{ "name": "ai-cases.dk – dokumenterede AI-cases", "description": "Danske og udenlandske AI-cases med ærlige tal. Hvert resultat er mærket målt, selvvurderet, forventet eller ingen tal.", "url": "https://ai-cases.dk/cases/", "methodology": "https://ai-cases.dk/metode/", "license": "Må citeres med kildeangivelse og link til ai-cases.dk.", "updated": "2026-10-21", "count": 109, "countInternational": 65, "countDenmark": 44, "countByResultType": { "measured": 40, "self_reported": 62, "expected": 7, "none": 0, "unclassified": 0 }, "cases": [ { "id": "github-copilot-felteksperimenter-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/github-copilot-felteksperimenter-2024/", "title": "Tre lodtrækningsforsøg med 4.867 udviklere: AI-kodeassistent gav 26 % flere færdige opgaver", "summary": "Microsoft, Accenture og en anonym Fortune 100-virksomhed (USA): 26,08 % flere færdige opgaver (standardfejl 10,3 %) blandt udviklere, der brugte værktøjet, når de tre forsøg lægges sammen. Mindre erfarne udviklere tog oftere værktøjet i brug og fik større gevinst. Tallet er målt. Kilde: Cui, Demirer, Jaffe, Musolff, Peng og Salz – arbejdspapir (juni 2025), Management Science (tidsskrift).", "company": "Microsoft, Accenture og en anonym Fortune 100-virksomhed", "country": "US", "countryName": "USA", "industry": "Software og it-rådgivning", "branche": "Software og IT", "publicSector": false, "tools": [ "GitHub Copilot" ], "vendor": "GitHub (Microsoft), OpenAI", "problem": "Virksomhederne ville vide, om de skulle give deres udviklere en AI-kodeassistent, og hvor meget den reelt flytter produktiviteten.", "solution": "Som led i den almindelige drift gav de tre virksomheder en tilfældigt udvalgt gruppe udviklere adgang til GitHub Copilot, der foreslår kodefuldførelser. Efter to til otte måneder fik alle adgang.", "method": "Tre randomiserede, kontrollerede forsøg med i alt 4.867 udviklere, analyseret af forskere fra bl.a. MIT, Princeton og Wharton (post-registreret AEARCTR-0014530). Hovedmål: færdige opgaver (pull requests). Publiceret i tidsskriftet Management Science.", "result": "26,08 % flere færdige opgaver (standardfejl 10,3 %) blandt udviklere, der brugte værktøjet, når de tre forsøg lægges sammen. Mindre erfarne udviklere tog oftere værktøjet i brug og fik større gevinst.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Hvert enkelt forsøg er støjfyldt; først når de lægges sammen, bliver effekten tydelig, og usikkerheden er stor (standardfejl 10,3 procentpoint). Erfarne udviklere fik mindre ud af det. To af forfatterne er ansat i Microsoft, der ejer GitHub.", "dkApplicability": "Ja. Danske softwarehuse og it-afdelinger kan bruge samme design: giv en tilfældig gruppe adgang først, og mål færdige opgaver i stedet for at spørge om oplevet tid.", "quality": 3, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Cui, Demirer, Jaffe, Musolff, Peng og Salz – arbejdspapir (juni 2025)", "url": "https://www.mertdemirer.com/Papers/Demirer_AI_productivity.pdf", "date": "2025-06", "verified": true }, { "label": "Management Science (tidsskrift)", "url": "https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/mnsc.2025.00535", "date": null, "verified": false } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "kundeservice-genai-assistent-nber-2023", "url": "https://ai-cases.dk/cases/kundeservice-genai-assistent-nber-2023/", "title": "Kundeservice: AI-assistent gav 14 % flere løste sager i timen – 34 % for nye medarbejdere", "summary": "Fortune 500-softwarevirksomhed (USA): 14 % flere løste sager pr. time i gennemsnit og 34 % for nye og mindre erfarne medarbejdere. Kunderne var mere positive, og flere medarbejdere blev i jobbet. Tallet er målt. Kilde: NBER Working Paper 31161 – Brynjolfsson, Li og Raymond.", "company": "Fortune 500-softwarevirksomhed (kundeservice, anonym)", "country": "US", "countryName": "USA", "industry": "Software (kundeservice)", "branche": "Software og IT", "publicSector": false, "tools": [ "Generativ AI-samtaleassistent" ], "vendor": null, "problem": "Nye kundeservicemedarbejdere er langsomme til at lære de bedste svar, og produktiviteten varierer meget mellem erfarne og nye.", "solution": "Virksomheden indførte gradvist en samtaleassistent baseret på generativ AI, der foreslår svar til medarbejderne i kundechats.", "method": "Forskere fra Stanford og MIT analyserede den forskudte indførelse blandt 5.179 kundeservicemedarbejdere (NBER-arbejdspapir 31161, 2023). Mål: løste sager pr. time. Publiceret i Quarterly Journal of Economics 2025.", "result": "14 % flere løste sager pr. time i gennemsnit og 34 % for nye og mindre erfarne medarbejdere. Kunderne var mere positive, og flere medarbejdere blev i jobbet.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Næsten ingen effekt for de mest erfarne og dygtigste medarbejdere. Virksomheden er anonym, så casen kan ikke efterprøves hos den.", "dkApplicability": "Ja. Danske kundeservicecentre kan bruge resultatet til at målrette AI-assistance mod nye medarbejdere og oplæring.", "quality": 3, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "NBER Working Paper 31161 – Brynjolfsson, Li og Raymond", "url": "https://www.nber.org/papers/w31161", "date": "2023", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "region-midtjylland-fraktur-ai-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/region-midtjylland-fraktur-ai-2025/", "title": "Region: AI til knoglebrud gav beskeden effekt – ventetid 69 til 57 min. i Aarhus, uændret i Horsens", "summary": "Region Midtjylland (Danmark): Ventetid fra røntgen til udskrivelse faldt fra 69 til 57 minutter i Aarhus og var uændret omkring 90 minutter i Horsens. Ingen signifikante ændringer i ekstra røntgen, CT, ultralyd eller MR, genkontakt eller nye journalnotater. Tallet er målt. Kilde: Konferenceoplæg, e-sundhedsobservatoriet 2025: AI finder frakturer – men forandrer det praksis? (Aarhus Universitetshospital).", "company": "Region Midtjylland (Aarhus Universitetshospital og Regionshospitalet Horsens)", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Sundhed (region)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Radiobotics (frakturalgoritme)", "Human Bytes (frakturalgoritme)" ], "vendor": "Radiobotics, Human Bytes", "problem": "Medierne taler om mirakler med AI, men sundhedsvæsenet har brug for dokumenteret værdi. Mange røntgenbilleder i akutområdet giver travlhed og risiko for fejl. Regionen ville undersøge effekten på patientforløb, arbejdsgange og klinisk hverdag.", "solution": "Fem måneders afprøvning (1. oktober 2024 – 28. februar 2025): Aarhus Universitetshospital testede Radiobotics' frakturalgoritme og Regionshospitalet Horsens Human Bytes' algoritme i skadestuen.", "method": "Sammenligning af perioder før, under og efter afprøvningen: 48.293 patientforløb i alt, heraf 5.418 under afprøvningen, suppleret med 32 interview med klinikere. Algoritmens præcision blev bevidst ikke undersøgt.", "result": "Ventetid fra røntgen til udskrivelse faldt fra 69 til 57 minutter i Aarhus og var uændret omkring 90 minutter i Horsens. Ingen signifikante ændringer i ekstra røntgen, CT, ultralyd eller MR, genkontakt eller nye journalnotater.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Effekten afhang af lokale forhold, og påvirkningen af den diagnostiske kvalitet er uafklaret. Klinikerne fandt værktøjet intuitivt, men 'den røde plet' er svær at ignorere, og der var mindre værdi for speciallæger end for yngre læger på nattevagt.", "dkApplicability": null, "quality": 3, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Konferenceoplæg, e-sundhedsobservatoriet 2025: AI finder frakturer – men forandrer det praksis? (Aarhus Universitetshospital)", "url": "https://2025.e-sundhedsobservatoriet.dk/wp-content/uploads/sites/28/2025/10/oF3-Anders-Vedsted.pdf", "date": "2025-10", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "praim-ai-mammografi-tyskland-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/praim-ai-mammografi-tyskland-2025/", "title": "Største studie af AI i brystkræftscreening: 17,6 % flere kræfttilfælde fundet uden flere genindkaldelser", "summary": "Tysklands mammografiscreeningsprogram – Vara (Tyskland): Kræftfundraten var 6,7 pr. 1.000 med AI mod 5,7 uden – 17,6 % højere. Genindkaldelsesraten var 37,4 mod 38,3 pr. 1.000 (ikke signifikant). Sikkerhedsnettet førte til 204 kræftdiagnoser. Radiologerne brugte 43 % mindre tid på undersøgelser markeret som normale. Tallet er målt. Kilde: Nature Medicine – Eisemann et al. 2025 (forskning), PubMed (forskning).", "company": "Tysklands mammografiscreeningsprogram (12 screeningssteder) – Vara", "country": "DE", "countryName": "Tyskland", "industry": "Sundhed (screening)", "branche": "Sundhed og life science", "publicSector": false, "tools": [ "Vara MG (AI-støttet mammografiviewer)" ], "vendor": "Vara", "problem": "Screeningsprogrammer kræver dobbeltlæsning af store mængder mammografier, hvoraf de fleste er normale, og der mangler radiologer.", "solution": "I PRAIM-studiet kunne 119 radiologer på 12 tyske screeningssteder frivilligt bruge Varas CE-mærkede AI-viewer, der markerer sikre normale undersøgelser og giver en 'sikkerhedsnet'-alarm ved oversete mistænkelige fund.", "method": "Prospektivt, observationelt implementeringsstudie (juli 2021 – februar 2023) med 463.094 screenede kvinder, heraf 260.739 med AI-støtte, offentliggjort i Nature Medicine januar 2025. Justeret for radiologernes selvvalg med propensity scores. Finansieret af Vara.", "result": "Kræftfundraten var 6,7 pr. 1.000 med AI mod 5,7 uden – 17,6 % højere. Genindkaldelsesraten var 37,4 mod 38,3 pr. 1.000 (ikke signifikant). Sikkerhedsnettet førte til 204 kræftdiagnoser. Radiologerne brugte 43 % mindre tid på undersøgelser markeret som normale.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Ikke randomiseret: radiologerne valgte selv, hvornår de brugte AI, hvilket gav en skævhed, der måtte korrigeres statistisk. Mulig overdiagnostik af forstadier (DCIS) er uafklaret. Studiet er finansieret og medforfattet af leverandøren.", "dkApplicability": "Ja. Danmark har samme dobbeltlæsning i screeningsprogrammet, og regionerne er i gang med AI til mammografi; studiet supplerer de nordiske erfaringer.", "quality": 3, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Nature Medicine – Eisemann et al. 2025 (forskning)", "url": "https://www.nature.com/articles/s41591-024-03408-6", "date": "2025-01-07", "verified": true }, { "label": "PubMed (forskning)", "url": "https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39775040/", "date": "2025-01-07", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "bolagsverket-gpt-sw3-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/bolagsverket-gpt-sw3-2024/", "title": "Svensk selskabsmyndighed testede svensk sprogmodel: 55 % træfsikkerhed mod 88 % for ældre model", "summary": "Bolagsverket (Sverige): Klassificering af detaljegrad: ca. 55 % træfsikkerhed (tilfældigt gæt: 20 %). NER: ca. 55 % for GPT-SW3 mod ca. 88 % for den finjusterede KB-BERT-model. Tallet er målt. Kilde: AI Sweden – GPT-SW3: en svensk basmodell för texthantering (projektrapport).", "company": "Bolagsverket", "country": "SE", "countryName": "Sverige", "industry": "Myndighed (selskabsregistrering)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "GPT-SW3 (svensk sprogmodel)", "KB-BERT (sammenligning)" ], "vendor": "AI Sweden", "problem": "Myndigheden ville øge sin viden om store sprogmodeller og teste, om en svensk basismodel kunne hjælpe med at klassificere og generere virksomhedsbeskrivelser.", "solution": "Som partner i AI Swedens projekt om GPT-SW3 testede Bolagsverket modellen til at vurdere detaljegraden i virksomheders formålsbeskrivelser, generere syntetiske beskrivelser og genkende navngivne enheder (NER).", "method": "Myndighedens egne eksperimenter, beskrevet i AI Swedens projektrapport (2024). Klassificering sammenlignet med tilfældigt gæt; NER sammenlignet med en finjusteret KB-BERT-model på et datasæt fra Språkbanken.", "result": "Klassificering af detaljegrad: ca. 55 % træfsikkerhed (tilfældigt gæt: 20 %). NER: ca. 55 % for GPT-SW3 mod ca. 88 % for den finjusterede KB-BERT-model.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Fejlklassificering af komplekse beskrivelser, hallucinationer ved generering fra tabeller og svingende kvalitet i syntetiske tekster. Den ældre, finjusterede KB-BERT-model var 'avsevärt mycket bättre'.", "dkApplicability": "Ja. Erhvervsstyrelsen og andre danske registre kan bruge resultatet som påmindelse om at sammenligne generative modeller med finjusterede, mindre modeller.", "quality": 3, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "AI Sweden – GPT-SW3: en svensk basmodell för texthantering (projektrapport)", "url": "https://www.ai.se/sites/default/files/2024-11/GPT-SW3%20en%20svensk%20basmodell%20fo%CC%88r%20texthantering.pdf", "date": "2024-11", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "kaiser-permanente-ai-scribe-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/kaiser-permanente-ai-scribe-2025/", "title": "Lægegruppe: AI-referent brugt i 2,5 mio. konsultationer sparede anslået 15.791 timers dokumentation på et år", "summary": "The Permanente Medical Group (USA): Anslået 15.791 sparede timers dokumentation for brugerne sammenlignet med ikke-brugere – svarende til 1.794 arbejdsdage. 84 % af lægerne oplevede bedre kommunikation med patienterne, og 82 % højere arbejdsglæde. 47 % af patienterne syntes, lægen kiggede mindre på skærmen. Tallet er målt. Kilde: American Medical Association (fagforening), NEJM Catalyst – Ambient AI Scribes: Learnings after 1 Year (forskning).", "company": "The Permanente Medical Group (Kaiser Permanente)", "country": "US", "countryName": "USA", "industry": "Sundhed", "branche": "Sundhed og life science", "publicSector": false, "tools": [ "Ambient AI-referent (generativ AI)" ], "vendor": null, "problem": "Dokumentationsbyrden er et af medicinens mest fastlåste problemer og bidrager til udbrændthed, også i form af journalarbejde efter arbejdstid.", "solution": "Fra oktober 2023 rullede lægegruppen generative AI-referenter ud, der lytter med og laver udkast til journalnotat, som lægen redigerer. Værktøjet træffer ingen kliniske beslutninger.", "method": "Evaluering over 63 uger (oktober 2023 – december 2024) med 7.260 læger og 2.576.627 konsultationer, sammenligning af brugere og ikke-brugere samt spørgeskemaer til læger og patienter. Publiceret i NEJM Catalyst og refereret af AMA (juni 2025).", "result": "Anslået 15.791 sparede timers dokumentation for brugerne sammenlignet med ikke-brugere – svarende til 1.794 arbejdsdage. 84 % af lægerne oplevede bedre kommunikation med patienterne, og 82 % højere arbejdsglæde. 47 % af patienterne syntes, lægen kiggede mindre på skærmen.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Gevinsten var skævt fordelt: den tredjedel af lægerne, der brugte værktøjet mest, stod for 89 % af aktiveringerne.", "dkApplicability": "Ja. Danske regioner afprøver samme type løsning (fx Corti og Tandem Health i Region Syddanmark), og evalueringsdesignet med brugere mod ikke-brugere kan genbruges.", "quality": 3, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "American Medical Association (fagforening)", "url": "https://www.ama-assn.org/practice-management/digital-health/ai-scribes-save-15000-hours-and-restore-human-side-medicine", "date": "2025-06-12", "verified": true }, { "label": "NEJM Catalyst – Ambient AI Scribes: Learnings after 1 Year (forskning)", "url": "https://catalyst.nejm.org/doi/full/10.1056/CAT.25.0040", "date": "2025", "verified": false } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "capio-tandem-ai-journalassistent-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/capio-tandem-ai-journalassistent-2025/", "title": "Capio: AI-journalassistent skar den anslåede dokumentationstid med 29 % i studie af 375.000 notater", "summary": "Capio (Sverige): Den anslåede tid til journalføring faldt 29 %. Medarbejderne følte sig i gennemsnit 16 % mere nærværende under besøg og rapporterede 30 % mindre stress ved administrative opgaver. Tallet er målt. Kilde: Capio – nyhed, Tandem Health – nyhed (leverandør).", "company": "Capio", "country": "SE", "countryName": "Sverige", "industry": "Sundhed (privat sundhedsvæsen)", "branche": "Sundhed og life science", "publicSector": false, "tools": [ "Tandem (AI-journalassistent)" ], "vendor": "Tandem Health", "problem": "Administrativt arbejde og journalføring fylder i klinikernes hverdag og skaber stress.", "solution": "Capio har indført Tandem Healths AI-assistent på tværs af primærpleje, specialistpleje og sygehus. Den optager lyd og laver et journaludkast, mens patientmødet foregår.", "method": "Storskalastudie af over 375.000 journalnotater fra 1.295 medarbejdere, suppleret med en spørgeskemaundersøgelse med 177 svar (preprint på medRxiv, december 2025).", "result": "Den anslåede tid til journalføring faldt 29 %. Medarbejderne følte sig i gennemsnit 16 % mere nærværende under besøg og rapporterede 30 % mindre stress ved administrative opgaver.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Tidsbesparelsen er anslået, og trivselstallene er selvrapporterede fra et mindretal (177) af brugerne.", "dkApplicability": "Ja. Tandem testes også i Region Syddanmark (AID_NOTE), så resultaterne kan sammenlignes.", "quality": 3, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Capio – nyhed", "url": "https://www.capio.se/nyheter-pressrum/nyhetsarkiv/forsta-europeiska-storskaliga-kliniska-studien-visar-att-ai-assistenter-minskar-dokumentationstiden--efter-375-000-skapade-journalanteckningar/", "date": "2025-12-09", "verified": true }, { "label": "Tandem Health – nyhed (leverandør)", "url": "https://tandemhealth.ai/sv/resurser/nyheter/new-capio-research-report-shows-tandems-ai-scribe-cuts-documentation-time-by-29-percent-in-european-healthcare", "date": "2025-12-10", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "amsterdam-smart-check-2023", "url": "https://ai-cases.dk/cases/amsterdam-smart-check-2023/", "title": "Storby stoppede 'fair' AI til kontrol af kontanthjælp: pilot flagede flere og fandt ikke flere fejl", "summary": "Gemeente Amsterdam (Nederlandene): Knap 1.600 ansøgninger blev kørt gennem modellen i piloten. Den flagede flere til kontrol i stedet for færre og var ikke bedre end sagsbehandlerne til at finde de relevante sager. Byen anslår at have brugt ca. 500.000 euro plus 35.000 euro til Deloitte. Tallet er målt. Kilde: MIT Technology Review og Lighthouse Reports (presse), Lighthouse Reports – The limits of ethical AI (presse).", "company": "Gemeente Amsterdam", "country": "NL", "countryName": "Nederlandene", "industry": "Kommune (socialydelser)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Egen maskinlæringsmodel (Smart Check)" ], "vendor": "Deloitte (kontrakt)", "problem": "Sagsbehandlere sender mistænkelige ansøgninger om ydelser til byens kontrolafdeling, hvilket kan forsinke udbetalinger. Byen ville kun kontrollere dem, der reelt burde kontrolleres, og samtidig undgå diskrimination.", "solution": "Byen udviklede fra 2019 selv modellen Smart Check, trænet på 3.400 tidligere undersøgelser, med eksterne rådgivere, bias-test og omvægtning af data for at sikre lige fejlrater. Pilot på rigtige ansøgninger i 2023, parallelt med en menneskelig vurdering.", "method": "Byens egne bias-test og pilotresultater, uafhængigt analyseret af Lighthouse Reports og MIT Technology Review ud fra byens udleverede modeldata (artikel juni 2025).", "result": "Knap 1.600 ansøgninger blev kørt gennem modellen i piloten. Den flagede flere til kontrol i stedet for færre og var ikke bedre end sagsbehandlerne til at finde de relevante sager. Byen anslår at have brugt ca. 500.000 euro plus 35.000 euro til Deloitte.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Bias dukkede op igen i piloten: efter omvægtningen var modellen nu mere tilbøjelig til fejlagtigt at flage hollandske statsborgere og kvinder. Rådmanden stoppede piloten i slutningen af november 2023. Byen vendte tilbage til den manuelle proces, som dens egen analyse også fandt skæv.", "dkApplicability": "Ja. Danske kommuner og Udbetaling Danmark bruger risikomodeller i kontrol, og casen viser, hvorfor bias-test skal gentages i drift – og også på den manuelle proces.", "quality": 3, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "MIT Technology Review og Lighthouse Reports (presse)", "url": "https://www.technologyreview.com/2025/06/11/1118233/amsterdam-fair-welfare-ai-discriminatory-algorithms-failure/", "date": "2025-06-11", "verified": true }, { "label": "Lighthouse Reports – The limits of ethical AI (presse)", "url": "https://www.lighthousereports.com/investigation/the-limits-of-ethical-ai/", "date": "2025", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "vestland-fylkeskommune-copilot-pilot-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/vestland-fylkeskommune-copilot-pilot-2024/", "title": "Norsk fylkeskommune slukkede Copilot efter pilot: frarådes indtil videre af hensyn til persondata", "summary": "Vestland fylkeskommune (Norge): Juridisk sektion og projektet konkluderede, at det 'pr. d.d. ikkje er tilrådeleg' at tage Copilot i brug, og Copilot blev slået fra. Projektet brugte 3.403 timer (svarer til to fuldtidsstillinger i et år). 14 tekniske tiltag blev identificeret, heraf 9 nødvendige. Mimir havde 150 deltagere og 7–9 daglige brugere. Tallet er målt. Kilde: Vestland fylkeskommune – Sluttrapport KI (offentlig).", "company": "Vestland fylkeskommune", "country": "NO", "countryName": "Norge", "industry": "Region (fylkeskommune)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Microsoft 365 Copilot", "Mimir (egen chatbot på Azure)" ], "vendor": "Microsoft", "problem": "Fylkeskommunen ville vide, om Microsoft 365 Copilot kunne give gevinst i effektivitet eller kvalitet, og hvad der skulle til for at bruge det forsvarligt i en organisation med over 6.000 ansatte.", "solution": "Projekt fra 1. februar 2024 til januar 2025 med 14 piloter, tre hovedversioner af en konsekvensanalyse (DPIA) og en egenudviklet chatbot, Mimir, på egen Azure-platform som billigere alternativ.", "method": "Slutrapport fra fylkeskommunen (april 2025) med resultatmål, brugsstatistik og juridisk vurdering. Tidsbesparelsen ved deling af konsekvensanalysen er et estimat. Ingen måling af tidsbesparelse ved selve Copilot-brugen.", "result": "Juridisk sektion og projektet konkluderede, at det 'pr. d.d. ikkje er tilrådeleg' at tage Copilot i brug, og Copilot blev slået fra. Projektet brugte 3.403 timer (svarer til to fuldtidsstillinger i et år). 14 tekniske tiltag blev identificeret, heraf 9 nødvendige. Mimir havde 150 deltagere og 7–9 daglige brugere.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Usikkert lovgrundlag efter GDPR, adgangsstyring og oprydning i filer. Enheder med følsomme persondata (tandpleje, jura, HR og ledere med personaleansvar) frarådes stærkt at bruge løsningen. Det var svært at definere målbare gevinster.", "dkApplicability": "Ja. Danske regioner og kommuner står med samme DPIA- og adgangsspørgsmål, og rapportens 14 tekniske tiltag kan bruges som tjekliste før en udrulning.", "quality": 3, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Vestland fylkeskommune – Sluttrapport KI (offentlig)", "url": "https://www.vestlandfylke.no/globalassets/om-oss/ki-i-vlfk/20250408-sluttrapport-ki-ekstern.pdf", "date": "2025-04-08", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "air-canada-chatbot-dom-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/air-canada-chatbot-dom-2024/", "title": "Flyselskab dømt for chatbots forkerte svar: virksomheden hæfter for alt på sin hjemmeside", "summary": "Air Canada (Canada): Tribunalet afviste forsvaret som 'a remarkable submission' og pålagde Air Canada at betale 812,02 canadiske dollar: 650,88 i erstatning, 36,14 i renter og 125 i gebyrer. Tallet er målt. Kilde: Civil Resolution Tribunal – Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149 (afgørelse), CanLII – afgørelsen som PDF.", "company": "Air Canada", "country": "CA", "countryName": "Canada", "industry": "Luftfart", "branche": "Transport og logistik", "publicSector": false, "tools": [ "Kundeservice-chatbot (ikke nærmere beskrevet)" ], "vendor": null, "problem": "En kunde spurgte i november 2022 flyselskabets chatbot om rabat ved dødsfald i familien. Chatbotten svarede, at man kunne søge rabatten med tilbagevirkende kraft inden for 90 dage, hvilket var i strid med selskabets egen politik.", "solution": "Kunden købte billetter til fuld pris i tillid til svaret og fik afslag bagefter. Air Canada indrømmede, at chatbotten havde givet 'misleading words', men argumenterede for, at selskabet ikke hæftede for chatbottens oplysninger.", "method": "Afgørelse fra British Columbias Civil Resolution Tribunal (februar 2024), Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149.", "result": "Tribunalet afviste forsvaret som 'a remarkable submission' og pålagde Air Canada at betale 812,02 canadiske dollar: 650,88 i erstatning, 36,14 i renter og 125 i gebyrer.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Chatbotten gav et svar, der modsagde selskabets egen side om samme emne. Selskabet havde ikke sikret, at chatbotten var korrekt, og kunne ikke henvise til, at kunden burde have dobbelttjekket.", "dkApplicability": "Ja. Dommen er canadisk, men princippet – at virksomheden står inde for chatbottens svar som for resten af hjemmesiden – er relevant for alle danske virksomheder med kundevendte chatbots.", "quality": 3, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Civil Resolution Tribunal – Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149 (afgørelse)", "url": "https://decisions.civilresolutionbc.ca/crt/crtd/en/525448/1/document.do", "date": "2024-02-14", "verified": true }, { "label": "CanLII – afgørelsen som PDF", "url": "https://www.canlii.org/en/bc/bccrt/doc/2024/2024bccrt149/2024bccrt149.pdf", "date": "2024-02-14", "verified": false } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "foersaekringskassan-riskprofil-vab-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/foersaekringskassan-riskprofil-vab-2024/", "title": "Svensk myndighed tog AI-riskprofil til kontrol af vab ud af brug efter afsløret skævhed", "summary": "Försäkringskassan (Sverige): Kvinder var over 1,5 gange så tilbøjelige som mænd til at blive udvalgt af modellen, selvom stikprøver viste, at de ikke laver flere fejl. Myndigheden tog riskprofilen ud af brug i 2025 under IMY's tilsyn og har ingen planer om at genoptage den. Tallet er målt. Kilde: Lighthouse Reports – How we investigated Sweden's suspicion machine (presse), Lighthouse Reports – Sweden's Suspicion Machine (presse).", "company": "Försäkringskassan", "country": "SE", "countryName": "Sverige", "industry": "Myndighed (socialforsikring)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Maskinlæringsbaseret riskprofil" ], "vendor": null, "problem": "Myndigheden ville målrette kontrollen med midlertidig forældrepenge (vab, pasning af syge børn) mod de ansøgninger, hvor der var størst risiko for fejl eller snyd.", "solution": "En maskinlæringsbaseret riskprofil udvalgte ansøgere til kontrol. Lighthouse Reports og Svenska Dagbladet fik fat i data om over 6.000 personer, som modellen havde udpeget, og testede dem med otte akademiske eksperter (offentliggjort november 2024).", "method": "Statistiske fairness-test af journalisterne på et datasæt fra myndighedens egen tilsynsmyndighed. Efterfølgende tilsyn fra Integritetsskyddsmyndigheden (IMY), afsluttet 18. november 2025.", "result": "Kvinder var over 1,5 gange så tilbøjelige som mænd til at blive udvalgt af modellen, selvom stikprøver viste, at de ikke laver flere fejl. Myndigheden tog riskprofilen ud af brug i 2025 under IMY's tilsyn og har ingen planer om at genoptage den.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Modellen overudvalgte kvinder, personer med udenlandsk baggrund, lavindkomstgrupper og personer uden universitetsuddannelse, også blandt dem der ikke havde gjort noget forkert. Systemet blev drevet uden offentlig indsigt.", "dkApplicability": "Ja. Danske myndigheder som Udbetaling Danmark bruger risikobaseret kontrol, og casen viser, hvorfor fairness-test og åbenhed er nødvendige, før modeller bruges på borgere.", "quality": 3, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Lighthouse Reports – How we investigated Sweden's suspicion machine (presse)", "url": "https://www.lighthousereports.com/methodology/sweden-ai-methodology/", "date": "2024-11-27", "verified": true }, { "label": "Lighthouse Reports – Sweden's Suspicion Machine (presse)", "url": "https://www.lighthousereports.com/investigation/swedens-suspicion-machine/", "date": "2024-11-27", "verified": true }, { "label": "IMY – Avslutad tillsyn (myndighed)", "url": "https://www.imy.se/nyheter/avslutad-tillsyn-efter-att-forsakringskassan-tagit-ai-system-ur-bruk/", "date": "2025-11-18", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "autonotar-almen-praksis-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/autonotar-almen-praksis-2025/", "title": "AI-journalnotater i almen praksis: læger så potentiale, men løsningen sparede endnu ikke tid", "summary": "Almen praksis – Autonotar fra Corti og Trifork (Danmark): Median gennemgangstid 2 min. 9 sek. for redigerede notater og 33 sek. for uændrede, men mange uændrede notater blev formentlig ikke brugt. 36 % af notaterne måtte udelades fra analysen. Evalueringen konkluderer, at løsningen 'på nuværende tidspunkt ikke reducerer dokumentationstiden'. Tallet er målt. Kilde: Aalborg Universitet – Evaluering af Autonotar (pilotafprøvning), maj 2025 (forskning).", "company": "Almen praksis (PLO/FEA) – Autonotar fra Corti og Trifork", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Sundhed (almen praksis)", "branche": "Sundhed og life science", "publicSector": false, "tools": [ "Autonotar (talegenkendelse + sprogmodel)" ], "vendor": "Corti, Trifork", "problem": "Praktiserende læger bruger meget tid på dokumentation. Autonotar skulle generere udkast til journalnotater automatisk efter videokonsultationer.", "solution": "Autonotar fra Corti, integreret i Triforks videoklient, kombinerer talegenkendelse og sprogmodel og laver et journaludkast efter PSOAP-modellen. 