AI-agenten löste kundärendet. Vad kostade det?
En AI-agent svarar kunden på sekunder. Men varje steg i kedjan kostar. Gartner räknar med att kostnaden per agentiskt arbetsflöde mer än femfaldigas fram till 2028, och att öppna modeller kör 90 procent av stegen år 2030. Så räknar du på kostnaden per löst ärende.
Suverän AI för försvar och medtech: varför reglerade branscher kör eget
NVIDIA kopplar ihop GPU-kapacitet med nordiska datacenter. För försvar, medtech och automotive flyttar det fokus till den viktigaste frågan: var ligger datan, och vem kontrollerar den?
AI-konsult i Göteborg: så gjorde Kärcher tekniska manualer mer tillgängliga med AI
Hur kan AI göra tekniska manualer mer användbara? Läs om Aixias samarbete med Kärcher och vad företag i Göteborg kan lära av projektet.
Från modell till produktion: LLMOps blir 2026 års viktigaste MLOps-skifte
Så tar ni språkmodeller från pilot till produktion med LLMOps: övervakning av svar och inte bara servrar, model drift, policy-as-code och fördelat ansvar i en managed tjänst.
Vätskekylning och energikrav 2026: datacenterhallen möter AI-densiteten
Ett AI-rack drar nu mer effekt än en hel rad traditionell IT. Här är vad som förändrats, varför vätskekylning blivit standard och varför elen – inte kylan – är den egentliga flaskhalsen.
Cohesity skyddar nu AI-agenterna: agentbackup blir nästa steg i cyberresiliens
AI-agenter agerar, inte bara svarar – och de flesta återställningsplaner saknar svar på vad som händer när en agent gör fel. Cohesity Agent Resilience skyddar agenternas minne, konfiguration och de system de rör.
Från pilot till produktion: MLOps-fällorna när AI ska skalas
De flesta AI-piloter når aldrig produktion. Här är de fem vanligaste MLOps-fällorna – spårbarhet, övervakning, modell-drift, resursdelning och ägarskap – och vad som krävs för att undvika dem.
GPU-compute i Norden: var ska AI-infrastrukturen ligga?
Var ska beräkningskraften ligga? Publikt moln, eget datacenter, colocation eller en kombination? Så fattar ni beslutet, och vad försvar, medtech och automotive bör tänka på.
AiQu och MLOps: Så stoppar du slöseriet med dyra GPU:er
AiQu is Aixia’s MLOps platform that helps organizations manage, schedule, and optimize AI workloads efficiently.
Ni har byggt en RAG. Grattis. Nu börjar det svåra.
Att bygga en RAG-applikation är enkelt. Att få den att producera pålitliga resultat i skala – det är det svåra.
