Dixit Jain, AI-ingeniør og automatiseringskonsulent. Det meste AI stopper ved demoen. Jeg bygger den del, der bliver stående.
Jeg bygger AI-agenter, søgesystemer og automatisering, der passer til virksomhedens eksisterende værktøjer. Fra arkitektur til en fungerende løsning.
Det jeg bygger
Fire lag af det sammeproblem.
De fleste opgaver starter i ét af dem og ender med at røre to. Modellen er sjældent den svære del.
AI-engineering
Agentiske systemer: agenter der beslutter og handler, retrieval der svarer ud fra dine dokumenter, og stemme der holder en samtale. Plus det pålidelighedsarbejde, der afgør, om noget af det overlever mødet med rigtige brugere.
- LLM-applikationer og AI-agenter
- Multi-agent-orkestrering
- RAG og hybrid retrieval
- +4 more
Automatiseringsengineering
Arbejdet mellem systemerne. Det meste af driftssmerten er ikke en manglende funktion, men et menneske der flytter data fra ét værktøj til et andet og en gang imellem glemmer det.
- n8n-workflowautomatisering
- CRM- og ERP-automatisering
- Leadfangst, fordeling og opfølgning
- +4 more
AI-systemer til vækst og omsætning
Automatisering rettet mod toplinjen. Kvalificering, personalisering og segmentering er AI-opgaver med et omsætningstal på, og dermed dem der er lettest at begrunde.
- AI-leadkvalificering og scoring
- Salgsagenter og opfølgningssekvenser
- Personlige kampagner i mængde
- +4 more
Skræddersyede forretningssystemer
Kildesystemet, tilpasset virksomheden frem for omvendt. Som regel ERPNext, som regel fordi standardforløbet ikke beskriver, hvordan denne virksomhed faktisk arbejder.
- ERPNext- og Frappe-tilpasning
- Forløb til produktion og solenergi
- Salgs- og projektforløb
- +3 more
I work directly with you on architecture and implementation. Scope, responsibilities, and any additional contributors are agreed before an engagement starts.
Systemer jeg bygger
Arbejdet er heleflowet, ikke ét trin.
En model der svarer godt er en funktion. Et lead der lander ved midnat og når den rigtige person med kontekst, før det bliver koldt, er et system.
Et lead kommer ind, og intet venter på et menneske
Kvalificering, CRM-registrering, personligt svar og opfølgning sker alt sammen, før nogen åbner indbakken. Sælgeren får en besked med kontekst i stedet for en linje at triagere.
Tal om dit workflowIndkommet lead workflow. Hovedforløb: Lead kommer ind, derefter AI kvalificerer, derefter CRM opdateret, derefter Personligt svar, derefter Sælger underrettet. Forbundne veje: Berigelse føder AI kvalificerer; Opfølgningssekvens som betinget vej fra Personligt svar.
Kundeprojekt
Kundeprojekter. Praktiske systemer.
Brandry
Beskriv din virksomhed i én sætning, og Brandry bygger en rigtig, mobilklar hjemmeside. Ingen kode, ingen designere, intet fagsprog.
Fra én prompt til en side i drift
MarqHire AI
Rekrutteringsplatform, der læser cv'er, scorer dem mod et jobopslag og gennemfører første screeningssamtale med stemme.
Screening automatiseret hele vejen
LawBot Africa
Juridisk AI-platform for afrikanske jurisdiktioner: en assistent, der svarer i almindeligt sprog, en kontraktgenerator og en dokumentanalyse, samlet ét sted.
Spørge, udarbejde og gennemgå ét sted
Om mig
Systemer der overleverrigtige brugere.
Ikke en portefølje af demoer. En oversigt over AI-systemer, der er designet, leveret og stadig kører i produktion.
Demoer er nemme. Produktion er arbejdet.
De fleste AI-projekter dør mellem notebooken og deploymentet. Jeg bygger den del, der overlever: evaluering, fallbacks, observability og robuste systemer, der opfører sig, når rigtige brugere dukker op.
Forretningsproblemet først, modellen bagefter.
Hvert system, jeg leverer, starter i en driftsmæssig smerte: leads der rådner i en indbakke, supportkøer i brand, viden låst inde i pdf'er. Derfra arbejder jeg baglæns til den mindste arkitektur, der fjerner den.
Full stack, hele vejen igennem.
Agentorkestrering i LangGraph, retrieval på hybrid søgning, FastAPI-backends og React-frontends. Én person ejer hele systemet, så intet går tabt i overleveringen.
Sådan bygger jeg
Understand, architect, build, evaluate, ship, improve. The same loop for every system, whether it is a job or something shipped alone.
Læs processenBeslut, hvad der skal bygges, og hvad der ikke skal.
Praktisk AI-rådgivning til bedre processer, nye idéer eller en ekstra teknisk vurdering.
Hvad er værd at bygge?
Vurder gennemførlighed, data, arkitektur og køb eller egenudvikling. Nogle gange bør processen først forenkles.
Tjek parathed til automatiseringAnmod om AI-rådgivningSe tekniske ydelserUnder motorhjelmen
Værktøjerne, og løkkende kører i.
Hvert værktøj jeg leverer med, forbundet på samme måde som arbejdet er forbundet, og den ræsonnementsløkke der ligger under hvert agentisk system jeg bygger.
The map · drag a node to explore
drag nodes · hover to explore
The loop · every system runs this
User
Query, voice, or event
Agent
LangGraph orchestrator
Reasoning Core
LLM · tools · memory
Vector DB
Hybrid semantic retrieval
Response
Grounded and cited
Hvor det betaler sig
Hvad kan jeg hjælpe digmed at automatisere?
Hvis en af de her sætninger er faldet hos jer i dette kvartal, er det et system, der allerede har en form.
Der kommer leads ind, og ingen følger op.
Automatiseret kvalificering og fordeling, med et første svar der går ud inden for minutter.
Salgsteamet bruger dagen på at opdatere CRM'et.
Poster som pipelinen skriver, så CRM'et er et biprodukt af arbejdet og ikke et job nummer to.
De samme kundespørgsmål lander hos et menneske hver dag.
En assistent forankret i dit eget indhold, som kun eskalerer det, den bør eskalere.
At finde noget som helst betyder at lede i dokumenter.
Retrieval over dine filer, der svarer med en kilde i stedet for med en mappe.
Kampagner er umulige at personalisere i mængde.
Berigelse først, derefter generering pr. post, så personaliseringen har fakta bag sig.
Kundedata ligger spredt over fire systemer.
Integration og dublettjek ned til én post, hvert system kan læse.
Kerneprocesser kører stadig på regneark.
Processen flyttet ind i kildesystemet, med de trin folk opfandt uden for det bevaret.
ERP-arbejdet er manuelt, og ingen stoler på rapporterne.
ERPNext tilpasset det faktiske forløb, med automatisering mellem det og alt omkring.
Folk kopierer data mellem systemer hele dagen.
Hændelsesdrevet synkronisering, med en kontrolkø til de tilfælde en maskine ikke bør afgøre.
Indhold tager for lang tid, så det stopper.
En pipeline til research, generering og publicering, der overlever en travl uge.
Supportopkald æder teamets kapacitet.
Stemmeagenter på de gentagne opkald, med en varm overdragelse der bærer konteksten med.
Der er et AI-budget og ingen idé om, hvad det skal bruges på.
En kort opgave, der finder hvor automatisering betaler sig selv hjem, før der bygges noget.
Kontakt
Har du et workflow,der fortjener automatisering?
Tilgængelig for uafhængig AI-rådgivning og udvikling
Tilgængelig for uafhængig AI-rådgivning og udvikling.