Case study
Fra manuell lesing til AI-drevet feilklassifisering
Bygget på under én dag. 82% treffsikkerhet fra første kjøring.
Utfordringen
Et supply chain-team i et stort internasjonalt tech-selskap brukte en ekstern konsulent til å manuelt lese og kategorisere hundrevis av feilrapporter fra produktreturer. Hver rapport måtte klassifiseres etter feiltype — kamera, strøm, oppstart, lyd, nettverk og mer. Prosessen var dyr, treg og ga inkonsistente resultater.
Hva vi bygde
Vi bygde to AI-verktøy på under én dag — uten manuell koding:
Klassifiseringsverktøy
Leser feilbeskrivelser automatisk og kategoriserer etter type. Forklarer hver klassifisering transparent.
Kalibreringsverktøy
Sammenligner AI-resultatet med ekspertens vurdering, genererer treffsikkerhetsrapporter og forbedrer systemet automatisk.
Eksperten er i loopen, ikke utenfor. AI klassifiserer, mennesket validerer — og systemet blir bedre for hver runde.
Resultater
82%
treffsikkerhet
første kjøring
første kjøring
< 1 dag
fra idé til
fungerende verktøy
fungerende verktøy
Min.
per analyse
(før: timer)
(før: timer)
0
linjer kode
skrevet manuelt
skrevet manuelt
AX-metoden i praksis
1
Forstå
Kartlegg problemet
2
Involver
Ekspert i loopen
3
Bygg raskt
Prototype på timer
4
Iterer
Lær av feedback