Alle selskaper har data. Massevis av dem. De ligger i ERP-systemer. CRM-databaser. IoT-sensorer. Regneark. Apper i skyen. Men her er problemet: Data som bare ligger der, hjelper ingen.
Du trenger ikke mer data. Du trenger data som tenker. Data som handler. Data som lærer av det som skjedde i går, og som forteller deg hva du skal gjøre i morgen.
Det er det LeapLytics bygger.
Vi kobler oss til systemene dine. Vi gjør dataene dine om til intelligens. Og vi skaper en sløyfe der hver utdata gjør den neste beslutningen smartere.
Hva vi faktisk gjør
LeapLytics tilbyr tre kjernetjenester:
AI-som-en-tjeneste
Intelligente assistenter, spådommer og automatisering - drevet av dine egne data. Ikke generisk AI. Din AI.
Simulering-som-en-tjeneste
Test beslutninger før du tar dem. Kjør hva-hvis-scenarioer. Se utfallene før de skjer.
Fullstendige datarørledninger
Vi kobler oss til systemene dine, renser dataene dine og gjør dem klare for AI og simulering. Ingen datateknisk hodebry for deg.
Resultatet? Du går fra rådata til smarte beslutninger - uten å bygge opp et helt teknologiteam.
Syklusen som driver alt
De fleste AI-prosjekter fungerer slik: Legg inn data. Få svar ut. Ferdig.
Det er en blindvei.
LeapLytics fungerer annerledes. Vi har bygget en syklus som fungerer på alle nivåer i virksomheten din:
Trinn 1: Dataene kommer inn
Fra ERP, CRM, IoT-enheter, dokumenter, API-er - hvor som helst.
Trinn 2: Modellaget behandler den
Dette kan være en AI-assistent som svarer på spørsmål. En simulering som tester scenarier. En oversettelsesmotor. En prognosemodell. Uansett hvilken intelligens du trenger.
Trinn 3: Output opprettes
En spådom. En anbefaling. En visualisering. En handling som utføres automatisk.
Trinn 4: Utdataene blir lagret
På din side. I systemene dine. Klar til bruk.
Trinn 5: Den lagrede utdataen blir ny inndata
Og syklusen starter på nytt.
Dette er ikke en engangsanalyse. Det er en kontinuerlig sløyfe. Hver beslutning gir næring til den neste. Hvert resultat gjør systemet smartere. Hver syklus bringer deg nærmere det som faktisk skjer i virksomheten din.
Denne syklusen dukker opp overalt - i alle brukstilfeller, på alle nivåer og i alle systemer vi berører.
Slik fungerer plattformen
LeapLytics er bygget opp i lag. Hvert lag har en jobb. Og hvert lag er koblet til syklusen.
Systemene dine (der dataene ligger)
Det er her alt begynner. Dine eksisterende systemer:
- ERP-systemer (SAP, Oracle, Microsoft Dynamics)
- CRM-plattformer (Salesforce, HubSpot)
- Systemer for dokumenthåndtering
- Databaser og datavarehus du allerede eier
- IoT-enheter og maskindata
- Eksterne kilder (API-er, åpne data, web)
Vi ber deg ikke om å endre systemene dine. Vi kobler oss til dem.
Lag for innlesning og integrering
Det er her vi henter inn dataene dine og gjør dem brukbare.
- Koblinger som kobles til ERP, CRM, dokumenter, IoT og API-er
- ETL/ELT-rørledninger som flytter data i batcher eller sanntidsstrømmer
- Harmonisering av data som renser, standardiserer og løser kvalitetsproblemer
Dataene dine kommer fra dusinvis av steder og i dusinvis av formater. Vi gjør dem om til én ren, sammenhengende kilde.
Syklusen her: Rådata kommer inn. De blir renset og strukturert. De strukturerte dataene forsyner neste lag. Tilbakemeldinger fra AI-modeller forteller oss hvilke data som må forbedres. Vi finjusterer rørledningene. Bedre data kommer inn neste gang.
Data- og lagringslag
Rene data trenger et hjem. Dette laget lagrer alt i riktig format for riktig bruk.
- Datasjø og datavarehus for dine kuraterte forretningsdata
- Vektordatabase for dokumenter, kunnskapsbaser og logger (det AI-assistenter søker etter)
- Funksjonsbutikk for ML-modellinndata (forhåndsberegnet, klar til bruk)
- Tidsserier og hendelseslager for IoT-data, prosesser og alt som er tidsbasert
- Utgangslager for spådommer, simuleringsresultater og chat-logger
Syklusen her: Data blir lagret. Modeller bruker dem. Modeller skaper utdata. Utdataene lagres. Disse resultatene blir input for neste analyserunde.
