Forbered et tilbud
Saml forespørgsel, historik og priser. Forbered et første udkast, og vis hvad der mangler.
mail · priser · historik
● AI-implementering for etablerede virksomheder
Sæt AI i arbejde.
Bygget rundt om jeres data, systemer og arbejdsgange.
Vi bygger AI ind i de systemer, data og arbejdsgange, der allerede driver virksomheden, så den kan løse konkrete opgaver med den rigtige kontekst, mens mennesker beholder beslutningerne.
Start med det arbejde, der bliver ved med at lande tilbage hos jer.
CRMPipelineaftaler, ansvarlige, historik
ADSAnnoncekontiforbrug, ingen feedback
WEBWebsiteformularer, trafik
FINØkonomipriser, margin
MAILIndbakkehvad der blev lovet
DOCSFilerspecifikationer, tilbud
CALKalenderhvad der blev aftalt
PHONEOpkaldaldrig skrevet ned
SHEETRegnearkden egentlige database
FLOWAutomatiseringerbygget, glemt
PMLeveringstatus, overleveringer
SUPSupportde samme fem svar
arbejdslagetmondaybrewforbinder systemerne og konteksten, arbejdsgangen kræverfinder de godkendte oplysninger, før arbejdet begynderarbejder i de værktøjer, virksomheden allerede brugerviser sine kilder, handlinger og godkendelsespunkter
træk i et system — forbindelserne følger medI bruger AI. Men virksomheden får stadig arbejdet igennem med håndkraft.
AI bliver ofte brugt til at skrive mails, opsummere møder og løse små opgaver. Det egentlige arbejde starter stadig med, at nogen leder efter filer, åbner flere systemer, flytter data og prøver at regne ud, hvad der allerede er sket.
AI mangler sjældent intelligens. Den mangler adgang til det arbejde, der faktisk foregår.
det vi hørerKan I genkende to af de tre, har I sandsynligvis et workflow-problem, ikke et problem med valget af AI-værktøj.
01
Vi bruger AI til at skrive mails, mens folk stadig flytter de samme oplysninger mellem systemerne.
02
Vi har CRM, indbakke, projekter og måske økonomisystem, men medarbejderne er stadig dem, der får det hele til at hænge sammen.
03
Vi kan godt se, at AI burde kunne hjælpe mere, men den kender ikke vores kunder, arbejdsgange eller data.
Når AI kan se den rigtige kontekst og stoppe ved menneskelige beslutninger, kan den begynde at løse arbejdet.
samler virksomhedens kontekstdet virksomheden allerede ved
symptometKonteksten findes.
Konteksten findes.
AI kan ikke bruge den samlet.
Priser, tilbud, opkaldsnoter, leveringsløfter og kundehistorik findes allerede. De er bare spredt på tværs af virksomhedens værktøjer.
CRMPipelineHubSpot · Pipedrive
ADSAnnoncekontiGoogle Ads · Meta
WEBWebsiteShopify · WordPress
FINØkonomie-conomic · Dinero
MAILIndbakkeGmail · Outlook
DOCSFilerDrive · SharePoint
CALKalenderGoogle · Outlook
PHONEOpkaldTeams · Aircall
SHEETRegnearkExcel · Sheets
FLOWAutomatiseringern8n · Zapier · Make
PMLeveringAsana · Jira
SUPSupportZendesk · Intercom
det vi byggerÉt system,
↓ fortsæt ned — det samler sig undervejsÉt system,
der taler med sig selv.
Én besked kan sætte gang i et rigtigt stykke arbejde.
En enkel forespørgsel kan sætte rigtigt arbejde i gang, fordi kontekst, regler og godkendelser allerede er på plads.
eksempler på forespørgslerFire eksempler. Arbejdsgangene og systemerne ændrer sig fra virksomhed til virksomhed.
dig
Læg de her 400 produkter ind. Match dem med eksisterende varianter, ryd teksterne op, kontroller fragtdata og vis mig alt, jeg skal tage stilling til, før noget går live.
leverandørfil-0Læser leverandørfilen400 rækker
shop-1Matcher produkter og variantervarianter · felter
katalog-2Tjekker regler og fragtfeltermatchet
fragt-3Klargør importen14 ufuldstændige
resultat
386 produkter er klar. 14 har manglende eller modstridende oplysninger og skal gennemgås, før noget skrives til shoppen.
stopper her
Intet er skrevet til shoppen. Skriv de 386, eller åbn først de 14 til gennemgang.
