AI, med fötterna på jorden.

Vissa uppgifter
behöver dig.
Andra behöver bara
bli gjorda.

Hej, jag heter Valentina. Jag hjälper team att använda AI för de repetitiva momenten, så att människor får mer tid till arbetet som behöver deras omdöme.

Låt mig visa vad jag menar
Några saker från mitt skrivbord
ANTECKNINGAR / VM

Det måste finnas
ett bättre sätt
att göra det här.

✓ Börja med en verklig uppgift
✓ Låt AI sköta rutinarbetet
✓ Granska resultatet själv
MÄNNISKAN FATTAR BESLUTEN
IDÉER ATT UTFORSKA / 001
Mindre kopierande.
Mer tänkande.
Utgår från verkligt arbeteMänniskor granskar resultatenEn användbar lösning i taget
En närmare titt

Saker jag har byggt.
Och idéer att utforska.

Ett arbetsflöde jag använder, ett communityprojekt och en prototyp för inkorgen. Olika problem, samma nyfikenhet.

01 / Mitt eget arbetsflöde

Jag tröttnade på att mata in labbrapporter.

En rapport innebar tidigare 10–30 minuter av att kopiera värden till en Excel-mall. Jag byggde ett arbetsflöde med en stor språkmodell (LLM) som sköter inmatningen. Nu granskar jag resultatet i stället.

Byggt och används
Utforska skillnaden
LABBRAPPORTFIKTIVT EXEMPEL
ProvResultat
Exempel A0.12 mg/kg
Exempel B0.08 mg/kg
Exempel C0.21 mg/kg
Läs · kopiera · mata in · upprepa
FRÅN RAPPORT TILL EXCEL-MALL

Siffrorna matade inte in sig själva.

Läs ett värde, hitta rätt cell och skriv in det. Upprepa tills rapporten finns i mallen och halterna av föroreningar kan kontrolleras.

10–30 minManuell inmatning, per rapport
EXCEL-MALLFIKTIVT EXEMPEL
ProvFörberett resultat
Exempel A0.12 mg/kg
Exempel B0.08 mg/kg
Exempel C0.21 mg/kg
Ladda upp · AI förbereder · jag granskar
FÖRBEREDDA UPPGIFTER ATT GRANSKA

Nu granskar jag i stället för att kopiera.

Jag laddar upp rapporten på några sekunder. Språkmodellen förbereder Excel-filen. Sedan kontrollerar jag värdena och rättar det som behövs.

1–2 minMänsklig granskning · AI:ns bearbetningstid tillkommer
Tider från mitt eget arbete, inte ett löfte om kundresultat.Mänsklig granskning ingår fortfarande.

Det här är en interaktiv förklaring, inte ett AI-verktyg som körs live. Värdena är fiktiva. Med AI tar uppladdningen sekunder och granskningen ungefär 1–2 minuter. Bearbetningstiden tillkommer.

02 / Prototyp för inkorgen

En lugnare start
i inkorgen.

Sortera mejlen. Flagga det som behöver uppmärksamhet. Förbered ett svar. Låt en människa avgöra vad som faktiskt skickas.

Läs om projektet
Prototyp / Exempeldata

Ett försprång i inkorgen.

Tanken är att sorteringen redan ska vara gjord när arbetsdagen börjar. Meddelanden är grupperade, viktiga ärenden flaggade och svarsutkast redo att granskas.

Det här gör AI

Läser meddelandet, kategoriserar det och tar fram ett svarsutkast utifrån godkänd företagsinformation.

Det här gör en människa

Granskar utkastet, redigerar och tar hand om sådant som kräver sammanhang eller omtanke. Teamet ansvarar för att skicka svaret.

Testa demon En prototyp med exempeldata, ännu inte i drift hos en kund. Demon öppnas på en extern webbplats.
03 / Communityprojekt i Discord

”Kan vi bygga
en bot för det här?”

En fungerande rollspelsbot för en Discord-server. AI skrev koden. Jag ledde arbetet och utformade upplevelsen.