18 praktiserende læger fra 14 klinikker afprøvede løsningen fra 27. januar til 18. marts 2025.", "method": "Uafhængig evaluering fra Aalborg Universitet (maj 2025): observationer, tænke-højt-sessioner og interview med 18 læger samt analyse af logdata for 408 journalnotater, hvoraf 241 kunne bruges i tidsanalysen.", "result": "Median gennemgangstid 2 min. 9 sek. for redigerede notater og 33 sek. for uændrede, men mange uændrede notater blev formentlig ikke brugt. 36 % af notaterne måtte udelades fra analysen. Evalueringen konkluderer, at løsningen 'på nuværende tidspunkt ikke reducerer dokumentationstiden'.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Fejltransskribering af medicinske termer, hallucinationer og for lange, for 'empatiske' notater. Videokonsultationer er en lille del af lægernes arbejde, så gevinsten blev begrænset. En læge gav løsningen 2 ud af 10.", "dkApplicability": null, "quality": 3, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Aalborg Universitet – Evaluering af Autonotar (pilotafprøvning), maj 2025 (forskning)", "url": "https://vbn.aau.dk/files/816717953/052625_evaluering_Autonotar_rapport.pdf", "date": "2025-05", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "kent-county-council-magic-notes-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/kent-county-council-magic-notes-2025/", "title": "Kent: AI-noteværktøj sparede socialrådgivere 2,7 timer pr. vurdering i uafhængigt evalueret pilot", "summary": "Kent County Council (Storbritannien): I gennemsnit 2,7 timer sparet pr. vurdering (48 %) og 7 timer pr. medarbejder om ugen. Tiden til at indsende vurderinger faldt med 49 %, fra 5 til 3 dage. Tallet er selvvurderet. Kilde: Health Innovation Kent Surrey Sussex – Magic Notes evalueringsrapport.", "company": "Kent County Council", "country": "GB", "countryName": "Storbritannien", "industry": "Kommune (voksen-socialområdet)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Magic Notes (generativ AI)" ], "vendor": "Beam", "problem": "Administrative opgaver optager over halvdelen af socialrådgivernes tid, og meget arbejde ender uden for normal arbejdstid.", "solution": "29 medarbejdere i kommunens Adult Social Care Community Teams brugte Magic Notes fra Beam til at optage, transskribere og opsummere samtaler og lave udkast til vurderinger i otte uger (5. maj – 27. juni 2025).", "method": "Evalueret af den uafhængige evaluator Unity Insights for Health Innovation Kent Surrey Sussex via spørgeskemaer, arbejdsgrupper og brugsdata. Tidsbesparelserne bygger primært på medarbejdernes egne svar.", "result": "I gennemsnit 2,7 timer sparet pr. vurdering (48 %) og 7 timer pr. medarbejder om ugen. Tiden til at indsende vurderinger faldt med 49 %, fra 5 til 3 dage.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Kort pilotperiode og selvrapporterede resultater; rapporten efterlyser længere studier af arbejdsgange.", "dkApplicability": "Ja. Samme dokumentationsbyrde findes i danske kommuners socialforvaltninger, og evalueringsdesignet kan genbruges.", "quality": 3, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Health Innovation Kent Surrey Sussex – Magic Notes evalueringsrapport", "url": "https://healthinnovation-kss.com/wp-content/uploads/2026/01/Magic-Notes-Evaluation-Report-HI-KSS-final.pdf", "date": "2026-01", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "trustpilot-falske-anmeldelser-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/trustpilot-falske-anmeldelser-2024/", "title": "Anmeldelsesplatform: 90 % af 4,5 mio. falske anmeldelser blev fjernet automatisk af AI i 2024", "summary": "Trustpilot (Danmark): 4,5 mio. falske anmeldelser fjernet i 2024 (7,4 % af alle indsendte mod 6,1 % i 2023). 90 % blev fjernet automatisk mod 82 % i 2023 og 68 % i 2022, og 53 % flere blev fjernet automatisk end året før. Tallet er målt. Kilde: Trustpilot – pressemeddelelse om Trust Report 2025 (virksomheden), Trustpilot Trust Report 2025 (virksomheden).", "company": "Trustpilot", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Tech (anmeldelsesplatform)", "branche": "Software og IT", "publicSector": false, "tools": [ "Maskinlæring", "Neurale netværk", "Grafmodeller", "Generativ AI" ], "vendor": null, "problem": "Platformen modtager næsten 200.000 anmeldelser om dagen, og en del er falske – oftest positive anmeldelser skrevet for at påvirke forbrugere. Manuel kontrol kan ikke følge med mængden.", "solution": "Alle anmeldelser tjekkes automatisk, før de bliver synlige, af en blanding af maskinlæring, neurale netværk og grafmodeller. I 2024 kom generativ AI til, så brud på retningslinjerne kan fanges i stor skala, plus ny software, der leder efter købte anmeldelser.", "method": "Virksomhedens egen opgørelse for kalenderåret 2024 i den årlige Trust Report, sammenlignet med 2023 (Transparency Report 2024). Andelen er målt på de falske anmeldelser, der faktisk blev opdaget – ikke på dem, der slap igennem.", "result": "4,5 mio. falske anmeldelser fjernet i 2024 (7,4 % af alle indsendte mod 6,1 % i 2023). 90 % blev fjernet automatisk mod 82 % i 2023 og 68 % i 2022, og 53 % flere blev fjernet automatisk end året før.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Tallene dækker kun de falske anmeldelser, Trustpilot selv har opdaget. Hvor mange der slipper igennem, oplyses ikke, og opgørelsen er ikke uafhængigt revideret.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Trustpilot – pressemeddelelse om Trust Report 2025 (virksomheden)", "url": "https://corporate.trustpilot.com/press/news/trust-report-2025", "date": "2025-05-29", "verified": true }, { "label": "Trustpilot Trust Report 2025 (virksomheden)", "url": "https://corporate.trustpilot.com/trust/trust-report-2025", "date": "2025-05-29", "verified": true }, { "label": "Trustpilot Transparency Report 2024 (tal for 2022–2023)", "url": "https://cdn.trustpilot.net/trustsite-consumersite/trustpilot-transparency-report-2024.pdf", "date": "2024", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "pfa-ai-langtidssygdom-2023", "url": "https://ai-cases.dk/cases/pfa-ai-langtidssygdom-2023/", "title": "Pensionsselskab: AI-model udpeger kunder i risiko – 70 % lavere risiko for langtidssygdom efter opkald", "summary": "PFA (Danmark): 70 % lavere risiko for at blive langtidssyg for kunder, der blev ringet op efter modellens varsel. 1.700 kunder ringet op proaktivt på to år. Tallet er målt. Kilde: PFA – nyhed (virksomheden), Dansk Erhverv – AI-katalog (sekundær).", "company": "PFA", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Pension og forsikring", "branche": "Bank, finans og forsikring", "publicSector": false, "tools": [ "Egen maskinlæringsmodel" ], "vendor": null, "problem": "Langtidssygdom er dyrt for kunderne, selskabet og samfundet; der er 83.000 langtidssyge danskere. Sundhedspersonalet skal finde de kunder, der har størst behov for tidlig hjælp.", "solution": "En egenudviklet AI-model beregner hver kundes individuelle risiko for langtidssygdom ud fra 29 datapunkter, kunderne har delt med PFA. Ved tegn på risiko får sundhedspersonalet besked og ringer kunden op med et 'omsorgskald'.", "method": "PFA's egen effektmåling efter tre års brug, offentliggjort i december 2023. 1.700 kunder blev ringet op proaktivt over to år. Design, sammenligningsgruppe og statistisk metode er ikke beskrevet i kilden.", "result": "70 % lavere risiko for at blive langtidssyg for kunder, der blev ringet op efter modellens varsel. 1.700 kunder ringet op proaktivt på to år.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Kilden beskriver ikke, hvad de 70 % sammenlignes med, eller hvordan der er korrigeret for, at kunderne selv har valgt at tage imod hjælpen. Ingen uafhængig evaluering er offentliggjort.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "PFA – nyhed (virksomheden)", "url": "https://pfa.dk/news-archive/2023/12/06/13/03/kunstig-intelligens-saenker-risiko", "date": "2023-12-06", "verified": true }, { "label": "Dansk Erhverv – AI-katalog (sekundær)", "url": "https://www.danskerhverv.dk/branche/digitalisering-teknologi--tele/ai-portalen/ai-i-forretningen/ai-katalog-se-de-gode-eksempler/pfa/", "date": null, "verified": false } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "atp-ai-journalnotater-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/atp-ai-journalnotater-2024/", "title": "ATP: AI skriver journalnotat 5 sekunder efter opkaldet – 70 % rettes færdige på under 2 minutter (test)", "summary": "ATP (Danmark): I gennemsnit 5 sekunder fra opkaldet slutter, til medarbejderen har et udkast. Ved 70 % af samtalerne er rettetiden under 2 minutter. 1.850 notater genereret på fire uger hos 7 testbrugere. Tallet er målt. Kilde: Digitaliseringsstyrelsen og KL – Inspirationskatalog: Syv eksempler med generativ AI i den offentlige sektor.", "company": "ATP", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Offentlig administration (pension og ydelser)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Azure OpenAI", "Talegenkendelse" ], "vendor": "Microsoft (Azure), OpenAI", "problem": "ATP modtager omkring 2,5 mio. telefoniske borgerhenvendelser om året. Der skal som udgangspunkt skrives referat af hver henvendelse, og kunderådgiverne bruger en del tid på journalnotater.", "solution": "Lyden fra opkaldet sendes til talegenkendelse, og den transskriberede tekst opsummeres til et referat med OpenAI via Azure. Kunderådgiveren tjekker og retter udkastet, før det gemmes som journalnotat.", "method": "Foreløbige opgørelser fra en test på fire uger med 7 medarbejdere og 1.850 genererede notater, beskrevet i Digitaliseringsstyrelsens og KL's inspirationskatalog (juni 2024). Ingen sammenligning med tidsforbruget før.", "result": "I gennemsnit 5 sekunder fra opkaldet slutter, til medarbejderen har et udkast. Ved 70 % af samtalerne er rettetiden under 2 minutter. 1.850 notater genereret på fire uger hos 7 testbrugere.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Løsningen var stadig i test. Medarbejderne skulle vænne sig til, at notatet ikke skrives, som det plejer, og alle notater gennemlæses og rettes af en sagsbehandler. Hvor meget tid der spares i forhold til før, er ikke opgjort.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Digitaliseringsstyrelsen og KL – Inspirationskatalog: Syv eksempler med generativ AI i den offentlige sektor", "url": "https://digst.dk/media/ishfditx/inspirationskatalog-syv-eksempler-med-generativ-ai-i-den-offentlige-sektor-webtilgaengelig_final.pdf", "date": "2024-06", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "sparebank1-ostlandet-ida-genai-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/sparebank1-ostlandet-ida-genai-2024/", "title": "Norsk sparebank: chatbotten Ida tager 28 % af henvendelserne og automatiserer 41 % – nu med generativ AI", "summary": "SpareBank 1 Østlandet (Norge): Ida håndterer 28 % af alle kundehenvendelser på tværs af kanaler med en automatiseringsgrad på 41 %. Over 2,3 mio. samtaler siden lanceringen, heraf ca. 85.000 siden december 2024. Ca. 10 % af samtalerne drives af generativ AI. Tallet er målt. Kilde: boost.ai – kundecase (leverandør).", "company": "SpareBank 1 Østlandet", "country": "NO", "countryName": "Norge", "industry": "Bank", "branche": "Bank, finans og forsikring", "publicSector": false, "tools": [ "boost.ai (virtuel agent)", "Generative Action (sprogmodel)" ], "vendor": "boost.ai", "problem": "Kunderne efterspurgte digitale servicekanaler, og andre banker var begyndt at bruge chatbots. Banken ville skalere kundeservicen uden at øge presset på rådgiverne.", "solution": "Banken lancerede den virtuelle agent Ida med boost.ai i 2018 og gik i december 2024 live med generative svar (Generative Action) inden for forhåndsgodkendte rammer. Samtaler med generativ AI er tydeligt mærket over for kunden.", "method": "Driftstal fra platformen gengivet i leverandørens kundecase (opdateret juni 2025).", "result": "Ida håndterer 28 % af alle kundehenvendelser på tværs af kanaler med en automatiseringsgrad på 41 %. Over 2,3 mio. samtaler siden lanceringen, heraf ca. 85.000 siden december 2024. Ca. 10 % af samtalerne drives af generativ AI.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Ja. Danske sparebanker og forsikringsselskaber kan bruge modellen med generative svar inden for forhåndsgodkendte rammer og tydelig mærkning.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "boost.ai – kundecase (leverandør)", "url": "https://boost.ai/case-studies/how-sparebank-1-ostlandet-is-writing-the-playbook-for-generative-ai-adoption-in-banks/", "date": "2025-06-10", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "dmi-ai-vejrmodel-gefion-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/dmi-ai-vejrmodel-gefion-2025/", "title": "DMI: AI-vejrmodel laver prognose på to minutter mod 2–3 timer og nærmer sig den fysiske models præcision", "summary": "DMI (Danmark): Modellen laver en ny prognose på ca. to minutter mod 2–3 timer for de traditionelle modeller og bruger en brøkdel af regnekraften. Foreløbige resultater nærmer sig den eksisterende models præcision på temperatur og vind. Tallet er målt. Kilde: DMI – pressemeddelelse via Ritzau (myndighed), DR Nyheder (presse).", "company": "DMI (Danmarks Meteorologiske Institut)", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Meteorologi (statslig)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Grafisk neuralt netværk (egen AI-vejrmodel)", "Gefion-supercomputeren" ], "vendor": "DCAI", "problem": "De traditionelle vejrmodeller bygger på fysiske ligninger, kræver meget regnekraft og tager flere timer at beregne, så prognosen kan være forældet, når den er klar.", "solution": "En specialenhed hos DMI trænede på få måneder en regional AI-vejrmodel (grafisk neuralt netværk) på supercomputeren Gefion med terabytes af dansk vejrdata. Pilotprojektet fortsætter i en treårig aftale med Danish Centre for AI Innovation (DCAI).", "method": "Foreløbige sammenligninger med DMI's eksisterende model på temperatur og vind, oplyst i DMI's pressemeddelelse (17. marts 2025) og af DMI's forskere til DR. Ingen tal for præcision offentliggjort.", "result": "Modellen laver en ny prognose på ca. to minutter mod 2–3 timer for de traditionelle modeller og bruger en brøkdel af regnekraften. Foreløbige resultater nærmer sig den eksisterende models præcision på temperatur og vind.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Modellen kan endnu ikke forudsige lige så mange vejrforhold som de almindelige modeller; især nedbør er en udfordring. Der er ikke offentliggjort præcisionstal eller dato for drift.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "DMI – pressemeddelelse via Ritzau (myndighed)", "url": "https://via.ritzau.dk/pressemeddelelse/14307917/dmis-ai-model-traenet-pa-gefion-supercomputeren-forudsiger-vejret-pa-fa-minutter-med-hoj-praecision?lang=da&publisherId=13559149", "date": "2025-03-17", "verified": true }, { "label": "DR Nyheder (presse)", "url": "https://www.dr.dk/nyheder/viden/teknologi/fra-en-halv-time-til-minutter-supercomputer-giver-dmi-lynhurtige-og-praecise", "date": "2025-03-17", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "arbetsformedlingen-dolly-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/arbetsformedlingen-dolly-2025/", "title": "Svensk beskæftigelsesmyndighed: AI-assistent fandt svar på 30 sekunder mod 5 minutter i snit", "summary": "Arbetsförmedlingen (Sverige): Uden Dolly tog det i snit fem minutter (op til 30) at finde svaret, med Dolly 30 sekunder. Fremskrevet til hele organisationen svarer det til op til 300 timer om måneden (potentiale). Tallet er målt. Kilde: Kvalitetsmagasinet (fagmedie).", "company": "Arbetsförmedlingen", "country": "SE", "countryName": "Sverige", "industry": "Myndighed (beskæftigelse)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Generativ AI-assistent (kildebaseret)" ], "vendor": null, "problem": "Sagsbehandlere skal finde svar i en stor mængde interne dokumenter. Alene om rejsetilskud stilles der ca. 3.500 spørgsmål om måneden i organisationen.", "solution": "Assistenten Dolly svarer på sagsbehandlernes spørgsmål og angiver kilden. Den er startet med ét emne (rejsetilskud), er ikke bundet til en bestemt sprogmodel og findes på tre arbejdssteder efter to års udvikling.", "method": "Tolv testbrugere målte, hvor lang tid det tog at finde svar med og uden assistenten (gengivet i Kvalitetsmagasinet, september 2025). Besparelsen i hele organisationen er en fremskrivning.", "result": "Uden Dolly tog det i snit fem minutter (op til 30) at finde svaret, med Dolly 30 sekunder. Fremskrevet til hele organisationen svarer det til op til 300 timer om måneden (potentiale).", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Kun ét emneområde er dækket, testen omfattede tolv personer, og det tog to år at nå til tre arbejdssteder.", "dkApplicability": "Ja. Jobcentre og Styrelsen for Arbejdsmarked og Rekruttering har samme behov for hurtige, kildebaserede svar i regelstof.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Kvalitetsmagasinet (fagmedie)", "url": "https://kvalitetsmagasinet.se/arbetsformedlingens-nya-ai-verktyg-kan-spara-300-timmar-i-manaden/", "date": "2025-09-26", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "swindon-magic-notes-socialraadgivere-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/swindon-magic-notes-socialraadgivere-2024/", "title": "Engelsk kommune: AI-noteværktøj skar socialrådgivernes tid på vurderinger og notater med 63 %", "summary": "Swindon Borough Council (Storbritannien): 63 % mindre tid på at udarbejde vurderinger og føre sagsnotater. En Care Act-samtale faldt fra 1 time 30 min. til 35 min., og nedskrivningen fra 4 timer til 1 time 30 min. Tallet er målt. Kilde: Swindon Borough Council – nyhed (kommune).", "company": "Swindon Borough Council", "country": "GB", "countryName": "Storbritannien", "industry": "Kommune (voksen-socialområdet)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Magic Notes (generativ AI)" ], "vendor": "Beam", "problem": "Socialrådgivere bruger så meget tid på administration, at der bliver mindre tid til personcentreret støtte. Udfordringen er større for medarbejdere med fx ordblindhed.", "solution": "Kommunen afprøvede Magic Notes fra den sociale virksomhed Beam, der optager og opsummerer samtaler og laver udkast til vurderinger, i 184 møder fra april til juli 2024 med 19 socialrådgivere og en støttemedarbejder.", "method": "Kommunens egen opgørelse efter piloten (oktober 2024), før/efter-tider for samtaler og nedskrivning af vurderinger.", "result": "63 % mindre tid på at udarbejde vurderinger og føre sagsnotater. En Care Act-samtale faldt fra 1 time 30 min. til 35 min., og nedskrivningen fra 4 timer til 1 time 30 min.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Lille pilot (19 medarbejdere, 184 møder) over fire måneder; metoden bag tidsmålingen er ikke beskrevet i detaljer.", "dkApplicability": "Ja. Danske kommuners socialrådgivere har samme dokumentationskrav, og flere kommuner afprøver lignende referatværktøjer.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Swindon Borough Council – nyhed (kommune)", "url": "https://www.swindon.gov.uk/news/article/1071/council_completes_ai_trial_to_enhance_adult_social_care_services", "date": "2024-10-01", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "lantmateriet-ml-bygningsdetektion-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/lantmateriet-ml-bygningsdetektion-2024/", "title": "Lantmäteriet: Maskinlæring finder bygninger i luftfotos – 88 % præcision og 1–2 % flere bygninger i kortet", "summary": "Lantmäteriet (Sverige): 88 % af de bygninger, modellen finder, er reelle (præcision), og 74 % af eksisterende bygninger opdages (recall). I produktion hjælper det med at finde 1–2 % flere bygninger. Tallet er målt. Kilde: EuroSDR – Workshop report: AI in Core Business Processes of NMCAs.", "company": "Lantmäteriet", "country": "SE", "countryName": "Sverige", "industry": "Offentlig myndighed (kortlægning)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Maskinlæring (billedgenkendelse)" ], "vendor": null, "problem": "Topografiske kortlæggere skal finde og registrere bygninger i luftfotos, og nogle bygninger mangler i kortdatabasen.", "solution": "En maskinlæringsmodel trænet på luftfotos og højdemodeller (nDSM) finder bygninger. Siden marts 2024 bruges fundene som baggrundslag for kortlæggerne i produktionen.", "method": "Lantmäteriets præcision og recall for modellen, refereret i EuroSDR's workshoprapport om AI i kortmyndigheder (2025).", "result": "88 % af de bygninger, modellen finder, er reelle (præcision), og 74 % af eksisterende bygninger opdages (recall). I produktion hjælper det med at finde 1–2 % flere bygninger.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Træning tager 4–5 dage pr. model og kræver omhyggelig planlægning; recall på 74 % betyder, at mange bygninger stadig ikke findes.", "dkApplicability": "Ja. Klimadatastyrelsen og kommunerne vedligeholder tilsvarende bygnings- og kortdata.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "EuroSDR – Workshop report: AI in Core Business Processes of NMCAs", "url": "https://www.eurosdr.net/sites/default/files/uploaded_files/eurosdr_ws_report_on_ai_in_core_business_process_of_nmcas_2025.pdf", "date": "2025", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "ward-traadloes-monitorering-bispebjerg-rigshospitalet", "url": "https://ai-cases.dk/cases/ward-traadloes-monitorering-bispebjerg-rigshospitalet/", "title": "WARD: AI-støttet trådløs monitorering sparer sygeplejersker 10 minutter dagligt pr. patient", "summary": "Bispebjerg og Frederiksberg Hospital og Rigshospitalet (Danmark): WARD-monitorering sparer sygeplejersker 10 minutter dagligt pr. patient sammenlignet med manuel EWS-monitorering – omkring et årsværk på en sengeafdeling med 20 patienter i middel til høj risiko. Tallet er målt. Kilde: Center for Offentlig-Privat Innovation (CO-PI) – nyhed.", "company": "Bispebjerg og Frederiksberg Hospital og Rigshospitalet (WARD)", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Sundhed (hospitaler)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "WARD-algoritmer", "Trådløse sensorer", "App med alarmer" ], "vendor": "WARD 24/7 ApS", "problem": "Sygeplejersker måler vitale værdier manuelt og taster dem ind, og patienter kan forværres hurtigt mellem to punktmålinger uden at det opdages.", "solution": "Trådløse sensorer måler løbende puls, blodtryk, iltmætning og vejrtrækning. Algoritmer udviklet med DTU analyserer og sorterer data, og en app sender alarm til personalets telefoner ved forværring.", "method": "Publicerede data refereret af Center for Offentlig-Privat Innovation: sammenligning med manuel EWS-monitorering.", "result": "WARD-monitorering sparer sygeplejersker 10 minutter dagligt pr. patient sammenlignet med manuel EWS-monitorering – omkring et årsværk på en sengeafdeling med 20 patienter i middel til høj risiko.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Center for Offentlig-Privat Innovation (CO-PI) – nyhed", "url": "https://co-pidk.com/nyheder/kunstig-intelligens-skaber-tryghed-for-patienter-og-sparer-tid-for-sygeplejersker/", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "storebrand-bank-genai-chatbot-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/storebrand-bank-genai-chatbot-2025/", "title": "Storebrand: Generativ AI-chatbot tager 40 % af kundetrafikken og fik telefonopkald ned med 23 %", "summary": "Storebrand Bank (Norge): Ventetiden til kundeservice er reduceret til 22 sekunder, GPT-automatisering tager 40 % af kundetrafikken, og telefonhenvendelserne faldt 23 % (fra 11.191 i august til 8.587 i november). 43 % højere kundetilfredshed, hvor generativ AI bruges. Tallet er målt. Kilde: Storebrand – pressemeddelelse (Mynewsdesk).", "company": "Storebrand Bank", "country": "NO", "countryName": "Norge", "industry": "Finans (bank)", "branche": "Bank, finans og forsikring", "publicSector": false, "tools": [ "Generativ AI-chatbot (GPT-automatisering)" ], "vendor": null, "problem": "Traditionelle FAQ-bots gav ikke en naturlig dialog, og presset på telefonen gav lang ventetid i kundeservice.", "solution": "Siden lanceringen i august (ifølge pressemeddelelsen fra december 2025) bruger banken en AI-chatbot med generativ AI, der besvarer spørgsmål om bank og betaling og udfører handlinger som bestilling af BankID. Ved behov overføres samtalen til en medarbejder med historikken intakt.", "method": "Bankens egne driftstal i en pressemeddelelse (17. december 2025), bl.a. antal telefonhenvendelser august mod november og EPSI-data.", "result": "Ventetiden til kundeservice er reduceret til 22 sekunder, GPT-automatisering tager 40 % af kundetrafikken, og telefonhenvendelserne faldt 23 % (fra 11.191 i august til 8.587 i november). 43 % højere kundetilfredshed, hvor generativ AI bruges.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Ja. Danske banker har samme kundeservicemønster, og tallene kan bruges som pejlemærke.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Storebrand – pressemeddelelse (Mynewsdesk)", "url": "https://www.mynewsdesk.com/no/storebrand-asa/pressreleases/storebrand-bank-markerer-et-skifte-i-bruk-av-chatbot-gir-raskere-og-mer-effektiv-kundeservice-3422234", "date": "2025-12-17", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "landsbankinn-elli-chatbot-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/landsbankinn-elli-chatbot-2025/", "title": "Landsbankinn: Chatbotten Ellí besvarede 95,6 % af spørgsmålene ved udgangen af 2025", "summary": "Landsbankinn (Island): Ved udgangen af 2025 besvarede Ellí 95,6 % af spørgsmålene mod 92,6 % i starten af året, og 81 % af svarene fik tommel op. Ved starten i 2024 løste den over halvdelen af webchat-henvendelserne i åbningstiden. Tallet er målt. Kilde: Landsbankinn – Annual Report 2025: Continuous development, Landsbankinn – nyhed.", "company": "Landsbankinn", "country": "IS", "countryName": "Island", "industry": "Finans (bank)", "branche": "Bank, finans og forsikring", "publicSector": false, "tools": [ "Chatbot Ellí (konversations-AI)" ], "vendor": null, "problem": "Kunderne skulle have svar døgnet rundt i webchat og app uden at belaste rådgiverne med rutinespørgsmål.", "solution": "Den islandske bank lancerede chatbotten Ellí i webchatten i februar 2024; i 2025 kom den også i appen og i erhvervsnetbanken. Kan den ikke hjælpe, henviser den til rådgivere, og medarbejdere følger løbende med og former svarene. Den var nomineret ved Boost Camp Awards.", "method": "Bankens egne driftstal i nyhed (februar 2024) og årsrapporten for 2025.", "result": "Ved udgangen af 2025 besvarede Ellí 95,6 % af spørgsmålene mod 92,6 % i starten af året, og 81 % af svarene fik tommel op. Ved starten i 2024 løste den over halvdelen af webchat-henvendelserne i åbningstiden.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Ja. Direkte sammenlignelig med danske bankers kundechat.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Landsbankinn – Annual Report 2025: Continuous development", "url": "https://arsskyrsla2025.landsbankinn.is/en/satisfied-customers/continuous-development", "date": "2026", "verified": true }, { "label": "Landsbankinn – nyhed", "url": "https://www.landsbankinn.is/en/news/2024/02/28/improved-chat-function-on-landsbankinn-dot-is", "date": "2024-02-28", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "region-nordjylland-ai-knoglebrud-2023", "url": "https://ai-cases.dk/cases/region-nordjylland-ai-knoglebrud-2023/", "title": "Region: AI læser røntgen for knoglebrud på under et minut – ventetiden i akutmodtagelsen faldt med en time", "summary": "Region Nordjylland (Danmark): Næsten 30.000 undersøgelser analyseret. Gennemsnitlig ventetid pr. patient nedbragt med 1 time, svarende til 20 %. Løsningen afgør på under 1 minut med 95–98 % sikkerhed, om der er brud. Tallet er målt. Kilde: Region Nordjylland – Kunstig intelligens i det nordjyske sundhedsvæsen (januar 2025).", "company": "Region Nordjylland", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Sundhed (region)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "SmartUrgences (AI-billedanalyse)" ], "vendor": null, "problem": "Patienter med mulige brud venter på, at en læge vurderer røntgenbillederne. Der laves ca. 52.000 røntgenundersøgelser for knoglebrud om året i regionens akutmodtagelser og skadeklinikker.", "solution": "AI-løsningen SmartUrgences analyserer røntgenbilleder af skelettet og markerer brud og led ude af stilling direkte i det eksisterende røntgenflow. Den bruges til hurtigt at 'frikende' skader, der ikke er brud. I drift siden juni 2023.", "method": "Regionens foreløbige resultater efter knap 30.000 analyserede undersøgelser, gengivet i regionens AI-katalog (januar 2025). Ventetid før/efter; detaljer om målemetoden oplyses ikke.", "result": "Næsten 30.000 undersøgelser analyseret. Gennemsnitlig ventetid pr. patient nedbragt med 1 time, svarende til 20 %. Løsningen afgør på under 1 minut med 95–98 % sikkerhed, om der er brud.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Resultaterne kaldes foreløbige. Kontrakten udløb ved årsskiftet 2024/25, og regionen skulle søge midler til at fortsætte driften.