Slik integrerer du AI i en app: trinnvis veiledning

24. september 2025 13 min å lese

Alle vil ha smarte funksjoner, automatisering og prediktiv kraft. Helt til det er på tide å integrere dem. I løpet av de 10 årene jeg har jobbet med å bygge inn AI-drevne funksjoner i virkelige applikasjoner, har jeg sett hvordan AI-systemer som er "forut for sin tid", ofte ikke lar seg integrere på grunn av overraskende enkle problemer, som for eksempel feilprioriteringer på tvers av team. På den andre siden har jeg sett stille, lavmælte prosjekter vokse seg til noe kraftfullt, alt takket være tydelig retning og jevnlig tilbakemelding først.

I denne veiledningen går jeg gjennom en enkel tilnærming til hvordan du integrerer AI i en app, og hjelper deg med å gjøre rå ideer om til fungerende løsninger.

Viktige læringspunkter

AI er en forbløffende assistent - Men som alle andre hjelpere trenger den et klart oppdrag. Ikke gå i gang med AI uten spesifikke mål og en måte å måle suksess på.
AI mates på dataDerfor gjør "ødelagte" inndata mer skade enn nytte. Før du integrerer, må du filtrere, rense og klargjøre dataene dine; etabler sterke datarørledninger for at AI skal holde seg frisk.
AI følger ikke de tradisjonelle programvarereglene - det visker ut grensene mellom kode, etikk og samsvar. Sørg for tett samarbeid på tvers av teamene for å sikre at alle er enige om verdien i alle utviklingsfaser.
AIs infrastruktur spenner over store landområder. Tenk på AI som et økosystem; få sterke partnere til å bygge og koble sammen hvert lag med omhu.
AI-modeller kan og må utvikle seg. Behandle AI som et produkt, ikke en funksjon - la den vokse i takt med at appen din vokser gjennom kontinuerlig overvåking, oppdateringer og forbedringer.

Før du setter deg inn i AI: viktige ting å tenke på

Vurdering av virksomhetens behov

AI er ikke en magisk pille, og det er definitivt ikke "bare fordi". Faktisk mislykkes de fleste AI-prosjekter fordi de ikke er forankret i reelle forretningsbehov. Tenk deg at du investerer titusenvis av kroner i virtuelle assistenter som skal hjelpe kundene med å konfigurere smarthusutstyret ditt. Men kundelojaliteten blir likevel ikke bedre fordi produktene fortsetter å lide av kvalitetsproblemer som AI også kunne ha løst, hvis budsjettet hadde vært allokert riktig.Før du går nærmere inn på hvordan du kan bruke AI i en app, er det lurt å starte med AI-rådgivning og en fullstendig oversikt over virksomhetens unike utfordringer. Dette vil hjelpe deg med å svare på spørsmål som: "Hva er det som bremser teamet ditt, tapper ressurser eller dreper veksten?" Kanskje er det ineffektivt manuelt arbeid. Kanskje er det dårlig kundelojalitet eller manglende innsikt i brukeratferd.En konsultasjon forteller deg hvor du bør fokusere, enten det er prosessrelatert, kundestøtte eller operasjonelt, som prediktiv analyse og prognoser.

Et ærlig blikk på data

Ingen AI-systemer kan løpe fra dårlige data. Hvis inndataene er rotete, utdaterte eller ufullstendige, vil selv den mest avanserte modellen slite, eller i verste fall ta beslutninger du ikke kan stole på.

Før du går i gang med utviklingen, bør du ta en grundig titt på hva som er tilgjengelig. Er dataene relevante for problemet du prøver å løse? Er de konsistente, oppdaterte og strukturerte nok til at de kan brukes?

La oss si at kundedataene dine finnes i spredte systemer, at de samles inn inkonsekvent og uten standardiserte skjemaer. I dette tilfellet er du ikke klar ennå. Du må investere i rensing, konsolidering og validering av dataene før du kan gjøre noe annet. Og i scenarier der det står mye på spill, som for eksempel deteksjon av feil i produksjonen eller sanntidsanalyse for autonome kjøretøy, blir risikoen ved å hoppe over dette trinnet raskt større.

Skalerbarhet betyr fremtidssikring

Etter hvert som belastningen øker, øker også kravene til både infrastruktur og AI.

