Gør HR-data klar til AI: Den praktiske guide til dataoptimering i små og mellemstore virksomheder

Du har taget beslutningen: AI skal revolutionere dine HR-processer. Gøre rekruttering mere effektiv, styrke medarbejderfastholdelsen og identificere talenter bedre.

Men så kommer skuffelsen. AI-systemet leverer ubrugelige anbefalinger. Kandidatprofiler vurderes forkert. Algoritmerne “hallucinerer” ved udvælgelsen.

Årsagen er næsten altid den samme: dårlig datakvalitet.

Mens du overvejer det rigtige AI-værktøj, overser du den afgørende faktor. Uden rene, strukturerede HR-data er selv den mest avancerede AI værdiløs.

Gode nyheder: Dataoptimering til AI er ikke raketvidenskab. Det kræver blot den rette tilgang.

I denne guide viser vi dig konkrete skridt til at gøre dine HR-data AI-ready. Uden akademiske teorier. Med praktiske tiltag, du kan implementere med det samme.

Hvorfor HR-datakvalitet er nøglen til AI-succes

AI-systemer er kun så gode som de data, de fodres med. Ingen steder er denne kendsgerning tydeligere end i HR-verdenen.

Lad os tage et konkret eksempel: Et ingeniørfirma vil bruge AI til at identificere de bedste kandidater til ingeniørstillinger. Systemet skal analysere CV’er og beregne succes-sandsynligheder.

Det lyder lovende. Men hvad sker der, hvis historiske HR-data er ufuldstændige?

Manglende oplysninger om efteruddannelse, inkonsistente stillingsbetegnelser, forskellige datoformater. AI-systemet lærer af disse mangelfulde data – og gentager systematisk fejlene.

Mange AI-projekter i tyske virksomheder fejler pga. utilstrækkelig datakvalitet. Særligt inden for HR er udfordringen stor.

De skjulte omkostninger ved dårlig HR-datakvalitet

Dårlig datakvalitet koster dig mere, end du tror. Ikke kun et mislykket AI-projekt.

Forkerte personalebeslutninger baseret på AI-anbefalinger kan koste din virksomhed titusindvis af euro. Ifølge forskellige estimater koster en fejlansættelse på ledelsesniveau mellem 100.000 og 300.000 euro.

Dertil kommer tabsomkostninger: Mens du renser data, drager konkurrenterne allerede fordel af AI-støttet rekruttering.

Tid er den kritiske faktor her. Jo længere du venter med at optimere data, desto større bliver bagstanden.

Hvad betyder “AI-ready” for HR-data?

AI-ready betyder ikke perfekt. Det betyder: struktureret, tilstrækkeligt komplet og konsistent, så algoritmerne kan finde meningsfulde mønstre.

Konkret betyder det:

• Ensartede dataformater på tværs af alle systemer
• Fuldførelse af kritiske felter (mindst 90%)
• Konsistent kategorisering og taksonomi
• Sporbar dataoprindelse og -kvalitet

Den gode nyhed: Du behøver ikke starte forfra. Selv med 80% datakvalitet kan du implementere de første AI-løsninger med succes.

De hyppigste dataproblemer i HR-systemer

Før du begynder at optimere, bør du kende udfordringerne. Ud fra vores erfaringer med over 50 mellemstore virksomheder har vi identificeret de klassiske problemfelter.

Problem 1: Datasiloer og systembrud

Dit HR-system, tidsregistreringsværktøjet, rekrutterings-softwaren – alle samler data. Men ingen taler sammen.

Et konkret praksiseksempel: En servicevirksomhed med 180 medarbejdere brugte fem forskellige HR-værktøjer. Medarbejderdata fandtes i forskellige formater. Løntyper var kategoriseret forskelligt. Personalemappen fandtes tredobbelt – med varierende indhold.

Resultatet: 40% tidsspil ved dataanalyse. AI-træning umulig, fordi der ikke fandtes en ensartet database.

Problem 2: Inkonsistent kategorisering

Hvordan navngiver du en “Senior Software Engineer”? Eller en “Teamleder Salg”?

I mange virksomheder findes der ti forskellige varianter. “Senior Software Engineer”, “Software Engineer (Senior)”, “Sr. Software Engineer”, “Lead Developer”.

For mennesker er det synonymer. For AI-systemer er det helt forskellige jobkategorier.

Uden en ensartet taksonomi kan ingen AI analysere karriereveje eller planlægge succession.