AI- og simuleringstjenester (modellaget)
Det er her intelligens oppstår. Dataene dine blir til svar.
LLM-tjenester
- Spørsmål-og-svar-assistenter som kjenner virksomheten din
- Co-piloter som hjelper medarbeiderne med å jobbe raskere
- Innholdsgenerering basert på dine data
Maskinlæringsmodeller
- Scoring (hvilke kunder vil bli borte? Hvilke potensielle kunder er hete?)
- Prognoser (hvordan vil salget se ut neste kvartal?)
- Klassifisering (hva slags type problem er denne supporthenvendelsen?)
Simuleringsmotorer
- Scenarioplanlegging (hva skjer hvis vi øker prisene 10%?)
- Hva-hvis-analyse (hva om etterspørselen dobles?)
- Tekniske simuleringer (hvordan vil denne maskinen fungere under stress?)
Optimalisering
- Beslutningsforslag basert på begrensninger og mål
- Anbefalinger for ressursallokering
- Innsikt i prosessforbedringer
Syklusen her: Data mates inn i modeller. Modeller produserer resultater (prediksjoner, simuleringer, svar). Disse resultatene blir lagret. Lagrede resultater blir opplæringsdata eller kontekst for fremtidige modeller. Modellene blir smartere. Resultatene blir bedre.
Interaksjons- og orkestreringslag
Intelligens er ubrukelig hvis folk ikke kan bruke den. Dette laget gjør AI tilgjengelig.
- Samtaleorkestrator som håndterer chatteflyt og kontekst (slik at assistenter husker hva dere snakket om)
- LLM-verktøy og funksjonskall (slik at AI-assistenter faktisk kan GJØRE ting - søke i databaser, utløse arbeidsflyter, oppdatere poster)
- Arbeidsflytmotor for flerstegsprosesser (godkjenninger, eskaleringer, automatiserte sekvenser)
Det er her AI slutter å være et leketøy og begynner å bli et verktøy. Assistentene dine svarer ikke bare på spørsmål. De tar grep.
Syklusen her: Brukeren stiller et spørsmål eller utløser en arbeidsflyt. Orkestratoren kaller opp de riktige modellene og verktøyene. Output leveres. Tilbakemeldinger fra brukeren (hjalp dette? Var dette riktig?) strømmer tilbake. Systemet lærer hva som fungerer.
Kundefrontend (der folk samhandler)
Det er dette teamet ditt faktisk ser og bruker.
- Webapper og forretningsapplikasjoner med innebygd kunstig intelligens
- Grensesnitt for chat i nettlesere, Microsoft Teams, Slack eller egendefinerte apper
- BI-dashbord og -rapporter drevet av sanntidsinformasjon
- Brukergrensesnitt for simulering for å kjøre scenarier og se resultatene visuelt
Vi møter medarbeiderne dine der de jobber. Ingen nye verktøy å lære. AI dukker opp i appene de allerede bruker.
Syklusen her: Brukerne samhandler med frontend. Deres handlinger og tilbakemeldinger blir til data. Disse dataene mates tilbake gjennom hele stakken. Opplevelsen blir bedre. Intelligensen skjerpes.
Plattformfunksjoner som spenner over alt
Noen ting passer ikke inn i ett lag. De går på tvers av hele plattformen.
Sikkerhet og identitetshåndtering
Dine data forblir dine. Vi implementerer rollebasert tilgang, kryptering og autentisering, slik at bare de rette personene ser de rette dataene.
Datastyring og datakatalog
Få oversikt over hvilke data du har, hvor de kommer fra, og hvordan de flyter gjennom systemet. Metadatahåndtering og sporing av linjeføring er inkludert.
MLOps
Modeller trenger pleie. Vi tar oss av modellregistrering, overvåking og omskolering, slik at AI-en din forblir nøyaktig over tid.
Observerbarhet
Se hva som skjer. Målinger, logger, sporing og kostnadsovervåking på tvers av hele plattformen. Ingen svarte bokser.
Etterlevelse og etterprøvbarhet
Regulert industri? Vi sporer alt. Fullstendige revisjonsspor for hver eneste beslutning, prediksjon og handling.