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Region Nordjylland – Kunstig intelligens i det nordjyske sundhedsvæsen (januar 2025)", "url": "https://rn.dk/-/media/Rn_dk/Nyheder/2025/AI-katalog-januar-2025.pdf", "date": "2025-01", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "region-sjaelland-ai-henvisningsvisitation-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/region-sjaelland-ai-henvisningsvisitation-2024/", "title": "Region: AI til visitation af henvisninger var præcis på nogle opgaver, men afprøvning i klinikken blev udskudt", "summary": "Region Sjælland (Danmark): Triagering i henvisningsenheden: ca. 92 % nøjagtighed for enkeltmodeller og forventet ca. 94 % i ensemble. Modellen fangede over 90 % af kræftpakkeforløb, men ca. 40 % af de positive forudsigelser var falske. Modeller for afvisning gættede i bedste fald vilkårligt. Tallet er målt. Kilde: Region Sjælland – oplæg for MedComs koordineringsgruppe (offentlig).", "company": "Region Sjælland", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Sundhed (region)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Egenudviklede maskinlæringsmodeller" ], "vendor": null, "problem": "Henvisninger fra praktiserende læger skal visiteres manuelt. Regionen ville afdække, om AI kan understøtte visitationen på tværs af specialer uden at erstatte den lægefaglige vurdering.", "solution": "AI-signaturprojekt finansieret af Digitaliseringsstyrelsens investeringsfond. Regionen udviklede modeller til bl.a. triagering, prioritering af kræftpakker, diagnosekoder og afvisning for udvalgte specialer, trænet på historiske henvisninger og notater.", "method": "Modellernes nøjagtighed på validerings- og testdata, præsenteret af regionens Koncern Digitalisering for MedComs koordineringsgruppe (september 2024). Ingen afprøvning i klinisk drift.", "result": "Triagering i henvisningsenheden: ca. 92 % nøjagtighed for enkeltmodeller og forventet ca. 94 % i ensemble. Modellen fangede over 90 % af kræftpakkeforløb, men ca. 40 % af de positive forudsigelser var falske. Modeller for afvisning gættede i bedste fald vilkårligt.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Datakvaliteten var et problem (henvisningstekster, blodprøvepakker, diagnosekoder), og for patienttype og funktionsniveau understøttede data ikke modellering. Regionen besluttede at udskyde afprøvningen i Sundhedsplatformen.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Region Sjælland – oplæg for MedComs koordineringsgruppe (offentlig)", "url": "https://medcom.dk/wp-content/uploads/2024/09/AI-understoettet-henvisningsvisitation-oplaeg_for_MEDCOM_koordineringsgruppe.pdf", "date": "2024-09", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "helsinki-ai-ilmakuvat-rekisteri-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/helsinki-ai-ilmakuvat-rekisteri-2025/", "title": "Storby: AI-billedgenkendelse tjekkede register over veje og parker på 10 minutter mod to ugers manuelt arbejde", "summary": "Helsingin kaupunki (Finland): Arbejde, der tog mennesker to uger, klarede AI'en på ti minutter, med ca. 87 % korrekt genkendte objekter (mål: 80 %). Tallet er målt. Kilde: Digia – nyhed (leverandør), Tivi (fagmedie).", "company": "Helsingin kaupunki (Helsinki)", "country": "FI", "countryName": "Finland", "industry": "Kommune (byrum og infrastruktur)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "AI-billedgenkendelse (luftfotos)" ], "vendor": "Digia", "problem": "Byens register over offentlige arealer har over 480.000 poster indsamlet siden starten af 2000'erne. Det anslås, at 10–20 % af oplysningerne er forældede eller fejlagtige, og manuel kontrol er tung.", "solution": "Helsinki og Digia afprøvede, om AI-billedgenkendelse på luftfotos kan finde fejl i registeret, fx skelne skov, græs, vandløb og beplantning.", "method": "Forsøg med sammenligning mod manuel kontrol, gengivet af leverandøren (februar 2025). Målet var 80 % træfsikkerhed. Testens omfang oplyses ikke.", "result": "Arbejde, der tog mennesker to uger, klarede AI'en på ti minutter, med ca. 87 % korrekt genkendte objekter (mål: 80 %).", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Ca. 13 % af objekterne blev ikke genkendt korrekt, så resultatet kræver stadig menneskelig kontrol. Der er tale om et forsøg, ikke drift.", "dkApplicability": "Ja. Danske kommuner vedligeholder tilsvarende registre over veje og grønne områder og har adgang til luftfotos via Dataforsyningen.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Digia – nyhed (leverandør)", "url": "https://digia.com/uutiset/tekoaly-suoriutui-viikkojen-tyosta-10-minuutissa-helsinki-kokeili-ai-kuvantunnistusta-rekisterin-vir-4983216", "date": "2025-02-06", "verified": true }, { "label": "Tivi (fagmedie)", "url": "https://www.tivi.fi/uutiset/a/13bdc9a2-21c1-4be4-b5ee-757995cd225e", "date": "2025", "verified": false } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "aftonbladet-valkompisen-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/aftonbladet-valkompisen-2024/", "title": "Avis: AI-chatbot til EU-valget svarede på over 150.000 læserspørgsmål", "summary": "Aftonbladet (Sverige): Valkompisen svarede på over 150.000 spørgsmål før og efter EU-valget. Tallet er målt. Kilde: Aftonbladet – egen artikel (virksomheden), Aftonbladet – Så fungerar Valkompisen (virksomheden).", "company": "Aftonbladet", "country": "SE", "countryName": "Sverige", "industry": "Medier", "branche": "Tele, medier og marketing", "publicSector": false, "tools": [ "OpenAI GPT-4o", "Semantisk søgning (RAG)" ], "vendor": "OpenAI", "problem": "Avisen ville give læserne et interaktivt og opdateret overblik over EU og EU-valget 2024 og lære den nye teknologi at kende.", "solution": "Valkompisen bygger på OpenAIs GPT-4o og svarer ud fra en database med ca. hundrede kilder, faktatjekket af avisens journalister, inkl. partiernes og kandidaternes enkætsvar. Boten laver semantisk søgning og er instrueret i at være upartisk. Lanceret 23. maj 2024.", "method": "Brugstal oplyst af avisen selv (juni 2024, opdateret oktober 2024).", "result": "Valkompisen svarede på over 150.000 spørgsmål før og efter EU-valget.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Avisen beskriver, at modellen tolker spørgsmål meget bogstaveligt, og at der lå meget manuelt arbejde i faktatjek af svar og opdatering af databasen.", "dkApplicability": "Ja. Danske medier kan bruge samme opbygning med en journalistisk kurateret database til valg og andre store begivenheder.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Aftonbladet – egen artikel (virksomheden)", "url": "https://www.aftonbladet.se/nyheter/a/jQz7nq/aftonbladets-valkompis-gor-succe-150-0000-fragor-besvarade", "date": "2024-06-11", "verified": true }, { "label": "Aftonbladet – Så fungerar Valkompisen (virksomheden)", "url": "https://www.aftonbladet.se/nyheter/a/Gy1JzV/sa-fungerar-valkompisen-ai-chatboten-infor-eu-valet-2024", "date": "2024-05-21", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "bevar-ukraine-viktor-ai-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/bevar-ukraine-viktor-ai-2025/", "title": "Dansk NGO: AI-assistent til ukrainske flygtninge besvarede over 100.000 spørgsmål det første år", "summary": "Bevar Ukraine (Danmark): Over 10.000 brugere siden lanceringen, 4.000–5.000 aktive brugere om måneden og over 100.000 besvarede spørgsmål det første år. Ca. 100 personer, formentlig kommunale medarbejdere, bruger den 10–15 gange om dagen. Tallet er målt. Kilde: AWS – kundecase (leverandør).", "company": "Bevar Ukraine", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "NGO (flygtningehjælp)", "branche": "Øvrige brancher", "publicSector": false, "tools": [ "Amazon Bedrock", "AI-agenter", "Vidensbase (RAG)" ], "vendor": "AWS", "problem": "Efter 2022 kom ca. 43.000 ukrainere til Danmark, og organisationens center for social og juridisk rådgivning var overbelastet. Simple spørgsmål kunne tage uger at få svar på.", "solution": "Frivillige byggede med AWS den virtuelle assistent Viktor på Amazon Bedrock, et agentbaseret system med en vidensbase af over 400 officielle danske kilder om dansk lovgivning, sociale ydelser og hverdagsliv. Gik i luften i 2025.", "method": "Brugstal oplyst af organisationen i AWS' kundecase. Ingen måling af svarkvalitet offentliggjort.", "result": "Over 10.000 brugere siden lanceringen, 4.000–5.000 aktive brugere om måneden og over 100.000 besvarede spørgsmål det første år. Ca. 100 personer, formentlig kommunale medarbejdere, bruger den 10–15 gange om dagen.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Ja. Kommuner og andre NGO'er med mange gentagne borgerspørgsmål kan bruge samme opbygning med officielle kilder som vidensbase.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "AWS – kundecase (leverandør)", "url": "https://aws.amazon.com/solutions/case-studies/bevar-ukraine-case-study/", "date": "2026", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "norges-domstoler-copilot-chat-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/norges-domstoler-copilot-chat-2025/", "title": "Norges domstoler: Copilot Chat brugt af 618 aktive efter en måned – men store dokumenter hindrede gevinster", "summary": "Norges domstoler (Norge): Efter en måned i drift var der 618 aktive brugere (gennemsnitligt 59 pr. dag), og 81 % af domstolene havde taget Copilot i brug. Pr. 28. februar 2025 havde 561 af ca. 2.000 medarbejdere afleveret egenerklæring. Tallet er målt. Kilde: Domstoladministrasjonen – Sluttrapport: Innføring av Microsoft 365 Copilot Chat i Norges domstoler.", "company": "Norges domstoler (Domstoladministrasjonen)", "country": "NO", "countryName": "Norge", "industry": "Retsvæsen", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Microsoft 365 Copilot Chat" ], "vendor": "Microsoft", "problem": "Domstolene ville tilbyde medarbejderne en sikker intern generativ AI-tjeneste i stedet for eksterne KI-tjenester og finde ud af, hvor teknologien giver gevinst.", "solution": "Innføring af Microsoft 365 Copilot Chat for ca. 2.000 medarbejdere med risiko- og sårbarhedsanalyse, DPIA, retningslinjer og obligatorisk kursus. Nyttig til sammendrag, oversættelse, skrivestøtte og anonymisering af tekst.", "method": "Slutrapport fra et projekt over ti måneder (maj 2024 – februar 2025) med pilotbrugere, brugsstatistik og en undersøgelse blandt domstolenes M365-kontakter. Ingen beregning af sparet tid.", "result": "Efter en måned i drift var der 618 aktive brugere (gennemsnitligt 59 pr. dag), og 81 % af domstolene havde taget Copilot i brug. Pr. 28. februar 2025 havde 561 af ca. 2.000 medarbejdere afleveret egenerklæring.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Den anvendte version havde begrænsninger i håndtering af store og flere dokumenter (filstørrelse, dokumentlængde, filtyper), hvilket hindrede gevinstrealisering i nogle processer. Brugeroplevelsen varierede betydeligt.", "dkApplicability": "Ja. Danske domstole og styrelser står over for samme valg, og rapportens ROS/DPIA-tilgang kan genbruges.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Domstoladministrasjonen – Sluttrapport: Innføring av Microsoft 365 Copilot Chat i Norges domstoler", "url": "https://www.domstol.no/contentassets/a90d03b9193d4f8fb12fb60b7401af47/sluttrapport-microsoft-copilot.pdf", "date": "2025-05-30", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "danfoss-ordrehaandtering-go-autonomous-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/danfoss-ordrehaandtering-go-autonomous-2025/", "title": "Industrikoncern: AI-agent træffer over 80 % af beslutningerne i mailordrer og halverer behandlingstiden", "summary": "Danfoss (Danmark): Over 80 % af de transaktionelle beslutninger træffes af AI-agenten, og behandlingstiden er reduceret med 50 %. Danfoss anslår ca. fem minutter sparet pr. ordre. Svartid fra ca. 42 timer mod næsten realtid er formuleret som et potentiale. Tallet er selvvurderet. Kilde: Google Cloud – kundecase (leverandør), Go Autonomous – pressemeddelelse (leverandør).", "company": "Danfoss", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Industri (produktion)", "branche": "Produktion og industri", "publicSector": false, "tools": [ "Go Autonomous (Autonomous Commerce)", "Google Cloud", "AI-agenter" ], "vendor": "Go Autonomous, Google Cloud", "problem": "En stor del af omsætningen kommer som ordrer i e-mails. Manuel indtastning på tværs af op til fem systemer gav en ekspeditionstid på manuelle ordrer på omkring 42 timer.", "solution": "Danfoss bruger Go Autonomous' platform på Google Cloud: en AI-agent læser indkomne mailordrer og vedhæftninger, tjekker dem mod SAP og gennemfører transaktionen. Når et menneske skal ind over, bliver medarbejderen guidet gennem det udestående. Først i Spanien, Frankrig og Italien, derefter globalt.", "method": "Danfoss' egne driftstal og skøn gengivet i leverandørernes case: andel af beslutninger truffet af agenten, behandlingstid og anslået tidsbesparelse pr. ordre. Ingen periode eller kontrolgruppe oplyst.", "result": "Over 80 % af de transaktionelle beslutninger træffes af AI-agenten, og behandlingstiden er reduceret med 50 %. Danfoss anslår ca. fem minutter sparet pr. ordre. Svartid fra ca. 42 timer mod næsten realtid er formuleret som et potentiale.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Danfoss fortæller, at mere generelle AI-platforme ikke kunne skalere til behovet, og at man derfor valgte en branchespecifik løsning. Svartiden 'fra 42 timer til under et minut' er et potentiale, ikke et målt gennemsnit.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Google Cloud – kundecase (leverandør)", "url": "https://cloud.google.com/customers/danfoss", "date": null, "verified": true }, { "label": "Go Autonomous – pressemeddelelse (leverandør)", "url": "https://goautonomous.io/press-releases/danfoss-streamlines-order-intake-with-ai-powered-agents-and-autonomous-commerce/", "date": "2025-01-29", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "lunar-ai-support-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/lunar-ai-support-2025/", "title": "Digital bank: AI-support løser selv 85 % af kundehenvendelserne i appen", "summary": "Lunar (Danmark): 85 % af de indkomne kundesager løst af AI-supporten alene – den højeste andel siden lanceringen. 65 % af de AI-håndterede sager fik 4 eller 5 ud af 5 af kunden. Tallet er selvvurderet. Kilde: Lunar – virksomhedens blog.", "company": "Lunar", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Bank (digital)", "branche": "Bank, finans og forsikring", "publicSector": false, "tools": [ "Generativ AI (egenudviklet AI-support)" ], "vendor": null, "problem": "Banken ville give hurtig support i appen uden den typiske chatbot-oplevelse, hvor kunden sidder fast i en sløjfe af halvgode svar.", "solution": "Lunar lancerede en AI-support i appen i sommeren 2024, bygget af bankens egne tech-teams. Kundeoplevelsesteamet overvåger løsningen dagligt og bruger hver sag, vurdering og feedback til at justere den.", "method": "Bankens egne driftstal fra 'de seneste uger' før august 2025: andel af sager løst uden et menneske og kundernes vurdering (1–5) af de AI-håndterede sager. Ingen uafhængig måling.", "result": "85 % af de indkomne kundesager løst af AI-supporten alene – den højeste andel siden lanceringen. 65 % af de AI-håndterede sager fik 4 eller 5 ud af 5 af kunden.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Tallet gælder 'de seneste uger' og er bankens højeste niveau, ikke et gennemsnit over året. 35 % af de AI-håndterede sager fik ikke topvurdering.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Lunar – virksomhedens blog", "url": "https://www.lunar.app/en/personal/blog/corporate-news/ai-support-now-resolves-85-of-cases-on-its-own-with-top-ratings-to-match-here-s-how", "date": "2025-08-21", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "ingka-ikea-billie-2023", "url": "https://ai-cases.dk/cases/ingka-ikea-billie-2023/", "title": "Møbelkæde: chatbot løste 47 % af henvendelserne – 8.500 kundeservicefolk omskolet til indretningsrådgivere", "summary": "Ingka Group (Sverige): Fra 2021 til 2023 løste Billie ca. 47 % af de henvendelser, den modtog – ca. 3,2 mio. samtaler og knap 13 mio. euro i besparelser. 8.500 medarbejdere fra kundeservice blev omskolet. Tallet er selvvurderet. Kilde: Ingka Group – newsroom (virksomheden), Reuters (betalingsmur/botblokering – kun uddrag set).", "company": "Ingka Group (IKEA)", "country": "SE", "countryName": "Sverige", "industry": "Detail (møbler)", "branche": "Handel og e-handel", "publicSector": false, "tools": [ "Billie (AI-chatbot, NLP)" ], "vendor": null, "problem": "Kundeservicecentrene brugte meget tid på enkle spørgsmål, mens kæden ville vokse i fjernsalg og indretningsrådgivning.", "solution": "Chatbotten 'Billie' (AI og sprogforståelse) tager de simple henvendelser døgnet rundt. Medarbejderne fra kundeservice blev omskolet til fx indretningsrådgivning på afstand, digitalt salg og komplekse sager i stedet for at blive afskediget.", "method": "Ingkas egen opgørelse for perioden 2021–2023: andel af de henvendelser, chatbotten modtog, som den løste, antal løste samtaler og samlet besparelse. Ingen uafhængig evaluering.", "result": "Fra 2021 til 2023 løste Billie ca. 47 % af de henvendelser, den modtog – ca. 3,2 mio. samtaler og knap 13 mio. euro i besparelser. 8.500 medarbejdere fra kundeservice blev omskolet.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Kilden oplyser ikke, hvor mange kunder der blev sendt videre til et menneske, eller hvordan besparelsen er beregnet.", "dkApplicability": "Ja. IKEA driver varehuse i Danmark, og modellen – lad botten tage de enkle spørgsmål og omskol kundeservice til salg og rådgivning – kan bruges af enhver dansk detailkæde.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Ingka Group – newsroom (virksomheden)", "url": "https://www.ingka.com/newsroom/ai-and-remote-selling-bring-ikea-design-expertise-to-the-many/", "date": "2023", "verified": true }, { "label": "Reuters (betalingsmur/botblokering – kun uddrag set)", "url": "https://www.reuters.com/technology/ikea-bets-remote-interior-design-ai-changes-sales-strategy-2023-06-13/", "date": "2023-06-13", "verified": false } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "australien-dta-copilot-forsoeg-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/australien-dta-copilot-forsoeg-2024/", "title": "Australsk stat: Copilot i 56 myndigheder – 69 % oplevede hurtigere arbejde, kun 1 af 3 brugte det dagligt", "summary": "Australian Government (Australien): 77 % var optimistiske ved forsøgets afslutning, og 86 % ville fortsætte. 69 % oplevede hurtigere opgaveløsning, og 61 % oplevede bedre kvalitet. Deltagerne anslog op til en time sparet ved opsummering, første udkast og informationssøgning. Kun en tredjedel brugte Copilot dagligt. Tallet er selvvurderet. Kilde: DTA – Evaluation of the whole-of-government trial of Copilot for Microsoft 365, sammenfatning (myndighed, kopi hos OECD.AI), digital.gov.au – evalueringens hovedresultater (myndighed; siden svarede ikke stabilt ved tjek).", "company": "Australian Government (Digital Transformation Agency)", "country": "AU", "countryName": "Australien", "industry": "Stat (administration)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Microsoft 365 Copilot" ], "vendor": "Microsoft", "problem": "Regeringen ville vide, om generativ AI integreret i kontorpakken kan frigøre tid i statsadministrationen, og hvad det kræver at tage i brug.", "solution": "Seks måneders forsøg på tværs af staten, annonceret 16. november 2023: knap 5.765 Copilot-licenser fordelt på 56 myndigheder. Digital Transformation Agency evaluerede brug, oplevede gevinster og barrierer.", "method": "Evaluering i 2024 med spørgeskemaer, pulsmålinger og interviews; over 2.000 deltagere fra mere end 50 myndigheder bidrog. Tidsbesparelser og kvalitetsforbedringer er deltagernes egne vurderinger.", "result": "77 % var optimistiske ved forsøgets afslutning, og 86 % ville fortsætte. 69 % oplevede hurtigere opgaveløsning, og 61 % oplevede bedre kvalitet. Deltagerne anslog op til en time sparet ved opsummering, første udkast og informationssøgning. Kun en tredjedel brugte Copilot dagligt.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Brugen var moderat: kun en tredjedel brugte Copilot dagligt, og adgangsbarrierer forhindrede brug i Outlook. Evalueringen peger på behov for træning, klare regler og at overveje omkostningerne i den nuværende version. 61 % af lederne kunne ikke med sikkerhed genkende Copilot-output. Bekymringer om job, særligt for begynderstillinger og kvinder.", "dkApplicability": "Ja. Mange danske kommuner og styrelser har købt Copilot-licenser, og evalueringen viser, hvad man skal måle og hvilke barrierer man skal løse først.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "DTA – Evaluation of the whole-of-government trial of Copilot for Microsoft 365, sammenfatning (myndighed, kopi hos OECD.AI)", "url": "https://api.oecdai.org/storage/policy-initiatives/Aug2026/117ojp1rjqpmssrjnre-copilot-microsoft-365-summary-of-evaluation-findings.pdf", "date": "2024", "verified": true }, { "label": "digital.gov.au – evalueringens hovedresultater (myndighed; siden svarede ikke stabilt ved tjek)", "url": "https://www.digital.gov.au/initiatives/copilot-trial/summary-evaluation-findings/cts-evaluation-findings", "date": "2024", "verified": false } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "faxe-kommune-pluto-vejskader", "url": "https://ai-cases.dk/cases/faxe-kommune-pluto-vejskader/", "title": "Kommune: AI i bilens forrude registrerer vejskader – op til 70 % mindre tid på inspektion og rapportering", "summary": "Faxe Kommune (Danmark): Tidsforbruget på inspektioner og rapportering er reduceret med op til 70 %, og manuelle fejl er minimeret. Tallet er selvvurderet. Kilde: Digitaliseringsstyrelsen – Kunstig intelligens-løsninger med dokumenteret effekt i den danske offentlige sektor (myndighed).", "company": "Faxe Kommune (Vej & Park)", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Kommune (vej og park)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Pluto (AI-billedanalyse)", "Smartphone-kamera" ], "vendor": null, "problem": "Vejskader på kommunens 682 km veje og ca. 100 km stier blev registreret manuelt: medarbejderne kørte langsomt og kiggede efter skader og stod ude på vejen for at registrere dem.", "solution": "Smartphones i forruden på Vej & Parks biler indsamler billeder, som AI-løsningen Pluto analyserer. Den finder fx huller og falmede striber, kategoriserer dem efter alvor og samler opgaverne ét sted, så driftslederne kan prioritere og planlægge ruter.", "method": "Kommunens opgørelse gengivet i Digitaliseringsstyrelsens katalog over AI-løsninger med dokumenteret effekt. Periode og målemetode for de 70 % oplyses ikke.", "result": "Tidsforbruget på inspektioner og rapportering er reduceret med op til 70 %, og manuelle fejl er minimeret.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "'Op til 70 %' er et loft, ikke et gennemsnit, og målemetoden er ikke beskrevet.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Digitaliseringsstyrelsen – Kunstig intelligens-løsninger med dokumenteret effekt i den danske offentlige sektor (myndighed)", "url": "https://digst.dk/media/alfpoh3n/casekatalog_ai_dokumenteret_effekt.pdf", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "soenderborg-kommune-ai-aktindsigt-2023", "url": "https://ai-cases.dk/cases/soenderborg-kommune-ai-aktindsigt-2023/", "title": "Kommune: sprogmodeller kan halvere tiden på komplekse aktindsigter – men medarbejderne var svære at få med", "summary": "Sønderborg Kommune (Danmark): Brugerne vurderer, at tidsforbruget på selve behandlingen er reduceret med op mod 50 % for komplekse aktindsigter med meget ekstrahering. I lette sager ligger gevinsten mest i automatisk genererede afgørelsesbreve og aktlister. Tallet er selvvurderet. Kilde: AI Aktindsigt – afslutningsrapport for AI-signaturprojektet (offentlig).", "company": "Sønderborg Kommune (med Fredensborg og Vejen)", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Kommune (administration)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Egne sprogmodeller (kommunal grundmodel, semantisk søgning, NER)", "Aktio Indsigt" ], "vendor": "Aktio", "problem": "Aktindsigter er en ressourcetung straksopgave oven i den almindelige drift. Projektet anslår, at kommunerne behandler ca. 120.000 aktindsigter om året, svarende til ca. 600 årsværk.", "solution": "AI-signaturprojekt 2022–2023 med leverandøren Aktio. Tre sprogmodeller blev udviklet: en kommunal grundmodel, en semantisk søgemodel og en anonymiseringsmodel (NER), der finder oplysninger, som skal undtages. Modellerne bruges i platformen Aktio Indsigt.", "method": "Business case ved projektets afslutning, bygget på kvalitative interviews og kvantitative data fra Sønderborg Kommune. Tidsbesparelsen er brugernes egen vurdering.", "result": "Brugerne vurderer, at tidsforbruget på selve behandlingen er reduceret med op mod 50 % for komplekse aktindsigter med meget ekstrahering. I lette sager ligger gevinsten mest i automatisk genererede afgørelsesbreve og aktlister.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Det var svært at få medarbejderne til at bruge platformen i arbejdsgangen, selvom den var stillet frit til rådighed. GDPR og kommunikation krævede mange ressourcer, og en bred udrulning kræver en væsentlig implementeringsindsats.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "AI Aktindsigt – afslutningsrapport for AI-signaturprojektet (offentlig)", "url": "https://offentlig-ai.dk/files/media/document/AI%20Aktindsigt%20Afslutningsrapport.pdf", "date": "2024-02", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "dnb-aino-chatbot-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/dnb-aino-chatbot-2024/", "title": "Norsk storbank: chatbot med generativ AI løser 60 % af henvendelserne og tog 1,4 mio. samtaler på et år", "summary": "DNB (Norge): 60 % af henvendelserne løses direkte i Aino, og chatbotten håndterede over 1,4 mio. samtaler i 2024. Vandt Årets Chatbot ved ANFO Kundeservice Awards 2024. Tallet er selvvurderet. Kilde: BankShift (fagmedie).", "company": "DNB", "country": "NO", "countryName": "Norge", "industry": "Bank", "branche": "Bank, finans og forsikring", "publicSector": false, "tools": [ "Boost.ai", "Generativ AI" ], "vendor": "Boost.ai", "problem": "Kunderne skulle hjælpes hurtigt uden kø, og bankens rådgivere skulle aflastes, så de kan bruge tiden på komplekse sager. Ifølge EPSI 2024 er få bankkunder tilfredse, når de møder en chatbot.", "solution": "Chatbotten Aino er bygget på Boost.ai's rammeværk. Banken har tilføjet generativ AI og API'er, så kunder kan udføre handlinger direkte i chatten, fx spærre og erstatte kort. Det er gjort let at blive stillet om til en rådgiver.", "method": "Bankens egne driftstal for 2024 fortalt af afdelingslederen for generativ AI i et interview med fagmediet BankShift. Ingen uafhængig måling.", "result": "60 % af henvendelserne løses direkte i Aino, og chatbotten håndterede over 1,4 mio. samtaler i 2024. Vandt Årets Chatbot ved ANFO Kundeservice Awards 2024.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Aino har stadig svært ved mere komplekse fagområder, og nogle kunder bruger lang tid eller ender hos en rådgiver alligevel. Banken analyserer hver uge de samtaler, hvor kunderne har brugt unødigt lang tid.", "dkApplicability": "Ja. Danske banker har samme type henvendelser (kort, login, MitID), og pointen om en lav tærskel for at blive stillet om til et menneske kan bruges direkte.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "BankShift (fagmedie)", "url": "https://www.bankshift.no/nyheter/den-ki-drevne-chatboten-loser-60-prosent-av-sakene-selv-vi-utvikler-oss-hele-tiden/374338", "date": "2025-02-04", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "vodafone-copilot-forsoeg-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/vodafone-copilot-forsoeg-2024/", "title": "Teleselskab: Copilot-forsøg gav ca. 3 timer om ugen pr. person (selvvurderet) – udrulles til 68.000", "summary": "Vodafone (Storbritannien): Brugerne sparede i snit ca. 3 timer om ugen pr. person (selvvurderet). 90 % havde gavn af værktøjet og ville fortsætte, 60 % mente, det forbedrede kvaliteten. Jura brugte en time mindre på at udarbejde en ny kontrakt. Tallet er selvvurderet. Kilde: Microsoft Source EMEA (leverandør).", "company": "Vodafone", "country": "GB", "countryName": "Storbritannien", "industry": "Telekom", "branche": "Tele, medier og marketing", "publicSector": false, "tools": [ "Microsoft 365 Copilot" ], "vendor": "Microsoft, KPMG", "problem": "Medarbejderne brugte meget tid på rutineopgaver som at skrive mails, dagsordener og dokumenter, opsummere møder og søge information.", "solution": "Efter et forsøg med Microsoft og KPMG besluttede Vodafone at rulle Microsoft 365 Copilot ud til op til 68.000 af koncernens ca. 100.000 medarbejdere – fra kundeservice til netværksdrift, salg og jura.", "method": "Forsøg evalueret med Microsoft og KPMG; tidsbesparelsen er brugernes egen vurdering i gennemsnit. Antal deltagere og periode oplyses ikke i kilden.", "result": "Brugerne sparede i snit ca. 3 timer om ugen pr. person (selvvurderet). 90 % havde gavn af værktøjet og ville fortsætte, 60 % mente, det forbedrede kvaliteten. Jura brugte en time mindre på at udarbejde en ny kontrakt.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Delvist. Tallene er en leverandørkilde uden metode, men opdelingen i konkrete opgaver (mails, mødereferater, kontrakter) er en god skabelon for en dansk pilot.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Microsoft Source EMEA (leverandør)", "url": "https://news.microsoft.com/source/emea/features/vodafone-to-roll-out-microsoft-365-copilot-to-68000-employees-to-boost-productivity-innovation-and-quality/", "date": "2024-09-16", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "flying-tiger-copenhagen-genai-tekster-2023", "url": "https://ai-cases.dk/cases/flying-tiger-copenhagen-genai-tekster-2023/", "title": "Detailkæde: egen GPT-oversættelse sparede 1 mio. kr. i 2023, og produkttekster tager 1 minut mod 5", "summary": "Flying Tiger Copenhagen (Danmark): 1 mio. kr. sparet på oversættelser i 2023. En produktbeskrivelse tager ca. 1 minut mod typisk over 5 minutter før, med godt 3.000 beskrivelser om året. Nogle bureauer og eksterne konsulenter er skåret fra. Tallet er selvvurderet. Kilde: Dansk Erhverv – AI-portalen (interview).", "company": "Flying Tiger Copenhagen", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Detail", "branche": "Handel og e-handel", "publicSector": false, "tools": [ "OpenAI (GPT)", "ChatGPT" ], "vendor": "OpenAI", "problem": "Kæden skriver godt 3.000 produktbeskrivelser om året og oversætter marketingmateriale til mange markeder. Oversættelser kunne tage op til en uge, og tekster blev skrevet af copywritere.", "solution": "Fra 2023 fik et AI-team på to personer og et tværfagligt 'AI & Data Ethics Sounding Board' til opgave at finde lavthængende frugter. Produktbeskrivelser skrives nu af virksomhedens egen GPT og tjekkes af en studentermedarbejder, og et oversættelsessystem bygget med OpenAI oversætter marketingmateriale.", "method": "Virksomhedens AI-manager fortæller om resultaterne i et interview på Dansk Erhvervs AI-portal (september 2024). Besparelsen og tidsforbruget er virksomhedens egne tal uden beskrevet beregning.", "result": "1 mio. kr. sparet på oversættelser i 2023. En produktbeskrivelse tager ca. 1 minut mod typisk over 5 minutter før, med godt 3.000 beskrivelser om året. Nogle bureauer og eksterne konsulenter er skåret fra.