Problem 3: Ufuldstændige datasæt

Manglende værdier er enhver AI-løsningens værste fjende. Særligt kritisk for HR: Kompetencer, efteruddannelser, performance-bedømmelser.

Et typisk scenarie: Af 120 medarbejdere har kun 60 komplette kompetenceprofiler. Hos 40 mangler performance-bedømmelser for de sidste to år. 20 har ingen dokumenteret efteruddannelse.

Med sådanne mangler er det umuligt for AI at levere pålidelige talentanalyser eller efteruddannelsesanbefalinger.

Problem 4: Forældede og redundante oplysninger

HR-data forældes hurtigt. En kompetenceprofil fra for tre år siden? Sandsynligvis uaktuel. Organisationsstrukturer? Ændres løbende.

Mange virksomheder indsamler data, men vedligeholder dem ikke. Resultat: Et data-graveyard med 30% forældede informationer.

AI-systemer kan ikke kende forskel på aktuelle og gamle data. De lærer af alt – også affaldet.

Problem 5: Juridiske og compliance-usikkerheder

GDPR, tillidsrepræsentant (Betriebsrat), ansættelsesdatabeskyttelse – de juridiske krav er komplekse. Mange virksomheder indsamler for få data af frygt for overtrædelser.

Andre samler for meget og skaber compliance-risici.

Begge yderpunkter forhindrer succesfuld AI-implementering.

Trin for trin: Systematisk forbedring af datakvaliteten

Nu bliver det konkret. Her er din køreplan til HR-dataoptimering – i seks praktiske trin.

Trin 1: Dataopgørelse og -vurdering

Inden du optimerer, skal du vide, hvad du har. Lav en komplet inventarliste over alle HR-datakilder.

Det omfatter:

• HR-administrationssystemer (HRIS)
• Rekrutteringssystemer (ATS)
• Tidsregistreringssystemer
• Læring Management-systemer
• Performance Management-værktøjer
• Excel-filer og lokale databaser

Vurder hver datakilde ud fra fire kriterier:

• Fuldførelse: Hvor mange datasæt er komplette?
• Aktualitet: Hvor gamle er oplysningerne?
• Konsistens: Følger data samme standard?
• Nøjagtighed: Stemmer oplysningerne?

Brug en simpel skala fra 1-5. Alt under 3 kræver umiddelbar handling.

Trin 2: Prioritering – 80/20-reglen

Du behøver ikke gøre alt perfekt på én gang. Fokusér på de 20% af oplysningerne, som giver 80% af værdien til AI.

Oftest er det:

• Basale personalestamdata
• Nuværende stillinger og hierarkier
• Kompetencer og skills
• Performance-data fra de seneste 2 år
• Uddannelses- og certificeringsdata

Alt andet kan optimeres senere.

Trin 3: Systematisk datarens

Nu til det centrale. Datarens sker i tre trin:

Trin 1: Fjern dubletter
Find og fjern dubletter. Vær opmærksom på forskellige stavemåder af navne eller forskellig e-mail på samme person.

Trin 2: Standardisering
Ensret formater, betegnelser og kategorier. Lav masterlister for:

• Jobtitler og -beskrivelser
• Afdelingsbetegnelser
• Lokationer
• Kompetencer og skills
• Uddannelsesniveauer

Trin 3: Validering
Tjek plausibilitet og fuldstændighed. En medarbejder med 30 års erhvervserfaring, men født i 2000? Det skal fanges.

Trin 4: Udvikling af datamodel

Uden en klar datamodel ender optimeringen i kaos. Definer entydigt:

• Hvilke datafelter er obligatoriske, hvilke er valgfrie?
• Hvilke datatyper og formater gælder?
• Hvordan vises relationer mellem datasæt?
• Hvilke forretningsregler skal overholdes?

Dokumentér alt. En god datamodel danner fundamentet for succes med AI.

Trin 5: Implementer automatisering

Manuel datavedligeholdelse holder ikke i længden. Du har brug for automatiserede processer til:

• Løbende datavalidering
• Identifikation og rapportering af datakvalitetsproblemer
• Synkronisering mellem flere systemer
• Arkivering af forældede data

Mange moderne HR-systemer tilbyder disse funktioner. Brug dem.

Trin 6: Etabler løbende overvågning

Datakvalitet er ikke ét projekt men en løbende proces. Indfør månedlige reviews og kvalitetschecks.