Det her er ikke hypotetisk.
Vi starter ikke med et stort transformationsprojekt. Vi løser det næste reelle problem og sørger for, at konteksten ikke forsvinder, når virksomheden vil videre.
ecommerce · DenmarkFra Meta Ads til en sammenhængende e-handelsdrift.
Companyshop24 kom først til os for Meta Ads. Arbejdet voksede til Shopify, produkt- og leverandørdata, websiteindhold, SEO, GHL, leadhåndtering, Google og Meta samt fragtflows.
Når systemerne, scriptsene, dataene og reglerne hænger sammen, kan vi arbejde på tværs af driften fra ét teknisk miljø. Det gør en stor produktimport, en ændring i shoppen, et spørgsmål om performance eller et nyt fragtflow til et stykke arbejde, der kan løses uden at samle virksomheden fra bunden hver gang.
construction · DenmarkFra personlige konti til én fælles måde at drive virksomheden på.
Parlo Byg arbejdede med personlige mailkonti, spredte filer og administrative processer, som kun enkelte personer havde overblik over. Vi byggede Microsoft 365-opsætningen, fælles postkasser og den fælles struktur omkring Outlook, OneDrive og SharePoint.
Derefter blev Ordrestyring en del af den samme arbejdskontekst. Ejeren kan arbejde på tværs af mails, byggesager, materialer, leverandører og administrative oplysninger uden først at lede manuelt i hvert system.
services · FranceReelle kunderesultater tilbage i acquisition-systemet.
AJFR ville ikke have endnu en isoleret automation. Vi forbandt Airtable, Make, Webflow, Calendly, Google Ads, tracking og virksomhedens CRM- og omsætningsdata.
Leads kan følges fra første henvendelse til senere forretningsstadier, og de resultater kan føres tilbage til Google Ads. Det betyder, at acquisition-systemet kan lære af kunder, ikke kun af formularindsendelser.
Der findes ikke én AI-løsning. Der findes arbejde, der står i vejen.
Start med en arbejdsgang, der både kan mærkes og afgrænses.
Håndtér en ny kundeforespørgsel
Læs henvendelsen, find manglerne, opret sagen og klargør næste svar.
forespørgsel → sagFølg op på arbejde, der er gået i stå
Find stille leads, tilbud, kunder eller leverandører, og forbered næste skridt ud fra historikken.
sagens historikForbered et ledelsesoverblik
Saml de relevante opdateringer, og vis hvad der ændrede sig, forsinkes eller kræver en beslutning.
kilder · hver påstandGiv kundeservice den rigtige kontekst
Find den relevante ordre, sag eller samtale, før svaret bliver skrevet.
politik · ordre · trådGør et møde til handling
Gør samtalen til beslutninger, opgaver, opfølgning og ændringer i de rigtige systemer.
transskription → systemerDrift et katalog eller en webshop
Opdatér produkter, indhold, metadata, kollektioner og fragtdata dér, hvor de skal bruges.
struktureret · på pladsFind det, der kræver opmærksomhed
Find manglende data, svage overleveringer og arbejde, der er gået i stå.
fastlåst · mangler · skriderNår konteksten følger med, kan arbejdet faktisk komme videre.
Den større forskel er, at arbejdet ikke starter fra nul hver gang.
01
Mindre jagt på information
Færre søgninger, eksporteringer, kopieringer og manuelle opdateringer.
02
Færre ting, der falder mellem to stole
Opgaver og opfølgning bliver ikke afhængige af, at én bestemt person er på.
03
Samme kvalitet i gentagne opgaver
De samme oplysninger, regler og godkendelser bliver brugt hver gang.
04
Mere kapacitet i virksomheden
Arbejde, der før var for langsomt eller for teknisk, kan blive realistisk at få gjort.
“Vi vil bruge AI til tilbud” er sjældent én opgave.
Det kan lyde som en enkelt ting. I praksis består det ofte af flere stykker arbejde, forskellige data og forskellige beslutninger.
- 01Find kunde-, projekt- og prisoplysningerne.
- 02Tjek dem mod virksomhedens regler og tidligere sager.
- 03Forbered det første udkast.
- 04Send det til den rigtige person til gennemgang.
- 05Opdatér de systemer, der skal følge med bagefter.