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "HR-brug af AI blev sat på pause på grund af persondata. Oversættelsessystemet er i version 6 og har krævet løbende tilretning. At ordrestørrelsen i netbutikken blev fordoblet i 2023, kan ikke alene tilskrives AI ud fra kilden.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Dansk Erhverv – AI-portalen (interview)", "url": "https://www.danskerhverv.dk/branche/digitalisering-teknologi--tele/ai-portalen/ai-i-forretningen/ai-katalog-se-de-gode-eksempler/flying-tiger-copenhagen-har-pa-et-ar-sparet-1-million-kroner-takket-vare-ai-potentialet-er-markant-storre/", "date": "2024-09-10", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "hus-kiinteistoet-ai-koebsfakturaer", "url": "https://ai-cases.dk/cases/hus-kiinteistoet-ai-koebsfakturaer/", "title": "Finsk hospitalsejendomsselskab: AI fordeler 80 % af købsfakturaerne og frigør 76 % af en medarbejders tid", "summary": "HUS Kiinteistöt (Finland): I gennemsnit 80 % af købsfakturaerne routes af AI; de sidste 20 % klares af softwarerobotter eller mennesker. 76 % af én medarbejders arbejdstid er frigjort fra fakturafordeling. Tallet er selvvurderet. Kilde: CGI – kundecase (leverandør, finsk).", "company": "HUS Kiinteistöt (Helsinki Universitetshospital, ejendomme)", "country": "FI", "countryName": "Finland", "industry": "Sundhed (ejendomsdrift, offentlig)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "CGI DataCycle360 Purchase to Pay", "Maskinlæring", "Softwarerobotter (RPA)" ], "vendor": "CGI", "problem": "Det gamle fakturasystem var udløbet, og fakturaer skulle manuelt sendes til de rette attestanter og konteres.", "solution": "Ved udbuddet af et nyt fakturasystem blev AI skrevet ind i kravene. CGI's Purchase to Pay-løsning beregner ud fra historikken sandsynligheder for attestant, godkender og kontering; nye leverandører håndteres af softwarerobotter. Mennesker tjekker primært de AI-behandlede fakturaer.", "method": "Kundens egne driftstal gengivet i leverandørens kundecase: andel af fakturaer routet af AI i gennemsnit og andel af en medarbejders tid, der er frigjort. Periode oplyses ikke.", "result": "I gennemsnit 80 % af købsfakturaerne routes af AI; de sidste 20 % klares af softwarerobotter eller mennesker. 76 % af én medarbejders arbejdstid er frigjort fra fakturafordeling.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Ja. Danske regioner og kommuner har samme opgave med fakturafordeling og kontering, og pointen om at skrive AI ind i udbudskravet kan bruges direkte.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "CGI – kundecase (leverandør, finsk)", "url": "https://www.cgi.com/fi/fi/asiakasesimerkki/tekoalyavusteinen-ostolaskujen-kasittely-saastaa-76-ajasta", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "viestimedia-renki-redaktion", "url": "https://ai-cases.dk/cases/viestimedia-renki-redaktion/", "title": "Finsk mediehus: AI-værktøj sparer redaktionen ca. 155 timer om ugen – 2 af 3 journalister bruger det dagligt", "summary": "Viestimedia (Finland): Ca. 155 timer sparet om ugen, svarende til ca. 20 % bedre driftseffektivitet om året: bl.a. ca. 50 timer på transskribering, 50 på korrektur, 20 på søgning efter relateret indhold, 20 på idéer og 15 på SoMe-opslag. Ca. to tredjedele af journalisterne bruger værktøjet dagligt. Tallet er selvvurderet. Kilde: Futurice – kundecase (leverandør).", "company": "Viestimedia (Maaseudun Tulevaisuus)", "country": "FI", "countryName": "Finland", "industry": "Medier", "branche": "Tele, medier og marketing", "publicSector": false, "tools": [ "OpenAI (LLM og vision)", "Talegenkendelse", "Egen rubrikmodel" ], "vendor": "Futurice", "problem": "Med en relativt lille stab skulle mediehuset konkurrere med de største. Transskribering, korrektur, billedsøgning og opslag til sociale medier tog meget tid.", "solution": "Sammen med Futurice byggede Viestimedia værktøjet Renki direkte ind i journalisternes arbejdsgang: transskribering, korrektur, forslag til rubrikker og SoMe-tekster med OpenAI's modeller, billedbeskrivelser med en visionsmodel og en model, der forudsiger, hvordan en rubrik vil klare sig. AI'en hjælper 80 % af vejen; journalisten gør resten.", "method": "Opgjort i leverandørens kundecase, fordelt på opgaver (fx 50 timer/uge på transskribering). Hvordan timerne er målt, og i hvilken periode, oplyses ikke.", "result": "Ca. 155 timer sparet om ugen, svarende til ca. 20 % bedre driftseffektivitet om året: bl.a. ca. 50 timer på transskribering, 50 på korrektur, 20 på søgning efter relateret indhold, 20 på idéer og 15 på SoMe-opslag. Ca. to tredjedele af journalisterne bruger værktøjet dagligt.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Ved start viste kun ca. 2 % af medarbejderne interesse for ny teknologi. Projektet sprang proof-of-concept over af ressourcehensyn.", "dkApplicability": "Ja. Danske fag- og lokalmedier har samme opgaver, og princippet om, at intet AI-genereret går direkte til læseren, passer til danske presseetiske regler.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Futurice – kundecase (leverandør)", "url": "https://www.futurice.com/case-studies/viestimedia-journalist-ai-tool", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "morgan-stanley-ai-assistant-debrief-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/morgan-stanley-ai-assistant-debrief-2024/", "title": "Storbank: 98 % af rådgiverteams bruger intern GPT-4-assistent – nyt mødeværktøj skriver referater", "summary": "Morgan Stanley Wealth Management (USA): 98 % af rådgiverteamene har taget AI-assistenten i brug. En rådgiver siger, at Debrief sparer ham 'omkring en halv time pr. møde' på noter (citat, ikke målt). Tallet er selvvurderet. Kilde: Morgan Stanley – pressemeddelelse.", "company": "Morgan Stanley Wealth Management", "country": "US", "countryName": "USA", "industry": "Bank (formueforvaltning)", "branche": "Bank, finans og forsikring", "publicSector": false, "tools": [ "OpenAI (GPT-4)", "Salesforce" ], "vendor": "OpenAI", "problem": "Rådgiverne skal hurtigt finde svar i bankens store mængde research og interne dokumenter og bruger tid på noter og opfølgning efter kundemøder.", "solution": "AI @ Morgan Stanley Assistant (rullet ud september 2023) giver rådgiverne adgang til bankens viden via en chatbot bygget på OpenAI. I juni 2024 kom Debrief, der – med kundens samtykke – tager noter i møder, finder opgaver, skriver udkast til opfølgningsmail og gemmer et notat i Salesforce.", "method": "Bankens egen pressemeddelelse (juni 2024): adoption blandt rådgiverteams. Tidsbesparelsen er et citat fra en enkelt rådgiver, ikke en måling.", "result": "98 % af rådgiverteamene har taget AI-assistenten i brug. En rådgiver siger, at Debrief sparer ham 'omkring en halv time pr. møde' på noter (citat, ikke målt).", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Delvist. Danske banker og pensionsselskaber har samme behov for videnssøgning og mødereferater, men skalaen og samtykke- og compliancekravene skal tilpasses danske regler.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Morgan Stanley – pressemeddelelse", "url": "https://www.morganstanley.com/press-releases/ai-at-morgan-stanley-debrief-launch", "date": "2024-06-26", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "umeaa-kommun-copilot-pilot-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/umeaa-kommun-copilot-pilot-2024/", "title": "Svensk kommune: Copilot-pilot nåede ikke tidsmålet – senere 85 minutter sparet om ugen (selvvurderet)", "summary": "Umeå kommun (Sverige): I den senere undersøgelse siger brugerne, at de i snit sparer 85 minutter om ugen. 80 % bruger Copilot dagligt, og 94 % oplever både tidsbesparelse og højere kvalitet. Tallet er selvvurderet. Kilde: Umeå kommun – Tre lärdomar från AI-piloten (kommunen), Umeå kommun – Copilot har blivit en naturlig del av arbetsvardagen (kommunen).", "company": "Umeå kommun", "country": "SE", "countryName": "Sverige", "industry": "Kommune (administration)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Microsoft 365 Copilot" ], "vendor": "Microsoft", "problem": "Kommunen skal gøre mere med færre ressourcer på grund af den demografiske udvikling og ville have et grundlag for at beslutte, om Copilot skal udbredes.", "solution": "Om efteråret 2024 testede ca. 40 medarbejdere fra forskellige forvaltninger Microsoft 365 Copilot med onboarding, uddannelse, personlig coaching og et deltagernetværk. Alle licenshavere blev først egnethedsprøvet, så Copilot ikke fik adgang til følsomme oplysninger, og brug var kun tilladt på kommunens egne computere.", "method": "Kommunens egen evaluering af piloten og en senere spørgeskemaundersøgelse blandt pilotdeltagerne. Tidsbesparelsen er brugernes egen vurdering i gennemsnit.", "result": "I den senere undersøgelse siger brugerne, at de i snit sparer 85 minutter om ugen. 80 % bruger Copilot dagligt, og 94 % oplever både tidsbesparelse og højere kvalitet.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Kommunen havde sat et ambitiøst mål for sparet tid og nåede det ikke i første pilot. Nogle brugere oplever forkerte svar. Fordi hver licens koster, skal kommunen først finde de roller, der har mest gavn af den, og gennemføre en risikovurdering af hele Microsoft 365-platformen før en bredere udrulning.", "dkApplicability": "Ja. Danske kommuner står med samme beslutning om Copilot-licenser, og egnethedsprøvningen af licenshavere og målet om tidsbesparelse er direkte brugbare greb.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Umeå kommun – Tre lärdomar från AI-piloten (kommunen)", "url": "https://www.umea.se/kommunochpolitik/kommunensorganisation/vibyggerumeatillsammans/digitalomstallning/nyhetsarkiv/nyheterdigitalisering/trelardomarfranumeakommunsaipilot.5.4d5f39c2194aabdf2c9517e.html", "date": "2025", "verified": true }, { "label": "Umeå kommun – Copilot har blivit en naturlig del av arbetsvardagen (kommunen)", "url": "https://www.umea.se/kommunochpolitik/kommunensorganisation/vibyggerumeatillsammans/digitalomstallning/nyhetsarkiv/nyheterdigitalisering/copilotharblivitennaturligdelavarbetsvardagen.5.53db47d1995022082134ca4.html", "date": "2025", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "iss-finland-fakturatekster-genai-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/iss-finland-fakturatekster-genai-2024/", "title": "Facility-selskab: generativ AI retter arbejdsbeskrivelser på fakturaer – 72 % kræver ingen manuel rettelse", "summary": "ISS Palvelut (Finland): 72 % af arbejdsbeskrivelserne krævede ingen yderligere manuel rettelse. Leverandøren anslår en besparelse for faktureringsteamet på \"tens of workdays annually\" (skøn). Tallet er selvvurderet. Kilde: Solita – kundecase (leverandør).", "company": "ISS Palvelut (ISS Finland)", "country": "FI", "countryName": "Finland", "industry": "Facility services", "branche": "Øvrige brancher", "publicSector": false, "tools": [ "Generativ AI (sprogmodel)" ], "vendor": "Solita", "problem": "I 2023 blev der udstedt ca. 120.000 fakturaer for ekstraarbejde i ejendomsdrift. Over halvdelen af arbejdsbeskrivelserne krævede mindre rettelser (tastefejl og oplysninger, der er unødvendige for kunden), hvilket tog meget tid i faktureringen.", "solution": "Sammen med Solita byggede ISS på tre måneder (sommeren 2024) et generativt AI-værktøj ind i faktureringssystemet, der redigerer og renskriver arbejdsbeskrivelserne, før fakturaen sendes.", "method": "Resultat fra proof-of-concept-projektet gengivet i leverandørens kundecase: andel af beskrivelser, der ikke krævede yderligere manuel redigering. Periode og antal testede beskrivelser oplyses ikke.", "result": "72 % af arbejdsbeskrivelserne krævede ingen yderligere manuel rettelse. Leverandøren anslår en besparelse for faktureringsteamet på \"tens of workdays annually\" (skøn).", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "28 % af beskrivelserne skulle stadig rettes manuelt. Besparelsen i arbejdsdage er ikke præciseret.", "dkApplicability": "Ja. ISS er dansk, og samme opgave – at gøre fritekst fra serviceteknikere læsbar på fakturaer – findes i alle danske service- og håndværksvirksomheder.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Solita – kundecase (leverandør)", "url": "https://www.solita.fi/work/iss-accelerates-its-billing-process-with-generative-ai/", "date": "2024-11", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "kantar-copilot-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/kantar-copilot-2025/", "title": "Analysehus: Copilot til 12.600 medarbejdere – 85 % daglig brug og i snit 1,8 timer sparet om ugen", "summary": "Kantar (Storbritannien): 85 % daglig brug blandt 12.600 brugere. I gennemsnit 1,8 timer sparet pr. uge, enkelte op til 10 timer (selvrapporteret). Tallet er selvvurderet. Kilde: Microsoft Customer Stories (leverandør).", "company": "Kantar", "country": "GB", "countryName": "Storbritannien", "industry": "Markedsanalyse", "branche": "Øvrige brancher", "publicSector": false, "tools": [ "Microsoft 365 Copilot" ], "vendor": "Microsoft", "problem": "Virksomheden ville give medarbejderne et AI-værktøj, der bruger den viden, der allerede ligger i Microsoft 365, og frigøre tid til kunderne.", "solution": "Efter en pilot med nogle hundrede licenser rullede Kantar Microsoft 365 Copilot ud til 12.600 medarbejdere med et netværk af 'influencers', ugentlige 'power half-hours' og skabelonprompts til forretningsudvikling udviklet med Microsoft.", "method": "Virksomhedens egne tal i Microsofts kundehistorie (juli 2025): daglig brugsrate og gennemsnitlig tidsbesparelse pr. uge. Hvordan tiden er målt, oplyses ikke.", "result": "85 % daglig brug blandt 12.600 brugere. I gennemsnit 1,8 timer sparet pr. uge, enkelte op til 10 timer (selvrapporteret).", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Delvist. Udrulningsgrebene (influencers, korte ugentlige træninger, faste prompts) kan bruges i danske videnvirksomheder; tallene er leverandørens.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Microsoft Customer Stories (leverandør)", "url": "https://www.microsoft.com/en/customers/story/24603-kantar-microsoft-365-copilot", "date": "2025-07-21", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "wallenius-wilhelmsen-copilot-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/wallenius-wilhelmsen-copilot-2024/", "title": "Rederi: 300 Copilot-brugere sparede 430 timer på en måned ifølge dashboard – 1,5 timer om ugen selvrapporteret", "summary": "Wallenius Wilhelmsen (Norge): Dashboardet viser 430 timer sparet på en måned for 300 brugere. Brugerne melder selv i snit 1,5 timer sparet pr. uge. 82 % aktive brugere de seneste to måneder. Tallet er selvvurderet. Kilde: Microsoft Pulse Norge (leverandør), Microsoft Customer Stories (leverandør).", "company": "Wallenius Wilhelmsen", "country": "NO", "countryName": "Norge", "industry": "Shipping og logistik", "branche": "Transport og logistik", "publicSector": false, "tools": [ "Microsoft 365 Copilot", "Microsoft Viva Insights" ], "vendor": "Microsoft", "problem": "Med over 9.600 ansatte verden over ville rederiet øge produktiviteten på møder, dokumenter og mails og inspirere også ikke-skærmbrugere til ny teknologi.", "solution": "Rederiet startede med 300 Copilot-licenser, heraf 100 til ledere og resten efter ansøgning, og har siden udvidet med 1.000 licenser, og brugte Microsoft Viva til kommunikation, træning og opfølgning på brugen.", "method": "To målinger: Copilot-dashboardet i Viva Insights (brugsdata) og en intern spørgeskemaundersøgelse blandt brugerne, gengivet af Microsoft (2024).", "result": "Dashboardet viser 430 timer sparet på en måned for 300 brugere. Brugerne melder selv i snit 1,5 timer sparet pr. uge. 82 % aktive brugere de seneste to måneder.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Dashboardets 'sparede timer' er Microsofts egen beregning ud fra brug, ikke en målt besparelse. Det selvrapporterede snit er en spørgeskemaopgørelse.", "dkApplicability": "Ja. Danske rederier og logistikvirksomheder har samme blanding af kontor- og frontlinjeansatte, og modellen med ledere først og licenser efter ansøgning kan kopieres.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Microsoft Pulse Norge (leverandør)", "url": "https://pulse.microsoft.com/nb-no/work-productivity-nb-no/manufacturing-nb-no/fa1-derfor-velger-de-ansatte-i-wallenius-wilhelmsen-copilot-over-gratis-lunsj/", "date": "2024", "verified": true }, { "label": "Microsoft Customer Stories (leverandør)", "url": "https://www.microsoft.com/en/customers/story/1786814215980808594-wilh-wilhelmsen-microsoft-viva-goals-travel-and-transportation-en-norway", "date": "2024-07-01", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "try-claude-enterprise-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/try-claude-enterprise-2025/", "title": "Norsk kommunikationskoncern: Claude gav 30 % mindre tid på rutineopgaver og 40 % hurtigere tilbud", "summary": "TRY (Norge): 30 % mindre tid på rutineopgaver og 40 % hurtigere udarbejdelse af tilbud. Over 50 brugsscenarier implementeret. Tallet er selvvurderet. Kilde: Anthropic – kundecase (leverandør).", "company": "TRY", "country": "NO", "countryName": "Norge", "industry": "Kommunikation og reklame", "branche": "Tele, medier og marketing", "publicSector": false, "tools": [ "Claude Enterprise" ], "vendor": "Anthropic", "problem": "400+ kreative medarbejdere brugte meget tid på rutineopgaver, research og tilbudsarbejde i konkurrence om nye kunder.", "solution": "TRY valgte Claude Enterprise som AI-partner og har implementeret over 50 brugsscenarier: sparring på idéer og koncepter, briefer, tone of voice, analyse af kundebriefer, tilbud, mødereferater, kode og interne AI-agenter.", "method": "Resultater gengivet i Anthropics kundecase (udateret). Hvordan de 30 og 40 % er målt, oplyses ikke.", "result": "30 % mindre tid på rutineopgaver og 40 % hurtigere udarbejdelse af tilbud. Over 50 brugsscenarier implementeret.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Ja. Danske bureauer har samme tilbuds- og rutinearbejde, og brugsscenarierne kan overføres direkte.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Anthropic – kundecase (leverandør)", "url": "https://claude.com/customers/try", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "nbim-claude-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/nbim-claude-2025/", "title": "Norsk oliefond: Claude til 600+ ansatte på to måneder – over 20 % sparet tid på AI-støttede opgaver", "summary": "Norges Bank Investment Management (Norge): Medarbejderne sparer over 20 % af tiden ugentligt på AI-støttede opgaver (intern undersøgelse). 600+ aktive brugere inden for to måneder. Tallet er selvvurderet. Kilde: Anthropic – kundecase (leverandør).", "company": "Norges Bank Investment Management (NBIM)", "country": "NO", "countryName": "Norge", "industry": "Kapitalforvaltning (statslig oliefond)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Claude Enterprise", "Claude Code", "MCP" ], "vendor": "Anthropic", "problem": "Fonden analyserer dagligt research, markedsdata, regulatoriske dokumenter og nyheder og skal lave ESG-analyse af ca. 9.000 selskaber. Man manglede et AI-værktøj, der både var stærkt nok og enkelt nok for alle.", "solution": "Efter test af flere sprogmodeller med egne evalueringer valgte NBIM Claude. En to ugers pilot voksede til 600+ aktive brugere på to måneder, med træning pr. rolle, et netværk af 50 AI-ambassadører og Claude Code til analytikere. Integreret med bl.a. Snowflake via MCP.", "method": "Interne spørgeskemaer gengivet i Anthropics kundecase. Tallet gælder tid sparet på de opgaver, hvor AI bruges, ikke den samlede arbejdstid.", "result": "Medarbejderne sparer over 20 % af tiden ugentligt på AI-støttede opgaver (intern undersøgelse). 600+ aktive brugere inden for to måneder.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Delvist. Danske pensionskasser og kapitalforvaltere kan bruge evalueringsgreb og ambassadørnetværk; skalaen er særlig.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Anthropic – kundecase (leverandør)", "url": "https://claude.com/customers/nbim", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "captivate-claude-adoption-2026", "url": "https://ai-cases.dk/cases/captivate-claude-adoption-2026/", "title": "Dansk softwarehus: udkast til tilbud ca. 70 % hurtigere og første svar til kunder fra 8 til under 2 timer", "summary": "Captivate (Danmark): Udkast til tilbud og kundehenvendelser fra ca. 3 timer til under 1 time (ca. 70 % hurtigere). Første svar i kundeservice fra ca. 8 til under 2 timer (ca. 75 %). Ugentlig brug fra ca. 5 tidlige brugere til ca. 80 % af medarbejderne i de fem afdelinger. Tallet er selvvurderet. Kilde: ZRM – kundecase (konsulent) (leverandøren selv).", "company": "Captivate", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Software (eventplatform)", "branche": "Software og IT", "publicSector": false, "tools": [ "Claude for Teams/Enterprise", "Claude Code", "Claude Cowork" ], "vendor": "ZRM, Anthropic", "problem": "AI blev brugt i spredte eksperimenter af få medarbejdere, uden fælles arbejdsgange eller regler for data.", "solution": "Med rådgivningshuset ZRM lavede Captivate en AI-strategi og et adoptionsprogram: interview, prioriterede brugsscenarier, prompt-bibliotek, playbooks og interne ambassadører. Claude bruges i salg, marketing og kundeservice, Claude Code i produktudvikling og Claude Cowork til opgaver på tværs af systemer.", "method": "Før/efter-tal opgjort i rådgiverens case (juni 2026) for fem afdelinger. Hvordan tiderne er målt, oplyses ikke.", "result": "Udkast til tilbud og kundehenvendelser fra ca. 3 timer til under 1 time (ca. 70 % hurtigere). Første svar i kundeservice fra ca. 8 til under 2 timer (ca. 75 %). Ugentlig brug fra ca. 5 tidlige brugere til ca. 80 % af medarbejderne i de fem afdelinger.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "ZRM – kundecase (konsulent)", "url": "https://zrm.dk/en/cases/captivate/", "date": "2026-06-25", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "novo-nordisk-novoscribe-claude-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/novo-nordisk-novoscribe-claude-2025/", "title": "Medicinalvirksomhed: AI-platform skærer skrivetiden på kliniske studierapporter med 90 %", "summary": "Novo Nordisk (Danmark): Skrivetiden på kliniske studierapporter er skåret med 90 % ifølge virksomhedens digitaliseringschef. Ressourcerne til protokoller for udstyrsverifikation er reduceret med 95 %, og tiden fra review til godkendelse er ifølge kilden faldet markant (leverandørens opgørelse). Tallet er selvvurderet. Kilde: Anthropic – kundecase (leverandør).", "company": "Novo Nordisk", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Medicinal", "branche": "Sundhed og life science", "publicSector": false, "tools": [ "Claude Code", "Claude (via Amazon Bedrock)", "MongoDB Atlas", "RAG" ], "vendor": "Anthropic, AWS, MongoDB", "problem": "En klinisk studierapport kan fylde op til 300 sider og tog måneder med skrivning, review og godkendelse. Medarbejderne nåede i snit kun 2,3 rapporter om året.", "solution": "Et team på 11 byggede med Claude Code platformen NovoScribe på Amazon Bedrock og MongoDB Atlas. Den kombinerer RAG med fagligt godkendte tekster og casespecifikke variabler og bruges nu også til protokoller for udstyrsverifikation og patientmaterialer. Mennesker reviewer og godkender.", "method": "Virksomhedens egne tal og citater i Anthropics kundecase. Ingen periode eller uafhængig måling oplyst.", "result": "Skrivetiden på kliniske studierapporter er skåret med 90 % ifølge virksomhedens digitaliseringschef. Ressourcerne til protokoller for udstyrsverifikation er reduceret med 95 %, og tiden fra review til godkendelse er ifølge kilden faldet markant (leverandørens opgørelse).", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Det tog flere måneders udvikling at integrere ældre systemer og ustrukturerede data til udstyrsprotokollerne. Påstanden 'fra 10+ uger til 10 minutter' er leverandørens overskrift og ikke dokumenteret i teksten.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Anthropic – kundecase (leverandør)", "url": "https://claude.com/customers/novo-nordisk", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "holiday-extras-chatgpt-enterprise-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/holiday-extras-chatgpt-enterprise-2024/", "title": "Rejseselskab: ChatGPT Enterprise sparer over 500 timer om ugen og 92 % sparer mere end 2 timer ugentligt", "summary": "Holiday Extras (Storbritannien): 95 % bruger værktøjet ugentligt, og 92 % sparer over 2 timer om ugen. Over 500 timer sparet om ugen, anslået til 500.000 dollar om året. 30 % af kundehenvendelserne håndteres af en AI-bot først, og NPS steg fra 60 til 70 %. Tallet er selvvurderet. Kilde: OpenAI – kundecase (leverandør).", "company": "Holiday Extras", "country": "GB", "countryName": "Storbritannien", "industry": "Rejser (tilkøbsydelser)", "branche": "Øvrige brancher", "publicSector": false, "tools": [ "ChatGPT Enterprise", "Egne GPT'er", "OpenAI API" ], "vendor": "OpenAI", "problem": "Ét marketingteam skal levere tekster på mange sprog, og kundeservice skal klare stor volumen. Mange medarbejdere kunne ikke selv analysere data uden SQL.", "solution": "Holiday Extras rullede ChatGPT Enterprise ud til hundredvis af medarbejdere på tværs af alle teams: oversættelse og lokalisering, dataanalyse af CSV-filer, SQL, kodefejlfinding og en egen GPT til at score UX-design. En AI-bot tager første kontakt i kundeservice.", "method": "Virksomhedens egen opgørelse af effekten på medarbejderne (spørgeskema og tidsestimater), gengivet i OpenAIs kundecase. Kundeservice- og NPS-tal er driftstal.", "result": "95 % bruger værktøjet ugentligt, og 92 % sparer over 2 timer om ugen. Over 500 timer sparet om ugen, anslået til 500.000 dollar om året. 30 % af kundehenvendelserne håndteres af en AI-bot først, og NPS steg fra 60 til 70 %.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Kilden adskiller ikke effekten af AI-botten fra andre ændringer i kundeservice, og besparelsen i dollar er et skøn.", "dkApplicability": "Delvist. Danske rejse- og e-handelsvirksomheder med mange markeder kan bruge lokaliseringsgrebet direkte; tallene er selvrapporterede.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "OpenAI – kundecase (leverandør)", "url": "https://openai.com/index/holiday-extras/", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "uddevalla-kommun-copilot-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/uddevalla-kommun-copilot-2024/", "title": "Svensk kommune: 300 Copilot-brugere i et år – aktive brugere anslår 5,5 timer sparet om måneden", "summary": "Uddevalla kommun (Sverige): Aktive brugere anslår 5,5 timer og daglige brugere 7,5 timer sparet om måneden. 57 % løser opgaver hurtigere, 67 % oplever højere kvalitet, 32 % lavere stress. Licenser for 300 brugere i et år kostede ca. 1 mio. kr. (svenske). Tallet er selvvurderet. Kilde: Dagens Samhälle (fagmedie), Microsoft Pressrum Sverige (leverandør).", "company": "Uddevalla kommun", "country": "SE", "countryName": "Sverige", "industry": "Kommune", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Microsoft 365 Copilot" ], "vendor": "Microsoft", "problem": "Kommunen ville teste, om en AI-assistent i Microsoft 365, som kommunen allerede bruger, kan aflaste medarbejderne og gøre arbejdet mere effektivt.", "solution": "Tolv måneders pilot med Microsoft 365 Copilot: først ca. 50 interesserede, siden udvidet til ca. 300 medarbejdere i så mange faggrupper som muligt, med workshops og uddannelse fra en Microsoft-partner.", "method": "Afsluttende spørgeskema, hvor medarbejderne selv anslog effekten på arbejdstiden (gengivet i Dagens Samhälle, februar 2025). Kommunen regner med, at licensen er tjent hjem ved 2 sparede timer om måneden.", "result": "Aktive brugere anslår 5,5 timer og daglige brugere 7,5 timer sparet om måneden. 57 % løser opgaver hurtigere, 67 % oplever højere kvalitet, 32 % lavere stress. Licenser for 300 brugere i et år kostede ca. 1 mio. kr. (svenske).", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Ja. Danske kommuner kan bruge regnestykket (licensen tjent hjem ved 2 timer om måneden) og den trinvise udvidelse af piloten.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Dagens Samhälle (fagmedie)", "url": "https://www.dagenssamhalle.se/samhalle-och-valfard/digitalisering/lyckat-test-av-ai-verktyget-copilot-i-uddevalla-har-ar-lardomarna/", "date": "2025-02-12", "verified": true }, { "label": "Microsoft Pressrum Sverige (leverandør)", "url": "https://news.microsoft.com/sv-se/2024/04/15/microsoft-copilot-ska-minska-arbetsbordan-for-anstallda-hos-uddevalla-kommun/", "date": "2024-04-15", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "sparebank1-sr-bank-chatbot-gpt-guiden-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/sparebank1-sr-bank-chatbot-gpt-guiden-2024/", "title": "Norsk bank: chatbot sparer 40 mio. kr. om året, og 600 rådgivere får GPT koblet på den interne procesguide", "summary": "SpareBank 1 SR-Bank (Norge): Chatbotten har givet årlige besparelser på 40 mio. norske kroner, svarer på ca. 40.000 samtaler om måneden, og ca. 68 % giver tommel op. GPT-løsningen er tilgængelig for op mod 600 rådgivere. Tallet er selvvurderet. Kilde: BankShift (fagmedie).", "company": "SpareBank 1 SR-Bank", "country": "NO", "countryName": "Norge", "industry": "Bank", "branche": "Bank, finans og forsikring", "publicSector": false, "tools": [ "boost.ai (chatbot)", "GPT (intern løsning)" ], "vendor": "boost.ai, OpenAI", "problem": "Kundeservice skulle aflastes, og bankens interne opslagsværk 'Guiden' med alle processer, produkter og regler var tungt at finde rundt i for rådgiverne.", "solution": "Banken har siden 2016 brugt en chatbot fra boost.ai i kundeservice. I februar 2024 rullede den en intern, 'whitelistet' GPT-løsning bredt ud, koblet på Guiden, så op mod 600 rådgivere kan stille spørgsmål til processer i dialogform.", "method": "Tal oplyst af bankens innovationschef til fagmediet BankShift (marts 2024). Gevinsten ved GPT-løsningen er ikke målt.", "result": "Chatbotten har givet årlige besparelser på 40 mio. norske kroner, svarer på ca. 40.000 samtaler om måneden, og ca. 68 % giver tommel op. GPT-løsningen er tilgængelig for op mod 600 rådgivere.