AI-modeller er ressurskrevende, spesielt i sanntid, noe som fører til høyere ventetid og potensielle flaskehalser i ytelsen etter hvert som brukerstrømmen vokser. Planlegg automatisk skalering av infrastrukturen for å håndtere toppene, effektive API-er for å unngå forsinkelser og en sterk dataarkitektur med modulære pipelines for å unngå unøyaktigheter.

Når det gjelder AI-modellen, innebærer det å administrere den i stor skala kontinuerlig utvikling. For å kunne omfavne nye data eller skiftende miljøer, må den læres opp på nytt. Ikke rakettvitenskap, men et must i strategien din.

Se hvilke relaterte tjenester vi tilbyr

Trinn-for-trinn: Slik integrerer du AI i en app

Jeg har fullført over tjue AI-integrasjonsprosjekter med Innowise som teknisk leder, og enda flere før det. Det jeg vil si, er at når det kommer til praksis, slår gjennomtenkt integrasjon hype hver gang. La meg dele trinnene som fungerer.

Trinn 1. Gjør AI-målene om til klare brukstilfeller

Som jeg nevnte, leverer AI reelle resultater når den løser eksisterende problemer, ikke innbilte eller lånte fra konkurrentene.

Det første trinnet er derfor å nøye avstemme virksomhetens forventninger med målbare resultater. AI fungerer som en kraftig forretningsassistent som kan bidra til å forbedre ulike aspekter, fra å automatisere prosesser og tilby prediktiv innsikt til å bidra til å effektivisere kundeengasjementet ved hjelp av intelligente støtteverktøy.

Et veldefinert mål kan oversettes til fokuserte brukstilfeller som f.eks:

Bedre kundeservice → chatbot/virtuell assistanse
Reduksjon av svindel → system for oppdagelse av uregelmessigheter
Bedre kvalitetskontroll → AI-basert inspeksjon

Ved å prioritere forretningsbruken på et tidlig tidspunkt, skapte Innowise-teamet og jeg en unik AI-løsning for e-handelskunden vår - en en chatbot for intern dokumentasjonsanalyse som førte til en 34% økning i teamprestasjoner.

Trinn 2. Velg riktig AI-verktøy og rammeverk

Når målene er klare, er det enkelt å velge de riktige verktøyene. Her styres teamet mitt av kontrollnivået, hastigheten og hvor mye tilpasning et prosjekt trenger, i tillegg til hvor mye tid og budsjett kunden er villig til å investere.

Hvis du er ute etter full kontroll og dyp tilpasning, er åpen kildekode-verktøy som TensorFlow eller PyTorch det beste alternativet - spesielt for store bedrifter. Hvis du prioriterer rask markedsintroduksjon, kan du vende deg til API-er og administrerte plattformer som OpenAI, Google Cloud AI, AWS SageMaker eller Azure AI. Disse er ofte å foretrekke for MVP-er, der rask levering er viktigst.

En nyttig tommelfingerregel:

Åpen kildekode = mer fleksibilitet = mer utviklingstid
Proprietære plattformer = raskere å lansere = begrenset tilpasning = høyere kostnader

Er det mulig å blande? Kort sagt, ja, og det er strategisk. Vi implementerer ofte en hybrid tilnærming når det passer. Teamet vårt bygger på egenutviklede verktøy for å fremskynde lanseringstiden på MVP-stadiet, samtidig som vi skalerer apper på kommersiell infrastruktur og opprettholder full kontroll og langsiktige kostnadsfordeler.

AI laget for å passe.

Med Innowise trenger du ikke å gjøre om på noe kostbart. Bare løsninger som er bygget for å vare.

Trinn 3. Match problemet med riktig AI-modell

Ikke alle AI-modeller er bygget på samme måte. Noen er gode til å se mønstre i bilder, mens andre er gode til å behandle språk eller forutsi resultater fra tidsseriedata. Hvis du velger feil modell, risikerer du dårlig nøyaktighet, bortkastede utgifter og en løsning som ikke fungerer i den virkelige verden.

Det handler ikke bare om teknologi, men mer om å finne den rette løsningen for den jobben virksomheten din trenger å få gjort.

For å håndtere høydimensjonale visuelle data i datasynoppgaver bruker vi for eksempel teknikker for veiledet, selvveiledet og overført læring (se tabellen for mer informasjon). Denne tilnærmingen viste seg å være vellykket i et nylig gjennomført prosjekt, der vi implementerte datasyn i plattform for ekstern helseovervåking, kjøring 40% raskere sårheling.