Definér klare roller. Hvem er ansvarlig for hvilke datakilder? Hvem overvåger kvalitet? Hvem løser problemerne?

Uden denne styring forringes datakvaliteten hurtigt igen.

Teknisk forberedelse: Formater, standarder og integration

De tekniske aspekter af dataoptimering afgør, om dit AI-projekt bliver en succes. Her handler det om klare standarder og solid implementering.

Standardiser dataformater

Konsistens er konge. Fastlæg entydige standarder for alle datatyper:

Datoer: ISO 8601-format (YYYY-MM-DD)
Ikke 01.05.2024, 5/1/24 eller maj 2024. Altid 2024-05-01.

Navne: Ensartet rækkefølge
Enten “Efternavn, Fornavn” eller “Fornavn Efternavn” – men konsekvent.

Telefonnumre: Internationalt format
+49 123 456789 i stedet for 0123/456789

E-mailadresser: Små bogstaver
max.mustermann@firma.de i stedet for Max.Mustermann@Firma.DE

Disse standarder virker smålige, men for AI-systemer er de altafgørende.

Implementér Master Data Management

Uden central stamdataadministration opstår inkonsistenser automatisk. Definér masterlister for alle kritiske entiteter:

Alle nye indtastninger skal valideres op imod masterlisterne.

Optimer API-integration og dataflows

Moderne HR-systemer tilbyder API’er til integration. Brug dem til at eliminere manuelle dataoverførsler.

Et typisk dataflow kunne se sådan ud:

1. Rekrutteringssystem opretter kandidatprofil
2. Ved ansættelse: Automatisk overførsel til HRIS
3. Onboarding-system tilføjer startdato
4. Performance-system tilføjer vurderinger
5. Learning-system registrerer efteruddannelser

Hvert trin bør være automatiseret og valideret.

Implementér overvågning af datakvalitet

Du skal have realtids-overvågning af din datakvalitet. Indfør automatiske kontrol for:

• Fuldførelse: Er de kritiske felter udfyldt?
• Plausibilitet: Er værdierne logiske og konsistente?
• Dubletter: Er der flere ens indtastninger?
• Aktualitet: Hvornår er data sidst opdateret?

Moderne data-kvalitetsværktøjer kan udføre disse checks automatisk og sende advarsler ved problemer.

Backup og versionering

Datarens indebærer risiko. Uden ordentlige backups kan vigtige oplysninger forsvinde uigenkaldeligt.

Implementér før større dataoperationer:

• Fuldstændig backup
• Versionsstyring af ændringer
• Mulighed for rollback
• Audit-trails til sporbarhed

Den bedste dataoptimering er intet værd, hvis den fører til datatab.

Databeskyttelse og compliance: Juridiske rammer

HR-data er særligt følsomme. Før du optimerer til AI, skal de juridiske fundamenter være på plads. Overtrædelser kan blive dyre – meget dyre.

GDPR-kompatibel HR-databehandling

Databeskyttelsesforordningen gælder også for interne HR-processer. Særligt relevant for AI:

Definér retsgrundlag:
For HR-data gælder oftest art. 6, stk. 1, lit. b GDPR (kontraktopfyldelse). For AI-analyse kan der desuden kræves legitime interesser (lit. f) eller samtykke (lit. a).

Overhold formålsbegrænsning:
Data indsamlet til lønadministration må ikke automatisk bruges til talentanalyse. Hvert formål kræver sin egen retsgrund.

Indfør dataminimering:
Saml kun data, du reelt har brug for i din AI-løsning. Mere er ikke bedre – det er mere risikabelt.

Praktisk tip: Lav en separat data-beskyttelseskonsekvensanalyse for hver AI-anvendelse. Det beskytter mod dyre overraskelser.

Tillidsrepræsentant og medbestemmelse

I Tyskland har tillidsrepræsentanten omfattende medbestemmelsesrettigheder i HR-AI-systemer i henhold til § 87 BetrVG.

Det betyder konkret:

• Forudgående information om AI-projekter
• Medbestemmelse i valg af system
• Aftaler om brug
• Transparens om algoritmer og beslutningslogik

Uden en aftale med tillidsrepræsentanten kan du ikke lancere AI-systemer i HR. Sæt mindst 3-6 måneders forberedelsestid af til dette.

Undgå algorithmic bias

AI-systemer kan diskriminere – også utilsigtet. Dette er særligt kritisk for HR-applikationer.

