AI-utveckling

AI-utveckling för företag - AI-byrå Stockholm med djup teknisk kompetens

Vi arbetar med allt från proof-of-concept till globala produktionslösningar - med team som förstår både modellerna och affären bakom dem.

Berätta om ert behov

AI-utveckling och maskininlärning för företag

LLM-lösningar

Stora språkmodeller som GPT, Claude och Gemini har förändrat vad som är möjligt att bygga på kort tid. Men potentialen realiseras bara om modellen är rätt konfigurerad, kopplad till rätt datakällor och satt i rätt kontext. Det är där skillnaden mellan en demo och en produktionsredo lösning uppstår.

Shapp designar och implementerar LLM-lösningar som:

ChatGPT och OpenAI-integration – vi integrerar GPT och Assistants API mot era interna system via RAG (Retrieval-Augmented Generation) så att modellen svarar baserat på er faktiska data, inte generell träning.
Claude-integration (Anthropic) – Claudes långa kontextfönster och starka instruktionsföljning gör det till ett utmärkt val för komplexa dokument- och analysflöden. Vi har byggda lösningar med Claude API för redaktionella och juridiska use cases.
Fine-tuning och anpassade modeller – när off-the-shelf-modeller inte räcker, fine-tunar vi befintliga modeller på era domänspecifika data eller bygger lättviktiga specialistmodeller för repetitiva klassificerings- och genereringsuppgifter.
Chatbot-utveckling – vi bygger konversationsgränssnitt med minnesfunktion, kontexthantering och eskaleringsflöden till mänsklig support. Chatbotarna integreras mot era CRM- och supportsystem och sätts upp med tydliga guardrails för att minimera hallucination och off-topic svar.

All LLM-implementation hanteras med säkerhet och GDPR i fokus. Vi ser till att känslig kunddata aldrig skickas till externa modell-API:er utan nödvändiga avtal och anonymisering på plats.

Automatisering

Manuella arbetsflöden är en av de tydligaste möjligheterna för AI att leverera snabb ROI. Uppgifter som tar timmar varje vecka – innehållsskrivning, metadatataggning, kvalitetssäkring, publiceringsflöden – kan automatiseras utan att kvaliteten försämras, ofta med bättre konsistens än manuell hantering.

Exempel på automatiseringsprojekt vi genomfört eller kan genomföra:

Innehållsproduktion – AI-stödda flöden för generering av produktbeskrivningar, nyhetssammanfattningar, SEO-metadata och sociala inlägg. Flödena sätts upp med redaktionell granskning inbyggd i processen, inte som ett alternativ till den.
Metadataberikande – automatisk taggning, kategorisering och beskrivning av video-, bild- och dokumentarkiv. Kritiskt för streamingtjänster med stora innehållsbibliotek där sökbarhet och rekommendationer är affärskritiska.
Kvalitetssäkring och testning – AI-driven QA som identifierar avvikelser i innehåll, format och data. Minskar manuell granskningstid och fångar fel som lätt missas av trötta ögon.
Publiceringsflöden – orkestrering av innehåll från skapande till distribution med automatiska godkännandeflöden, schemaläggning och plattformsanpassning.

Vi integrerar automatiseringslösningar mot era befintliga verktyg – WordPress, Contentful, Salesforce, Slack och era interna system – så att flödena passar in i hur ert team faktiskt arbetar. Se hur övriga tjänster som API-integrationer kan förstärka era automatiseringsflöden.

Rekommendationssystem

För streaming- och innehållstjänster är rekommendationsmotorn direkt kopplad till retention. Rätt innehåll vid rätt tidpunkt håller kvar tittare, minskar churn och ökar time-on-platform. Shapp bygger rekommendationssystem skräddarsydda för mediebolags och digitala plattformars specifika behov.

Vi arbetar med:

Kollaborativ filtrering – modeller som identifierar mönster bland användare med liknande beteenden och rekommenderar innehåll som liknande profiler uppskattat.
Innehållsbaserad filtrering – analys av metadata, genre, taggar och semantisk likhet mellan innehållsobjekt för att rekommendera baserat på vad en specifik användare visat intresse för.
Hybrida modeller – kombinationer av båda metoderna med realtidssignaler (aktuellt tittande, sökbeteende, tid på dygnet) för att leverera kontextuellt relevanta rekommendationer.
A/B-testning och utvärdering – alla rekommendationsmodeller levereras med ett ramverk för A/B-testning och tydliga mätvärden (CTR, retention, genomsnittlig sessionslängd) så att ni kan mäta faktisk affärspåverkan.

Vi bygger rekommendationssystem som kan driftsättas i er befintliga infrastruktur och exponeras via API mot er front end – utan att ni behöver byta ut er datastack.

Vår process

AI-projekt misslyckas ofta inte för att tekniken är fel, utan för att de startar utan ett tydligt affärsproblem. Vår process är designad för att säkra att varje AI-satsning är förankrad i verkligheten:

AI-workshop – vi börjar med ett strukturerat workshoptillfälle där vi kartlägger era behov, befintliga data och affärsmål. Vi identifierar use cases med hög ROI-potential och rankar dem efter genomförbarhet.
Proof of concept – innan vi åtar oss full implementation bygger vi ett begränsat PoC som validerar att tekniken fungerar för ert specifika fall. Det sparar tid och reducerar risk.
Implementation och integration – vi bygger produktionsredo lösningar kopplade till era befintliga system med fokus på säkerhet, skalbarhet och underhållbarhet.
Testning och utvärdering – vi sätter upp mätvärden, kör A/B-tester där det är relevant och dokumenterar modellbeteende och edge cases.
Driftsättning och monitoring – vi driftsätter i er miljö, sätter upp logging och monitoring och ser till att ni har full insyn i hur modellen beter sig i produktion.
Löpande optimering – AI-modeller behöver underhåll i takt med att data och beteenden förändras. Vi erbjuder retainer för löpande finjustering och vidareutveckling. Läs mer på prissidan.

Vanliga frågor om AI-utveckling

Behöver vi stora mängder egna data för att bygga en AI-lösning?

Inte alltid. Många use cases kan lösas med befintliga LLM:er via prompt engineering och RAG (Retrieval-Augmented Generation), vilket kräver betydligt mindre egna träningsdata. Vi gör en analys av er datasituation i workshopen och rekommenderar rätt tillvägagångssätt baserat på vad ni faktiskt har.

Hur lång tid tar ett AI-projekt från workshop till produktion?

Ett enkelt PoC kan levereras på 2–4 veckor. En produktionsredo chatbot eller automatiseringslösning tar vanligtvis 6–12 veckor beroende på integrationskomplexitet. Rekommendationssystem med anpassad modellträning kan ta 3–6 månader. Vi ger en tydlig tidsuppskattning efter discovery-fasen.

Vilka AI-modeller och ramverk arbetar ni med?

Vi arbetar med OpenAI (GPT-serien, Assistants API), Anthropic (Claude), Google (Gemini, Vertex AI), Hugging Face och open source-alternativ som Mistral och Llama. Val av modell baseras alltid på era specifika krav, kostnadsbild och dataskyddsbehov – vi är inte bundna till en enda leverantör.

Hur hanterar ni känsliga data och GDPR i AI-lösningar?

Vi designar AI-lösningar med dataminimering och säkerhet som grundprinciper. Känsliga personuppgifter anonymiseras eller pseudonymiseras innan de bearbetas av externa modeller. Vi etablerar nödvändiga DPA-avtal med modelleverantörer och dokumenterar alla dataflöden för att stödja er GDPR-efterlevnad.