Ett privat AI-lager ovanpå era affärssystem. Era medarbetare skriver vad de vill uppnå – AI:n utför behöriga åtgärder i era system. Er data lämnar aldrig er kontroll.
Elevate kopplar en privat språkmodell till era befintliga system via deras API:er – med er behörighetsmodell som hård gräns. Skillnaden mot en chatbot: en chatbot svarar på frågor, Elevate utför behöriga åtgärder i era system.
Medarbetare beskriver vad de vill uppnå i vanligt språk – ingen utbildning i systemens gränssnitt, inga makron, inga exporter till Excel.
Varje åtgärd utförs via systemens API:er med användarens egna behörigheter. AI:n kan aldrig göra mer än användaren själv får göra.
Elevate läggs ovanpå det ni redan har – affärssystem, ärendehantering, ekonomisystem. Inga migreringar, ingen ny masterdata.
Verkliga arbetsflöden, mätt före och efter. Siffrorna är typiska resultat från pilotmätningar.
Scenario 3 i praktiken – en ekonomiassistent arbetar mot affärssystemet utan att öppna det.
Fyra principer gör Elevate till något annat än ”en chatbot mot ett publikt API”.
Språkmodellen körs på dedikerad GPU i vår svenska datahall. Inga prompts, ingen kunddata och inga svar passerar OpenAI, Anthropic, Google eller någon annan publik AI-tjänst. Er data lämnar aldrig svensk jurisdiktion.
Integrationer byggs på MCP (Model Context Protocol) – en öppen standard för att koppla AI till system. Varje integration blir en återanvändbar komponent, inte en proprietär specialbyggnad ni sitter fast i.
Läsningar sker direkt, men åtgärder som skapar, ändrar eller skickar något stämmer Elevate av först: ”Ska jag göra detta?”. Ni definierar vilka åtgärder som kräver godkännande – och vilka som får ske automatiskt.
Varje fråga, varje svar och varje utförd åtgärd loggas med användar-ID och tidsstämpel. Audit-trailen visar exakt vad Elevate gjort åt vem – revisionsfärdigt underlag för GDPR och NIS2.
Grundregeln: har systemet ett API kan Elevate arbeta mot det.
Förutsättningarna är färre än ni tror – vi hjälper er genom varje punkt.
Vi startar alltid med en avgränsad pilot – så att värdet kan mätas innan ni skalar. Efter piloten övergår ni till månadskostnad för drift av AI-lagret (GPU-kostnad beror på inferencing-last – fastställs under piloten).
Vad som behövs för att komma igång – vi hjälper er genom varje punkt.
| API-tillgång | Era system behöver ha API:er (REST/SOAP/GraphQL) eller databasåtkomst som Elevate kan integrera mot |
|---|---|
| Behörighetsmodell | Befintlig användarkatalog (AD/Entra ID eller motsvarande) för att mappa åtgärder mot rätt behörigheter |
| GPU-kapacitet | Dedikerad GPU i vår svenska hall ingår i tjänsten – alternativt on-prem hos er om ni har egen GPU-hårdvara |
| Pilotomfång | Vi rekommenderar start med 1–2 system och en avgränsad användargrupp, utökning därefter |
Ett system, ett arbetsflöde, mätbara resultat. Ingen "AI-transformation" – ett avgränsat projekt med tydligt slut.
Vi väljer ut arbetsflödet tillsammans med er pilot-ägare: vad görs idag, av vem, hur ofta och hur lång tid tar det? Baslinjen mäts – det är den vi jämför mot i slutet.
MCP-koppling byggs mot ert system, behörighetsmodellen mappas mot er användarkatalog och den privata modellen sätts upp på GPU i vår hall. Kontrollpunkter definieras: vad kräver godkännande, vad får ske automatiskt.
En avgränsad användargrupp arbetar med Elevate i sitt dagliga flöde. Vi finjusterar prompts, integrationer och kontrollpunkter baserat på verklig användning – varje vecka.
Resultatet jämförs mot baslinjen: tid sparad, fel minskade, kunskapsberoende reducerat. Ni får ett beslutsunderlag – skala upp, utöka till fler flöden eller avsluta.
Minuter före vs. efter, per arbetsflöde. Typiskt resultat: 90–95 % snabbare för fråge- och registreringsflöden.
Andel uppgifter som kräver efterarbete. När Elevate läser från källsystemet i stället för att någon skriver av går felen mot noll.
Hur många i teamet kan utföra uppgiften? Med naturligt språk som gränssnitt försvinner beroendet av "personen som kan systemet".
Nej. Modellen körs på dedikerad GPU i vår svenska datahall. Prompts, data och svar lämnar aldrig hallen – ingen publik AI-tjänst är inblandad i något led.
Nej. Varje åtgärd utförs via systemens API:er med den inloggade användarens egna behörigheter. Elevate kan aldrig se eller göra mer än användaren själv – behörighetsmodellen är en hård teknisk gräns, inte en policyregel.
Åtgärder som skapar, ändrar eller skickar något kräver ett explicit godkännande innan de utförs – ni ser exakt vad som kommer hända. Läsande frågor är riskfria, och allt loggas spårbart per användare.
Pilotgruppen arbetar skarpt med Elevate från vecka 5. Full utvärdering mot baslinjen är klar efter 8–12 veckor – med uppmätta siffror på tid, fel och kunskapsberoende, inte uppskattningar.
Dedikerad GPU i vår hall ingår i tjänsten och dimensioneras under piloten utifrån verklig inferencing-last. Har ni egen GPU-hårdvara kan Elevate även köras on-prem hos er.
Ja. Vi agerar databehandlare under DPA, databehandlingen sker i Sverige, och varje fråga och åtgärd loggas revisionsbart. Det är ofta enklare att försvara i en granskning än medarbetare som klistrar in kunddata i publika AI-verktyg.
Boka en Workflow Review så skissar vi på ett pilotupplägg för just era system – eller ta en demo först.