Varför vi gör en AI Proof of Concept – trots att vi redan har gjort många AI-projekt

Många av våra kunder frågar oss: “Ni har ju byggt flera AI-lösningar tidigare – varför behöver ni ändå göra en proof of concept för oss?” Det är en rimlig fråga. Men svaret handlar om något grundläggande: ingen AI-lösning är den andra lik, för att ingen kunds data, miljö eller behov är den andra lik.

AI bygger alltid på verkligheten – din verklighet

En AI-modell blir aldrig bättre än den data och kontext den tränas i. Även om vi på Decerno har lång erfarenhet av att bygga AI-lösningar för analys, automatisering och beslutsstöd, vet vi att varje kunds data har sin egen struktur, kvalitet och historia.

Två företag i samma bransch kan använda liknande system och processer, men datan de har tillgång till – och hur den är lagrad – kan skilja sig enormt.

Ett företag har välstrukturerad data i moderna system.
Ett annat har ostrukturerad text, PDF:er och Excel-filer spridda på flera platser.

Den ena miljön kan ge en AI-modell tydliga mönster på några dagar.
Den andra kräver helt andra tekniker, verktyg och bearbetningssteg för att ens bli användbar.

POC:n är där vi upptäcker det.

Proof of Concept = Proof of Reality

En AI Proof of Concept handlar inte om att visa att tekniken fungerar i teorin.
Den handlar om att visa att den fungerar hos dig – med din data, dina system, dina krav på säkerhet och din verklighet.

I POC:n testar vi bland annat:

Hur din data ser ut i praktiken – är den komplett, konsekvent och användbar?
Hur olika AI-modeller presterar med just din datamängd.
Vilken plattform som passar bäst – molnbaserad, hybrid eller lokal installation.
Hur datan behöver struktureras eller kompletteras för att ge tillförlitliga resultat.
Hur snabbt resultaten kan genereras och vilka resurser som krävs.

Det är först när vi ser detta i verkligheten som vi vet vilken lösning som verkligen fungerar – och hur den ska skalas.

Olika kunder, olika förutsättningar

Vi arbetar med organisationer som har mycket olika syn på teknik och datahantering.
Vissa är vana vid molnlösningar och har en öppen dataarkitektur.
Andra har strikta krav på att AI-modeller och data ska hanteras lokalt av säkerhets- eller sekretesskäl.

Det påverkar inte bara val av teknik, utan också:

Hur vi tränar modellerna.
Hur vi hanterar dataflöden och åtkomst.
Hur snabbt vi kan utveckla och testa.

Ett Proof of Concept är det enda sättet att validera dessa aspekter i praktiken – utan att riskera att bygga på fel grund.

Andra viktiga faktorer vi utvärderar i en POC

Förutom data och plattform testar vi alltid:

Datakvalitet och etik: Finns bias, luckor eller juridiska hinder (t.ex. GDPR)?
Prestanda och skalbarhet: Hur mycket data klarar lösningen innan den blir långsam eller dyr?
Integrationer: Hur kan lösningen kopplas till befintliga system?
Affärsnytta: Vilka processer påverkas, och hur mäter vi värdet av insatsen?
Säkerhet och efterlevnad: Hur hanteras åtkomst, kryptering och datalagring?

Genom att testa dessa delar i liten skala kan vi minimera risk, spara tid och bygga en lösning som håller – både tekniskt och verksamhetsmässigt.

POC som en del av resan – inte en engångsinsats

En väl genomförd AI Proof of Concept är inte en avgränsad test, utan en del av en större process.
Den ger oss och kunden gemensamma insikter om vad som krävs för att nå värde på riktigt.

Vi identifierar flaskhalsar tidigt.
Vi ser vilka modeller och metoder som ger bäst resultat.
Vi får en gemensam bild av kostnad, nytta och tidplan för nästa steg.

Det är helt enkelt grunden för att fatta rätt beslut om fortsatt utveckling.

Decernos perspektiv

På Decerno bygger vi inte AI för AI:ns skull.
Vi bygger AI som löser verkliga problem, på ett hållbart och säkert sätt.
Vår erfarenhet är att varje lyckat AI-projekt har börjat med en genomtänkt Proof of Concept där både teknik, data och affärsmål möts.

POC:n är där vi översätter potential till insikt – och insikt till verklig nytta.

Sammanfattning

En AI Proof of Concept handlar inte om att bevisa att vi kan AI – det vet vi redan.
Den handlar om att bevisa att AI fungerar i just din verklighet.
Det är så vi bygger lösningar som håller, skalar och skapar värde på riktigt.