I et annet tilfelle brukte teamet mitt prediktive analyser for en bankkunde, og hjalp dem med å reaktivere 17% av kunder som har mistet jobben.

Bruksområde	De beste bruksområdene	Modelltyper	Eksempler
Prediktiv analyse	Prognoser for avgang, etterspørselsprognoser, lagerprognoser, prognoser for energilast	Overvåket, dyp læring	Logistisk regresjon, Random Forest, XGBoost, ARIMA
Naturlig språkbehandling (NLP)	Sentimentanalyse, chatboter, tekstsammendrag	Overvåket, selvovervåket, overføringslæring	BERT, GPT, RoBERTa, spaCy
Computer vision	Bildeklassifisering, objektdeteksjon, visuell kvalitetssikring, ansiktsgjenkjenning	Overvåket, selvovervåket, overføringslæring	CNN, YOLO, ResNet, Vision Transformatorer
Anbefalingssystemer	Persontilpassede produktforslag, rangering av innhold	Overvåket, forsterkning, selvovervåket	Matrisefaktorisering, DeepFM, banditter, GPT
Automatisk talegjenkjenning	Talekommandoer, transkripsjon, identifisering av høyttaler	Overvåket, selvovervåket	Whisper, Wav2Vec, RNNs
Deteksjon av avvik	Feilovervåking, deteksjon av feil, svindel og innbrudd	Uovervåket, overvåket	Isolasjonsskog, autokoder, SVM i én klasse
Kundesegmentering	Målrettet markedsføring, atferdsgruppering	Ikke-veiledet læring	K-Means, DBSCAN, gaussiske blandingsmodeller
Spill AI / Robotikk	Autonom styring, baneplanlegging, beslutningstaking i sanntid	Forsterkningslæring	Q-Learning, DQN, PPO, AlphaGo
Selvkjørende kjøretøy	Kjørefeltregistrering, objektsporing, bevegelsesplanlegging	Overvåket, forsterket, dyp læring	CNN, LSTM, forsterkningsagenter
Dokumentbehandling	Klassifisering, fakturaparsing, enhetsgjenkjenning	Overvåket, selvovervåket, overføringslæring	LayoutLM, T5, BERT

Trinn 4. Legg et solid datagrunnlag

Data er selve livsnerven til din AI. Det er best å behandle det som en kontinuerlig prosess. Først sørger vi for at appen er koblet til de riktige datakildene - enten det er logger over brukeratferd, CRM-data eller sensorinndata. Deretter gjør vi det mulig å utnytte dem.

Jeg støtter alltid å dekke alle viktige trinn i datapipelinen.

For eksempel må råmaterialet for talegjenkjenning først renses for bakgrunnsstøy, og prediktivt vedlikehold krever synkronisering av inndata fra ulike maskiner.

For å holde tritt med prosessen må du validere og overvåke kontinuerlig. Følg med på datakvaliteten og utviklingen over tid, spesielt når appen utvikler seg eller omgivelsene endrer seg.

Trinn 5. Bygg eller integrer AI-modeller

Når du utforsker hvordan du kan innlemme AI i apper, må du huske at du ikke alltid trenger å starte helt fra bunnen av. For velkjente bruksområder kan forhåndstrenede modeller som er tilgjengelige via API-er, være en rask og kostnadseffektiv løsning. Trenger du å analysere kundeanmeldelser? Google Clouds API for naturlig språk passer perfekt. Tale-til-tekst i sanntid? Deepgram eller OpenAI Whisper kan hjelpe deg.

Disse modellene gjør det meste av jobben, og med litt finjustering kan de skreddersys til din virksomhet.

For svært spesifikke bruksområder der nøyaktighet, skalerbarhet, sikkerhet eller kontroll ikke kan kompromitteres, går vi en annen vei: utvikling av skreddersydde modeller. Tenk på å oppdage sjeldne defekter i industrimaskiner, drive forsvarsapplikasjoner eller flagge svindel i finansielle systemer.

I slike tilfeller holder det ikke med hyllevare, og vi bygger AI-modeller helt fra grunnen av. Det er en lengre vei å gå, men når det står mye på spill, er det verdt hvert eneste skritt.

Trinn 6. Utvikle appens backend for AI-integrering

Vær oppmerksom på at AI-app-backends er mer arkitekturkrevende, spesielt med tanke på sanntidsytelse og skalerbarhet. Cloud fungerer best i de fleste AI-baserte scenarier, men det finnes viktige unntak.

