Innholdsutvikling
ByggetStrukturering og utkast til faglig innhold.
24.04.26Modell, arkitektur og arbeidsflyt
Fra innsikt til kommersiell handling: Agentisk arbeidsflyt
Hvordan kan AI koordinere steg fra input til neste handling?
Prosjektet viser hvordan AI kan brukes i en strukturert arbeidsflyt som går fra input og innsikt til vurdering, prioritering, forslag til handling og menneskelig kvalitetssikring. Arbeidsflyten er utviklet som konsept og praktisk demonstrasjon — ikke som autonom agent i produksjon. Hovedspørsmålet er hvordan AI kan koordinere steg fra input til neste prioriterte handling, med human-in-the-loop hele veien.
Løsningen er utviklet som konseptprototype og porteføljedemonstrasjon — ikke presentert som produksjonsklart system.
Utfordringen prosjektet adresserer
Mange virksomheter har store mengder innsikt, CRM-data, markedsinformasjon, møtenotater og strategiske vurderinger. Problemet er at innsikten ofte blir liggende passivt og ikke raskt nok oversettes til prioriteringer, salgsoppfølging eller lederbeslutninger.
Modellen og arbeidsflyten
Arbeidsflyten er bygget rundt seks sammenhengende steg — fra mottak av input til læring og oppfølging:
- 1
Input og kontekst
Innhenting eller mottak av input og relevante datakilder.
- 2
Klassifisering
Tolkning og klassifisering av oppgavetype og informasjon.
- 3
Vurdering og prioritering
Vurdering av relevans og valg av riktig arbeidsflyt.
- 4
Forslag til handling
Utkast til neste konkrete handling basert på strukturert innsikt.
- 5
Kvalitetssikring
Human-in-the-loop før noe settes i gang.
- 6
Oppfølging
Læring og justering basert på resultat og tilbakemelding.
Hva som er utviklet
Prosjektet er utviklet som konsept og praktisk demonstrasjon — ikke som ferdig produksjonsapp:
- Arbeidsflytmodell fra innsikt til prioritert handling
- Oppgaveforståelse og workflow-routing
- Strukturering av innsikt og kontekst
- Støtte for innholdsarbeid og opportunity discovery
- Forslag til kontaktstrategi og outreach-utkast
Sentrale steg og komponenter
Arbeidsflyten skiller mellom ulike oppgavetyper:
Markedsinnsikt
ByggetPrioritering og vurdering av markedssignaler.
Target-prioritering
ByggetVurdering og rangering av relevante selskaper.
Kontaktstrategi
ByggetForslag til neste kommersielle steg.
Hvordan arbeidsflyten fungerer
- 1
Tolke input
Arbeidsflyten klassifiserer hvilken type oppgave som skal løses.
- 2
Hente kontekst
Relevant innsikt hentes og struktureres.
- 3
Foreslå handling
Neste prioriterte steg foreslås som utkast.
- 4
Kvalitetssikre
Menneskelig vurdering før gjennomføring.
Mulige anvendelsesområder og relevans
Kommersiell utvikling
Salgsoppfølging, kundeinnsikt, markedsprioritering og møteforberedelse.
For arbeidsgivere
Viser evne til å bygge arbeidsflyter som kobler strategi, innsikt og gjennomføring — uten å fremstille autonom AI.
Status, modenhet og avgrensninger
Utviklet konsept og demonstrert agentisk arbeidsflyt for å strukturere veien fra innsikt til prioritert handling. Løsningen er ikke presentert som autonom agent i produksjon eller implementert kundesystem.
Videreutvikling og skalerbar anvendelse
Videreutvikling av arbeidsflyten
- Flere datakilder
- Tydeligere agentroller
- Beslutningsregler og kvalitetskontroll
- Historikk og læringssløyfer
Tilpasning til funksjoner og bransjer
- Salgslederstøtte og oppfølgingsmotorer
- Markedsprioritering og rekrutteringsdialog
- Konsulenter, gründere og kommersielle team
Marius Ottesen
Kommersiell leder og AI-strateg
Utvikler virksomhetsnære modeller, arbeidsflyter og koncepter i skjæringspunktet mellom kommersiell ledelse, beslutningsstøtte, kunnskapsarbeid, teknologi og praktisk AI.
Utforsk prosjektet videre
Ta kontakt dersom du ønsker å diskutere hvordan agentiske arbeidsflyter kan brukes i kommersiell utvikling, salgsoppfølging eller kunnskapsarbeid.
Løsningen er utviklet som konseptprototype og porteføljedemonstrasjon — ikke presentert som produksjonsklart system.