AI og MCP integration

Med AI-værktøjer, AI-agenter og MCP servere udvikler vi markant hurtigere. Løsninger, der før krævede måneders udvikling, kan nu leveres hurtigt og inden for et overskueligt budget. Samtidig kan data skrives begge veje mellem kildesystem og rapport, så BI-rapporten bliver et interaktivt, operationelt værktøj.

Det får I

Løsninger, der før tog måneder at udvikle, leveret på en brøkdel af tiden

Et overskueligt budget, fordi AI-værktøjer tager sig af det tidskrævende rutinearbejde

Data, der skrives begge veje mellem kildesystem og rapport (write-back)

BI-rapporten som et interaktivt, operationelt værktøj, hvor brugerne både ser og handler ét sted

Analysemodeller og AI-baserede forecasts, der forudsiger fx salg, likviditet og kapacitet, så I kan handle før tallene rammer

Datasikkerhed: AI bruges kun i udviklingsarbejdet og kobles ikke på jeres data. Løsningen kører i jeres eget miljø

AI-agentAgentMCP ServerWrite-backForecastingAnalysemodeller

Måneders udvikling på få uger

AI har ændret, hvordan BI-løsninger bygges. Med moderne AI-værktøjer og AI-agenter løser vi en stor del af det tidskrævende arbejde markant hurtigere: datamodeller, DAX-measures, integrationer, dokumentation og test. Vores erfaring styrer arkitektur og kvalitet, mens agenterne tager sig af det tunge rutinearbejde.

Det betyder, at løsninger, som tidligere krævede måneders udvikling og et stort budget, nu kan leveres hurtigt og til en pris, der også giver mening for mindre og mellemstore virksomheder.

Fra rapport til operationelt værktøj

En traditionel BI-rapport viser data, men hvis noget skal rettes, godkendes eller opdateres, skal brugeren over i kildesystemet. Med write-back kan data skrives begge veje: fra kildesystemet til rapporten og fra rapporten tilbage til kildesystemet.

Det forvandler BI-rapporten til et interaktivt, operationelt værktøj. Brugerne kan fx godkende, kommentere, justere budgetter og prognoser eller rette stamdata direkte i rapporten, og ændringen lander i kildesystemet. Overblik og handling er samlet ét sted.

Datasikkerhed: AI i udviklingen, ikke på jeres data

AI-værktøjer, AI-agenter og MCP servere bruger vi i vores udviklingsarbejde: til at skrive og teste kode, bygge datamodeller og DAX og dokumentere løsningen. De arbejder med koden og datamodellernes struktur, ikke med jeres forretningsdata. AI-værktøjerne kobles ikke på jeres data, og jeres data sendes ikke til eksterne AI-tjenester.

Den færdige løsning kører i jeres eget Microsoft-miljø, med jeres egne adgangsrettigheder og sikkerhedsopsætning. Analysemodeller og forecasts bygges og kører også dér, så data bliver i jeres miljø hele vejen.

Hvad er en MCP server?

MCP (Model Context Protocol) er en åben standard, der forbinder AI-værktøjer med andre værktøjer og systemer inden for klart afgrænsede rammer. I vores udvikling forbinder MCP servere AI-agenterne med fx kodebase, dokumentation og udviklingsmiljøer, så de arbejder præcist og kun dér, hvor de har lov.

Se også vores implementeringsproces og hvordan vi udvikler.