretningssoftware tilpasset specifikke virksomhedsworkflows
Arkitekturgennemgang og tillidsvalidering af AI-genererede systemer
Automatiserede kvalitetsporte: sikkerhed, skalerbarhed, UX

Hvad vi har lært: De ingeniører, der har svært ved AI-agenter, er dem, der forsøger at kontrollere, hvordan agenter skriver kode. Dem der lykkes, behandler agenter som teammedlemmer — klar kontekst, klart ansvar, fokus på resultater. Det ligner bemærkelsesværdigt meget at lede ingeniørteams.

Voice & Conversational AI

Hvad der sker

Stemmen er den mest naturlige grænseflade, vi har, og AI har endelig gjort den virkelig. Realtids stemmeagenter kan føre ægte samtaler, håndtere komplekse workflows og tale nordiske sprog flydende. Men at bygge produktions-voice AI — med ordentlig telefoniintegration, GDPR-compliance og naturligt samtaleflow — er stadig en front.

Hvad vi bygger

AI-stemmeagenter, der foretager rigtige telefonopkald — til ældrepleje, recovery-støtte, kundekontakt og mødetransskription. Vi bygger end-to-end: fra AI-modellen til telefonlinjen.

Udforskninger

CallSia — Voice AI-platform for nordiske virksomheder
Margit — Daglige AI-telefonopkald for selskab til ældre
Refrain — Recovery-støtte check-in-opkald
Proudfrog — Nordisk mødetransskription, ingen bots nødvendige

Hvad vi har lært: Den mest virkningsfulde AI er ikke den, du interagerer med på en skærm. Det er den, der når mennesker, hvor de allerede er — gennem et medie, de har brugt hele deres liv.

Multi-agent-orkestrering

Hvad der sker

Virksomheder udrulerer AI-agenter på tværs af salg, support, drift og udvikling — men ingen har designet, hvordan disse agenter forholder sig til hinanden eller til menneskelige roller. Samtidig står udviklere, der arbejder med flere AI-kodningsagenter, over for den samme udfordring i en anden skala: hvordan bevarer du kontrollen?

Hvad vi bygger

Værktøjer, frameworks og mønstre til at overvåge, styre og koordinere flere AI-agenter. Fra udviklings-orkestrering (styring af kodningsagenter på tværs af maskiner) til produktions-orkestrering (forbindelse af forretnings-AI-systemer).

Udforskninger

Orchestrat.ing — Realtidsovervågning og styring af AI-kodningsagenter
Håndtering af agenttilladelser og strukturerede samtaler
Designmønstre for multi-agent-workflows
Integrationsarkitektur med MCP- og A2A-protokoller

Hvad vi har lært: At styre AI-agenter ligner bemærkelsesværdigt meget at styre ingeniørteams. Giv klar kontekst, definér ansvar, fokusér på resultater — og modstå trangen til at mikrostyre. De bedste orkestratorer tænker som CTO'er, ikke kodere.

Dataintelligens

Hvad der sker

De mest interessante data er rodet, spredt og låst bag grænseflader, der ikke er designet til analyse. AI gør det muligt at indsamle, rense, modellere og præsentere data på måder, der tidligere var for dyre for alle undtagen store virksomheder.

Hvad vi bygger

Forbrugerrettede dataværktøjer, der omdanner komplekse datasæt til klare, handlingsrettede indsigter. Vi scraper, modellerer og visualiserer — gør kompleks information tilgængelig for almindelige mennesker.

Udforskninger

Helanotan — Svensk bilafskrivningsanalyse fra 200.000+ Blocket-opslag
Multivariat regressionsmodellering til forbrugerbeslutninger
Automatiserede data-scraping- og rensningspipelines
Interaktive visualiserings- og sammenligningsværktøjer

Hvad vi har lært: De bedste dataværktøjer viser ikke bare tal — de besvarer de spørgsmål, folk faktisk har, i et sprog de forstår. Hvis du skal have en datalogiuddannelse for at læse outputtet, har du fejlet.

Indhold & Publicering

Hvad der sker

AI kan generere indhold. Det ved alle. Det, der er mindre indlysende, er, hvordan man bygger pålidelige, flertrins-pipelines, der opretholder kvalitet i stor skala — med forskellige AI-modeller til forskellige opgaver, automatiseret oversættelse og menneskelige gennemgangspoints.

Hvad vi bygger

Komplette indholdspipelines — fra scanning og research til skrivning, illustration, oversættelse og publicering. Tænk redaktion-som-kode.

Udforskninger

Hybride LLM-pipelines — Grok til research, Claude til skrivning
Automatiseret oversættelse til 6 nordiske sprog
Daglig AI-nyhedsgenerering og publicering
Menneskelige gennemgangsworkflows med revisionsloops

Hvad vi har lært: Tricket er ikke at få AI til at skrive — det er at bygge pipelinen omkring den. Scanning, faktatjek, redigering, oversættelse, publicering. Hvert trin har brug for sin egen agent med sine egne begrænsninger. Det er orkestrering hele vejen ned.

Noget der giver genklang?

Vi er altid åbne for samtaler med folk, der udforsker den samme front. Intet pitch, intet forslag — bare en snak.

Tag kontakt