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Banken har ikke tal for effekten af GPT-løsningen og har ikke planer om at erstatte chatbotten med generativ AI.", "dkApplicability": "Ja. Danske banker har tilsvarende interne procesmanualer, og en sprogmodel koblet på dem er en lavrisiko-start.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "BankShift (fagmedie)", "url": "https://www.bankshift.no/nyheter/na-kan-600-radgivere-i-sr-bank-bruke-gpt-til-a-snakke-med-internt-leksikon/313472", "date": "2024-03-01", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "helsinki-asiakasohjaus-ai-avustaja-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/helsinki-asiakasohjaus-ai-avustaja-2025/", "title": "Storby: generativ AI-assistent gjorde informationssøgning i visitation af ældre over 50 % hurtigere", "summary": "Helsingin kaupunki (Finland): Deltagerne rapporterede, at informationssøgningen blev over 50 % hurtigere. Leverandøren regner med, at 2 sparede timer om ugen giver 60 ekstra timer til borgerarbejde i en enhed på 30 (regneeksempel). Tallet er selvvurderet. Kilde: Helsingin kaupunki – Kokeilukiihdyttämö, forsøgsrapport (kommune), Digia – nyhed (leverandør).", "company": "Helsingin kaupunki (social- og sundhedssektoren)", "country": "FI", "countryName": "Finland", "industry": "Kommune (ældre og social)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Generativ AI-assistent (RAG på interne dokumenter)" ], "vendor": "Digia", "problem": "Ca. 190–200 medarbejdere i byens visitation (asiakasohjaus) søger information i mange kilder til vurderinger, planer og afgørelser. Det tager tid og giver ulige kvalitet afhængigt af den enkeltes digitale evner.", "solution": "I et forsøg i efteråret 2025 byggede byen med Digia en AI-assistent, der kun bruger visitationens interne vejledninger, og som viser kilderne bag hvert svar. Testet med medarbejderne i byens forsøgsprogram Kokeilukiihdyttämö.", "method": "Medarbejdernes egne vurderinger i forsøget, gengivet i byens forsøgsrapport og af leverandøren (januar 2026). Svarene blev i forsøget kontrolleret mod originalkilden.", "result": "Deltagerne rapporterede, at informationssøgningen blev over 50 % hurtigere. Leverandøren regner med, at 2 sparede timer om ugen giver 60 ekstra timer til borgerarbejde i en enhed på 30 (regneeksempel).", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Svarenes korrekthed og aktualitet var en udfordring, og assistenten brugte ikke alle kilder lige godt. Behovet for at tjekke svar mod kilden reducerede tidsgevinsten.", "dkApplicability": "Ja. Danske kommuners visitation på ældreområdet har samme spredte vejledninger, og forsøget giver en konkret model for en lukket, kildebaseret assistent.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Helsingin kaupunki – Kokeilukiihdyttämö, forsøgsrapport (kommune)", "url": "https://kokeilukiihdyttamo.hel.fi/processes/kaupunkilaispalvelut-2025/f/36/results/77", "date": "2025", "verified": true }, { "label": "Digia – nyhed (leverandør)", "url": "https://digia.com/uutiset/tekoaly-nopeutti-yli-50-helsingin-asiakasohjauksessa-tarvittavaa-tiedonhakua-aika-vapautui-asiakasty-5290051", "date": "2026-01-21", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "koebenhavns-kommune-talt-omsorgsjournal-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/koebenhavns-kommune-talt-omsorgsjournal-2025/", "title": "TALT: AI til omsorgsjournalen – 68 % vil bruge dokumentationsforslag, men lovhjemlen mangler", "summary": "Københavns, Aarhus og Aalborg Kommune med Systematic (Danmark): 68 % ville bruge dokumentationsforslag til næste sygeplejefaglige udredning, og 100 % ville bruge opsummering af journalen før næste besøg. Ingen målt tidsbesparelse endnu. Tallet er selvvurderet. Kilde: Konferenceoplæg, e-sundhedsobservatoriet 2025: Talegenkendelse, kategorisering og opsummering (Københavns Kommune), KL – TALT-opsamling: Mindre tastatur, mere tid til borgeren.", "company": "Københavns, Aarhus og Aalborg Kommune (TALT) med Systematic", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Kommune (sundhed og ældre)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Talegenkendelse (Whisper/RØST)", "Klassifikationsmodel", "Sprogmodel (opsummering)" ], "vendor": null, "problem": "Mangel på arbejdskraft og dokumentationsopgaver, der opleves som en byrde. Medarbejderne efterspørger værktøjer, der letter dokumentationen i omsorgsjournalen.", "solution": "Projektet Talt kombinerer talegenkendelse (open source-modeller som Whisper eller RØST), en klassifikationsmodel trænet til sygeplejefaglig udredning og en sprogmodel til opsummering af journalen. Prototyper er bygget på syntetiske data og afprøvet af medarbejdere i 11 kommuner. Projektet er et offentligt-privat samarbejde med Systematic.", "method": "Spørgsmål til medarbejdere efter afprøvning af to use cases, præsenteret af forvaltningens digitaliseringschef på e-sundhedsobservatoriet (oktober 2025). Tidsbesparelsen efterprøves stadig.", "result": "68 % ville bruge dokumentationsforslag til næste sygeplejefaglige udredning, og 100 % ville bruge opsummering af journalen før næste besøg. Ingen målt tidsbesparelse endnu.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Manglende hjemmel i national lovgivning til brug af AI og lovgivningsmæssig asymmetri på tværs af sundhedslov, servicelov og ældrelov. Prototyperne bygger på syntetiske data, og fejlraten skal være lav, før løsningen kan bruges.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Konferenceoplæg, e-sundhedsobservatoriet 2025: Talegenkendelse, kategorisering og opsummering (Københavns Kommune)", "url": "https://2025.e-sundhedsobservatoriet.dk/wp-content/uploads/sites/28/2025/10/oE3-Rikke-Saltoft-Andersen.pdf", "date": "2025-10", "verified": true }, { "label": "KL – TALT-opsamling: Mindre tastatur, mere tid til borgeren", "url": "https://www.kl.dk/videncenter/nyheder/2026/talt-opsamling-mindre-tastatur-mere-tid-til-borgeren", "date": "2026-02-04", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "equinor-ai-industri-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/equinor-ai-industri-2025/", "title": "Equinor: AI skabte værdi og besparelser for 130 mio. USD i 2025 – mest via forudsigende vedligehold", "summary": "Equinor (Norge): 130 mio. USD i værdi og besparelser i 2025 og over 330 mio. USD siden 2020. Forudsigende vedligehold alene har skabt 120 mio. USD siden 2020, og en AI-løsning sparede partnerskabet 12 mio. USD på Johan Sverdrup fase 3. Tallet er selvvurderet. Kilde: Equinor – pressemeddelelse.", "company": "Equinor", "country": "NO", "countryName": "Norge", "industry": "Energi (olie og gas)", "branche": "Energi og forsyning", "publicSector": false, "tools": [ "Maskinlæring (forudsigende vedligehold)", "AI-planlægning af brønde", "AI-tolkning af seismik" ], "vendor": null, "problem": "Equinor vil fastholde produktionen på norsk sokkel på 2020-niveau frem til 2035 og samtidig undgå uplanlagte nedlukninger, som kan føre til afbrænding og øgede CO2-udledninger.", "solution": "Selskabet bruger primært traditionel maskinlæring på driftsdata: overvågning af over 700 roterende maskiner med 24.000 sensorer (forudsigende vedligehold), AI-planlægning af brønde og feltudbygning samt hurtigere tolkning af seismiske data.", "method": "Selskabets egen opgørelse af værdiskabelse og besparelser for Equinor og partnere, offentliggjort i en pressemeddelelse 7. januar 2026. Beregningsmetoden er ikke beskrevet.", "result": "130 mio. USD i værdi og besparelser i 2025 og over 330 mio. USD siden 2020. Forudsigende vedligehold alene har skabt 120 mio. USD siden 2020, og en AI-løsning sparede partnerskabet 12 mio. USD på Johan Sverdrup fase 3.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Delvist. Forudsigende vedligehold på sensordata er relevant for dansk energi, forsyning og industri.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Equinor – pressemeddelelse", "url": "https://www.equinor.com/news/20260107-artificial-intelligence-saved-equinor-usd-130-million", "date": "2026-01-07", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "helse-vest-tale-til-sammendrag-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/helse-vest-tale-til-sammendrag-2025/", "title": "Helse Vest: 71 % af behandlerne siger, at AI-journalføring har forbedret arbejdsdagen", "summary": "Helse Vest (Norge): 71 % af behandlerne er enige i, at værktøjet har forbedret arbejdsdagen, 72 % har anbefalet det til kolleger, og 86 % mener, at patienterne synes, det er i orden. Ét produkt genererede 3.800 notater på en uge. Tallet er selvvurderet. Kilde: Helse Vest IKT – Tale-til-sammendrag, præsentation.", "company": "Helse Vest", "country": "NO", "countryName": "Norge", "industry": "Sundhed (hospitaler)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Tale-til-sammendrag (ambient scribe), fire produkter" ], "vendor": null, "problem": "I en nulpunktsmåling svarede 71 %, at de ofte eller altid ikke når at afslutte dokumentationen for én patient, før den næste samtale, og 72 % oplevede dokumentation som en stressfaktor.", "solution": "Helse Vest afprøver fire tale-til-sammendrag-værktøjer (ambient scribe) i et år fra september 2025 på fire helseforetag samt private ideelle sygehuse, med 1.000 tildelte licenser og over 100 fagmiljøer.", "method": "Foreløbige resultater fra en undervejsmåling blandt behandlere og patienter, sammenholdt med en nulpunktsmåling. Præsenteret af Helse Vest IKT 20. november 2025.", "result": "71 % af behandlerne er enige i, at værktøjet har forbedret arbejdsdagen, 72 % har anbefalet det til kolleger, og 86 % mener, at patienterne synes, det er i orden. Ét produkt genererede 3.800 notater på en uge.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Der er ikke publiceret målt tidsbesparelse. Helse Vest peger selv på stor variation blandt leverandører, uklare prismodeller og at kvalitet er svær at bevise.", "dkApplicability": "Ja. Danske regioner afprøver samme type løsninger, og nulpunktsmålingen er en model, danske hospitaler kan genbruge.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Helse Vest IKT – Tale-til-sammendrag, præsentation", "url": "https://www.helse-vest-ikt.no/4aeea5/contentassets/cca08197bc7a46faaacb3fc2281b84ec/tts-psk25-helse-vest.pdf", "date": "2025-11-20", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "telia-finland-ai-kundeservice-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/telia-finland-ai-kundeservice-2025/", "title": "Telia: AI-assistance i kundeservicen gav 30–50 % kortere gennemsnitlig håndteringstid i Finland", "summary": "Telia (Finland): 30–50 % reduktion i gennemsnitlig håndteringstid i Finland samt øget kundetilfredshed ifølge Telia. Tallet er selvvurderet. Kilde: Telia Company – Annual report 2025.", "company": "Telia (Finland)", "country": "FI", "countryName": "Finland", "industry": "Telekommunikation", "branche": "Tele, medier og marketing", "publicSector": false, "tools": [ "AI-assistance i realtid", "Automatisk håndtering af henvendelser" ], "vendor": null, "problem": "Rutinehenvendelser og opslag i kundedata optager kundeservicemedarbejdernes tid og forlænger køen.", "solution": "I 2025 indførte Telia mere AI i kundeservicen: rutinehenvendelser håndteres i stigende grad automatisk med overlevering til mennesker, og medarbejderne får AI-assistance i realtid med sammendrag af kundedata og mersalgsforslag.", "method": "Selskabets egen angivelse i årsrapporten for 2025 (marts 2026). Målemetoden er ikke beskrevet.", "result": "30–50 % reduktion i gennemsnitlig håndteringstid i Finland samt øget kundetilfredshed ifølge Telia.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Delvist. Telia er ikke længere i Danmark, men danske teleselskaber og kundecentre har samme setup.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Telia Company – Annual report 2025", "url": "https://www.teliacompany.com/downloads/u5c1v3pt22v8/5rdR72LuLgRQ5Ge4bOprhJ/1d446df8ad766c19090613b162b24952/Telia_Annual_report_2025.pdf", "date": "2026-03", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "grundfos-magnity-nyhedsbreve-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/grundfos-magnity-nyhedsbreve-2025/", "title": "Grundfos: AI-genererede og oversatte nyhedsbreve halverede omkostningen og kortede processen fra 14 til 8 uger", "summary": "Grundfos (Danmark): Over 50 % lavere omkostninger til e-mailmarketing, produktion fra 14 til 8 uger, og åbnings- og klikrate steg hver med 5,5 procentpoint. Tallet er selvvurderet. Kilde: Magnity – kundecase Grundfos (leverandør).", "company": "Grundfos", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Industri (pumper og vandløsninger)", "branche": "Produktion og industri", "publicSector": false, "tools": [ "Magnity (AI-agenter til indhold og oversættelse)" ], "vendor": "Magnity", "problem": "Grundfos' nyhedsbreve til installatører i over 30 markeder gik gennem bureau, oversættelse, implementering og lokal gennemgang, og en kampagne tog 14 uger.", "solution": "Grundfos Domestic Building Services flyttede indholdsproduktion og oversættelse ind i Magnitys AI-platform efter test af over 200 mails på over 20 sprog. Lokal gennemgang blev bevaret.", "method": "Leverandørens kundecase med Grundfos-tal. Sammenligning af omkostninger og procestid før og efter samt nøgletal maj–december 2024 mod maj–december 2025.", "result": "Over 50 % lavere omkostninger til e-mailmarketing, produktion fra 14 til 8 uger, og åbnings- og klikrate steg hver med 5,5 procentpoint.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Lokal gennemgang kunne ikke springes over – mennesker var fortsat afgørende for kvaliteten.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Magnity – kundecase Grundfos (leverandør)", "url": "https://magnity.ai/success-cases/grundfos-ai-marketing-automation", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "voimatel-ai-serviceanmodninger-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/voimatel-ai-serviceanmodninger-2025/", "title": "Voimatel: AI tolker 200 serviceanmodninger om måneden og sparer dispatchere 40 timer – tjent hjem på 6 måneder", "summary": "Voimatel (Finland): Løsningen håndterer ca. 200 serviceanmodninger og sparer ca. 40 arbejdstimer om måneden; investeringen var tjent hjem på lidt over seks måneder. Tallet er selvvurderet. Kilde: Digia – kundecase Voimatel (leverandør).", "company": "Voimatel", "country": "FI", "countryName": "Finland", "industry": "Infrastruktur (telenet og datacentre)", "branche": "Tele, medier og marketing", "publicSector": false, "tools": [ "AI-automatisering (Digia Dolphin)", "Sprogmodel" ], "vendor": "Digia", "problem": "Serviceanmodninger kom ind via e-mail og skulle manuelt omsættes til arbejdsordrer til feltteknikere, mens antallet af erfarne teleteknikere falder på grund af pensioneringer.", "solution": "Sammen med Digia udviklede Voimatel en AI-governancemodel og roadmap. Den første AI-automatisering tolker serviceanmodninger fra e-mail, strukturerer dem og sender dem til integrationsplatformen, der opretter arbejdsordrer.", "method": "Leverandørens kundecase (september 2025) med citater fra Voimatels Head of Business Technology. Opgørelsesmetoden er ikke beskrevet.", "result": "Løsningen håndterer ca. 200 serviceanmodninger og sparer ca. 40 arbejdstimer om måneden; investeringen var tjent hjem på lidt over seks måneder.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Ja. Mange danske service- og installationsvirksomheder modtager ordrer via e-mail.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Digia – kundecase Voimatel (leverandør)", "url": "https://digia.com/en/customers/voimatel-responsible-ai-development", "date": "2025-09-18", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "oesteraaker-kommun-ai-transkribering-socialtjanst-2026", "url": "https://ai-cases.dk/cases/oesteraaker-kommun-ai-transkribering-socialtjanst-2026/", "title": "Österåker: AI-transskribering kortede dokumentationen fra 45–50 til 15–35 minutter pr. møde i pilot", "summary": "Österåkers kommun (Sverige): Dokumentationstiden faldt i flere tilfælde fra ca. 45–50 til ca. 15–35 minutter pr. møde; brugerne anslår en tidsbesparelse på ca. 30–60 %. Tallet er selvvurderet. Kilde: Österåkers kommun – tjänsteutlåtande: Införande av AI-baserat dokumentationsstöd.", "company": "Österåkers kommun (Socialförvaltningen)", "country": "SE", "countryName": "Sverige", "industry": "Kommune (socialtjeneste)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "AI-transskribering og dokumentationsudkast" ], "vendor": null, "problem": "Dokumentation i socialtjenesten tager tid fra kerneopgaven, og medarbejderne skal tage omfattende noter under samtaler.", "solution": "Socialforvaltningen afprøvede AI-baseret transskribering, der laver udkast til dokumentation, i dele af socialtjenesten. Alt AI-materiale gennemgås manuelt, før det kommer i journalen. Forvaltningen indstiller til bred indførelse.", "method": "Lokal pilot med få deltagere, som vurderede egen tidsbesparelse; beskrevet i en indstilling til Vård- och omsorgsnämnden (18. maj 2026). Ikke statistisk sikret.", "result": "Dokumentationstiden faldt i flere tilfælde fra ca. 45–50 til ca. 15–35 minutter pr. møde; brugerne anslår en tidsbesparelse på ca. 30–60 %.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Resultaterne er ikke statistisk sikrede på grund af få deltagere, og oplevet stress var kun neutral til svagt positiv.", "dkApplicability": "Ja. Svarer til danske kommuners afprøvninger af referatværktøjer i socialforvaltninger.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Österåkers kommun – tjänsteutlåtande: Införande av AI-baserat dokumentationsstöd", "url": "https://www.osteraker.se/download/18.44fe6fa019e40e754cd7287/1781615443029/6.5%20Tjut%20Inf%C3%B6rande%20av%20AI-baserat%20dokumentationsst%C3%B6d.pdf", "date": "2026-05-18", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "fibia-boost-ai-agent-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/fibia-boost-ai-agent-2025/", "title": "Fibia: AI-chatagent automatiserer 53 % af chatten og halverede eskaleringer til medarbejdere", "summary": "Fibia (Danmark): 53 % automatiseringsgrad i chatten, eskaleringer til medarbejdere faldt med 50 % til 4,6 %, chatsamtaler blev tre minutter kortere, og positiv feedback steg over 20 % efter indførelsen af generativ AI. Tallet er selvvurderet. Kilde: boost.ai – kundecase Fibia (leverandør).", "company": "Fibia", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Telekommunikation (fiberbredbånd)", "branche": "Tele, medier og marketing", "publicSector": false, "tools": [ "boost.ai AI-agent", "Generative svar (LLM)" ], "vendor": "boost.ai", "problem": "Mange henvendelser om konti, pakker og tjenester pressede kundeservice, og kunderne ville have svar døgnet rundt.", "solution": "Fibia indførte en AI-agent på boost.ai's no-code-platform, først til rutinespørgsmål og siden med generative svar fra store sprogmodeller pr. emne.", "method": "Leverandørens kundecase med driftstal fra chatkanalen. Udateret.", "result": "53 % automatiseringsgrad i chatten, eskaleringer til medarbejdere faldt med 50 % til 4,6 %, chatsamtaler blev tre minutter kortere, og positiv feedback steg over 20 % efter indførelsen af generativ AI.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "boost.ai – kundecase Fibia (leverandør)", "url": "https://boost.ai/case-studies/how-fibia-is-elevating-customer-experience-with-a-future-ready-ai-strategy/", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "salling-group-zendesk-ai-agenter-2026", "url": "https://ai-cases.dk/cases/salling-group-zendesk-ai-agenter-2026/", "title": "Salling Group: Zendesk AI-agenter nåede 40 % automatisering mod et mål på 20 % og kortede ventetiden", "summary": "Salling Group (Danmark): AI-automatiseringsgrad på 40 % mod et mål på 20 %, deflection rate på ca. 23 %, og ventetiden faldt 20–30 % i forhold til året før. Tallet er selvvurderet. Kilde: Zendesk – kundecase Salling Group (leverandør).", "company": "Salling Group (Bilka, føtex, BR)", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Detail (dagligvarer og varehuse)", "branche": "Handel og e-handel", "publicSector": false, "tools": [ "Zendesk AI-agenter", "Zendesk Messaging", "Zendesk Quality Assurance" ], "vendor": "Zendesk", "problem": "Mange brands med forskellige kundedata gjorde en ensartet kundeservice svær, og november–december giver et stort pres – for BR næsten 70 % af årets supportvolumen.", "solution": "Koncernen erstattede en ældre chatbot med Zendesk AI-agenter, Messaging og Quality Assurance på tre af de største websites: Bilka, føtex og BR.", "method": "Leverandørens kundecase (maj 2026) med citater fra Salling Groups projektleder og CRM-administrator; metode ikke beskrevet.", "result": "AI-automatiseringsgrad på 40 % mod et mål på 20 %, deflection rate på ca. 23 %, og ventetiden faldt 20–30 % i forhold til året før.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Zendesk – kundecase Salling Group (leverandør)", "url": "https://www.zendesk.com/customer/salling-group/", "date": "2026-05-07", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "dnb-copilot-udrulning-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/dnb-copilot-udrulning-2025/", "title": "Norsk storbank: Copilot udvides fra 2.000 til 5.000 ansatte – uden måling af den økonomiske gevinst", "summary": "DNB (Norge): 95 % af licenshaverne brugte værktøjet ugentligt i piloten. Efter ni måneder sagde bankens fagansvarlige, at Copilot 'sparer os for rundt 2,5 timer i uken' (udsagn, ikke målt). Tallet er selvvurderet. Kilde: BankShift (fagmedie), Microsoft Pulse Norge (leverandør).", "company": "DNB", "country": "NO", "countryName": "Norge", "industry": "Bank", "branche": "Bank, finans og forsikring", "publicSector": false, "tools": [ "Microsoft 365 Copilot" ], "vendor": "Microsoft", "problem": "Banken ville gøre medarbejderne 'AI ready' og give alle et værktøj til hverdagsopgaver som referater, mails og dokumenter.", "solution": "Efter en pilot med 2.000 ansatte ruller DNB Microsoft 365 Copilot ud til i alt 5.000. Til hverdagseffektivitet vælger banken standardværktøjer; til KYC, transaktionsovervågning og kundedialog bygger den mere skræddersyet.", "method": "Brugstal fra piloten oplyst af koncerndirektøren på Arendalsuka (august 2025). Tidsbesparelsen på 2,5 timer er et udsagn fra bankens fagansvarlige efter ni måneder (2024). Banken har ingen samlet måling af effekt.", "result": "95 % af licenshaverne brugte værktøjet ugentligt i piloten. Efter ni måneder sagde bankens fagansvarlige, at Copilot 'sparer os for rundt 2,5 timer i uken' (udsagn, ikke målt).", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "DNB har ifølge koncerndirektøren 'ingen god måling af effekt eller hvor mye raskere ting går' og ruller 'ganske dyre verktøy' ud uden klare tal for økonomisk gevinst. Fagforeningerne kræver at blive inddraget.", "dkApplicability": "Ja. Danske banker og kommuner står med samme valg om dyre licenser uden målt gevinst, og DNB's opdeling (standardværktøj til hverdag, egenudvikling til kerneprocesser) kan bruges direkte.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "BankShift (fagmedie)", "url": "https://www.bankshift.no/nyheter/ruller-ut-ki-verktoy-til-5000-ansatte-med-uklar-okonomisk-gevinst-vi-sitter-ikke-og-teller-avkastning-maned-for-maned/415144", "date": "2025-08-18", "verified": true }, { "label": "Microsoft Pulse Norge (leverandør)", "url": "https://pulse.microsoft.com/nb-no/work-productivity-nb-no/finance-insurance-nb-no/fa1-slik-implementeres-copilot-i-bankbransjen/", "date": "2024", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "region-syddanmark-aid-note-ambient-scribe-2026", "url": "https://ai-cases.dk/cases/region-syddanmark-aid-note-ambient-scribe-2026/", "title": "Region Syddanmark: AI-referent i klinikken – 7 af 13 klinikere brugte mindre tid på notatet, 6 brugte mere", "summary": "Region Syddanmark (Danmark): 7 af 13 klinikere brugte mindre tid på at færdiggøre notatet, mens 6 brugte mere. 9 af 12 oplevede udkastet som et brugbart udgangspunkt, og 8 af 11 fandt løsningen nyttig. Tidsmålinger og journalkvalitet er endnu ikke opgjort. Tallet er selvvurderet. Kilde: Syddansk Sundhedsinnovation – opsamling fra RAIN-netværksmøde, CAI-X, OUH – projektbeskrivelse AID_NOTE.", "company": "Region Syddanmark (CAI-X, OUH)", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Sundhed (hospitaler)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Corti Assistant", "Tandem (Omilon)" ], "vendor": "Corti; Omilon", "problem": "På nogle afdelinger går op mod en tredjedel af arbejdstiden til dokumentation, tid der ellers kunne bruges på patientkontakt.", "solution": "I AID_NOTE afprøves to ambient scribe-løsninger, Corti Assistant og Tandem via Omilon, der lytter med og laver udkast til journalnotater. De bruges på ni afdelinger på fire sygehuse i somatik og psykiatri, ved stuegang, ambulant og i akutte situationer (oktober 2025 – oktober 2026).", "method": "Evaluering med MTV-enheden af kvalitet, tidsforbrug, brugeroplevelse og økonomi. Første resultater efter ca. en måneds brug blev præsenteret på et netværksmøde 30. september 2026; den endelige rapport kommer i november–december 2026.", "result": "7 af 13 klinikere brugte mindre tid på at færdiggøre notatet, mens 6 brugte mere. 9 af 12 oplevede udkastet som et brugbart udgangspunkt, og 8 af 11 fandt løsningen nyttig. Tidsmålinger og journalkvalitet er endnu ikke opgjort.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Tidsgevinsten er ikke givet: knap halvdelen af klinikerne brugte mere tid, og udkastene kræver tydelig redigering. Tekniske udfordringer og afbrydelser fyldte, og resultaterne varierer mellem specialer.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Syddansk Sundhedsinnovation – opsamling fra RAIN-netværksmøde", "url": "https://syddansksundhedsinnovation.dk/nyheder/2026/tale-til-tekst-og-automatiseret-dokumentation", "date": "2026-10-07", "verified": true }, { "label": "CAI-X, OUH – projektbeskrivelse AID_NOTE", "url": "https://cai-x.dk/projekter/igangvaerende-projekter/aid_note-test-og-evaluering-af-ambient-scribe-losninger", "date": "2025", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "spar-nord-copilot-adoption-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/spar-nord-copilot-adoption-2025/", "title": "Spar Nord: Struktureret træning og 100 prompts løftede Copilot-brugen fra 62 % til 98 % i piloten", "summary": "Spar Nord (Danmark): Adoptionen af Copilot i piloten steg fra 62 % til 98 % i perioden. Tallet er målt. Kilde: Context& – kundecase Spar Nord (konsulent) (leverandøren selv).", "company": "Spar Nord", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Finans (bank)", "branche": "Bank, finans og forsikring", "publicSector": false, "tools": [ "Microsoft 365 Copilot" ], "vendor": "Microsoft (implementering: Context&)", "problem": "En første Copilot-pilot gav indsigter, men medarbejderne manglede målrettet træning og forståelse af, hvordan værktøjet passer ind i hverdagen.", "solution": "Med konsulenthuset Context& gennemførte banken et struktureret forløb med træning og ca. 100 indsamlede og validerede prompts. Erhvervsrådgiverne kunne fx hurtigere blive klar til kundedialog. Udrulning til resten af organisationen var planlagt i 2. kvartal 2025.", "method": "Konsulenthusets kundecase med bankens citater; adoptionstal for pilotgruppen før og efter forløbet.", "result": "Adoptionen af Copilot i piloten steg fra 62 % til 98 % i perioden.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": null, "quality": 1, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Context& – kundecase Spar Nord (konsulent)", "url": "https://contextand.com/da/cases/spar-nord", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "roskilde-kommune-hoeringsbot-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/roskilde-kommune-hoeringsbot-2024/", "title": "Kommune: generativ AI skriver referater af høringssvar – op til 1 time sparet pr. langt høringssvar", "summary": "Roskilde Kommune (Danmark): Op til 1 time sparet pr. høringsreferat ved lange høringssvar. Ifølge en byplanlægger er 75–80 % af referaterne i 'rigtig god kvalitet'. Tallet er selvvurderet. Kilde: Digitaliseringsstyrelsen og KL – Inspirationskatalog: Syv eksempler med generativ AI i den offentlige sektor.", "company": "Roskilde Kommune (Byudvikling & Grøn Omstilling)", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Kommune (byplanlægning)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Azure OpenAI (GPT)" ], "vendor": "Microsoft (Azure)", "problem": "Ved fx anlægsprojekter modtager kommunen mange og omfangsrige høringssvar, og medarbejderne skal skrive et referat af hvert svar til politikerne.", "solution": "En generativ AI-løsning i kommunens eget Azure-miljø laver på få sekunder et referat af et uploadet høringssvar, evt. med en note om særlige hensyn. En medarbejder retter og godkender altid referatet.", "method": "Erfaringer fra test hos udvalgte medarbejdere, fortalt i interview til Digitaliseringsstyrelsens og KL's inspirationskatalog (juni 2024). Tidsbesparelse og kvalitet er medarbejdernes egen vurdering.", "result": "Op til 1 time sparet pr. høringsreferat ved lange høringssvar. Ifølge en byplanlægger er 75–80 % af referaterne i 'rigtig god kvalitet'.