Vad är AI-konsulting och vad gör Expi?
+
AI-konsulting innebär rådgivning och implementation av artificiell intelligens för att lösa
affärsproblem. Expi är en AI-konsultbyrå baserad i Helsingborg som kombinerar djup teknisk expertis inom maskininlärning, generativ AI och
MLOps med affärsförståelse. Vi hjälper företag i Malmö, Lund och hela Skåne-regionen att leverera AI-system som skapar mätbart värde – från första
strategiska diskussion till produktionssatt system och kontinuerlig förbättring.
Vilka AI-modeller arbetar ni med?
+
Vi arbetar med samtliga ledande frontier-modeller: Claude Opus 4.6 och
Sonnet 4.6 från Anthropic, GPT-5.4 och GPT-5.4-Codex
från OpenAI, Gemini 3.1 Pro och Gemini 3 Flash från Google,
samt Grok 4 från xAI. För open-source-driftsättning använder vi
Llama 4 Maverick, DeepSeek V3.2, Mistral 3 Large
och Qwen 3.5. Vi väljer modell utifrån era krav på prestanda, latens, kostnad
och dataskydd.
Hur lång tid tar ett typiskt AI-projekt?
+
Ett typiskt AI-projekt tar 8–16 veckor från discovery till produktion.
En initial proof-of-concept kan levereras på 4–6 veckor. Skalning och kontinuerlig
förbättring fortsätter därefter som löpande engagemang, oftast med månadsvis retraining
och kvartalsvisa arkitektur-reviewer.
Vad kostar det att implementera AI?
+
Kostnaden varierar med komplexitet och omfattning. En proof-of-concept startar typiskt på
150–300 kkr, medan fullskaliga produktionsprojekt ofta landar på
500 kkr–3 Mkr. Vi inleder alltid med en kostnadsfri analys där vi ger ett
konkret ROI-estimat innan något avtal tecknas. För mindre bolag erbjuder vi även fast-priced
AI-sprints från 75 kkr.
Hur hanterar ni GDPR och dataskydd?
+
Dataskydd är centralt i vår arkitektur. Vi arbetar med EU-hostade modeller (Azure OpenAI EU,
AWS Bedrock EU, self-hosted Llama/Mistral), zero-retention-avtal och pseudonymisering där
det är möjligt. Alla projekt genomgår GDPR-DPIA och följer AI Act-kraven
för högrisk-system. För strikt reglerade branscher (medtech, finans, offentlig sektor) erbjuder
vi fullt on-prem-deploy där ingen data lämnar era system.
Vad är RAG och när ska vi använda det?
+
RAG (Retrieval-Augmented Generation) kombinerar en LLM med en kunskapsbas
via vector embeddings. Det används när modellen behöver svara baserat på företagsintern data
– dokumentation, supportärenden, kundavtal, lagtexter – utan att hallucinera. RAG är ofta
billigare och mer uppdaterbart än fine-tuning. Vi bygger typiskt hybrid-arkitekturer med
semantic search + reranking + structured retrieval för bäst resultat.
Vad är skillnaden mellan agentic AI och vanliga chatbots?
+
Agentic AI är AI-system som självständigt planerar, resonerar och utför
flera steg för att nå ett mål – de kan använda verktyg, ta beslut och iterera. Vanliga
chatbots svarar på en fråga i taget. Agenter kan ersätta komplexa arbetsflöden: t.ex. läsa
ett inkommande mejl, söka i CRM, generera ett förslag, boka ett möte och skicka svar –
autonomt. Vi bygger agentic-system med LangGraph, AutoGen och skräddarsydda state-machines.
Vi har redan en datavetare internt – varför behöver vi Expi?
+
Perfekt – då kan vi accelerera ert team snarare än ersätta det. Vi kompletterar med specifik
LLM-expertis, MLOps-infrastruktur och produktionserfarenhet. Många av våra uppdrag handlar om
att lyfta interna datateam från POC till production-grade system, etablera CI/CD för modeller
och implementera monitoring som hittar model drift innan den påverkar affären.
Kan AI ersätta våra anställda?
+
Vi bygger AI som förstärker mänsklig kompetens – inte ersätter den. De bästa
AI-implementationerna eliminerar repetitiva uppgifter så att era experter kan fokusera på
komplexa, kreativa och strategiska beslut. I våra kundcase ser vi ofta att team blir 3–10x
mer produktiva och att jobbtillfredsställelsen ökar när tråkigt rutinarbete försvinner.
Vad händer om AI-modellen "hallucinerar" eller gör fel?
+
Hallucination och felaktiga svar är reella risker. Vi minimerar dem via: (1) RAG med verifierbara
källor, (2) structured output med schema-validering, (3) confidence-scoring och graceful fallback,
(4) human-in-the-loop för känsliga beslut, (5) continuous evaluation med LLM-as-judge och guardrails.
Alla våra produktionssystem har monitoring som larmar vid drift eller avvikande beteende.