Vi bruker lokale løsninger når det stilles strenge krav til regelverk eller personvern, for eksempel innen medisinsk bildebehandling eller analyse av bankdata. Vi lager hybridarkitekturer for å holde AI både fleksibel og håndterbar, f.eks. med logistikkdatabehandling eller en SaaS-plattform som leverer AI-funksjoner globalt via skyen, mens viktige bedriftskunder kjører modellene sine privat.

Teamene våre lager ikke apper alene. Vi bygger tilkoblede AI-miljøer, med fokus på hvordan du kan legge til AI i appen din på en effektiv måte og utforme brukersentrerte opplevelser i både desktop- og mobil utvikling.

Trinn 7. Test og iterer

Tror du at du kan puste lettet ut nå som du er ferdig med testingen? Ikke helt. Her går vi lenger enn til grunnleggende testing, og hjelper deg med å bygge et rammeverk for kontinuerlig testing som støtter modellens utvikling over tid.

Det starter med strenge testkrav, ettersom AI-modeller kan forringes over tid. Først validerer vi at den får de riktige resultatene mesteparten av tiden og er rask nok for produksjon. Deretter trekker vi den gjennom grensetilfeller, som ansiktsgjenkjenning i dårlig belysning eller håndtering av slang i chatbot-samtaler. Suksessen kom da testingen ble en del av interaksjonssløyfen - vi kjørte den om og om igjen og tilpasset den etter hvert som ting endret seg.

Trinn 8. Overvåk, optimaliser og skaler

Som jeg nevnte, er AI-modellering en uendelig historie. Derfor er det fornuftig å skrive en sterk en.

Når modellen din er i drift, overvåker vi AI-ytelsen ved hjelp av instrumentpaneler som Datadog, Prometheus eller tilpassede analyser. For å holde deg oppdatert, tilbyr vi MLOps-tjenester som muliggjør A/B-testing av AI-drevne funksjoner, samler inn tilbakemeldinger fra brukerne for å oppdage falske positiver eller feil, og støtter omskolering med nye data når brukeratferden endrer seg.

Vi er her for å omskolere modeller, optimalisere slutningshastigheten og lansere oppdateringer uten pause.

Det betyr at du må logge slutningsresultater, oppdage data- eller konseptdrift og sette opp varsler for ytelsesfall eller avvik - for å holde din AI skarp og produksjonsklar.

Viktige utfordringer ved integrering av AI

La meg bevæpne deg før du går inn i en AI-integrasjonskamp. De virkelige fiendene dukker opp sent, når endringene blir ubehagelig kostbare. Et par tips om hvordan jeg takler dem i god tid.

Personvern og datasikkerhet

AI-systemer behandler ofte sensitive brukerdata, noe som gjør det kritisk å overholde forskrifter som GDPR eller HIPAA. For å oppfylle kravene implementerer vi personvernfokusert design fra starten av ved å bruke sikker lagring og krypterte pipelines. Begrenset tilgang med revisjonsspor, anonymisering og transparent brukersamtykke er velprøvde metoder vi bruker for å forbedre sikkerheten. Teamet vårt sørger også for kontinuerlig validering og forbedring gjennom regelmessige sikkerhetsgjennomganger.

AI-modellens nøyaktighet og pålitelighet

AI-modeller kan slå feil, hallusinere eller vise skjevheter som er innbakt fra treningsdataene. Nøkkelen ligger i å øke datamangfoldet. For å balansere opplæringsdataene dine implementerer vi tester for grensetilfeller og mangfold i den virkelige verden, ikke bare ideelle scenarier, og bruker forklaringsverktøy samt en ansvarlig AI-tilnærming for å forstå beslutninger. Det er avgjørende å ikke utelukke et menneske fra loopen ved å overlate strategiske beslutninger til dem.

Integrasjonskompleksitet

Kompatibilitetsproblemer oppstår når man kombinerer AI med eksisterende apper som er bygget på en eldre teknologistack eller tredjeparts tjenester som ikke er utviklet med tanke på AI. For å unngå forsinkelser eller flaskehalser i ytelsen som kan oppstå, velger ekspertene våre en mikrotjenestearkitektur for å isolere AI-funksjonalitet. I tillegg anbefaler vi å utnytte skalerbare, skybaserte miljøer, som AWS, GCP, Azure, eventuelt med GPU-støtte, opprettholde versjonering og modelldistribusjonsrørledninger for oppdateringer og tilbakestillinger.