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Løsningen var ikke i drift, men i test. Den bruges i forskellig grad, og der er 'enkelte tilfælde', hvor den har udfordringer. Medarbejderen advarer mod at blive for afhængig.", "dkApplicability": null, "quality": 1, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Digitaliseringsstyrelsen og KL – Inspirationskatalog: Syv eksempler med generativ AI i den offentlige sektor", "url": "https://digst.dk/media/ishfditx/inspirationskatalog-syv-eksempler-med-generativ-ai-i-den-offentlige-sektor-webtilgaengelig_final.pdf", "date": "2024-06", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "atea-danmark-ai-google-ads-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/atea-danmark-ai-google-ads-2024/", "title": "It-forhandler: AI styrer Google Ads 100 % – omkostningerne halveret og omsætningen mere end fordoblet", "summary": "Atea Danmark (Danmark): Omkostningerne til Google Ads er halveret, og omsætningen fra kanalen er mere end fordoblet. Over 50.000 justeringer og budændringer om dagen. Tallet er selvvurderet. Kilde: Dansk Erhverv – AI-portalen (interview).", "company": "Atea Danmark (e-handel)", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "It-forhandler (e-handel)", "branche": "Software og IT", "publicSector": false, "tools": [ "AI-styret annoncering (Google Ads)", "Billedgenkendelse", "Tekstgenerering" ], "vendor": null, "problem": "Google Ads blev drevet af eksterne konsulenter og bureauer, og SEO-arbejdet dækker mere end 250.000 produkter og billeder.", "solution": "Fra sommeren 2023 gik Atea væk fra eksterne bureauer: Google Ads drives, optimeres og skaleres nu 100 % via AI med over 50.000 justeringer og budændringer dagligt. AI bruges også til billedgenkendelse og tekster på tværs af produktkataloget.", "method": "Direktøren for eCommerce & Customer Platforms fortæller om resultaterne i Dansk Erhvervs AI-portal (august 2024). Periode, sammenligningsgrundlag og beregning oplyses ikke.", "result": "Omkostningerne til Google Ads er halveret, og omsætningen fra kanalen er mere end fordoblet. Over 50.000 justeringer og budændringer om dagen.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Kilden oplyser ikke, hvilket værktøj der bruges, hvilken periode der sammenlignes, eller om andre faktorer har påvirket omsætningen.", "dkApplicability": null, "quality": 1, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Dansk Erhverv – AI-portalen (interview)", "url": "https://www.danskerhverv.dk/branche/digitalisering-teknologi--tele/ai-portalen/ai-i-forretningen/ai-katalog-se-de-gode-eksempler/atea-har-halveret-sine-udgifter-og-fordoblet-google-adwords-omsatningen-med-ai-det-er-en-kampe-succes/", "date": "2024-08-07", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "mesta-copilot-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/mesta-copilot-2025/", "title": "Statsejet anlægsselskab: medarbejderne sparer i snit 30 minutter om dagen med Copilot", "summary": "Mesta (Norge): Medarbejderne sparer i gennemsnit 30 minutter om dagen. Tallet er selvvurderet. Kilde: Advania – kundecase (leverandør).", "company": "Mesta", "country": "NO", "countryName": "Norge", "industry": "Anlæg og vejdrift (statsejet)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Microsoft 365 Copilot", "Azure" ], "vendor": "Advania, Microsoft", "problem": "Driftskompleksitet og stigende krav gjorde det nødvendigt at modernisere den digitale infrastruktur og forberede selskabet på AI.", "solution": "Med Advania flyttede Mesta til Azure og gennemførte et AI-parathedsprogram, der udpegede de vigtigste brugsscenarier og sikkerheden, før Microsoft 365 Copilot blev rullet ud med træning. Bruges til søgning på tværs af systemer, mødereferater, udkast og transskribering af interview i store projekter.", "method": "Opgjort i leverandørens kundecase (marts 2025). Hvordan de 30 minutter er målt, oplyses ikke.", "result": "Medarbejderne sparer i gennemsnit 30 minutter om dagen.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Overskriften '650 timer om dagen' forklares ikke i kilden og er ikke gengivet her.", "dkApplicability": "Delvist. Danske forsyninger og anlægsselskaber kan bruge AI-parathedsprogrammet som model; tallet er leverandørens.", "quality": 1, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Advania – kundecase (leverandør)", "url": "https://www.advania.com/article/mesta-cuts-650-hours-of-daily-workload-thanks-to-ai-and-advania", "date": "2025-03-07", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "dilling-diverge-ai-kundeservice", "url": "https://ai-cases.dk/cases/dilling-diverge-ai-kundeservice/", "title": "DILLING: AI-kundeservice løser over 90 % af 10.000+ månedlige samtaler automatisk på 14 domæner", "summary": "DILLING (Danmark): Over 10.000 kundesamtaler om måneden, over 90 % løst automatisk, 82 % kundetilfredshed (CSAT) og 41 % færre menneskelige supporttickets pr. ordre. Tallet er selvvurderet. Kilde: Diverge – kundecase DILLING (leverandør).", "company": "DILLING", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "E-handel (tøj)", "branche": "Handel og e-handel", "publicSector": false, "tools": [ "Diverge AI-kundeservice" ], "vendor": "Diverge", "problem": "Kundeservice skulle håndtere mange henvendelser på tværs af mange landedomæner og sprog.", "solution": "Tøjvirksomheden bruger Diverges AI-kundeserviceløsning på 14 domæner til automatisk besvarelse af kundesamtaler.", "method": "Leverandørens kundecase med nøgletal; metode og periode er ikke beskrevet. Udateret.", "result": "Over 10.000 kundesamtaler om måneden, over 90 % løst automatisk, 82 % kundetilfredshed (CSAT) og 41 % færre menneskelige supporttickets pr. ordre.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": null, "quality": 1, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Diverge – kundecase DILLING (leverandør)", "url": "https://askdiverge.ai/case-study/dilling", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "sofacompany-zendesk-ai-agenter-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/sofacompany-zendesk-ai-agenter-2025/", "title": "SOFACOMPANY: Zendesk AI-agenter håndterer 82,1 % af henvendelserne i Danmark og halverede løsningstiden", "summary": "SOFACOMPANY (Danmark): AI-agenter håndterer fuldt 74 % af beskedsamtalerne globalt og 82,1 % af henvendelserne i Danmark; løsningstiden er skåret med næsten 50 % i Danmark. Leverandøren angiver 137 % omkostningsbesparelse mod den tidligere opsætning. Tallet er selvvurderet. Kilde: Zendesk – kundecase SOFACOMPANY (leverandør).", "company": "SOFACOMPANY", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Detail (møbler)", "branche": "Handel og e-handel", "publicSector": false, "tools": [ "Zendesk AI-agenter", "babelforce" ], "vendor": "Zendesk", "problem": "Kundeservice med 28 medarbejdere i seks lande og syv sprog arbejdede i fragmenterede systemer.", "solution": "Møbelfirmaet samlede kunde- og medarbejderservice i Zendesk, strømlinede telefonien med babelforce og indførte Zendesk AI-agenter sammen med partneren Premium Plus.", "method": "Leverandørens kundecase (november 2025) med driftstal; metode er ikke beskrevet.", "result": "AI-agenter håndterer fuldt 74 % af beskedsamtalerne globalt og 82,1 % af henvendelserne i Danmark; løsningstiden er skåret med næsten 50 % i Danmark. Leverandøren angiver 137 % omkostningsbesparelse mod den tidligere opsætning.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": null, "quality": 1, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Zendesk – kundecase SOFACOMPANY (leverandør)", "url": "https://www.zendesk.com/customer/sofacompany/", "date": "2025-11-10", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "fonecta-ai-samtaleopsummering-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/fonecta-ai-samtaleopsummering-2025/", "title": "Fonecta: AI-opsummering af hvert kundeopkald sparer i snit fem arbejdsdage om måneden pr. medarbejder", "summary": "Fonecta (Finland): Sparer i gennemsnit én medarbejder fem arbejdsdage om måneden. Søgeordslister tager under 5 minutter med AI mod flere timers manuelt arbejde. Tallet er selvvurderet. Kilde: Fonecta – artikel.", "company": "Fonecta", "country": "FI", "countryName": "Finland", "industry": "Digital markedsføring og erhvervsinformation", "branche": "Øvrige brancher", "publicSector": false, "tools": [ "AI-samtaleopsummering" ], "vendor": null, "problem": "Sælgere brugte tid på at skrive noter og forberede kundemøder fra bunden.", "solution": "AI laver en opsummering af hver samtale med kunden, som bruges ved næste møde med samme kunde. Sælgerne bruger også AI til kundeprofiler og søgeordsanalyser.", "method": "Virksomhedens egen artikel (februar 2025) med citater fra ledelse og en sælger. Opgørelsesmetoden er ikke beskrevet.", "result": "Sparer i gennemsnit én medarbejder fem arbejdsdage om måneden. Søgeordslister tager under 5 minutter med AI mod flere timers manuelt arbejde.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Ja. Direkte overførbart til danske salgs- og kundeteams.", "quality": 1, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Fonecta – artikel", "url": "https://yrityksille.fonecta.fi/artikkeli/tekoaly-saastaa-fonectalaisten-aikaa-noin-viisi-tyopaivaa-kuukaudessa/", "date": "2025-02-19", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "praktikertjanst-tandem-pilot-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/praktikertjanst-tandem-pilot-2025/", "title": "Praktikertjänst: AI-journalassistent gik fra pilot på 4 klinikker til 35 klinikker på fire måneder", "summary": "Praktikertjänst (Sverige): Dokumentationstiden faldt for to tredjedele af personalet ifølge leverandøren, de fleste notater blev overført til journalen på under 2,5 minutter, og en måned efter piloten var der lavet over 8.000 notater. Netværket laver nu over 1.000 notater om dagen. Tallet er selvvurderet. Kilde: Tandem Health – kundecase Praktikertjänst (leverandør).", "company": "Praktikertjänst", "country": "SE", "countryName": "Sverige", "industry": "Sundhed (privat primærpleje og tandpleje)", "branche": "Sundhed og life science", "publicSector": false, "tools": [ "Tandem (AI-journalassistent)" ], "vendor": "Tandem Health", "problem": "Klinikerne brugte meget tid på dokumentation, og Sveriges største private sundhedsudbyder ville mindske den administrative byrde uden at ændre kliniske rutiner.", "solution": "Pilot med Tandems AI-journalassistent hos 31 læger, mest almen praksis, på fire klinikker. Evalueringen dækkede brug i konsultationer, interview, spørgeskema og målinger af tid og notatkvalitet.", "method": "Leverandørens kundecase med citater fra Praktikertjänst. Tallene er ikke dokumenteret i en selvstændig rapport.", "result": "Dokumentationstiden faldt for to tredjedele af personalet ifølge leverandøren, de fleste notater blev overført til journalen på under 2,5 minutter, og en måned efter piloten var der lavet over 8.000 notater. Netværket laver nu over 1.000 notater om dagen.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Ja. Svarer til dansk almen praksis, hvor lignende løsninger afprøves (fx Autonotar).", "quality": 1, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Tandem Health – kundecase Praktikertjänst (leverandør)", "url": "https://tandemhealth.ai/sv/produkt/kundberattelser/praktikertjanst", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "kry-azure-openai-2023", "url": "https://ai-cases.dk/cases/kry-azure-openai-2023/", "title": "Digital lægeklinik: mål om 20 % højere produktivitet for klinikere med generativ AI", "summary": "Kry (Sverige): Forventet: målet er, at AI øger klinikernes produktivitet med 20 %, hvilket over tid kan frigøre tid svarende til yderligere 10.000 konsultationer om måneden. Tallet er forventet. Kilde: Microsoft Customer Stories (leverandør).", "company": "Kry", "country": "SE", "countryName": "Sverige", "industry": "Sundhed (digital lægeklinik)", "branche": "Sundhed og life science", "publicSector": false, "tools": [ "Azure OpenAI Service" ], "vendor": "Microsoft", "problem": "Klinikere er under pres og risikerer udbrændthed på grund af arbejdsbyrde og administration. Kry har leveret over ti millioner konsultationer i Sverige, Norge, Frankrig og Storbritannien.", "solution": "Kry bruger Azure OpenAI Service til at effektivisere kliniske og administrative opgaver og til at guide patienter til den rette type behandling.", "method": "Målsætning oplyst af virksomheden i Microsofts kundehistorie (oktober 2023). Intet målt resultat.", "result": "Forventet: målet er, at AI øger klinikernes produktivitet med 20 %, hvilket over tid kan frigøre tid svarende til yderligere 10.000 konsultationer om måneden.", "resultType": "expected", "resultLabel": "Forventet", "whatDidntWork": "Kun mål, ingen målte resultater i kilden.", "dkApplicability": "Delvist. Relevant for danske digitale lægetjenester og regionernes fjernkonsultationer; tallet er et mål.", "quality": 1, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Microsoft Customer Stories (leverandør)", "url": "https://www.microsoft.com/en/customers/story/1693712644049090392-kry-azure-open-ai-service-sweden", "date": "2023-10-24", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "arbejdernes-landsbank-ai-raadgivere-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/arbejdernes-landsbank-ai-raadgivere-2025/", "title": "Arbejdernes Landsbank: AI skal spare op mod 12.000 arbejdstimer om året for 300 privatkunderådgivere", "summary": "Arbejdernes Landsbank (Danmark): Forventet besparelse på op mod 12.000 arbejdstimer om året, når tiltagene er udrullet i alle filialer. Tallet er forventet. Kilde: Arbejdernes Landsbank – nyhed.", "company": "Arbejdernes Landsbank", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Finans (bank)", "branche": "Bank, finans og forsikring", "publicSector": false, "tools": [ "AI-mødereferater", "AI til netbankbeskeder" ], "vendor": null, "problem": "Bankens privatkunderådgivere bruger tid på mødereferater, mødeforberedelse og ca. 500.000 netbankbeskeder om året frem for dialog med kunderne.", "solution": "Banken er ved at indføre AI-værktøjer til blandt andet referater af de ca. 65.000 årlige kundemøder, håndtering af netbankbeskeder og mødeforberedelse for sine 300 privatkunderådgivere.", "method": "Bankens egen forventning i en nyhed fra august 2025; der er endnu ikke målt effekt.", "result": "Forventet besparelse på op mod 12.000 arbejdstimer om året, når tiltagene er udrullet i alle filialer.", "resultType": "expected", "resultLabel": "Forventet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": null, "quality": 1, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Arbejdernes Landsbank – nyhed", "url": "https://www.al-bank.dk/presserum/nyheder/2025/ai-skal-frigoere-mere-tid-til-kunderne", "date": "2025-08-25", "verified": true } ], "added": "2026-10-21" }, { "id": "odense-kommune-copilot-2026", "url": "https://ai-cases.dk/cases/odense-kommune-copilot-2026/", "title": "Kommune: Copilot til 1.000 medarbejdere – 5,1 mio. kr. om året er et skøn, og 1/3 bruger det dagligt", "summary": "Odense Kommune (Danmark): Anslået 5,1 mio. kr. om året i sparet tid (estimat). Ca. en tredjedel af medarbejderne med adgang bruger Copilot dagligt, og 422 møder blev opsummeret på én måned. Tallet er selvvurderet. Kilde: Microsoft Customer Stories (leverandør).", "company": "Odense Kommune", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Kommune (administration)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Microsoft 365 Copilot", "Microsoft 365 Copilot Chat" ], "vendor": "Microsoft, Context&", "problem": "Ifølge kommunens CIO gik meget tid med at finde information på tværs af systemer, genbruge dokumenter og opsummere møder og sager. Mange medarbejdere brugte forskellige offentlige AI-værktøjer uden kontrol over data.", "solution": "Kommunen rullede Microsoft 365 Copilot ud fra 30 til 1.000 licenser og gav Copilot Chat bredt, så medarbejderne fik et styret alternativ til offentlige AI-chats. Udrulningen kom med business case, governance, følsomhedsmærkning og træning sammen med partneren Context&.", "method": "Besparelsen er et estimat ud fra tid sparet på rutineopgaver omregnet til kroner – ikke en målt budgetbesparelse. Brugstallene (daglig brug, 422 mødereferater på én måned) stammer fra brugsdata. Kilden er Microsofts egen kundehistorie.", "result": "Anslået 5,1 mio. kr. om året i sparet tid (estimat). Ca. en tredjedel af medarbejderne med adgang bruger Copilot dagligt, og 422 møder blev opsummeret på én måned.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Ca. to tredjedele af dem med adgang bruger ikke Copilot dagligt. Vækstfaktorerne i kilden (fx 12,4 gange flere handlinger) er målt under udrulningen fra 30 til 1.000 licenser, og udgangsniveauet oplyses ikke. Kommunens it-chef nævner, at én fælles platform også har ulemper. Ingen uafhængig evaluering er offentliggjort.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Microsoft Customer Stories (leverandør)", "url": "https://www.microsoft.com/en/customers/story/27475-odense-kommune-microsoft-copilot", "date": "2026-10-14", "verified": true } ], "added": "2026-10-18" }, { "id": "lund-elmer-sandager-2026", "url": "https://ai-cases.dk/cases/lund-elmer-sandager-2026/", "title": "Advokathus: daglige AI-brugere siger, de sparer 1–2 timer om dagen – 40 % bruger det dagligt", "summary": "Lund Elmer Sandager (Danmark): Daglige brugere siger, at de sparer 1–2 timer om dagen (selvvurderet). 40 % af medarbejderne bruger AI dagligt og 20–25 % ugentligt ifølge husets egen måling. Målet er over 70 % daglige brugere inden udgangen af 2026. Tallet er selvvurderet. Kilde: DI – Future of Work (interview med direktøren).", "company": "Lund Elmer Sandager", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Advokatbranchen", "branche": "Rådgivning, revision og jura", "publicSector": false, "tools": [ "Generativ AI (værktøjer ikke navngivet)", "Interne promptbiblioteker", "Interne AI-agenter" ], "vendor": null, "problem": "I advokatbranchen lavede jurastuderende og fuldmægtige meget af benarbejdet – dokumentgennemgang, analyse og oversættelser – og konkurrencen kommer nu også fra rådgivnings- og it-huse.", "solution": "Siden 2023 har huset brugt generativ AI til dataanalyse, dokumentgennemgang og oversættelser og bygget interne promptbiblioteker og AI-agenter pr. forretningsområde. Huset anbefaler selv at starte med en AI-pilotgruppe, der bliver interne AI-ambassadører.", "method": "Tidsbesparelsen er medarbejdernes egen vurdering, gengivet af direktøren. Andelen af daglige og ugentlige brugere kommer fra husets interne AIQ-måling. Ingen periode, antal eller før/efter-måling er oplyst.", "result": "Daglige brugere siger, at de sparer 1–2 timer om dagen (selvvurderet). 40 % af medarbejderne bruger AI dagligt og 20–25 % ugentligt ifølge husets egen måling. Målet er over 70 % daglige brugere inden udgangen af 2026.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Direktøren siger, at huset ikke har knækket koden på nye læringsmodeller: når AI laver benarbejdet, lærer juniorerne ikke håndværket på samme måde. Svaret har været at gå tilbage til klassisk træning, mesterlære og kvalitetssikring. De 1–2 timer gælder kun de daglige brugere – ca. 40 %.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "DI – Future of Work (interview med direktøren)", "url": "https://www.danskindustri.dk/future-of-work/nyhedsarkiv/2026/3/lund-elmer-sandager-ai-skarper-konkurrenceevnen-og-andrer-juristernes-hverdag/", "date": "2026-03-05", "verified": true } ], "added": "2026-10-18" }, { "id": "h-daugaard-trailerstyring-2026", "url": "https://ai-cases.dk/cases/h-daugaard-trailerstyring-2026/", "title": "Vognmand: AI-model til trailervalg ventes at frigøre 4.700–5.800 timer om året – men er ikke i drift endnu", "summary": "H. Daugaard (Danmark): 4.700–5.800 frigjorte arbejdstimer om året, hvis trailervalget til ca. 70.000 ordrer automatiseres. Endnu ikke målt i drift. Tallet er forventet. Kilde: DI – AI for Alle (casearkiv, interview med CIO).", "company": "H. Daugaard", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Transport og logistik", "branche": "Transport og logistik", "publicSector": false, "tools": [ "Egen AI-model (trailervalg)", "Telematik-/GPS-data", "RPA (eksisterende)" ], "vendor": "Alexandra Instituttet (AI Denmark)", "problem": "Speditørerne valgte trailer til ca. 70.000 ordrer om året manuelt i Excel ud fra destinationer og GPS-data fra 300 trailere. Ifølge CIO'en tager det typisk 4–5 minutter pr. ordre.", "solution": "Med 150 fondsstøttede konsulenttimer fra Alexandra Instituttet (AI Denmark) byggede H. Daugaard en model, der foreslår den bedste trailer til en ordre, så speditøren kun får vist nummerpladen. Modellen er produktionsklar, men endnu ikke integreret.", "method": "Forventning, ikke måling: CIO'ens skøn på 4–5 min. pr. ordre ganget med ca. 70.000 ordrer om året. Ingen driftsdata endnu – modellen mangler integration med virksomhedens systemer.", "result": "4.700–5.800 frigjorte arbejdstimer om året, hvis trailervalget til ca. 70.000 ordrer automatiseres. Endnu ikke målt i drift.", "resultType": "expected", "resultLabel": "Forventet", "whatDidntWork": "Prototypen nåede ikke produktionsklar status inden for de 150 fondstimer: data skulle renses mere end ventet, og udviklerne var for langt fra speditørernes hverdag. Firmaet lagde 75.000 kr. ekstra i konsulenttimer og nogle hundrede interne timer. Halvandet år efter start mangler integrationen stadig.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "DI – AI for Alle (casearkiv, interview med CIO)", "url": "https://www.danskindustri.dk/vi-radgiver-dig/virksomhedsregler-og-varktojer/ai/cases-og-eksempler/casearkiv-ai-for-alle/h-daugaard/", "date": "2026", "verified": true } ], "added": "2026-10-18" }, { "id": "pooldoktor-2026", "url": "https://ai-cases.dk/cases/pooldoktor-2026/", "title": "Poolforhandler øger omsætningen pr. besøgende 18,75 % med AI-rådgiver – målt mod kontrolgruppe i 6 mdr.", "summary": "Pooldoktor (Østrig): +18,75 % omsætning pr. besøgende mod kontrolgruppen (gennemsnit over 6 mdr.; bedste måned +22 %). Svartid 13 sek. i snit. Leverandøren angiver 33x ROI. Tallet er målt. Kilde: Qualimero (leverandør).", "company": "Pooldoktor", "country": "AT", "countryName": "Østrig", "industry": "Detail", "branche": "Handel og e-handel", "publicSector": false, "tools": [ "Qualimero \"Franz\"", "Shopware 6" ], "vendor": "Qualimero", "problem": "Ca. 1.200 chats om måneden, halvdelen tunge produktspørgsmål. Henvendelser uden for åbningstid blev ikke besvaret (gennemsnitsordre ca. 5.000 €), og sæsontoppe på +117 % kunne ikke dækkes med 10 ansatte.", "solution": "AI-produktrådgiveren \"Franz\" er trænet udelukkende på Pooldoktors eget katalog og byggemanualer og svarer døgnet rundt. Opsætningen krævede 4,5 timers arbejde hos Pooldoktor.", "method": "A/B-test fra go-live (januar 2026) med 90/10-split: 10 % af brugerne ser ikke AI. 136.183 brugere i testgruppen og 2.214 købere, gennemsnit over 6 måneder, månedlig kausal rapport.", "result": "+18,75 % omsætning pr. besøgende mod kontrolgruppen (gennemsnit over 6 mdr.; bedste måned +22 %). Svartid 13 sek. i snit. Leverandøren angiver 33x ROI.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Ja. Løsningen kører på egne data og kan bruges i EU; enhver dansk webshop med rådgivningstunge produkter (byggemarked, have, el, cykler) kan kopiere både løsningen og A/B-metoden.", "quality": 3, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Qualimero (leverandør)", "url": "https://qualimero.com/en/success-stories/pooldoktor", "date": "2026", "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "region-hovedstaden-mammografi-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/region-hovedstaden-mammografi-2024/", "title": "Region: AI-sortering af mammografier gav 33,5 % færre læsninger og flere fundne kræfttilfælde", "summary": "Region Hovedstaden (Danmark): Læsearbejdet faldt 33,5 % (38.977 af 116.492 læsninger). Genindkaldelser faldt 20,5 % (3,09 % → 2,46 %), kræftdetektion steg fra 0,70 % til 0,82 %, falsk positive faldt fra 2,39 % til 1,63 %. Tallet er målt. Kilde: Region H forskningsportal: Lauritzen m.fl., Radiology 2024 (abstract), Københavns Universitet (nyhed).", "company": "Region Hovedstaden (mammografiscreening)", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Sundhed (region)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "AI-system til mammografiscreening (navn ikke angivet i læste kilder)" ], "vendor": null, "problem": "Mangel på speciallæger i brystradiologi: alle screeningsmammografier blev dobbeltlæst af to radiologer, og antallet af undersøgelser er titusinder om året.", "solution": "AI-systemet scorer hver screening. Sandsynligt normale undersøgelser læses kun af én senior-radiolog; resten dobbeltlæses med AI som beslutningsstøtte.", "method": "Retrospektivt før/efter-kohortestudie publiceret i Radiology (2024): 60.751 kvinder screenet uden AI (okt. 2020–nov. 2021) mod 58.246 med AI (nov. 2021–okt. 2022), opfølgning ≥180 dage via biopsi- og operationsdata, χ²-test. Arbejdsbyrde målt som sparede læsninger.", "result": "Læsearbejdet faldt 33,5 % (38.977 af 116.492 læsninger). Genindkaldelser faldt 20,5 % (3,09 % → 2,46 %), kræftdetektion steg fra 0,70 % til 0,82 %, falsk positive faldt fra 2,39 % til 1,63 %.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Ikke et randomiseret forsøg: screeningsintervallet var længere i AI-perioden (median 993 vs 845 dage), og tærsklen for enkeltlæsning blev ændret undervejs (maj 2022). Andelen af invasive kræfttilfælde faldt (84,9 % → 79,6 %). Implementering kræver forandringsledelse og ledelsesforankret valg af tærskler.", "dkApplicability": null, "quality": 3, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Region H forskningsportal: Lauritzen m.fl., Radiology 2024 (abstract)", "url": "https://research.regionh.dk/da/publications/early-indicators-of-the-impact-of-using-ai-in-mammography-screeni/", "date": "2024-06", "verified": true }, { "label": "Københavns Universitet (nyhed)", "url": "https://news.ku.dk/all_news/2024/06/ai-successfully-helps-detecting-more-breast-cancers-around-danish-capital/", "date": "2024-06", "verified": true }, { "label": "Digitaliseringsstyrelsen, casekatalog", "url": "https://digst.dk/kunstig-intelligens/casekatalog-ai-loesninger-med-dokumenteret-effekt/region-hovedstaden-optimerer-mammografiscreeninger-med-ai/", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "bcg-gpt4-eksperiment-2023", "url": "https://ai-cases.dk/cases/bcg-gpt4-eksperiment-2023/", "title": "Konsulenthus: 758 konsulenter i lodtrækningsforsøg – 12,2 % flere opgaver med GPT-4, men dårligere på én type", "summary": "Boston Consulting Group (USA): På opgaver inden for AI's formåen løste konsulenterne med AI 12,2 % flere opgaver, 25,1 % hurtigere og med markant højere kvalitet. På en kompleks ledelsesopgave uden for AI's formåen var de 19 % mindre tilbøjelige til at nå den korrekte løsning. Tallet er målt. Kilde: Harvard Business School Working Paper 24-013 (Dell'Acqua m.fl.).", "company": "Boston Consulting Group", "country": "US", "countryName": "USA", "industry": "Rådgivning", "branche": "Rådgivning, revision og jura", "publicSector": false, "tools": [ "GPT-4" ], "vendor": "OpenAI", "problem": "BCG ville vide, hvordan generativ AI påvirker produktivitet og kvalitet i komplekst videnarbejde – og hvor grænsen går.", "solution": "Forudregistreret felteksperiment med Harvard m.fl.: konsulenter løste 18 realistiske konsulentopgaver uden AI, med GPT-4 eller med GPT-4 plus kort introduktion til prompting.", "method": "Randomiseret forsøg med 758 videnarbejdere; baseline målt på lignende opgaver før tildeling til tre grupper. Kvalitet bedømt systematisk; desuden én bevidst valgt opgave uden for AI's formåen.", "result": "På opgaver inden for AI's formåen løste konsulenterne med AI 12,2 % flere opgaver, 25,1 % hurtigere og med markant højere kvalitet. På en kompleks ledelsesopgave uden for AI's formåen var de 19 % mindre tilbøjelige til at nå den korrekte løsning.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Den 'takkede grænse': på en opgave, der lignede de andre i sværhedsgrad, men lå uden for AI's formåen, gav AI dårligere svar – brugerne kunne ikke selv se, hvornår de skulle lade være med at stole på værktøjet.", "dkApplicability": "Ja, som lektie: forsøget viser, at AI hjælper på nogle opgaver og skader på andre. Danske rådgivningshuse kan bruge designet (baseline + kontrolgruppe) til egne pilotforsøg.", "quality": 3, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Harvard Business School Working Paper 24-013 (Dell'Acqua m.fl.)", "url": "https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=64700", "date": "2023-09", "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "rasendoktor-2026", "url": "https://ai-cases.dk/cases/rasendoktor-2026/", "title": "Webshop for græspleje: AI-rådgiver gav +4,20 % omsætning pr. besøgende i A/B-test med kontrolgruppe", "summary": "Rasendoktor (Østrig): +4,20 % omsætning pr. besøgende mod kontrolgruppen (A/B 90/10). Leverandøren oplyser desuden 40 % mindre supportindsats, 16x ROI og svar på i snit 18 sekunder. Tallet er målt. Kilde: Qualimero (leverandør).", "company": "Rasendoktor (TURF Handels-GmbH)", "country": "AT", "countryName": "Østrig", "industry": "Webshop, have", "branche": "Handel og e-handel", "publicSector": false, "tools": [ "Qualimero AI-medarbejder" ], "vendor": "Qualimero (partner: bilberry consulting)", "problem": "I højsæsonen kom 2.000-3.000 rådgivningstunge henvendelser om måneden. Lange ventetider og et overbelastet supportteam, og svarene skulle holde ekspertniveau.", "solution": "AI-medarbejderen 'Hektor' svarer i webchat og mail døgnet rundt, trænet kun på Rasendoktors eget indhold, inkl. fotodiagnose af græsproblemer og forskelle mellem Tyskland og Østrig.", "method": "Løbende A/B-test 90/10 med kontrolgruppe: 5.598 købere blandt 988.765 brugere. Samtaledata fra fire uger (maj-juni 2026). Supportreduktion og ROI er oplyst af leverandøren uden beskrevet metode.", "result": "+4,20 % omsætning pr. besøgende mod kontrolgruppen (A/B 90/10). Leverandøren oplyser desuden 40 % mindre supportindsats, 16x ROI og svar på i snit 18 sekunder.