Intelligence Layer
AI som en del av verksamheten
Intelligence Layer
Gör företagets information, system och processer tillgängliga för AI.
Ett Intelligence Layer är arkitekturlagret som kopplar samman AI med verksamhetens data, system och människor. Det ger AI-agenter tillgång till rätt information, rätt verktyg och rätt mandat för att analysera, rekommendera och agera i verkliga affärsprocesser.
Ni behåller era befintliga ERP-, CRM-, WMS-, e-handels- och produktionssystem. Intelligence Layer bygger den gemensamma tekniska förmågan ovanpå dem som gör det möjligt att gå från isolerade AI-lösningar till AI som faktiskt fungerar i verksamheten.
Intelligence Layer i praktiken
Information & Context
AI får tillgång till relevant information från verksamhetens system, dokument och datakällor och kan förstå sammanhang och relationer mellan informationen.
AI Agents & Orchestration
Specialiserade AI-agenter kan arbeta tillsammans, dela upp uppgifter och använda olika förmågor beroende på situationen.
Tools & System Access
Via API:er, MCP och andra kontrollerade gränssnitt kan AI inte bara läsa information utan också använda funktioner i verksamhetens system.
Events & Signals
Affärshändelser, integrationsflöden, IoT, loggar och andra signaler kan automatiskt starta analyser eller agentprocesser.
Governance & Security
Identitet, behörigheter, policies, guardrails och mänskligt godkännande styr vilken information och vilka handlingar varje agent får använda.
Evaluation & Observability
Alla agentprocesser kan följas upp med spårbarhet kring modeller, data, verktyg, beslut, kostnad, kvalitet och utförda handlingar.
Intelligence Layer
Från AI som svarar till AI som arbetar
De flesta företag har redan börjat använda generativ AI. Den stora förändringen kommer när AI får tillgång till verksamhetens riktiga information, kan förstå vad som händer och kan använda företagets system.
En fråga som “Varför blev den här ordern sen?” kan kräva information från ERP, WMS, transportlösningar, integrationsloggar och kunddialog. Nästa steg kan vara att föreslå en åtgärd, kontakta rätt person eller uppdatera ett system.
Intelligence Layer skapar den gemensamma arkitekturen som gör sådana processer möjliga utan att varje ny AI-lösning behöver bygga integration, säkerhet, kontext och styrning från början.
Operational Intelligence
Vad kan ni göra med ett Intelligence Layer?
Ställ komplexa frågor direkt mot verksamhetens information.
Exempel:
– Vilka produkter riskerar att ta slut i lager?
– Varför har leveransprecisionen försämrats?
– Vilka order eller kunder påverkas av den här avvikelsen?
– Var uppstår de största flaskhalsarna just nu?
Scenarier & beslutsstöd
Låt AI kombinera information från flera system och analysera möjliga förändringar innan ni fattar beslut.
Exempel:
– Vad händer med marginalen om vi ändrar lagernivåerna?
– Hur påverkas lönsamheten av en annan leveransmodell?
– Vilka kunder och produkter påverkas om ledtiden ökar?
– Vilka åtgärder ger störst effekt?
Digitala kollegor
Bygg specialiserade AI-agenter för exempelvis inköp, kundservice, order, produktion, ekonomi eller integration.
Agenten kan samla information, analysera situationen och hjälpa medarbetaren vidare i processen.
Intelligent automation
Låt händelser i verksamheten automatiskt starta AI-processer.
Ett integrationsfel, en avvikande order eller en förändring i lagerstatus kan analyseras direkt. AI kan avgöra vad som påverkas, föreslå nästa steg och vid rätt mandat även utföra åtgärden.
AI behöver mer än data
Rätt information i rätt sammanhang
Att ge en språkmodell tillgång till en databas löser inte problemet.
AI behöver kunna kombinera strukturerad data, dokument, realtidsinformation, historik och extern information och förstå relationerna mellan dem.