Typiske bias-kilder i HR-data:

• Historisk skævvridning mod bestemte grupper
• Skævt træningsdatasæt
• Indirekte diskrimination via tilsyneladende neutrale variabler

Eksempel: Et AI-system til kandidatudvælgelse lærer fra tidligere ansættelsesdata. Hvis ledende stillinger primært er besat af mænd, gentager AI’en denne skævvridning.

Modforanstaltning: Løbende bias-tests og bevidst korrektion af ubalancer i træningsdata.

Internationale compliance-krav

Hvis din virksomhed opererer internationalt, gælder yderligere regler:

USA: California Consumer Privacy Act (CCPA), forskellige statslove
Canada: Personal Information Protection and Electronic Documents Act (PIPEDA)
Singapore: Personal Data Protection Act (PDPA)

Hvert land har sine egne krav til HR-data og AI.

Dokumentation og beviser

Compliance kræver fuldstændig dokumentation. Få på plads for hvert HR-AI-projekt:

• Behandlingsfortegnelse iht. art. 30 GDPR
• Data-beskyttelseskonsekvensanalyse
• Aftaler med tillidsrepræsentant
• Bias-testprotokoller
• Audit-trails for alle databehandlinger

Dette er ikke bare juridisk nødvendigt – det hjælper også med løbende optimering af dine AI-systemer.

Praktiske værktøjer og teknologier til dataforberedelse

Du kender nu teorien. Men hvordan gør du det i praksis? Her er de værktøjer, der virker for mellemstore budgetter.

Datakvalitetsværktøjer til HR-applikationer

Talend Data Quality:
Omfattende suite til datarensning og -validering. Særligt stærk ved integration af flere HR-systemer. Pris: 1.200–3.000 €/md. afhængigt af datamængde.

Informatica Data Quality:
Enterprise-løsning med avancerede AI-funktioner til fejlregistrering. Prisniveau: fra 5.000 €/md., men ekstremt effektiv.

OpenRefine:
Open source-værktøj til mindre datarensningsprojekter. Gratis, men kræver manuel indsats. God til at starte med.

Anbefaling til mellemstore virksomheder: Start med OpenRefine, skift til Talend ved større projekter.

HR-specifikke data management platforme

Workday HCM:
Integreret løsning med indbygget datakvalitet. Dyr, men meget komplet. Cloud-baseret med stærk analytics.

SAP SuccessFactors:
Kendt enterprise-løsning med gode integrationsmuligheder. Særligt god til standardisering af HR-processer.

BambooHR:
Mellemvenlig pris, solid API og gode rapporteringsfunktioner. Væsentligt billigere end enterprise-løsninger.

For de fleste mellemstore virksomheder er BambooHR det bedste kompromis mellem funktionalitet og pris.

Automatisering og integration

Zapier:
No-code løsning til enkle integrationer i HR. Ideel hvis du ikke har en stor IT-afdeling. Fra 20 €/md.

Microsoft Power Automate:
Kraftfuld automatiseringsplatform, især til Office 365. God integration til Excel og SharePoint.

n8n:
Open source-alternativ til tekniske teams. Gratis, men kræver mere teknisk viden.

Datavalidering og overvågning

Great Expectations:
Python-baseret framework til automatiseret datakvalitetstest. Open source og fleksibelt. Perfekt til tekniske teams.

Datadog:
Overvågningsplatform med stærke datakvalitetsfunktioner. Gode advarsler og dashboards.

Tableau Prep:
Visuel dataforberedelse med god fejlfinding. Specielt brugervenlig for ikke-teknikere.

AI-træning og deployment

Hugging Face:
Platform til AI-modeltræning med fortrænede HR-modeller. Mange open source-muligheder.

Google Cloud AI Platform:
Fuld ML-pipeline med gode AutoML-funktioner. Betal efter forbrug – egnet også til små projekter.

Azure ML Studio:
Microsoft-alternativ med stærk Office-integration. Især interessant for virksomheder med Microsoft-infrastruktur.

Budgetplan for tool-stack

Realistiske omkostninger for et komplet HR-data-stack til mellemstore virksomheder:

Totalbudget: 2.900 – 5.450 euro/mdr. for en komplet løsning.

Det lyder dyrt, men sammenlignet med udgifterne ved et fejlslagent AI-projekt eller tabte effektiviseringsgevinster er det et røverkøb.