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Standard-chatbots blev fravalgt tidligt, fordi de manglede ekspertise og præcision. Effekten på omsætning er væsentligt mindre end hos Pooldoktor (+18,75 %) med samme leverandør.", "dkApplicability": "Ja. Dansk webshop med rådgivningstunge produkter (have, byggemarked, el) kan kopiere både løsningen og 90/10-testen.", "quality": 3, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Qualimero (leverandør)", "url": "https://qualimero.com/en/success-stories/rasendoktor", "date": "2026", "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "region-skaane-masai-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/region-skaane-masai-2025/", "title": "Svensk region: lodtrækningsforsøg – AI-screening fandt 29 % flere kræfttilfælde med 44 % færre læsninger", "summary": "Region Skåne / Lunds Universitet (Sverige): Kræftdetektion 6,4 vs 5,0 pr. 1.000 (ratio 1,29). Genindkaldelser og falsk positive ikke signifikant højere. Læsearbejdet faldt 44,2 % (61.248 vs 109.692 læsninger). Tallet er målt. Kilde: PubMed: Hernström m.fl., Lancet Digital Health 2025;7(3):e175-e183.", "company": "Region Skåne / Lunds Universitet (MASAI-forsøget)", "country": "SE", "countryName": "Sverige", "industry": "Sundhed (region)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Transpara 1.7.0" ], "vendor": "ScreenPoint Medical", "problem": "Dobbeltlæsning af screeningsmammografier kræver mange radiologer, og flere kræfttilfælde kunne opdages tidligere.", "solution": "AI-systemet Transpara sorterer screeninger til enkelt- eller dobbeltlæsning og markerer mistænkelige fund. Fire screeningssteder i Skåne (Malmö, Lund, Landskrona, Trelleborg).", "method": "Randomiseret, kontrolleret, enkeltblindet forsøg (1:1) i det svenske screeningsprogram, april 2021-december 2022, 105.934 kvinder; registreret på ClinicalTrials.gov (NCT04838756). Publiceret i The Lancet Digital Health 2025.", "result": "Kræftdetektion 6,4 vs 5,0 pr. 1.000 (ratio 1,29). Genindkaldelser og falsk positive ikke signifikant højere. Læsearbejdet faldt 44,2 % (61.248 vs 109.692 læsninger).", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Genindkaldelser steg en smule (ratio 1,08), men ikke signifikant. Abstractet rapporterer sekundære endepunkter; det primære endepunkt (intervalcancer) blev publiceret senere i The Lancet.", "dkApplicability": "Ja. Samme screeningsprogram-model som i Danmark, og Region Hovedstaden bruger allerede AI – MASAI er det randomiserede bevis bag.", "quality": 3, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "PubMed: Hernström m.fl., Lancet Digital Health 2025;7(3):e175-e183", "url": "https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39904652/", "date": "2025-02", "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "skotland-iai-consult-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/skotland-iai-consult-2025/", "title": "Skotsk regering: eksperter godkendte AI'ens temaer uændret i 60 % af høringssvarene", "summary": "Scottish Government / Incubator for AI (Storbritannien): Eksperterne så Consults forslag og lod temaerne stå uændret i 60 % af 5.354 spørgsmålssvar; F1-score 0,76 målt mod eksperternes rettede temaer (i en tidligere, upubliceret test på andre data var to mennesker enige i 62 %). Temaernes rangering flyttede sig i snit under én plads. Mediantid pr. gennemgang 23 sekunder; 77 % gennemgået på under ét minut. Tallet er målt. Kilde: Incubator for AI (UK-regeringen): evalueringsblog.", "company": "Scottish Government / Incubator for AI (UK)", "country": "GB", "countryName": "Storbritannien", "industry": "Offentlig administration", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Consult (i.AI, LLM-baseret)" ], "vendor": "Incubator for AI (UK-regeringen)", "problem": "Offentlige høringer kan få tusindvis af svar, og analysen tager et team af analytikere måneder.", "solution": "Værktøjet Consult (udviklet af britiske i.AI) finder temaer i høringssvar og knytter hvert svar til temaer; eksperter godkender, tilføjer eller fjerner temaer. Testet på en reel høring om ikke-kirurgiske kosmetiske behandlinger.", "method": "Eksperter gennemgik og rettede Consults forslag til temaer for 5.354 spørgsmålssvar (de kodede ikke uafhængigt, så der er risiko for forankring); F1-score mod de rettede temaer. Tidsforbrug pr. gennemgang målt.", "result": "Eksperterne så Consults forslag og lod temaerne stå uændret i 60 % af 5.354 spørgsmålssvar; F1-score 0,76 målt mod eksperternes rettede temaer (i en tidligere, upubliceret test på andre data var to mennesker enige i 62 %). Temaernes rangering flyttede sig i snit under én plads. Mediantid pr. gennemgang 23 sekunder; 77 % gennemgået på under ét minut.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Eksperterne tilføjede temaer 1.671 gange, men fjernede kun 763 gange – Consult underidentificerer muligvis temaer. Eksperterne brugte 'Andet' 17 gange oftere end værktøjet (793 vs 47).", "dkApplicability": "Ja. Danske ministerier og kommuner har samme høringsproces; metoden (sammenligning mod menneskelige eksperter) kan kopieres.", "quality": 3, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Incubator for AI (UK-regeringen): evalueringsblog", "url": "https://ai.gov.uk/blogs/evaluating-consult-an-ai-tool-for-enhanced-public-consultation-analysis/", "date": "2025", "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "procter-gamble-ai-teamforsoeg-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/procter-gamble-ai-teamforsoeg-2024/", "title": "Forbrugsvarekoncern: én medarbejder med AI leverede som et team uden AI i forsøg med 776 ansatte", "summary": "Procter & Gamble (USA): Enkeltpersoner med AI forbedrede kvaliteten med 0,37 standardafvigelser – på niveau med teams uden AI (0,24). Enkeltpersoner med AI brugte 16,4 % mindre tid, teams med AI 12,7 % mindre tid. Tallet er målt. Kilde: NBER Working Paper 33641 (Dell'Acqua m.fl., 'The Cybernetic Teammate').", "company": "Procter & Gamble", "country": "US", "countryName": "USA", "industry": "Forbrugsvarer", "branche": "Produktion og industri", "publicSector": false, "tools": [ "GPT-4/GPT-4o" ], "vendor": "OpenAI", "problem": "P&G ville vide, om generativ AI kan erstatte dele af det, man normalt får ud af at arbejde i tværfaglige teams i produktudvikling.", "solution": "Forudregistreret felteksperiment (maj-juli 2024): kommercielle og R&D-medarbejdere arbejdede på virkelige produktudviklingsopgaver alene eller i par, med eller uden AI, i en endags virtuel workshop.", "method": "Randomiseret 2×2-forsøg med 776 medarbejdere; løsninger bedømt blindt og standardiseret mod kontrolgruppen (enkeltpersoner uden AI); tidsforbrug målt.", "result": "Enkeltpersoner med AI forbedrede kvaliteten med 0,37 standardafvigelser – på niveau med teams uden AI (0,24). Enkeltpersoner med AI brugte 16,4 % mindre tid, teams med AI 12,7 % mindre tid.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": "Deltagerne med AI var 9,2 procentpoint mindre tilbøjelige til at tro, at deres løsning var i top 10 % – selv om den objektivt var bedre. Forsøget var en endags workshop, ikke langvarig drift.", "dkApplicability": "Delvist: skalaen er en global koncern, men forsøgsdesignet (lodtrækning, blind bedømmelse) kan kopieres af danske produktvirksomheder i en workshop.", "quality": 3, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "NBER Working Paper 33641 (Dell'Acqua m.fl., 'The Cybernetic Teammate')", "url": "https://www.nber.org/papers/w33641", "date": "2025-04", "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "rohlik-duvo-2026", "url": "https://ai-cases.dk/cases/rohlik-duvo-2026/", "title": "Online-supermarked løftede varetilgængeligheden fra 78 % til 93 % på to uger med AI-agenter i planlægningen", "summary": "Rohlik Group (Tjekkiet): Varetilgængelighed (product availability) fra 78 % til 93 % på to uger. Kampagneopsætning ned 65–70 % (kilden siger ikke, om det er tid eller indsats). Årlige leverandørforhandlinger afkortet med én måned, ca. 80 % automatiseret. Tallet er målt. Kilde: Anthropic (leverandør).", "company": "Rohlik Group", "country": "CZ", "countryName": "Tjekkiet", "industry": "Detail (online-dagligvarer)", "branche": "Handel og e-handel", "publicSector": false, "tools": [ "Duvo", "Claude Agent SDK" ], "vendor": "Duvo, Anthropic", "problem": "Rohlik følger tusindvis af råvarebundne varenumre i fem markeder; prisovervågning skete højst kvartalsvis, og leverandøropfølgning krævede manuelt arbejde på tværs af mange systemer.", "solution": "Duvos agenter (bygget på Claude Agent SDK) arbejder i de samme skærmbilleder som medarbejderne: overvåger priser, forbereder leverandørforhandlinger, opretter kampagner og følger op på leverandører.", "method": "Før/efter-tal fra driften oplyst af leverandøren; vareudbuddet målt over to uger. Hvem der har målt, og hvordan, er ikke beskrevet nærmere.", "result": "Varetilgængelighed (product availability) fra 78 % til 93 % på to uger. Kampagneopsætning ned 65–70 % (kilden siger ikke, om det er tid eller indsats). Årlige leverandørforhandlinger afkortet med én måned, ca. 80 % automatiseret.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Ja, med tilpasning: Claude kan køres i EU via cloud-udbydere. Relevant for danske grossister og e-handlere med mange leverandører og varenumre.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Anthropic (leverandør)", "url": "https://claude.com/customers/duvo", "date": "2026", "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "telepass-2026", "url": "https://ai-cases.dk/cases/telepass-2026/", "title": "Bompengeselskab: AI-agent i chatten løser ca. 87 % af henvendelserne uden en medarbejder", "summary": "Telepass (Italien): Ca. 87 % af henvendelserne til FAQ-agenten i chatten løses uden medarbejder (ca. 40.000 samtaler/uge). En separat intern agent for medarbejderne har bidraget til 50 % kortere gennemsnitlig opkaldstid (udgangspunkt og periode ikke oplyst). Tallet er målt. Kilde: Salesforce (leverandør).", "company": "Telepass", "country": "IT", "countryName": "Italien", "industry": "Transport og betaling", "branche": "Bank, finans og forsikring", "publicSector": false, "tools": [ "Salesforce Agentforce", "Data 360", "MuleSoft" ], "vendor": "Salesforce", "problem": "Millioner af kundehenvendelser på tværs af et voksende mobilitetsnetværk i Europa og et mål om 10 % årlig vækst krævede døgnåben, mere automatiseret support.", "solution": "Agentforce er første linje i supporten og trækker på samlede data (Data 360, MuleSoft, SAP). Medarbejderne får samtidig en agent med politikker og produktdata under opkald.", "method": "Driftstal fra live-drift: ca. 40.000 samtaler om ugen og 1,4 mio. LLM-kald om måneden. Udgangspunkt og periode for de 50 % er ikke oplyst. Leverandørens tal.", "result": "Ca. 87 % af henvendelserne til FAQ-agenten i chatten løses uden medarbejder (ca. 40.000 samtaler/uge). En separat intern agent for medarbejderne har bidraget til 50 % kortere gennemsnitlig opkaldstid (udgangspunkt og periode ikke oplyst).", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Delvist: kræver Salesforce-stack. Relevant for danske forsyninger, transport- og abonnementsvirksomheder med mange ensartede henvendelser.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Salesforce (leverandør)", "url": "https://www.salesforce.com/customer-stories/telepass/", "date": "2026", "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "klarna-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/klarna-2024/", "title": "Fintech: AI-assistent tog to tredjedele af kundechats første måned, løsningstid fra 11 til under 2 minutter", "summary": "Klarna (Sverige): 2,3 mio. samtaler første måned = to tredjedele af kundechats, svarende til 700 fuldtidsansatte. Løsningstid under 2 min mod 11 min før; 25 % færre gentagne henvendelser. 40 mio. $ i forbedret resultat i 2024 er et estimat. Tallet er målt. Kilde: OpenAI (leverandør), Klarna – pressemeddelelse (primærkilde).", "company": "Klarna", "country": "SE", "countryName": "Sverige", "industry": "Fintech", "branche": "Bank, finans og forsikring", "publicSector": false, "tools": [ "OpenAI" ], "vendor": "OpenAI", "problem": "Kundeservice for 150 mio. forbrugere i 23 markeder og mange sprog, med lange løsningstider (11 minutter før).", "solution": "En AI-assistent bygget på OpenAI håndterer kundeservice, refusioner og returneringer på 35+ sprog døgnet rundt.", "method": "Driftstal fra den første måned i drift (2024): antal samtaler, andel af chats, løsningstid før/efter og gentagne henvendelser. Oplyst af Klarna via leverandøren.", "result": "2,3 mio. samtaler første måned = to tredjedele af kundechats, svarende til 700 fuldtidsansatte. Løsningstid under 2 min mod 11 min før; 25 % færre gentagne henvendelser. 40 mio. $ i forbedret resultat i 2024 er et estimat.", "resultType": "measured", "resultLabel": "Målt", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Delvist: teknikken kan bruges i EU, men skalaen passer ikke til danske SMV'er. Lektien er risikoen ved at automatisere for hårdt.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "OpenAI (leverandør)", "url": "https://openai.com/index/klarna/", "date": "2024", "verified": true }, { "label": "Klarna – pressemeddelelse (primærkilde)", "url": "https://www.klarna.com/international/press/klarna-ai-assistant-handles-two-thirds-of-customer-service-chats-in-its-first-month/", "date": "2024-02-27", "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "hsp-gruppe-2026", "url": "https://ai-cases.dk/cases/hsp-gruppe-2026/", "title": "Rådgivningsnetværk: 63,5 % af de adspurgte angiver at spare mindst 2 t/uge med ChatGPT – økonomi ikke opgjort", "summary": "HSP GRUPPE (Tyskland): 84 % ugentligt aktive. 63,5 % af de adspurgte sparer mindst 2 t/uge, 25,7 % mindst 5 t/uge (selvvurderet). 40.000 timer/år er et internt scenarie, ikke realiseret. Tallet er selvvurderet. Kilde: OpenAI (leverandør).", "company": "HSP GRUPPE", "country": "DE", "countryName": "Tyskland", "industry": "Revision og rådgivning", "branche": "Rådgivning, revision og jura", "publicSector": false, "tools": [ "ChatGPT Enterprise" ], "vendor": "OpenAI", "problem": "Firmaerne i netværket arbejder allerede på fuld kapacitet med store sagspukler; meget tid går med at forberede information frem for at rådgive.", "solution": "ChatGPT Enterprise rullet ud i et netværk af skatte-, revisions- og advokatfirmaer med månedlige AI-fora og fælles agenter, fx til klientkommunikation og bogføringsspørgsmål. Fagpersonen har altid det endelige ansvar.", "method": "Brugsdata fra 1.2.–14.7.2026 (913 unikke brugere, 755 ugentligt aktive) i det fælles ChatGPT Enterprise-workspace for HSP GRUPPE og Kanzleipakt (81 organisatoriske grupper) plus spørgeskema blandt medarbejderne (antal respondenter ikke oplyst). Tidsbesparelsen er selvvurderet.", "result": "84 % ugentligt aktive. 63,5 % af de adspurgte sparer mindst 2 t/uge, 25,7 % mindst 5 t/uge (selvvurderet). 40.000 timer/år er et internt scenarie, ikke realiseret.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Den økonomiske effekt er endnu ikke opgjort; virksomheden forventer først at vurdere den senere i 2026.", "dkApplicability": "Ja. ChatGPT Enterprise kan bruges under GDPR med databehandleraftale; danske revisions- og rådgivningshuse med 50–1.000 ansatte kan kopiere modellen med fora og fælles agenter direkte.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "OpenAI (leverandør)", "url": "https://openai.com/index/hsp-gruppe/", "date": "2026-08-07", "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "atea-2026", "url": "https://ai-cases.dk/cases/atea-2026/", "title": "IT-virksomhed: medarbejdere angiver ca. 50 min. sparet om dagen med Copilot og AI-agenter (selvvurderet)", "summary": "Atea (Norge): Medarbejdere angiver at spare ca. 50 minutter om dagen med Copilot og agenter (selvvurderet). Tallet er selvvurderet. Kilde: Microsoft Adoption (leverandør).", "company": "Atea", "country": "NO", "countryName": "Norge", "industry": "IT-services", "branche": "Software og IT", "publicSector": false, "tools": [ "Copilot Studio", "M365 Copilot", "Azure AI Foundry", "MCP" ], "vendor": "Microsoft", "problem": "Kundeinformation lå spredt i forskellige CRM-systemer pr. land, ServiceNow og separate arkiver for kontrakter og projekter.", "solution": "Atea byggede \"Kate\", en multi-agent i Copilot Studio, der sender forespørgsler videre til 35+ specialiserede agenter (CRM, kontrakter, tilbud, kundehistorik) via MCP-servere, også til ikke-Microsoft-systemer.", "method": "Medarbejdernes egen rapportering af sparet tid. Antal respondenter og periode er ikke oplyst – svag metode.", "result": "Medarbejdere angiver at spare ca. 50 minutter om dagen med Copilot og agenter (selvvurderet).", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Da medarbejderne selv byggede agenter, blev gode agenter svære at finde og genbruge – Atea måtte bygge en intern portal (\"Agent Hotel\") og en review-proces.", "dkApplicability": "Ja, med tilpasning: Copilot Studio findes i EU, og Atea har selv dansk forretning. Relevant for danske IT- og rådgivningshuse med mange systemer og key accounts.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Microsoft Adoption (leverandør)", "url": "https://adoption.microsoft.com/en-us/ai-agents/transformation-stories/atea/", "date": "2026", "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "telenor-dna-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/telenor-dna-2025/", "title": "Teleselskab anslår 8 timer sparet pr. bruger om måneden efter Copilot-pilot med 500 – nordiske sprog haltede", "summary": "Telenor og DNA (Finland): Copilot sparer i gennemsnit 8 timer om måneden pr. bruger, beregnet ud fra piloten (selvvurderet). Tallet er selvvurderet. Kilde: Context& (konsulent) (leverandøren selv).", "company": "Telenor og DNA", "country": "FI", "countryName": "Finland", "industry": "Tele", "branche": "Tele, medier og marketing", "publicSector": false, "tools": [ "M365 Copilot" ], "vendor": "Context&", "problem": "Telenor ville forstå værdien og udfordringerne ved M365 Copilot tidligt, på tværs af lande, og erkendte, at de ikke kunne gennemføre implementeringen alene.", "solution": "Pilot med M365 Copilot, der voksede fra 300 til 500 brugere i Finland, Sverige og globale funktioner. Ca. 10 % af de aktive brugere blev \"Ninjaer\" med ekstra træning, der hjalp kollegerne.", "method": "Pilot med 300–500 brugere; brugerundersøgelser og ROI-beregning foretaget sammen med konsulenthuset. Tallet er beregnet ud fra piloten (selvvurderet).", "result": "Copilot sparer i gennemsnit 8 timer om måneden pr. bruger, beregnet ud fra piloten (selvvurderet).", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Produktet var ikke helt klar i starten; især understøttelsen af nordiske sprog var svag.", "dkApplicability": "Ja. Copilot er tilgængelig i EU; \"Ninja\"-modellen med superbrugere kan kopieres af enhver dansk virksomhed, der ruller Copilot ud.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Context& (konsulent)", "url": "https://contextand.com/customer-success-stories/telenor", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "vanderlande-2026", "url": "https://ai-cases.dk/cases/vanderlande-2026/", "title": "Maskinproducent erstatter Excel-drift med apps og agenter: brugere angiver 1,5 timer sparet om dagen", "summary": "Vanderlande (Nederlandene): Brugere angiver 1,5 timer sparet om dagen på manuelt arbejde (selvvurderet). Estimat: 30+ t/md. pr. lokation, over 90 t/md. på tre lokationer. Automatiseringer angives at spare over 950.000 €/år (metode ikke oplyst). Tallet er selvvurderet. Kilde: Microsoft Customer Story (leverandør).", "company": "Vanderlande", "country": "NL", "countryName": "Nederlandene", "industry": "Produktion", "branche": "Produktion og industri", "publicSector": false, "tools": [ "Power Platform", "Copilot Studio", "M365 Copilot" ], "vendor": "Microsoft", "problem": "Produktionsteams styrede dele af den globale forsyningskæde i web-Excel med makroer og flere datakilder – manuel datasammenstilling og risiko for fejl.", "solution": "Vanderlande parrede IT-specialister med forretningsbrugere og erstattede regneark med Power Platform-apps, dashboards og agenter i Copilot Studio. Over 1.142 \"makers\" bygger løsninger.", "method": "Brugernes egne angivelser (1,5 t/dag) og virksomhedens eget estimat pr. lokation (30+ t/md.). Hvordan de 950.000 €/år er opgjort, fremgår ikke.", "result": "Brugere angiver 1,5 timer sparet om dagen på manuelt arbejde (selvvurderet). Estimat: 30+ t/md. pr. lokation, over 90 t/md. på tre lokationer. Automatiseringer angives at spare over 950.000 €/år (metode ikke oplyst).", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Ja. Power Platform findes i EU-regioner; danske produktionsvirksomheder med \"Excel-drift\" i planlægning og indkøb kan gøre det samme, men kræver governance for citizen developers.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Microsoft Customer Story (leverandør)", "url": "https://www.microsoft.com/en/customers/story/27170-vanderlande-microsoft-power-platform", "date": "2026-09-04", "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "satispay-2026", "url": "https://ai-cases.dk/cases/satispay-2026/", "title": "Betalingsselskab opgraderede kernesystem på under 4 dage mod estimeret 4 uger med Claude Code", "summary": "Satispay (Italien): Java 8 → 21 og stor Spring-opgradering af kernetransaktionstjenesten på under 4 dage mod et estimat på 4 uger. Over 75 % af den committede kode genereres med Claude; over 90 % af udviklerne bruger det. Tallet er selvvurderet. Kilde: Anthropic (leverandør).", "company": "Satispay", "country": "IT", "countryName": "Italien", "industry": "Betalinger", "branche": "Bank, finans og forsikring", "publicSector": false, "tools": [ "Claude Code" ], "vendor": "Anthropic", "problem": "En moden Java/Spring-kodebase, der behandler alle betalinger, var tung at vedligeholde og bremsede især nye udviklere.", "solution": "Claude Code blev rullet ud til alle udviklere på 30 dage via den centralt styrede maskinpark, efter en sammenligningstest. Brugt til ny kode, ændringer og opgraderinger.", "method": "Kodeandelen (over 75 %) er oplyst af Satispay – opgørelsesmetoden er ikke beskrevet. Opgraderingstiden er sammenlignet med teamets eget estimat (ikke en kontrolgruppe).", "result": "Java 8 → 21 og stor Spring-opgradering af kernetransaktionstjenesten på under 4 dage mod et estimat på 4 uger. Over 75 % af den committede kode genereres med Claude; over 90 % af udviklerne bruger det.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Ja. Relevant for danske softwarehuse og fintechs med ældre Java-kodebaser; kræver afklaring af, hvor kode sendes hen (EU-hosting).", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Anthropic (leverandør)", "url": "https://claude.com/customers/satispay", "date": "2026", "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "jakala-2026", "url": "https://ai-cases.dk/cases/jakala-2026/", "title": "Marketingbureau: kampagnecyklus fra 5–7 arbejdsdage til under 24 timer med AI-agenter, oplyser bureauet", "summary": "JAKALA (Italien): Ifølge bureauet er kampagneoptimeringscyklussen på konti med den hybride agentmodel gået fra 5–7 arbejdsdage til under 24 timer (periode, antal konti og målemetode ikke oplyst). Kundetilfredshedsscorer +35–40 % på de samme konti (strukturerede feedback-runder). Produktivitet ca. +30 % (metode ikke oplyst). Tallet er selvvurderet. Kilde: Anthropic (leverandør).", "company": "JAKALA", "country": "IT", "countryName": "Italien", "industry": "Marketing og data", "branche": "Tele, medier og marketing", "publicSector": false, "tools": [ "Claude" ], "vendor": "Anthropic", "problem": "Seniorplanlæggere på multimarkeds-konti brugte 40–60 % af ugen på at samle data, lave rapporter og teste hypoteser i stedet for at træffe beslutninger.", "solution": "JAKALA indførte en hybrid model, hvor Claude-baserede agenter samler data og rapporter i kampagneoptimeringen, mens strateger træffer beslutningerne.", "method": "Bureauets egen angivelse af cyklustid før/efter på konti med den hybride model – intervaller, ingen periode eller målemetode. Kundetilfredshed via strukturerede feedback-runder. Produktivitet (~30 %) uden oplyst metode.", "result": "Ifølge bureauet er kampagneoptimeringscyklussen på konti med den hybride agentmodel gået fra 5–7 arbejdsdage til under 24 timer (periode, antal konti og målemetode ikke oplyst). Kundetilfredshedsscorer +35–40 % på de samme konti (strukturerede feedback-runder). Produktivitet ca. +30 % (metode ikke oplyst).", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": "Ja, med tilpasning: relevant for danske bureauer og marketingafdelinger med rapporttunge kundekonti; kræver styr på kundedata i EU.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Anthropic (leverandør)", "url": "https://claude.com/customers/jakala", "date": "2026", "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "skatteforvaltningen-visitering-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/skatteforvaltningen-visitering-2024/", "title": "Styrelse: AI visiterede 270.000 skriftlige henvendelser i 2024 – anslået ca. 80 % rammer rigtigt", "summary": "Skatteforvaltningen / UFST (Danmark): Over 270.000 henvendelser fra kontaktformularen visiteret i 2024. Løsningen estimeres at visitere ca. 80 % korrekt (styrelsens eget skøn, metode ikke oplyst). Forventet besparelse 5–6 årsværk – 'for tidligt at måle'. Tallet er selvvurderet. Kilde: Digitaliseringsstyrelsen, casekatalog.", "company": "Skatteforvaltningen / UFST", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Styrelse", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "AI-klassifikation af tekst" ], "vendor": "UFST og Økonomistyrelsen", "problem": "Skriftlige henvendelser via kontaktformularen på skat.dk steg ca. 30 % i 2024 og skulle fordeles manuelt til de rette fagområder.", "solution": "UFST og Økonomistyrelsen har udviklet en AI-løsning, der automatisk visiterer henvendelser til det rette fagområde. Selve besvarelsen sker stadig af vejledere.", "method": "Antal visiterede henvendelser i 2024 oplyst af Skatteforvaltningen; træfsikkerheden på ca. 80 % er et skøn ('estimeres'); årsværk er en forventning. Digitaliseringsstyrelsens casekatalog bygger på organisationernes egne vurderinger.", "result": "Over 270.000 henvendelser fra kontaktformularen visiteret i 2024. Løsningen estimeres at visitere ca. 80 % korrekt (styrelsens eget skøn, metode ikke oplyst). Forventet besparelse 5–6 årsværk – 'for tidligt at måle'.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Kræver volumen (min. ca. 6.000 henvendelser) og juridiske analyser før brug, da henvendelserne indeholder persondata. Kun henvendelser fra kontaktformularen er omfattet; resten fordeles stadig manuelt.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Digitaliseringsstyrelsen, casekatalog", "url": "https://digst.dk/kunstig-intelligens/casekatalog-ai-loesninger-med-dokumenteret-effekt/skatteforvaltningen-bruger-kunstig-intelligens-til-at-fordele-skriftlige-henvendelser/", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "udbetaling-danmark-lejekontrakter-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/udbetaling-danmark-lejekontrakter-2024/", "title": "Offentlig administration: AI kan ifølge ATP allerede aflæse halvdelen af de svære lejekontrakter", "summary": "ATP / Udbetaling Danmark (Danmark): ATP har i 2024 udviklet og testet løsningen, som kan aflæse halvdelen af de 'vanskelige' lejekontrakter. Automatiseringsgraden forventes at stige fra 80 % til 90–100 %, hvilket ATP anslår svarer til ca. 3.100 arbejdstimer årligt; årlig besparelse er ikke opgjort. Investering 400.000 kr.; forventet tilbagebetaling ca. 6 måneder. Tallet er selvvurderet. Kilde: Digitaliseringsstyrelsen, casekatalog.", "company": "ATP / Udbetaling Danmark", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Styrelse", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "AI-dokumentaflæsning (OCR + AI)" ], "vendor": "ATP (egenudvikling)", "problem": "Udbetaling Danmark modtager op imod 150.000 lejekontrakter om året til boligstøtte. 80 % automatiseres i forvejen; resten – utydelige, håndskrevne eller gamle – blev behandlet manuelt.", "solution": "ATP har i 2024 udviklet og testet en AI-løsning oven på den eksisterende OCR-arkitektur, som aflæser de mest besværlige lejekontrakter.", "method": "Udviklings- og testresultat i 2024 (andel af 'vanskelige' kontrakter, der kan aflæses), oplyst af ATP. Timebesparelsen er anslået ud fra den forventede stigning i automatiseringsgraden; årlig besparelse 'ikke opgjort'.", "result": "ATP har i 2024 udviklet og testet løsningen, som kan aflæse halvdelen af de 'vanskelige' lejekontrakter. Automatiseringsgraden forventes at stige fra 80 % til 90–100 %, hvilket ATP anslår svarer til ca. 3.100 arbejdstimer årligt; årlig besparelse er ikke opgjort. Investering 400.000 kr.; forventet tilbagebetaling ca. 6 måneder.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Halvdelen af de vanskelige kontrakter kan stadig ikke aflæses automatisk; fuld automatisering er en forventning, ikke et resultat.