Med semantisk sökning, embeddings, RAG, metadata och operativ kontext kan Intelligence Layer hämta just den information som behövs för den aktuella uppgiften.
Från insikt till handling
AI som kan använda verksamhetens system
För att skapa verkligt värde måste AI kunna göra mer än att generera text.
Intelligence Layer kan ge AI-agenter kontrollerad tillgång till funktioner som:
– Kontrollera lagersaldo
– Hämta orderstatus
– Skapa ett serviceärende
– Analysera en leveransavvikelse
– Uppdatera ett leveransdatum
– Starta ett integrationsflöde
– Skapa eller uppdatera information i affärssystem
MCP, API:er och andra integrationsgränssnitt skapar en tydlig gräns mellan det AI:n resonerar fram och den funktion som faktiskt får utföras.
Kontroll när AI börjar agera
AI med mandat, inte fria händer
När AI får tillgång till verksamhetens system måste samma principer för identitet, behörighet och kontroll gälla som för andra tekniska användare.
Varje agent kan få ett definierat mandat för vilken information den får läsa, vilka verktyg den får använda och vilka handlingar den får utföra.
Guardrails kan kontrollera exempelvis beloppsgränser, dataklassificering och behörigheter innan en handling genomförs. Känsliga åtgärder kan kräva mänskligt godkännande.
När processen är verifierad kan graden av automation successivt ökas.
Intelligence Layer bygger vidare på det ni redan har
ERP
Business Central, SAP, NetSuite, Visma, Pyramid och andra affärssystem
CRM
Salesforce, HubSpot och andra kundplattformar
Commerce & PIM
Centra, Norce, Optimizely, Gung, Akeneo, inRiver och andra handelsplattformar
WMS & Logistics
Lager-, transport- och 3PL-system
Production & IoT
Produktionssystem, maskiner, sensorer och telemetri
Documents & Data
Databaser, dokumentplattformar, datalager och externa informationskällor
Integration Hub + Intelligence Layer
Integration gör AI operativt
Intelligence Layer behöver tillgång till verksamhetens information, händelser och funktioner.
Sparkhouse Integration Hub skapar och förvaltar integrationsflöden mellan verksamhetens system. Intelligence Layer använder sedan dessa flöden och gränssnitt för att ge AI kontrollerad tillgång till information och funktioner.
Integration Hub kopplar samman systemen.
Intelligence Layer gör informationen och funktionerna användbara för AI.
När AI-agenter blir nya konsumenter av företagets API:er och integrationer tillkommer krav på identitet, mandat, spårbarhet och kontroll.
Bygg från ett verkligt problem
Börja inte med att bygga allt
Ett Intelligence Layer behöver inte etableras som ett stort plattformsprojekt.
Vi börjar i ett konkret verksamhetsproblem där AI kan skapa mätbart värde. Det kan vara en process där information idag måste samlas manuellt från flera system, en återkommande avvikelse som tar lång tid att analysera eller ett beslut där relevant information redan finns men är svår att använda.
Därifrån bygger vi de gemensamma tekniska förmågor som behövs.
1. Identifiera ett område med tydligt affärsvärde
2. Koppla ihop rätt information och system
3. Bygg kontext, agenter, verktyg och säkerhet
4. Mät resultatet och utöka stegvis
Nästa användningsområde kan sedan återanvända samma integrationer, säkerhetsmodeller, agentidentiteter, kontextmekanismer och observability.
Ni behöver inte veta exakt hur ert framtida AI-landskap ska se ut för att börja.
Vi kan utgå från ett konkret use case, era befintliga system och den data ni redan har och tillsammans identifiera var ett Intelligence Layer kan skapa störst affärsvärde.
Cases
Tidigare Case
Vi hjälper vi företag att nå sina tekniska mål med skräddarsydda lösningar. Genom projekt inom e-handel, inbyggda system och användarupplevelser har vi levererat konkreta resultat.