Målbare resultater: KPI’er for datakvalitet

Hvis det ikke kan måles, kan det ikke ledes – heller ikke for HR-datakvalitet. Her er de KPI’er, der virkelig betyder noget – og hvordan du måler dem.

De fire søjler for måling af datakvalitet

1. Fuldførelse (Completeness)
Hvor stor en procentdel af de kritiske datafelter er udfyldt?

Beregning: (Udfyldte obligatoriske felter / Samlede obligatoriske felter) × 100

Målsætning: Minimum 95% for kerndata, 80% for udvidede profiler

2. Nøjagtighed (Accuracy)
Hvor mange data stemmer overens med virkeligheden?

Beregning: (Korrekte datasæt / Samlede datasæt) × 100

Målsætning: Over 98% for stamdata, over 90% for dynamiske data

3. Konsistens (Consistency)
Hvor ensartede er data på tværs af systemer?

Beregning: (Samstemmende datasæt / Datasæt i flere systemer) × 100

Målsætning: Minimum 95% samstemmende for stamdata

4. Aktualitet (Timeliness)
Hvor aktuelle er oplysningerne?

Beregning: (Datasæt nyere end X dage / Samlede datasæt) × 100

Målsætning: 90% af data ikke ældre end 30 dage

HR-specifikke kvalitets-KPI’er

Udover generiske måltal har du brug for HR-specifikke KPI’er:

Fuldførelse af kompetenceprofiler:
Andel af medarbejdere med komplet kompetenceprofil

Aktualitet af performance-data:
Andel af medarbejdere med opdateret performance-evaluering (ikke ældre end 12 mdr.)

Gennemsigtighed i karriereveje:
Procent af dokumenterede stillingsskift med komplette data

Tracking-rate for efteruddannelse:
Andel dokumenterede vs. faktisk gennemførte kurser

Byg dashboard og rapportering

KPI’er uden visualisering er værdiløse. Byg et overskueligt dashboard med:

• Lyskurve: Grøn (mål nået), gul (kræver indsats), rød (kritisk)
• Trendlinjer: Udvikling over de seneste 12 måneder
• Bor ned-funktion: Fra samlet KPI til afdelings- og medarbejderniveau
• Automatiske alerts: Notifikation ved mål-underskridelse

Opdatér dashboardet mindst ugentligt. Månedlige rapporter er for sjældent til operationel datakvalitetsstyring.

Mål ROI for datakvalitet

Datakvalitet koster, men sparer også penge. Mål begge sider:

Omkostning:

• Tool-omkostninger
• Personaletid til datarensning
• Ekstern rådgivning
• Systemintegration og -vedligehold

Gevinst:

• Mindre tid til manuel datasøgning
• Færre forkerte beslutninger pga. bedre datagrundlag
• Hurtigere rapportering
• Bedre AI-ydeevne og dermed mere automatisering

Eksempel fra praksis: En ingeniørvirksomhed med 150 ansatte investerede 25.000 euro i datakvalitetsværktøjer og -processer. Resultat:

• 50% mindre tid til HR-rapportering (besparelse: 15.000 €/år)
• 30% hurtigere kandidatudvælgelse via AI (besparelse: 8.000 €/år)
• 20% færre fejlrekrutteringer (besparelse: 40.000 €/år)

ROI efter 12 måneder: 152%. Og det er konservativt regnet.

Etabler løbende forbedringer

Datakvalitet er ikke et projekt med slutdato. Indfør løbende forbedringsprocesser:

1. Ugentlige kvalitetsreviews: Hurtige tjek af kritiske KPI’er
2. Månedlig dybdeanalyse: Gennemgang af markante trends
3. Kvartalsvise strategi-reviews: Justering af mål og processer
4. Årlig toolevaluering: Tjek om værktøjerne passer til behovet

Kun sådan forbliver datakvaliteten på det ønskede niveau.

Typiske faldgruber – og hvordan du undgår dem

Det er godt at lære af egne fejl. Det er endnu bedre at lære af andres. Her er de mest almindelige faldgruber i HR-dataoptimering – og hvordan du omgår dem.

Faldgrube 1: Perfektionisme-lammelse

Det mest udbredte problem: Teams vil have alle data perfekte, før de starter AI.

Virkeligheden: Perfekte data findes ikke. Og mens du venter på perfektion, bruger konkurrenterne AI med 80%-data.

