Våra tjänster inom AI engineering
Produktionsredo AI-pipelines
RAG-arkitektur och context engineering
Vi bygger RAG-system som hjälper AI att hämta rätt information vid rätt tillfälle. Svaren ska vara korrekta, relevanta för sammanhanget och tillräckligt pålitliga för att fungera i verkliga arbetsflöden.
Utvärdering och observability
ML i stor skala
Från PoC till produktion
Utveckling av agentiska arbetsflöden
Ska vi prata om AI engineering?
Så jobbar vi med AI engineering
Att gå från en lyckad AI-demo till ett produktionssystem som faktiskt fungerar är ofta den svåra delen. Vi hjälper er att ta det steget genom att kombinera engineering-kompetens med förståelse för vad lösningen ska göra för verksamheten. Utvärdering och observability byggs in från början.
Från experiment till skala
En PoC visar att en AI-idé kan fungera tekniskt. Men produktion kräver mer: arkitekturbeslut som håller när fler ska använda lösningen, fler system kopplas på och kraven ökar. Vi designar för det från början, så att en lyckad pilot kan byggas vidare utan att arkitekturen behöver göras om.
Utvärdering som standard
Utan utvärderingspipelines är det svårt att veta om ett AI-system blev bättre eller sämre efter en ändring. Strukturerad utvärdering och observability ger löpande koll på träffsäkerhet, relevans och beteende. Hos Etex, till exempel, används Langfuse i produktion för observability och batchutvärderingar.
Byggt för produktion från början
Verkliga miljöer ställer andra krav än labb och demos. Bakgrundsljud i en nöjespark, compliance-krav i rådgivarflöden eller data som inte beter sig lika prydligt som i testmiljön. Vi designar för de begränsningar som faktiskt spelar roll.
Varför iO för AI engineering?
Erfarenhet från produktion
Våra AI engineers bygger och förvaltar system som redan används i krävande miljöer: nöjesparker med tusentals besökare, daglig drift hos nationella inköpskooperativ och andra sammanhang där AI måste fungera på riktigt. Den erfarenheten gör skillnad. Vi vet vilka detaljer som avgör om en lösning håller i produktion.
Utvärdering och observability som standard
Vi bygger inte bara AI-system, utan också verktygen som behövs för att följa upp, förstå och förbättra dem. Utvärderingspipelines och observability är med från början, inte något som läggs till först när problemen redan märks.
Stöd genom hela processen
Vi håller ihop arbetet från arkitektur och modellval till CI/CD, guardrails och produktionssättning. Då blir det färre överlämningar mellan strategi och teknisk leverans, och mindre risk att viktiga beslut försvinner på vägen.
Engineering med fokus på mätbar effekt
AI engineering på iO har två tydliga mål: bättre kundupplevelser med gränssnitt och conversational AI som faktiskt hjälper användaren vidare, och interna arbetssätt där automatisering tar bort onödigt manuellt arbete. Tekniken är ett medel, inte poängen i sig.
