AI-arkeologi: hindret som stoppar automation

De flesta organisationer misslyckas inte med AI för att modellen är svag, utan för att verkligheten i systemen är odokumenterad.

Brownfield-problemet

Legacy-system innehåller år av specialfall, manuella workaround-flöden och tyst kunskap. Om detta inte dokumenteras först, kommer varje automatisering ge oförutsägbara resultat. Därför börjar Lights-out med AI-arkeologi: att kartlägga hur processerna faktiskt fungerar, inte hur de borde fungera.

Specifikationsproblemet

AI-agenter kan inte arbeta på vaga instruktioner. De behöver exakta, körbara specifikationer. Vi översätter därför kundens domänspråk till tydlig Markdown med regler, datakrav och beslutspunkter. Det är här Domain Translators blir avgörande.

Digital tvilling före produktion

Innan en agent får röra live-data kör vi processen i en digital tvilling av ERP/CRM-miljön. Därefter kontrolleras utfall av scenarier: summor, moms, statusflaggor och beroenden måste passera innan exekvering tillåts.

Nischning är vägen till "lights out"

Generella fabriker fastnar i undantag. Nischade fabriker kan nå verklig autonomi. Ju smalare domän, desto bättre täckning av edge cases och desto högre driftsäkerhet.