Lite mer om projektet
Färdigt / Communityprojekt

En idé för servern. En bot som fungerar.

Jag byggde en fungerande rollspelsbot för en Discord-community med AI-assisterad utveckling.

Min roll i projektet

Jag ledde arbetet och formade upplevelsen. AI genererade koden. Min roll var att styra processen mot det verktyg som communityn ville ha.

Därför finns projektet här

AI kan hjälpa till med mer än dokument. Projektet visar hur en idé kan bli något användbart genom att styra AI i utvecklingsarbetet.

Boten används på sin communityserver. Det finns ingen offentlig demo av boten på den här sidan.
Valentina MattssonNyfiken på vad som skulle kunna fungera bättre.
Människan bakom arbetsflödena

Det började med en uppgift
jag ville slippa göra manuellt.

Att manuellt mata in uppgifter från labbrapporter visade mig hur stor del av arbetsdagen som kan försvinna i repetitiva uppgifter. När jag byggde ett AI-arbetsflöde för det förändrades mitt sätt att arbeta.

Det är det jag vill hjälpa andra att utforska: praktiska sätt att använda AI som utgår från ett verkligt behov. Jag har egen erfarenhet av att styra AI-verktyg och bygga arbetsflöden, där människor granskar resultaten och fattar besluten.

Här kan vi börja

Ni behöver inte
en stor AI-strategi.
Bara en bra första uppgift.

Berätta var tiden försvinner. Tillsammans kan vi undersöka om AI faktiskt skulle hjälpa.

Hitta rätt första steg

Vi går igenom ert nuvarande arbetssätt, identifierar repetitiva moment och väljer ett litet projekt med ett användbart resultat. Vi bestämmer vad AI ska göra och vad en människa behöver granska.

Gör dokumentens innehåll användbart

Omvandla dokument till strukturerade uppgifter eller kalkylblad, med granskning och rutiner för avvikelser. Labbrapporterna är ett exempel på det arbetssättet.

Låt inkorgen ta mindre tid

Utforska sortering, prioritering och svarsutkast utifrån godkänd information. Teamet granskar förslagen och godkänner det som skickas.

Gör mötesanteckningar till nästa steg

Använd en mötestranskription för att ta fram en sammanfattning, prioriteringar och uppgifter. Deltagarnas samtycke behövs. Mötesansvarig granskar innehållet och bekräftar ansvariga innan det delas.

Bygg ett litet verktyg. Hjälp teamet använda det.

Testa en avgränsad bot eller prototyp. Ta sedan fram enkla instruktioner och granskningsrutiner så att teamet vet hur verktyget ska användas. Omfattning och verktyg anpassas efter uppgiften.

Några saker du kanske undrar över.

Behöver vi kunna något om AI?

Nej. Vi kan utgå från hur ni arbetar i dag och en uppgift ni vill förenkla. Ni behöver varken en teknisk kravspecifikation eller ett särskilt verktyg i åtanke.

Kommer AI att skicka mejl eller fatta beslut på egen hand?

Arbetsflödena är utformade som stöd: AI förbereder data, lyfter fram information och skriver svarsutkast. Du eller ditt team granskar och godkänner arbetet. Eventuell automatisering utöver det behöver vi uttryckligen komma överens om.

Hur hanteras känslig företagsinformation?

Innan vi väljer verktyg behöver vi förstå vilken information arbetsflödet använder och vilka krav er organisation har. Vi kommer överens om åtkomst, datahantering och vad som får delas innan vi använder företagsdata.

Kan vi börja med en enda uppgift?

Ja. En repetitiv uppgift ger oss något konkret att testa, förbättra och utvärdera innan vi går vidare i större skala.

Ett samtal är en bra början

Vad skulle ni vilja
slippa göra manuellt?

Berätta om uppgiften. Hur ni gör i dag, vad som krånglar och vad ni hellre skulle lägga tiden på.

Hör av dig