Produksjonsbedrift
AI-agenter i samspill
Utfordring: Vekst uten voksesmerter
Glassboks ble engasjert av en produksjonsbedrift i sterk vekst, hvor man begynte å merke voksesmerter i form av ineffektiv informasjonsflyt, manuell håndtering og økende kompleksitet.
Etter en kartlegging sammen med ledelsen identifiserte vi 15 forbedringsområder.
Som første steg ble tre AI-agenter implementert:
Agent som innhenter og analyserer informasjon fra fabrikk
Agenten er kontekstbevisst og benytter ulike datakilder og systemer for å vurdere og aggregere viktig innsikt.
Agent som leser og registerer inkomne ordre
Ordre kommer inn til fabrikken på tvers av kanaler, agenten strukturerer ordreinformasjon og sammenfatter i ett, felles system.
Agent som booker frakt
Avlaster personalet og reduserer tidsbruk på manuelle prosesser.
Disse agentene jobber sammen for å skape bedre flyt, redusere manuell belastning og gi ledelsen bedre oversikt i en hektisk vekstfase. Resultatene kom umiddelbart, og selskapet er nå i prosess med å implementere flere agenter.
Teknologiselskap
Økt verdi uten flere ansatte
Utfordring: Fragmentert data og lav konvertering
Glassboks ble engasjert av et teknologiselskap som ønsket å forbedre salgsprosesser, redusere churn og få mer ut av dataene de allerede satt på. Bedriften hadde mange datakilder, men manglet strukturert innsikt og automatisert oppfølging.
Etter en behovsanalyse ble følgende AI-agenter implementert:
Agent som innhenter relevant informasjon om mulige leads
Skanner åpne kilder, CRM og interne databaser for å identifisere og kvalifisere potensielle kunder.
Agent som analyserer brukerdata i sanntid
Overvåker hvordan brukere interagerer med produktet og gir innsikt i adferd, engasjement og risikofaktorer for churn.
“AI-officer” koblet til bedriftens datakilder
Fungerer som en sentral intelligens som samler, tolker og distribuerer innsikt fra hele organisasjonen – i sanntid. Med chat-funksjon.
Effekt:
Bedriften oppnår bedre konvertering, mer målrettet oppfølging og reduserer kundeavgang. Samtidig frigjøres tid og ressurser gjennom automatisering og smartere beslutningsstøtte.
Mediebyrå
AI-drevet skalering fra dag en
Utfordring: Lite team med store ambisjoner
Glassboks ble engasjert av et nystartet mediebyrå i underholdningsbransjen. Med et lite team ønsket de å bygge virksomheten med AI som en hjørnestein fra dag en.
Etter en behovsanalyse ble følgende tiltak iverksatt i første fase:
Opplæring av ansatte
Opplæring i avansert verktøy bruk, prompt design og prinsipper for å identifisere AI-first oppgaver etterhvert som de bygger virksomheten.
Agent-drevet motor for innholdsproduksjon
Vi bygget et AI-verktøy som overvåker relevante bransjenettsteder ol. for å identifisere trender og produsere materiale til selskapets egen markedsføring og trend rapporter.
Generativt konseptstudio
Effektivisering av byråets prosess for utvikling av konsepter og visualiseringer til pitching.
Dette er de første fasene av et langsiktig løp der Glassboks bidrar som partner for å bygge et AI-native mediebyrå.
Retail
Gode kundeopplevelser i front,
agenter i bakgrunnen.
Utfordring: Høyt tidsforbruk på manuelle, administrative prosesser
Glassboks ble engasjert av et premium retail-konsept som ønsket å øke kvaliteten i kundeopplevelsen, effektivisere backoffice og frigjøre tid til å fokus på å bygge langvarige kunderelasjoner.
Etter en behovsanalyse ble følgende initiativ implementert:
Strukturere data og interne systemer
Et viktig og nødvendig grunnarbeid for å bygge agent-baserte arbeidsflyter.
Generativt studio for produktbilder
Et skreddersydd studio tilpasset virksomhetens merkevare for å enkelt utvide virksomhetens bildebank etter behov.
Agent for analyse av markedsaktivitet
Agenten analyserer regelmessig tall og trender fra virksomhetens digitale kanaler og vurderer optimaliseringer.
Effekt: Mer fornøyde kunder og reduserte kostnader.
Underholdning
Med publikum i fokus
Utfordring: Begrensede ressurser
Glassboks ble engasjert av en kino for å lage en tydelig, langsiktig strategi for implementering av AI i virksomheten. En viktig del av arbeidet var å identifisere "quick wins" som kunne implementeres umiddelbart for å frigjøre ressurser og tid.
Etter en behovsanalyse ble følgende AI-agenter implementert:
Assistent for produksjon av innhold til sosiale medier
Kontekst-bevisst assistent som produserer målgruppe-tilpasset innhold for bruk i virksomhetens sosiale kanaler. I neste fase gjøres denne assistenten proaktiv, slik at den allerede har planlagt ferdig innhold for uken når kinosjefen kommer på jobb mandag morgen.
Agent som analyserer markedsføringstiltak og gir råd om optimalisering av innhold
Agenten analyserer regelmessig tall og trender fra virksomhetens digitale kanaler og vurderer optimaliseringer.