Fakturering og sporing av bruk
Få vite hva du bruker og hva det koster. Transparent sporing på tvers av alle tjenester.
Hvorfor LeapLytics
Vi kobler oss til alle datakilder
ERP. CRM. IoT. Dokumenter. API-er. Databaser. Uansett hva du har, kan vi koble oss til det. Ingen rip-and-replace. Ingen migreringsprosjekter. Vi jobber med det du har.
Vår AI tar affære
De fleste AI-verktøy besvarer spørsmål. Våre gjør ting. Ved hjelp av verktøy- og funksjonsanrop kan assistentene våre søke i systemene dine, oppdatere poster, utløse arbeidsflyter og ta beslutninger. Ikke bare innsikt - påvirkning.
Simuleringer kjørt på reelle data
Glem leketøysmodeller med falske tall. Simuleringene våre bruker bedriftens faktiske data. Når du spør "hva om", får du svar du kan stole på.
Én plattform for alt
ML-modeller. Store språkmodeller. Simuleringer. Alle bruker det samme datalaget. Ingen siloer. Ingen dupliserte pipelines. Ett enhetlig system.
Tydelige forretningsresultater
Vi selger ikke teknologi for teknologiens skyld. Vi leverer:
- Raskere beslutninger fordi innsikt er umiddelbar
- Bedre beslutninger fordi de er basert på komplette data
- Automatiserte beslutninger fordi rutinemessige valg ikke trenger mennesker
- Testede beslutninger fordi du kan simulere før du forplikter deg
Brukstilfeller
Prognoser og prediktiv analyse
Vet hva som kommer før det kommer. Etterspørselsprognoser. Salgsprognoser. Ressursplanlegging. Prognoser for kontantstrøm. Syklusen forbedrer prognosene kontinuerlig etter hvert som nye data kommer inn.
Intelligente assistenter for interne team
Gi dine ansatte en AI som kjenner virksomheten din. Svar på spørsmål om retningslinjer, produkter, kunder eller prosesser. Hent data fra flere systemer i én samtale. Utfør handlinger direkte fra chatten.
Prosessoptimalisering og hva-hvis-simuleringer
Test endringer før du gjennomfører dem. Hva skjer hvis vi bytter leverandør? Justerer prisene? Omfordeler ressurser? Kjør simuleringen. Se utfallet. Ta en trygg beslutning.
Oppdagelse av avvik
Oppdag problemer før de utvikler seg til katastrofer. Overvåk IoT-sensorer for å oppdage utstyrsfeil. Se etter svindelmønstre i transaksjoner. Spor prosesser for uvanlig atferd. Få varsler når noe ikke ser riktig ut.
Dokumentetterretning
Gjør ustrukturerte dokumenter om til strukturert kunnskap. Trekk ut informasjon fra kontrakter, fakturaer, rapporter og e-poster. Gjør den søkbar. Gjør den handlingsrettet.
Kundeinformasjon
Forstå kundene dine bedre enn de forstår seg selv. Forutsigelse av kundefrafall. Anbefalinger om neste beste handling. Sentimentanalyse. Personalisering i stor skala.
Hvordan alt kommer sammen
Se for deg dette:
ERP-dataene dine strømmer inn i LeapLytics. De blir renset og lagret. En ML-modell forutser hvilke bestillinger som vil være forsinket. Denne prediksjonen vises i et dashbord som driftsteamet bruker. De iverksetter tiltak. Resultatene av disse handlingene strømmer tilbake som nye data. Modellen lærer. Neste ukes spådommer er mer nøyaktige.
I mellomtiden spør salgsteamet en AI-assistent om en kundes historikk. Assistenten henter data fra CRM-systemet ditt, sjekker nylige supporthenvendelser og oppsummerer alt i løpet av sekunder. Representanten inngår avtalen. Resultatet blir treningsdata. Assistenten blir bedre til å hjelpe neste selger.
Økonomiteamet ditt kjører en simulering: Hva om råvarekostnadene øker med 15%? De ser innvirkningen på marginene på tvers av produktlinjer. De justerer prisstrategien før kostnadsøkningen i det hele tatt inntreffer.
Hver eneste interaksjon. Hver eneste beslutning. Hvert utfall. Alt gir næring til syklusen. Systemet lærer. Virksomheten din blir smartere.
Klar til å begynne?
Du har dataene. Vi har plattformen.
La oss bygge opp en syklus som gjør informasjonen din om til intelligens.
Kontakt oss for å diskutere ditt brukstilfelle.