Vi skiller arbejdsgangen ad, før vi beslutter, hvad AI må gøre, og hvad et menneske fortsat ejer.
Arbejdet er ikke én prompt.
En brugbar arbejdsgang starter med en trigger, samler kontekst fra de rigtige systemer, udfører flere trin og stopper dér, hvor et menneske skal beslutte.
Tilbud er det første af fire eksempler. De tre andre finder du i den interaktive gennemgang nedenfor.
Se de fire arbejdsgange
06·bgennemarbejdede eksempler
Fire arbejdsgange, kortlagt fra start til slut.
Hvert eksempel viser triggeren, konteksten, systemets handlinger, det menneskelige kontrolpunkt og målingen.
Arbejdsgang — tilbudsforberedelse
B2B-service · kommercielt teamTrigger
Vi vil bruge AI til tilbud.
Input
Mail, CRM-historik, mødenoter, priser, leverandøroplysninger og tidligere projekter.
Det systemet gør
Finder relevant information, tjekker den mod reglerne, forbereder første udkast og markerer det, der mangler eller modsiger hinanden.
Menneskeligt kontrolpunkt
Pris, omfang, undtagelser og endelig godkendelse.
Måles på
Forberedelsestid, svartid, antal revisioner og fejl fanget før afsendelse.
01 / 04 · vælg frit
eksempel 01tilbudsforberedelse, opgjortillustrativt
12
tilbud om ugen
2
timers forberedelse pr. person pr. tilbud
2
personer involveret
48
persontimer om ugen
Vejledende tal. Vi erstatter dem med jeres faktiske arbejdsgang og tal under gennemgangen.
AI virker først, når den har noget reelt at arbejde med.
01
Kontekst nok til at forstå sagen
De godkendte oplysninger skal være tilgængelige.
kontekst02
Adgang med klare grænser
Det skal være klart, hvad den må gøre.
udførelse03
Sporbarhed
Kilder, ændringer og undtagelser skal kunne ses.
synlighed04
En ansvarlig person
En navngiven person skal eje arbejdsgangen.
kontrolBegynd med det, der koster mest. Byg videre, når det virker.
Kom med den arbejdsgang, der æder tid, skaber forsinkelser eller afhænger af én person.
trin 01
Kortlæg det nuværende arbejde
Vi ser på menneskerne, systemerne, friktionen, den ønskede forbedring og de ting, der fortsat skal godkendes af et menneske.
trin 02
Vælg den første arbejdsgang
Vi vurderer værdi, tilgængelig kontekst, integrationsarbejde, gennemførlighed og risiko.
trin 03
Byg og afprøv
Vi forbinder de nødvendige kilder, bygger arbejdsgangen, tester den på rigtige sager og aftaler godkendelser.
trin 04
Overdrag eller drift
Når den virker, dokumenterer vi den og overdrager den, eller vi fortsætter med at drive og forbedre den.
første samarbejde
AI-gennemgang
Vi vurderer, om én arbejdsgang er værd at bygge.
I går derfra med
- 01Et klart billede af, hvordan arbejdet foregår i dag
- 02Hvor tiden, forsinkelserne eller tabene ligger
- 03Hvilke systemer og oplysninger der kræves
- 04Hvad AI kan tage, og hvad der fortsat skal være menneskeligt
- 05En ærlig anbefaling om at bygge eller lade være
Byg den første arbejdsgang. Vælg selv, hvem der driver den videre.
Vi kan bygge og overdrage løsningen til jeres team, eller blive ansvarlige for drift og videreudvikling.
to måder at arbejde med mondaybrewsamarbejde 01 · byg
Byg og overdrag
Én arbejdsgang, testet på rigtige sager, dokumenteret og overdraget til en navngiven ansvarlig.
- 01Én afgrænset arbejdsgang
- 02Testet på rigtige sager
- 03Dokumenteret og overdraget til en navngiven ansvarlig
samarbejde 02 · drift
Drift og udvikling
Vi holder arbejdsgangen i drift, følger dens afhængigheder og forbedrer den, når virksomheden har brug for det.
- 01En navngiven operatør ejer arbejdsgangen
- 02Integrationer og data overvåges
- 03Vi forbedrer, når behovet opstår
Kom med den arbejdsgang, der tager for meget tid.
På 30 minutter finder vi ud af, hvad AI kan tage, hvad der fortsat kræver et menneske, og om der er en løsning værd at bygge.
I går derfra med et klart svar.