Løsning: Start med det, du har. 80% datakvalitet er nok til de første AI-løsninger.

Eksempel: En HR-virksomhed ville kortlægge alle medarbejderes kompetencer de sidste 5 år. Efter 8 måneder stadig ikke færdig, intet AI-projekt igangsat.

Den bedre vej: Start med nuværende medarbejdere og de seneste 12 måneders kompetencer. Første AI-løsning live efter 6 uger.

Faldgrube 2: Tool-hopping uden strategi

Nye værktøjer lover altid den perfekte løsning. Mange skifter hele tiden blandt datakvalitetsværktøjer.

Resultat: Meget arbejde med integration, lidt tid til egentlig dataforbedring.

Løsning: Mindre er mere. Fokuser på 2-3 værktøjer, der spiller godt sammen. Perfektionér brugen, før du evaluerer nye.

Faldgrube 3: Compliance som eftertanke

Mange optimerer først data – og tænker så på datasikkerhed bagefter. Det giver problemer.

Typisk: Efter 6 måneders dataoptimering opdager DPO’en, at den planlagte AI-implementering ikke er GDPR-kompatibel. Projektet stoppes.

Løsning: Tænk compliance ind fra begyndelsen. Involver DPO og tillidsrepræsentant tidligt.

Faldgrube 4: Undervurdering af forandringsledelse

Datakvalitet handler om mennesker, ikke teknologi.

Uden medarbejderopbakning virker selv den bedste dataoptimering ikke. Hvis HR ikke bakker op om procesændringer, falder kvaliteten hurtigt igen.

Løsning: Afsæt mindst 30% af budgettet til træning og forandringsledelse. Forklar gevinsten – ikke kun pligten.

Faldgrube 5: Manglende governance-strukturer

Uden klare roller bliver datakvalitet ingen persons ansvar – og dermed alles problem.

Klassisk udfordring: Hver afdeling tror, de andre har ansvar for datavedligeholdelse. Resultat: Ingen har ansvar.

Løsning: Definér dataejere for hver datakilde. Indfør faste reviews med klare eskalationsveje.

Faldgrube 6: Urealistiske tidsplaner

Dataoptimering tager tid. Hvis du undervurderer det, får du stress og dårlige resultater.

Realistiske tidsestimater for typiske projekter:

• Dataopgørelse: 4-6 uger
• Toolvalg og -implementering: 8-12 uger
• Første datarens: 12-16 uger
• Automatisering og overvågning: 6-8 uger

Læg yderligere 20% buffer til uventede udfordringer.

Faldgrube 7: Silo-tænkning

HR-data lever ikke i et vakuum. De hænger sammen med Finance, IT og Operations.

Hvis du kun optimerer HR-data, overser du vigtige sammenhænge.

Løsning: Tænk i forretningsprocesser, ikke afdelings-siloer. Involver alle relevante parter fra start.

Faldgrube 8: Manglende skaleringsplan

Det der virker for 50 ansatte, virker ikke nødvendigvis for 500.

Planlæg din dataarkitektur skalerbar fra begyndelsen. Selvom du nu er lille, kan du hurtigt vokse – også gennem opkøb.

Løsning: Vælg værktøjer og processer, der kan håndtere mindst det tredobbelte af din aktuelle datamængde.

HR-dataoptimering er ikke magi. Men det kører heller ikke af sig selv.

Nu har du byggeplanen på hånden. Trinene er klare: Dataopgørelse, prioritering, systematisk rens, automatisering.

Teknologien er tilgængelig. Værktøjerne er til at betale. De juridiske rammer er på plads.

Det eneste, der mangler, er beslutningen om at komme i gang.

Mens du stadig overvejer, har dine konkurrenter allerede AI-understøttede HR-processer. Hver måneds forsinkelse bliver sværere at indhente senere.

Start småt. Vælg et konkret use case. Optimer de data, der er nødvendige dertil. Få dine første erfaringer.

Perfektion er fremskridtets fjende. 80% datakvalitet er bedre end 0% AI-anvendelse.

Dine medarbejdere, din effektivitet og din virksomheds succes vil takke dig.

Hos Brixon forstår vi, at vejen fra dataoptimering til produktiv AI-brug kan være kompleks. Derfor følger vi dig hele vejen – fra den første analyse til den færdige løsning – praktisk, målbart og med reel forretningsværdi.

Ofte stillede spørgsmål