Beste praksis for vellykket integrering av AI

Arkitektur for modularitet og testbarhet

Vi unngår å bygge AI-systemer som tett koblede monolitter. I stedet bruker vi modulære plug-ins som kobles til din eksisterende infrastruktur gjennom veldefinerte grensesnitt. Dette gjør at hver del av AI-pipelinen kan utvikles og testes uavhengig av hverandre, noe som reduserer integrasjonsrisikoen og gjør fremtidige oppdateringer langt mer håndterbare.

For å få dette til å fungere i praksis, strukturerer vi arkitekturen rundt komponenter som

Forbehandlingsmoduler - for validering av inndata og transformasjon av funksjoner;
Tjenester for modellinferens - for å generere spådommer isolert;
Lag for etterbehandling - for å formatere eller rute utganger;
Verktøy for overvåking og logging - for å spore ytelse og oppdage avvik.

Hver av disse kan containeriseres og skaleres separat, noe som gir raskere iterasjon og tryggere distribusjoner. Denne modulære tilnærmingen bygger langsiktig robusthet etter hvert som AI-systemet ditt utvikler seg med nye data, brukstilfeller eller forretningskrav.

Kontinuerlig læring og tilpasning av modeller

AI-systemer trener på store, men begrensede datasett, som vanligvis avviker fra den virkelige verden. Derfor er oppdateringene og omskoleringene jeg allerede har nevnt, et must for å opprettholde utmerket ytelse.

For å maksimere resultatene anbefaler jeg å behandle AI som et produkt. Hos Innowise hjelper vi våre AI-kunder med å ligge i forkant:

Rørledninger for omskolering av modeller ved å automatisere periodisk omskolering med nye data fra reell bruk
Tilbakemeldingssløyfer ved å la brukerne korrigere eller rangere AI-utganger
Deteksjon av avdrift ved å implementere verktøy som oppdager ytelsesfall som utløses av nye data som kommer inn

Samarbeid på tvers av team

AI overskrider grensene for tradisjonell programvare og går på tvers av tekniske, etiske, juridiske og brukergrensesnittmessige skillelinjer. Ingen enkelt team kan "eie" AI fra ende til ende. Og samarbeid bidrar til å synliggjøre hotspots for alle involverte parter og unngå kostbare feiltrinn på grunn av feiltilpasning.

Slik driver Innowise frem samarbeid i AI-prosjekter:

Produktteam definere AI-brukstilfellet og brukermålene, kommunisere verdien og kravene
Dataforskere utvikle og lære opp modeller, bevisstgjøre om input/output og infrastrukturbehov
Engineers distribuere og skalere disse modellene i appen, og holde kontakten med hostingmiljøer, forventninger til ventetid og utrullinger
Juridisk og compliance-team sikrer at dataetikk og personvern respekteres, og kontrollerer revisjonslogger og forklaringsverktøy
Design- og UX-team Utforme hvordan AI samhandler med brukeren, og definere tone, tillit og åpenhet
Interessenter i virksomheten opprettholde full kontroll, validere avkastningen på investeringen og ta en avgjørelse om å gå videre eller ikke.

Utvinning av ROI fra AI-integrering

Effektivitetsgevinster

AI frigjør teamets tid og ressurser til det som betyr noe. Repeterende, forutsigbare og datatunge oppgaver kan enkelt håndteres av AI, ofte opptil 10 ganger raskere enn når de utføres manuelt. De har vist seg å fungere godt innen dokumentbehandling, kundestøtte, kvalitetskontroll og mye mer. Resultatet er at teamene kan fokusere på kreativt, strategisk arbeid i stor skala, samtidig som rutineprosessene automatiseres og blir feilfrie.

Forbedret beslutningstaking

AI tar inn alle tilgjengelige data, fra kundeatferd til forretningsprosesser og eksterne faktorer. Når den identifiserer mønstre, kan den avdekke selv små detaljer som viser seg å være avgjørende for beslutningstaking. Slik hjelper den i det virkelige liv:

Analyseoversikten forutser kundefrafall og anbefaler tiltak for å holde på kundene
Prognoser for etterspørsel og justering av lagerbeholdning
Bedre budsjettering gjennom analyse av utgiftsmønstre
Oppdagelse av svindel, analyse og forslag til tiltak
Identifisering av rotårsaker til kritiske forretningsprosesser

Langsiktige fordeler

Alle disse kortsiktige gevinstene, som forbedret kundeopplevelse og automatisert drift, legger grunnlaget for langsiktig suksess, med den rette strategien på plass. Systemene blir smartere over tid, beslutningene blir mer nøyaktige og tjenestene blir mer personaliserte. Over tid gir dette bedre kundelojalitet, lavere driftskostnader, et konkurransefortrinn ved å innovere raskere enn konkurrentene og sterkere motstandsdyktighet ved å forutse risiko, oppdage ineffektivitet og redusere avhengigheten av reaktiv ledelse. Det som startet som en problemløsning, forvandles til et visjonært sprang.

