Mycket manuellt Excel-arbete, hög arbetsbelastning och osäkerhet kring hur regler och avdrag skulle tolkas.
En Custom GPT med fasta instruktioner, en kunskapsbank med anvisningar och ett bibliotek av återanvändbara frågor.
Kort svar först, sedan förklaring – och tydligt vad som måste verifieras manuellt.
Vad gjorde lösningen?
Den hjälpte företagaren förstå datan – inte bara räkna på den
Företagaren laddade upp sin aktuella Excel-fil och kunde sedan använda färdiga frågor för återkommande analyser. I agentens kunskapsbank låg sådant som skulle gälla från gång till gång, till exempel anvisningar och underlag.
En oväntat värdefull del var att AI:n också kommenterade själva filstrukturen. Den pekade bland annat på otydliga kolumner och att data och presentation blandades. Det visade att bättre data ofta är en förutsättning för bättre AI-svar.
Hos ett litet företag
Vilken tabell tittar du på varje månad?
Du behöver inte ha ett stort datalager. En återkommande Excel-fil kan räcka för ett nytt arbetssätt.
Prova i liten skala
Låt AI granska filen innan den analyserar den
- Välj en återkommande Excel-fil som du själv känner väl.
- Rensa bort onödiga personuppgifter och använd bara ett verktyg som är godkänt för den information du arbetar med.
- Be först AI beskriva kolumnerna och peka ut möjliga kvalitetsproblem.
- Ställ sedan en konkret fråga som du brukar behöva svar på, till exempel ”Vad har förändrats mest sedan förra månaden?”
- Kontrollera alltid viktiga siffror i originalfilen och märk antaganden som antaganden.
Vad betyder det att kunskap ”ligger kvar” i agenten?
I det här caset låg skatteanvisningar och andra återkommande underlag i agentens kunskapsbank. Månadens eller periodens Excel-fil kunde däremot laddas upp när den behövdes.
Det gör det möjligt att skilja på stabil kunskap som används varje gång och aktuellt material som förändras från gång till gång.
Anonymiserat studerandecase · fokus på metoden, inte företagsnamnet
← Alla företagscase