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Digitaliseringsstyrelsen, casekatalog", "url": "https://digst.dk/kunstig-intelligens/casekatalog-ai-loesninger-med-dokumenteret-effekt/atp-kombinerer-dataflow-med-ai-og-goer-det-komplekse-enkelt-for-borgerne/", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "norddjurs-kommune-smartmail-2023", "url": "https://ai-cases.dk/cases/norddjurs-kommune-smartmail-2023/", "title": "Kommune: AI fordeler ca. 80 % af den indgående post – kommunen oplever ca. 66 % mindre tid til postfordeling", "summary": "Norddjurs Kommune (Danmark): Ca. 80 % af posten fordeles automatisk, og mindst 90 % af de videresendte mails lander det rigtige sted (2021). Tiden brugt på postfordeling er reduceret med ca. 66 % i forhold til tidligere (oplevet, oplyst af kommunen). Udgangspunkt: ca. 400 timer/år. Tallet er selvvurderet. Kilde: Offentlig AI (KU-database), HK (fagforening).", "company": "Norddjurs Kommune", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Kommune", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Machine learning/NLP + regelmotor" ], "vendor": "Droids Agency", "problem": "Medarbejdere brugte omkring 400 timer om året på manuelt at fordele indgående mails og digital post til de rette interne postkasser.", "solution": "SmartMail kombinerer ca. 200 faste regler med machine learning (NLP), trænet på tidligere manuelt fordelte mails. Usikre mails fordeles manuelt. Startede som proof of concept med Syddjurs og Favrskov i 2019 og er udviklet af Droids Agency.", "method": "Proof of concept 2019: gennemsnitlig præcision 89 % målt på historiske mails. I drift: kommunen oplyser andel fordelt og andel, der lander rigtigt, samt oplevet tidsreduktion i forhold til før. Hvordan tidsreduktionen er opgjort, fremgår ikke.", "result": "Ca. 80 % af posten fordeles automatisk, og mindst 90 % af de videresendte mails lander det rigtige sted (2021). Tiden brugt på postfordeling er reduceret med ca. 66 % i forhold til tidligere (oplevet, oplyst af kommunen). Udgangspunkt: ca. 400 timer/år.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Vejle Kommune afprøvede løsningen og valgte den fra, fordi potentialet ikke var højt nok i forhold til egne arbejdsgange og regler. Kræver over ca. 200 mails pr. postkasse, før ML kan betale sig.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Offentlig AI (KU-database)", "url": "https://offentlig-ai.dk/projekter/smartmail", "date": null, "verified": true }, { "label": "HK (fagforening)", "url": "https://www.hk.dk/aktuelt/nyheder/2021/11/01/i-norddjurs-bliver-stort-set-alle-mails-sorteret-med-kunstig-intelligens", "date": "2021-11-01", "verified": true }, { "label": "digitalt.dk (PoC)", "url": "https://www.digitalt.dk/2019/06/12/machine-learning-algoritme-sorterer-posten/", "date": "2019-06-12", "verified": true }, { "label": "Digitaliseringsstyrelsen: Evaluering af signaturprojekterne 2024, bilag 2", "url": "https://digst.dk/media/sgjl0dd0/evalueringen-af-signaturprojekterne-2024.pdf", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "roskilde-kommune-kiri-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/roskilde-kommune-kiri-2024/", "title": "Kommune: talerobot på hovednummeret sparer ca. 500 opkald om måneden ifølge kommunen – løsningsrate 72 %", "summary": "Roskilde Kommune (Danmark): Kommunen angiver, at Kiri sparer ca. 500 opkald pr. måned (metode ikke oplyst); gennemsnitlig løsningsrate 72 % (2024) ud fra en kvalitativ vurdering af samtalerne. Ved afrapporteringen i 2022 var løsningsraten 67,6 % i snit siden december 2021. Tallet er selvvurderet. Kilde: Digitaliseringsstyrelsen: Evaluering af signaturprojekterne 2024, bilag 2, Roskilde Kommune: Afrapportering af signaturprojekt (2022).", "company": "Roskilde Kommune (Borgerservice)", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Kommune", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Voicebot (Boost.ai, Microsoft Azure tale)" ], "vendor": "Boost.ai, Microsoft", "problem": "Mange enkle borgerspørgsmål på kommunens hovednummer optager medarbejdere i telefonen.", "solution": "Borgere, der ringer til hovednummeret, kan vælge talerobotten Kommune Kiri, som svarer på ca. 800 spørgsmål. Bygget på chatbottens indhold; Microsoft Azure valgt til tale-til-tekst og tekst-til-tale efter test af flere leverandører.", "method": "Signaturprojekt med løbende måling af løsningsrate: forholdet mellem antal samtaler og en kvalitativ vurdering af, om borgeren fik korrekt svar. Leverandørtest på Word Error Rate, robusthed og intents; 10-dages skift til Google gav 10 % lavere løsningsrate.", "result": "Kommunen angiver, at Kiri sparer ca. 500 opkald pr. måned (metode ikke oplyst); gennemsnitlig løsningsrate 72 % (2024) ud fra en kvalitativ vurdering af samtalerne. Ved afrapporteringen i 2022 var løsningsraten 67,6 % i snit siden december 2021.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Telefonkanalen viste sig sekundær: borgerne har ofte allerede læst på hjemmesiden og vil have løst en konkret opgave, ikke svar på et simpelt spørgsmål. Talegenkendelse var skrøbelig ved fx 'MitID' og egennavne. Et 10-dages test-skift til Google sænkede løsningsraten med 10 %.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Digitaliseringsstyrelsen: Evaluering af signaturprojekterne 2024, bilag 2", "url": "https://digst.dk/media/sgjl0dd0/evalueringen-af-signaturprojekterne-2024.pdf", "date": null, "verified": true }, { "label": "Roskilde Kommune: Afrapportering af signaturprojekt (2022)", "url": "https://sprogtek-ressources.digst.govcloud.dk/Signaturprojekt_taleteknologi/Afrapportering%20af%20signaturprojekt%20i%20Roskilde%20Kommune.pdf", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "uk-dbt-copilot-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/uk-dbt-copilot-2025/", "title": "Britisk ministerium: Copilot-brugere angav 1,3 t sparet pr. udkast – men ingen bevis for højere produktivitet", "summary": "Department for Business and Trade (Storbritannien): 72 % tilfredse; størst tidsbesparelse ved udkast til dokumenter (gns. 1,3 timer pr. opgave) og opsummering af research (0,8 t). Mødeplanlægning (-0,6 t) og billedgenerering (-0,5 t) tog længere tid. Ingen evidens for, at tidsbesparelser blev til højere produktivitet. Tallet er selvvurderet. Kilde: Department for Business and Trade: evalueringsrapport (PDF), GOV.UK: rapportside.", "company": "Department for Business and Trade (UK)", "country": "GB", "countryName": "Storbritannien", "industry": "Ministerium", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "M365 Copilot" ], "vendor": "Microsoft", "problem": "Ministeriet ville kende risici og gevinster ved at udrulle M365 Copilot bredt, og hvilke medarbejdergrupper der har mest gavn af det.", "solution": "1.000 licenser i en 3-måneders pilot (okt.-dec. 2024); ca. 70 % frivillige og 30 % tilfældigt udvalgte. Evaluering med dagbogsstudie, brugsdata, interviews med pilot- og kontrolgruppe samt observerede opgaver.", "method": "Teoribaseret evaluering uden kontrafaktisk sammenligning: dagbogsstudie (svarprocent 32 %), brugsdata fra Microsofts dashboard, 19 interviews (13 deltagere, 6 i kontrolgruppe) og observerede opgaver for at modvirke selvrapporteringsbias.", "result": "72 % tilfredse; størst tidsbesparelse ved udkast til dokumenter (gns. 1,3 timer pr. opgave) og opsummering af research (0,8 t). Mødeplanlægning (-0,6 t) og billedgenerering (-0,5 t) tog længere tid. Ingen evidens for, at tidsbesparelser blev til højere produktivitet.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Planlægning og billeder tog længere tid med Copilot. Kontrolgruppen så ingen produktivitetsforbedring hos kollegerne. Hallucinationer blev observeret, og kvalitetssikringen af output var inkonsistent. Formel træning virkede dårligere end selvstyret træning.", "dkApplicability": "Ja. Samme værktøj og samme spørgsmål som i danske kommuner og styrelser; evalueringsdesignet med dagbøger, kontrolgruppe-interviews og observation kan kopieres direkte.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Department for Business and Trade: evalueringsrapport (PDF)", "url": "https://assets.publishing.service.gov.uk/media/68adbe409e1cebdd2c96a19d/dbt-microsoft-365-copilot-evaluation.pdf", "date": "2025-08", "verified": true }, { "label": "GOV.UK: rapportside", "url": "https://www.gov.uk/government/publications/microsoft-365-copilot-pilot-dbt-evaluation-report", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "uk-gds-copilot-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/uk-gds-copilot-2024/", "title": "Britisk centraladministration: 20.000 testede Copilot – 26 min. sparet pr. dag (selvrapporteret)", "summary": "Government Digital Service (Storbritannien): Gennemsnitligt 26 minutter sparet pr. dag (selvrapporteret; svarer til 13 arbejdsdage om året, hvis det holder hele året). 17 % oplevede ingen klar tidsbesparelse. 82 % ønskede ikke at vende tilbage til arbejdet før Copilot. Tallet er selvvurderet. Kilde: GOV.UK: Cross-Government Findings Report.", "company": "Government Digital Service (UK, 12 organisationer)", "country": "GB", "countryName": "Storbritannien", "industry": "Offentlig administration", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "M365 Copilot" ], "vendor": "Microsoft", "problem": "Regeringen ville afprøve kommercielle AI-værktøjer bredt i den offentlige sektor, før der træffes beslutning om udrulning.", "solution": "Tværministerielt forsøg 30. sept.-31. dec. 2024: 20.000 licenser fordelt på 12 organisationer (mindst 1.000 hver).", "method": "Brugerundersøgelse ved forsøgets afslutning (7.115 svar), feedbackformularer, fem fokusgrupper og anonymiserede brugsdata for 14.500 brugere. Tidsbesparelse beregnet ud fra midtpunktet af svarintervaller.", "result": "Gennemsnitligt 26 minutter sparet pr. dag (selvrapporteret; svarer til 13 arbejdsdage om året, hvis det holder hele året). 17 % oplevede ingen klar tidsbesparelse. 82 % ønskede ikke at vende tilbage til arbejdet før Copilot.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Begrænset på komplekse, nuancerede eller datatunge opgaver. Bekymring for sikkerhed og følsomme data reducerede gevinsten for et mindretal. OneNote og Business Chat blev næsten ikke brugt. Copilot kan afsløre filer, brugerne har adgang til, men ikke burde have.", "dkApplicability": "Ja. Direkte sammenligneligt med danske offentlige Copilot-piloter; vis det sammen med DBT-evalueringen, som er mere kritisk.", "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "GOV.UK: Cross-Government Findings Report", "url": "https://www.gov.uk/government/publications/microsoft-365-copilot-experiment-cross-government-findings-report/microsoft-365-copilot-experiment-cross-government-findings-report-html", "date": "2025", "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "esloev-kommun-tandem-2026", "url": "https://ai-cases.dk/cases/esloev-kommun-tandem-2026/", "title": "Svensk kommune: AI-notater i socialforvaltningen – 59 % mindre dokumentationstid (selvrapporteret)", "summary": "Eslövs kommun (Sverige): Gennemsnitligt 59 % mindre dokumentationstid (selvrapporteret). I myndighedssager i snit 88 minutter mindre pr. sag. 71 % af notaterne blev overført direkte til Lifecare. 80 % kunne bedre fokusere på borgeren i mødet. Tallet er selvvurderet. Kilde: Tandem Health (leverandør).", "company": "Eslövs kommun", "country": "SE", "countryName": "Sverige", "industry": "Kommune (social og sundhed)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Tandem (AI-dokumentation)", "Lifecare-integration" ], "vendor": "Tandem Health, Tieto", "problem": "Sagsbehandlere, sygeplejersker og socialrådgivere brugte flere timer om dagen på dokumentation – ofte under og efter møder med borgerne.", "solution": "Pilot fra december 2025 (udvidet marts 2026) i myndighedsudøvelse, hjemmesygepleje og individ- og familieomsorg. Tandem lytter med og laver udkast efter skabeloner; medarbejderen godkender, før notatet overføres til journalsystemet Lifecare.", "method": "Pilot med 22 medarbejdere i tre fagområder; tidsreduktion rapporteret af medarbejderne. Integration målt (andel notater overført direkte). Leverandørens opsummering af kommunens pilotrapport.", "result": "Gennemsnitligt 59 % mindre dokumentationstid (selvrapporteret). I myndighedssager i snit 88 minutter mindre pr. sag. 71 % af notaterne blev overført direkte til Lifecare. 80 % kunne bedre fokusere på borgeren i mødet.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "I hjemmesygeplejen varierede resultaterne mere; for medarbejdere med korte, rutineprægede notater var tidsbesparelsen begrænset. Skabelonerne skulle justeres løbende de første uger.", "dkApplicability": "Ja. Svensk kommune med samme opgaver som danske; kræver dansk tale-til-tekst og integration til fx Nexus eller Cura frem for Lifecare.", "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Tandem Health (leverandør)", "url": "https://tandemhealth.ai/product/customer-stories/eslov-municipality", "date": "2026", "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "koebenhavns-kommune-ml-visitering-2023", "url": "https://ai-cases.dk/cases/koebenhavns-kommune-ml-visitering-2023/", "title": "Kommune: ML godkender 70 % af ansættelsesdokumenterne direkte – forventet gevinst 1.088 timer om året", "summary": "Københavns Kommune (Danmark): Over 57.000 dokumenter visiteret siden 2021; ca. 70 % godkendes direkte af løsningen (transaktionsdata). KL opgør de forventede gevinster til 1.088 timer pr. år (1,6 min. pr. dokument: tid før/efter × antal dokumenter) og en nettogevinst på 315.000 kr. pr. år. Investering 1,2 mio. kr., drift ca. 76.000 kr./år; forventet tilbagebetalingstid lidt under fem år. Tallet er forventet. Kilde: KL: Tidsbesparende teknologier med dokumenteret effekt, case #10.", "company": "Københavns Kommune (Center for Løn og Personale)", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Kommune", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Machine learning (dokumentgenkendelse)" ], "vendor": "Devoteam", "problem": "Mange ansættelser – også midlertidige med kort varsel – kræver manuel kontrol af vedhæftede dokumenter som børne- og straffeattester (fx må en straffeattest højst være tre måneder gammel).", "solution": "ML-løsning, udviklet med Devoteam og Koncern IT, scanner vedhæftede dokumenter og godkender dem, hvis der ikke er fejl. Ved tvivl eller manglende information går sagen til en sagsbehandler.", "method": "KL's caseanalyse (2023): tidsgevinsten er opgjort som forskellen i gennemsnitlig tid pr. dokument før og efter, ganget med gennemførte transaktioner; økonomien bygger på kommunens regnskabstal (investering, drift, timepris).", "result": "Over 57.000 dokumenter visiteret siden 2021; ca. 70 % godkendes direkte af løsningen (transaktionsdata). KL opgør de forventede gevinster til 1.088 timer pr. år (1,6 min. pr. dokument: tid før/efter × antal dokumenter) og en nettogevinst på 315.000 kr. pr. år. Investering 1,2 mio. kr., drift ca. 76.000 kr./år; forventet tilbagebetalingstid lidt under fem år.", "resultType": "expected", "resultLabel": "Forventet", "whatDidntWork": "Sagsbehandlerne kontroltjekkede i starten ofte, om løsningen havde godkendt de rigtige dokumenter – det tog ekstra tid at skabe tillid og forklare kvaliteten. Interne timer i Center for Løn og Personale er ikke medregnet i investeringen.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "KL: Tidsbesparende teknologier med dokumenteret effekt, case #10", "url": "https://videncenter.kl.dk/media/35xp1pze/caseanalyse-tidsbesparende-teknologier-med-dokumenteret-effekt.pdf", "date": "2023-03", "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "naestved-kommune-teton-2022", "url": "https://ai-cases.dk/cases/naestved-kommune-teton-2022/", "title": "Kommune: kamerabaseret AI på plejehjem ventes at spare ca. 9 min. dokumentation pr. beboer pr. dag", "summary": "Næstved Kommune (Danmark): Næstved anslår ca. 9 minutters mindre dokumentation pr. beboer pr. dag (metode ikke oplyst) og en besparelse på 2,5–3,8 mio. kr. ved 100 enheder (periode ikke oplyst). Kommunens velfærdsteknologikonsulent fortæller, at liggetiden efter fald er gået fra op til 2 timer til ca. 5 minutter. Tallet er forventet. Kilde: Digitaliseringsstyrelsen, casekatalog, Offentlig AI (KU-database, sekundær).", "company": "Næstved Kommune (plejecentre)", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Kommune (ældrepleje)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "Computer vision, edge computing" ], "vendor": "Teton.ai", "problem": "Natlige fysiske tilsyn vækker beboere, og fald opdages sent. Personalet bruger tid på tilsyn og dokumentation frem for der, hvor behovet er størst.", "solution": "Computer vision på beboernes værelser omdanner billeder lokalt til piktogrammer og alarmerer personalet ved fald eller når en beboer er på vej ud af sengen. Pilot på Plejecentret Kildemarksvej fra april 2022 med 20 enheder, siden skaleret.", "method": "Kommunens egne tal i Digitaliseringsstyrelsens casekatalog (bygger på organisationernes egne vurderinger). Besparelsen i kr. knyttes til 100 enheder; udrulningen var i juni 2024 ved at blive skaleret op fra en afprøvning på 20 enheder. Måledesign og periode er ikke beskrevet.", "result": "Næstved anslår ca. 9 minutters mindre dokumentation pr. beboer pr. dag (metode ikke oplyst) og en besparelse på 2,5–3,8 mio. kr. ved 100 enheder (periode ikke oplyst). Kommunens velfærdsteknologikonsulent fortæller, at liggetiden efter fald er gået fra op til 2 timer til ca. 5 minutter.", "resultType": "expected", "resultLabel": "Forventet", "whatDidntWork": "Juridisk debat: Datatilsynet og flere kommuner har udtrykt bekymring om GDPR – særligt samtykke fra demensramte beboere. Kræver grundig oplæring af personale og dialog med pårørende; hver implementering skal tilpasses.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Digitaliseringsstyrelsen, casekatalog", "url": "https://digst.dk/kunstig-intelligens/casekatalog-ai-loesninger-med-dokumenteret-effekt/naestved-kommune-reducerer-faldulykker-ved-at-implementere-ai-teknologi-paa-plejehjem/", "date": null, "verified": true }, { "label": "Offentlig AI (KU-database, sekundær)", "url": "https://offentlig-ai.dk/projekter/digitalt-tilsyn", "date": null, "verified": true }, { "label": "VPT: Sådan spredes AI-baseret system til at våge over beboere", "url": "https://vpt.dk/organisation-udvikling/saadan-spredes-ai-baseret-system-til-vaage-over-beboere", "date": "2024-06-24", "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "lemvig-kommune-pondoo-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/lemvig-kommune-pondoo-2025/", "title": "Kommune: AI kan planlægge hjemmeplejens ruter med 44 % færre kilometer – foreløbigt pilotresultat", "summary": "Lemvig Kommune (Danmark): Pilot: ruterne kan planlægges med 44 % færre kørte kilometer og 8 % højere kontinuitetsscore (foreløbige resultater; planlagte ruter, ikke målt i drift). Tallet er forventet. Kilde: Lemvig Kommune (pressemeddelelse), Pondoo (leverandør).", "company": "Lemvig Kommune (hjemmeplejen)", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Kommune (ældrepleje)", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "AI-ruteoptimering (Pondoo) i KMD Nexus" ], "vendor": "Pondoo, KMD", "problem": "Hjemmeplejeplanlægning tager mange timer, medarbejderne kører lange strækninger i en tyndt befolket kommune, og borgerne møder skiftende medarbejdere.", "solution": "AI-baseret besøgsplanlægning integreret i KMD Nexus foreslår ruter ud fra borgernes behov, medarbejdernes kompetencer og geografi. Planlæggerne godkender alle planer. Pilot fra maj 2024, i drift januar 2025.", "method": "Foreløbige pilotresultater fra kommunen (maj 2024–januar 2025): AI-planlagte ruter sammenlignet med den hidtidige planlægning. Kommunen skriver \"kan planlægge\" – faktisk kørte kilometer i drift er ikke opgjort.", "result": "Pilot: ruterne kan planlægges med 44 % færre kørte kilometer og 8 % højere kontinuitetsscore (foreløbige resultater; planlagte ruter, ikke målt i drift).", "resultType": "expected", "resultLabel": "Forventet", "whatDidntWork": "Indledende modstand fra medarbejdere og frygt for at miste kontrol over planlægningen; løst med mange workshops og krav om menneskelig godkendelse af alle planer. Gevinsten i drift (fx 2,2 mio. kr./10.000 timer) er kun en vurdering.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Lemvig Kommune (pressemeddelelse)", "url": "https://lemvig.dk/kommunen/nyhedsarkiv/lemvig-kommune-foerst-i-danmark-med-ai-baseret-hjemmeplejeplanlaegning", "date": null, "verified": true }, { "label": "Pondoo (leverandør)", "url": "https://www.pondoo.ai/post/lemvig-kommune-g%C3%A5r-live-med-pondoo-f%C3%B8rste-i-danmark-med-ai-baseret-hjemmeplejeplanl%C3%A6gning", "date": "2025-01", "verified": true }, { "label": "Offentlig AI (KU-database, sekundær)", "url": "https://offentlig-ai.dk/projekter/pondoo-ai", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "aarhus-kommune-fleetoptimiser-2023", "url": "https://ai-cases.dk/cases/aarhus-kommune-fleetoptimiser-2023/", "title": "Kommune: 13 færre biler (30 %) i en del af hjemmeplejen efter analyse af kørte ruter – besparelsen er beregnet", "summary": "Aarhus Kommune (Danmark): Analysen af kørte ruter viste 13 biler i overskud, så hjemmeplejen leasede 30 i stedet for de 43 biler, den selv havde beregnet behov for (en del af en flåde på 200). Beregnet, ikke målt: 25 % lavere udgift til denne del af flåden – 3 mio. kr. og 49,4 ton CO2 over fem år. Tallet er forventet. Kilde: Digitaliseringsstyrelsen: Evaluering af signaturprojekterne 2024, s. 27 og bilag 2, FleetOptimiser: deltagere.", "company": "Aarhus Kommune (hjemmeplejen)", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Kommune", "branche": "Offentlig sektor", "publicSector": true, "tools": [ "FleetOptimiser (simulering/AI)" ], "vendor": "Aarhus Kommune (open source-samarbejde)", "problem": "Hjemmeplejens bilflåde var dimensioneret uden overblik over den faktiske udnyttelse af køretøjerne.", "solution": "FleetOptimiser (signaturprojekt ledet af Syddjurs, drevet af Aarhus) simulerer allerede kørte ruter for at finde den optimale sammensætning af biler og cykler pr. lokation. Bruges i dag i 12 myndigheder.", "method": "Behovsanalyse på faktiske kørselsdata (simulering af kørte ruter). Besparelse og CO2 er estimeret over fem år.", "result": "Analysen af kørte ruter viste 13 biler i overskud, så hjemmeplejen leasede 30 i stedet for de 43 biler, den selv havde beregnet behov for (en del af en flåde på 200). Beregnet, ikke målt: 25 % lavere udgift til denne del af flåden – 3 mio. kr. og 49,4 ton CO2 over fem år.", "resultType": "expected", "resultLabel": "Forventet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "Digitaliseringsstyrelsen: Evaluering af signaturprojekterne 2024, s. 27 og bilag 2", "url": "https://digst.dk/media/sgjl0dd0/evalueringen-af-signaturprojekterne-2024.pdf", "date": null, "verified": true }, { "label": "FleetOptimiser: deltagere", "url": "https://fleetoptimiser.aarhus.dk/organisering/deltagere", "date": null, "verified": true }, { "label": "KL caseanalyse: Ti klimateknologier med dokumenteret effekt", "url": "https://videncenter.kl.dk/media/e1gfh34y/caseanalyse-ti-klimateknologier-med-dokumenteret-effekt-i-danske-kommuner.pdf", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-14" }, { "id": "dinero-2026", "url": "https://ai-cases.dk/cases/dinero-2026/", "title": "Regnskabsprogram: AI tager 82 % af supporten ifølge direktøren – men kunderne er mere tilfredse med mennesker", "summary": "Dinero (Danmark): AI-andel af supporten steg fra 68 % til 82 % (+14 %-point). CSAT er 82 % for AI mod 94 % for menneskesupport. Tallet er selvvurderet. Kilde: X @thorborg.", "company": "Dinero", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Software", "branche": "Software og IT", "publicSector": false, "tools": [ "Custom AI-support" ], "vendor": null, "problem": "Den tidligere AI-support kunne ikke se kundens regnskab og tog 68 % af supporten; resten gik til menneskelig support.", "solution": "Dinero lavede en ny version af sin AI-support, som har adgang til kundens eget regnskab og derfor kan give konkret hjælp i stedet for generelle svar.", "method": "Andel af al support håndteret af AI (68 % før, 82 % efter) og CSAT målt separat for AI og menneskesupport. Oplyst af direktøren på X 2.10.2026 – periode og antal henvendelser er ikke oplyst.", "result": "AI-andel af supporten steg fra 68 % til 82 % (+14 %-point). CSAT er 82 % for AI mod 94 % for menneskesupport.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Kundetilfredsheden med AI-supporten (82 %) ligger 12 %-point under menneskesupporten (94 %).", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": false, "sources": [ { "label": "X @thorborg", "url": "https://x.com/thorborg/status/2105933084138807444", "date": "2026-10-02", "verified": true } ], "added": "2026-10-13" }, { "id": "dsb-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/dsb-2024/", "title": "Togoperatør: 79 % siger, de kan spare tid med Copilot efter 8 ugers test – i snit 34 min/uge (selvvurderet)", "summary": "DSB (Danmark): 79 % af brugerne (84 % af superbrugerne) angiver, at de kan spare tid; i snit 34 min/uge (selvvurderet). 48 % oplever, at det kan forbedre kvaliteten. Microsofts \"op til 30 %\" bygger på en Børsen-omtale af tidlige brugere generelt (15–30 %), ikke på en måling hos DSB. Tallet er selvvurderet. Kilde: Microsoft Pulse (leverandør), Microsoft Customer Story (leverandør).", "company": "DSB", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Transport", "branche": "Transport og logistik", "publicSector": false, "tools": [ "M365 Copilot" ], "vendor": "Fellowmind, Microsoft", "problem": "DSB ville vide, om Copilot for M365 kunne give højere produktivitet og kvalitet – uden faste mål på forhånd.", "solution": "Otte ugers testforløb med 300 medarbejdere i tre grupper (superbrugere med ekstra træning, ledere og \"nysgerrige\" uden retningslinjer) sammen med Fellowmind.", "method": "Evaluering med kvalitative interviews og kvantitative data om oplevet tidsbesparelse pr. uge blandt de 300 testbrugere over 8 uger. Selvvurderet.", "result": "79 % af brugerne (84 % af superbrugerne) angiver, at de kan spare tid; i snit 34 min/uge (selvvurderet). 48 % oplever, at det kan forbedre kvaliteten. Microsofts \"op til 30 %\" bygger på en Børsen-omtale af tidlige brugere generelt (15–30 %), ikke på en måling hos DSB.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": "Adfærdsændringen nås ikke på otte uger, og mængden af træning var ikke det afgørende – træningen skal tilpasses den enkelte rolle.", "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Microsoft Pulse (leverandør)", "url": "https://pulse.microsoft.com/da-dk/transform-da-dk/manufacturing-da-dk/fa1-dsb-copilot-for-m365-kan-skabe-unik-vaerdi-for-vores-medarbejdere-men-er-endnu-ikke-en-schweizerkniv/", "date": "2024", "verified": true }, { "label": "Microsoft Customer Story (leverandør)", "url": "https://www.microsoft.com/en/customers/story/18839-dsb-microsoft-365-copilot", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-13" }, { "id": "topdanmark-2024", "url": "https://ai-cases.dk/cases/topdanmark-2024/", "title": "Forsikringsselskab oplyser 10 gange så mange positive anmeldelser med GenAI-chatbot som med regelbaseret bot", "summary": "Topdanmark (Danmark): Over 10.000 samtaler om måneden, i alt 80.000+ interaktioner pr. 1.11.2024. Topdanmark oplyser 10 gange så mange positive anmeldelser som med den tidligere bot – et antal, ikke en andel; udgangsniveau, periode og samlet antal anmeldelser er ikke oplyst. Tallet er selvvurderet. Kilde: Netcompany (leverandør).", "company": "Topdanmark", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Forsikring", "branche": "Bank, finans og forsikring", "publicSector": false, "tools": [ "GenAI-chatbot (TopGPT)", "RAG" ], "vendor": "Netcompany", "problem": "Kundechatten kørte på en regelbaseret chatbot, der gav generiske svar og skulle opdateres manuelt ved hver ændring.", "solution": "TopGPT blev bygget med Netcompany: agenter maskerer persondata, klassificerer kundens hensigt og henter svar via RAG fra kundens egne forsikringsbetingelser. Live i april 2024, døgnåben fra 22. april.", "method": "Topdanmarks egen opgørelse, gengivet af leverandøren (Netcompany). Antallet af interaktioner er dateret (1.11.2024); for sammenligningen med den tidligere bot er hverken periode, udgangsniveau eller metode oplyst. Løbende audit via et evalueringsframework.", "result": "Over 10.000 samtaler om måneden, i alt 80.000+ interaktioner pr. 1.11.2024. Topdanmark oplyser 10 gange så mange positive anmeldelser som med den tidligere bot – et antal, ikke en andel; udgangsniveau, periode og samlet antal anmeldelser er ikke oplyst.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Netcompany (leverandør)", "url": "https://netcompany.com/a-new-era-of-ai-driven-customer-service/", "date": "2024-11", "verified": true } ], "added": "2026-10-13" }, { "id": "carlsberg-2025", "url": "https://ai-cases.dk/cases/carlsberg-2025/", "title": "Bryggeri: AI finder driftsstandarder på sekunder frem for ca. 30 min. ifølge tidlige brugere (10 testere)", "summary": "Carlsberg (Danmark): Opslag, der tog ca. 30 minutter, klares på sekunder ifølge tidlige brugere. Testen: 200 forespørgsler fra 10 testere, over 90 % engagement. \"Tusindvis af timer\" årligt er en fremskrivning. Tallet er selvvurderet. Kilde: Microsoft Customer Story (leverandør).", "company": "Carlsberg", "country": "DK", "countryName": "Danmark", "industry": "Produktion", "branche": "Produktion og industri", "publicSector": false, "tools": [ "Copilot Studio", "Azure OpenAI", "SharePoint", "Power Platform" ], "vendor": "Microsoft Unified", "problem": "Supply chain-medarbejdere skulle søge manuelt i store SharePoint-biblioteker for at finde standarder og træningsmateriale – fx en liste over 4.000 driftsstandarder for én fabrik. Det tog omkring 30 minutter pr. opslag.", "solution": "Carlsberg byggede vidensassistenten \"Global Brain\" i Copilot Studio med Azure OpenAI og SharePoint som kilde, sammen med Microsoft Unified. Prototypen blev bygget på to dage.", "method": "Testfase med 10 testere og 200 forespørgsler; tidsbesparelsen er tidlige brugeres egen vurdering. Bred lancering til over 10.000 brugere var planlagt – effekt efter lancering er ikke opgjort.", "result": "Opslag, der tog ca. 30 minutter, klares på sekunder ifølge tidlige brugere. Testen: 200 forespørgsler fra 10 testere, over 90 % engagement. \"Tusindvis af timer\" årligt er en fremskrivning.", "resultType": "self_reported", "resultLabel": "Selvvurderet", "whatDidntWork": null, "dkApplicability": null, "quality": 2, "vendorSource": true, "sources": [ { "label": "Microsoft Customer Story (leverandør)", "url": "https://www.microsoft.com/en/customers/story/25830-carlsberg-group-azure-openai-in-foundry-models", "date": null, "verified": true } ], "added": "2026-10-13" } ] }