Bygg AI som fungerer med Innowise

Hos Innowise tilbyr vi omfattende AI-utviklingstjenester - fra strategisk rådgivning til fullskala implementering. Med 40 leverte AI-prosjekter vet vi godt hvor teamene vanligvis står fast, og vi hjelper dem med å hoppe over prøve-og-feile-fasen.

Alle typer skreddersydde løsninger

Enten det dreier seg om datasyn, prediktiv analyse, intelligent automatisering, nærværsdeteksjon eller annet, har vi dokumenterte resultater på tvers av teknologier, og hjelper bedrifter med å oppnå de resultatene de virkelig sikter mot.

Apper bygget for virkeligheten

Vi kombinerer teknisk, ledelses- og domeneekspertise for å sikre at AI-løsningen din er i tråd med virksomhetens mål og miljø. Ja, vi lar deg ikke lansere AI for AIs skyld, men leverer et strategisk veikart med klare tekniske referansepunkter.

Støtte gjennom hele livssyklusen

Teamet vårt tilbyr nøkkelferdige løsninger som hjelper deg med å få det riktig fra første forsøk. Du kan kontakte oss for rådgivning, gå gjennom revisjoner og begynne på utviklingsreisen på tvers av apper, infrastruktur og løpende støtte.

Fleksible, hybride tilnærminger om bord

Med tanke på ytelsen, kostnadene og kompleksiteten til AI tenker vi utenfor boksen for å finne den rette balansen. Hos Innowise beskytter vi deg mot å ende opp med et "Frankenstein"-system. I stedet får du en velorkestrert løsning der hver komponent fungerer i harmoni med hverandre.

Konklusjon

En app med AI er en kraftig samarbeidspartner som trives med klare intensjoner, rene data og et samkjørt teamarbeid. For å oppnå reelle resultater må AI behandles som en langsiktig investering, ikke som en påklistret funksjon. Det betyr at man må definere målbare mål fra starten av, etablere sunne datarørledninger og sørge for at alle interessenter - fra ingeniører til samsvarsansvarlige - er enige om hvordan suksess ser ut.AI er mer enn kode, det er et levende system. Hos Innowise dekker vi alt fra infrastruktur til etikk, med gjennomtenkt design og kontinuerlig oppfølging. Etter hvert som appen din utvikler seg, utvikler vi AI sammen med den, gjennom kontinuerlig overvåking, omskolering og forbedring, som ethvert seriøst produkt.Hvis du er klar til å gjøre AI til en reell styrke i appen din, er vi her for å hjelpe deg. La oss snakke først.

Innholdsfortegnelse

Kontakt oss

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så kontakter vi deg når vi har behandlet forespørselen din.

Navn

Selskap

E-post

Telefon

Melding

Send oss en talemelding

Legg ved dokumenter

Last opp fil

Du kan legge ved én fil på opptil 2 MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

Ved å klikke på Send, samtykker du til at Innowise behandler dine personopplysninger i henhold til våre Retningslinjer for personvern for å gi deg relevant informasjon. Ved å oppgi telefonnummeret ditt samtykker du i at vi kan kontakte deg via taleanrop, SMS og meldingsapper. Priser for samtaler, meldinger og data kan gjelde.

Du kan også sende oss en forespørsel
til contact@innowise.com

Hva skjer videre?

Når vi har mottatt og behandlet forespørselen din, tar vi kontakt med deg for å beskrive prosjektbehov og signerer en taushetserklæring for å sikre konfidensialitet.

Etter å ha undersøkt dine ønsker, behov og forventninger, utarbeider teamet vårt et prosjektforslag forslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tids- og kostnadsestimater.

Vi avtaler et møte med deg for å diskutere tilbudet og spikre detaljene.

Til slutt signerer vi en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt med en gang.