Der er to måder at “implementere AI” i en mindre virksomhed.

‍

1. Man køber et tool, prøver lidt, laver et par prompts — og så dør det.
2. Man bygger et simpelt system: klare use cases, faste inputs, skabeloner, rutiner og måling.

‍

Hvis du tilbyder AI implementering nu, er det her præcis den type indhold, der både rangerer og konverterer: det rammer søgninger som “ai implementering”, “ai i virksomheder”, “ai til kundeservice”, og det forklarer, hvad en seriøs implementering faktisk er.

‍

Vil du have hjælp til at få det sat op i din virksomhed (workflows, templates og praktisk opsætning), kan du læse mere her: AI Implementering for Virksomheder.
Hvis du vil lære at bygge det selv, er kurset her: AI Kursus for Selvstændige.

‍

Vores seneste blog opslag om AI du måske kan være interesseret i:

• 7 AI-workflows til selvstændige, der sparer tid hver uge
• AI i Praksis: 12 opgaver du kan få ChatGPT til at løse
• Sådan bygger du et AI system

‍

Relevante værktøjer:

• ChatGPT: https://chat.openai.com/
• OpenAI: https://openai.com/
• Google Analytics: https://analytics.google.com/
• Google Tag Manager: https://tagmanager.google.com/

‍

Hvad “AI implementering” egentlig betyder (i praksis)

AI implementering er ikke “vi har adgang til ChatGPT”.

AI implementering betyder, at I får:

• 3–5 konkrete use cases, der sparer tid eller skaber omsætning
• et fast input-setup (briefs, guidelines, data)
• skabeloner og workflows, så output bliver ensartet
• en rutine, så det bliver brugt hver uge
• KPI’er, så I kan se effekten

Det er et driftsprojekt, ikke et “værktøjsprojekt”.

‍

Hvorfor AI-projekter fejler i SMV’er

De fejler næsten altid af samme årsager:

• For mange use cases på én gang
  I prøver AI overalt. Resultat: ingen fokus, ingen måling, ingen ejerskab.
• Ingen fælles standard for input
  5 medarbejdere skriver 5 forskellige prompts. Output bliver tilfældigt.
• Ingen kvalitetssikring
  AI gætter, og folk mister tilliden.
• Ingen rutine
  “Vi bruger det når vi lige husker det” bliver til “vi bruger det ikke”.
• Ingen ROI-måling
  Når der ikke er tal på, dør det.

‍

30-dages plan: AI implementering uden kaos

Det her er en realistisk plan for en lille virksomhed. Du kan køre den selv, eller med hjælp.

‍

Uge 1: Vælg de rigtige use cases (fokus skaber ROI)

‍

Målet i uge 1 er at vælge use cases, der:

• gentager sig ofte
• tager tid
• kan standardiseres
• har lav risiko (ingen kritiske juridiske/medicinske svar, medmindre der er stærk kontrol)

‍

Start med 5 klassikere i SMV’er:

1. Kundeservice (mail/DM standardsvar)
2. Salg (opfølgning, tilbudsudkast, mødeopsummeringer)
3. Marketing (content-batch, kampagneplaner, annoncevinkler)
4. Drift (ugeplan, prioritering, SOP’er)
5. Website/SEO (blog outlines, FAQ, servicebeskrivelser)

‍

Tjekliste (uge 1):

• Vælg 3 use cases (ikke flere)
• Sæt en ansvarlig pr. use case
• Definér hvad “succes” er (tid sparet, output pr uge, leads, svarhastighed)

‍

Uge 2: Standardisér input (det der gør outputs stabile)

Uden standard input bliver resultaterne ujævne, og folk stopper.

Lav 3 ting:

‍

1) Virksomhedsbrief (fælles kontekst)

Kopiér denne i jeres “AI-dokument” og brug den i faste tråde:

‍

Virksomhedsbrief (kopiér/indsæt i ChatGPT):

• Vi sælger: [kort]
• Målgruppe: [kort]
• Tone: [kort]
• Produkter/ydelser: [bullets]
• Vigtigste budskaber: [bullets]
• Begrænsninger: [hvad vi ikke må love/sige]

‍

2) Regler/constraints (kvalitetskontrol)

• Brug kun info vi giver
• Stil opklarende spørgsmål hvis uklart
• Ingen gætterier om priser, deadlines, garanti, jura
• Skriv kort og professionelt

‍

3) Output-skabeloner (format før formulering)

Lav faste formater til:

• kundesvar
• opslag
• tilbud

‍

Tjekliste (uge 2):

• Én fælles “AI playbook” (Google Doc / Notion)
• Brief + regler + 3 outputskabeloner
• En fast prompt-tråd pr. use case

‍

Uge 3: Byg workflows (så det bliver brugt)

‍

Workflows er det, der gør AI til drift.

‍

Eksempel-workflows der virker:

‍

Workflow A: Kundeservice svarbibliotek

• 20 standardsvar
• 2 toner (kort / forklarende)
• næste step i hvert svar

‍

Workflow B: Content-batch

• 1 kernepointe → 10 outputs
• planlæg 3 pr uge

‍

Workflow C: Salg/opfølgning

• mødenoter → opsummering + næste steps
• tilbudsudkast i fast struktur

‍

Tjekliste (uge 3):

• 1 workflow pr. use case
• 1 ansvarlig pr. workflow
• Dokumentér “sådan gør vi” i 10 linjer (SOP light)

‍

Uge 4: KPI’er og kontrol (så det ikke dør)

‍

Hvis I ikke måler, bliver AI en “sjov ting”, der forsvinder.

‍

Vælg 3 KPI’er pr. use case:

• Tid sparet pr uge (estimat er fint)
• Output pr uge (antal standardsvar/opslag/tilbud)
• Kvalitet: fejlrate eller “skal redigeres meget / lidt”

Hvis det er marketing, tilføj:

• leads/henvendelser
• landingsside performance (GA4)

GA4: https://analytics.google.com/
Tag Manager: https://tagmanager.google.com/

‍

Tjekliste (uge 4):

• Ugentlig status (15 min) med tal + beslutninger
• Hvad stoppe/minimere
• Hvad skal skaleres

‍

Skabeloner du kan kopiere (3 stk)

‍

Skabelon 1: Use case brief (til at vælge rigtigt)

Use case: [navn]
Formål: [tid/omsætning/kvalitet]
Hyppighed: [dagligt/ugentligt]
Input: [hvad skal AI have]
Output: [hvad skal vi få]
Risiko: [lav/mellem/høj]
KPI: [3 målinger]
Ansvarlig: [navn/rolle]

‍

Skabelon 2: Standard kundesvar (format)

• Kort svar (1–3 linjer)
• Ét opklarende spørgsmål
• Næste step (booking/link/handling)
• Begrænsninger (hvad vi ikke siger)

‍

Skabelon 3: Ugentlig AI status (15 min)

Use case: [navn]
Hvad gjorde vi: [kort]
Tid sparet (est.): [x]
Output: [x]
Resultat: [x]
Problem: [kort]
Næste ændring: [1 ting]

‍

Hvornår giver det mening at få hjælp til AI implementering?

Hvis I kan sætte kryds ved 2–3 af disse, giver det mening at få en implementering gjort ordentligt:

• I har travlt og får det ikke gjort internt
• I vil undgå “tool-kaos” og få et system der virker
• I vil have workflows og templates sat op hurtigt
• I vil have måling på (så I kan se ROI)

Læs om AI implementering her: AI Implementering for Virksomheder.
Kurset (DIY) ligger her: AI Kursus for Selvstændige.

‍