ENTERPRISE AI · SOFTWARE ENGINEERING
Ett felles arbeidsmiljø der virksomhetens kunnskap, systemenes kildekode, arkitektur og spesialiserte AI-agenter jobber sammen med IT-spesialister — fra kravanalyse og design til utvikling, testing og forvaltning.
FORSTÅR. TENKER. SKAPER.
I prosjektet NEXUS planlegger vi å modernisere modulen for dokumentbehandling. Analyser den eksisterende arkitekturen og kildekoden, identifiser komponentene som hemmer videreutviklingen, og anbefal forbedringer, slik at eksisterende integrasjoner og sikkerhetskrav ivaretas.
Resultat av den innledende analysen
Det er identifisert tre prioriterte vurderingsområder for moderniseringen av NEXUS-modulen for dokumentbehandling.
Statusendringer og valideringsregler for dokumenter er tett koblet til behandlingslogikken. En oppdeling av disse ansvarsområdene bør vurderes.
De eksisterende grensesnittene for datautveksling må forbli kompatible. Avhengigheter av dokumentstatuser og datastrukturer bør kontrolleres.
Det må avklares om autorisasjonsreglene brukes konsekvent i alle trinn av dokumentbehandlingen.
document-service/src/workflow/Kildekodekomponent for dokumentbehandling og statusstyring.
docs/architecture/integrations.mdBeskrivelse av systemets arkitektur for integrasjoner og datautveksling.
security/access-control.mdDokumentasjon av tilgangsrettigheter og autorisasjonsregler.
Kan den interne datamodellen endres under moderniseringen dersom de eksterne integrasjonsgrensesnittene forblir uendret? Det påvirker den mulige arkitekturløsningen.
Opprett initiativet «Modernisering av NEXUS-dokumentmodulen», og del analysen opp i deloppgaver for arkitektur, integrasjoner, sikkerhet og testing.
Hvorfor DCS Flow?
DCS Flow samler kunstig intelligens, virksomhetens kunnskap og teamarbeid i ett felles miljø for programvareutvikling.
I stedet for at hver spesialist bruker AI-verktøy på egen hånd, hjelper DCS Flow virksomheten med å jobbe systematisk ut fra en felles prosjektkontekst, ta vare på arbeidsresultatene og videreutvikle informasjonssystemene — med både mennesker og spesialiserte AI-agenter.
Fokuser på resultatet, ikke på brukte tokens.
AI-bruken trenger ikke planlegges ut fra tokenforbruket for hver forespørsel. Spesialistene kan konsentrere seg om å analysere oppgaven, løsningens kvalitet og arbeidsresultatet.
Kunnskap blir en felles ressurs som kan brukes på lang sikt.
Prosjektdokumentasjon, kildekode, retningslinjer og godkjente beslutninger danner et kunnskapsgrunnlag som virksomheten har tilgang til. Informasjonen er ikke avhengig av én spesialists personlige AI-samtalehistorikk.
Fra individuelle AI-samtaler til en felles arbeidsprosess.
I modulene Chat, Initiatives og Board kan kolleger sammen analysere spørsmål, strukturere initiativer og forberede oppgaver med AI-støtte og en felles prosjektkontekst.
Ikke bare generell AI-kunnskap, men også systemets kildekode, arkitektur og krav.
DCS Flow bruker prosjektets repositorier, dokumentasjon, retningslinjer og andre tilgjengelige kunnskapskilder for å bidra til resultater som passer akkurat deres system og er underbygget av kilder.
Fra den første ideen til forvaltning av systemet.
Analyse, design, utviklingsstøtte, testing og forvaltning ses som sammenhengende ingeniørarbeid i stedet for isolerte AI-forespørsler i ulike verktøy.
AI-muligheter uten å miste kontrollen over data og tekniske beslutninger.
DCS Flow kjører i en isolert infrastruktur. Prosjektets regler, krav og beslutninger styres i modulen Steering, mens vesentlige tekniske beslutninger vurderes og tas av mennesker.
Fra en ny idé til videreutvikling, forvaltning og feilsøking i eksisterende informasjonssystemer.
Velg hvordan virksomheten deres jobber, og se hvordan DCS Flow hjelper med konkrete oppgaver innen programvareutvikling.
Analysere behovet for ny funksjonalitet, presisere krav, vurdere påvirkningen på eksisterende systemer og forberede gjennomføringsoppgaver.
Et strukturert initiativ, krav, løsningsalternativer og oppgaver klare for utvikling.
Nye funksjoner planlegges med hensyn til eksisterende systemer og tidligere beslutninger, og kunnskapen om dem blir i virksomheten.
Innbyggere skal kunne søke digitalt om en tjeneste som hittil bare har kunnet søkes om ved personlig oppmøte.
Hjelper med å presisere kravene, vurderer påvirkningen på det eksisterende kunderegisteret og utarbeider initiativets struktur.
Et initiativ med delinitiativer, en liste over åpne spørsmål og utkast til oppgaver for gjennomgang i Board.
DCS Flow hjelper virksomheter med å utnytte IT-spesialistenes arbeid mer effektivt, ta vare på og utvikle teknologisk kunnskap og redusere kostnadene ved å utvikle og forvalte informasjonssystemer.
Mindre gjentatt arbeid. Mer effektiv ressursbruk.
AI hjelper med å automatisere og effektivisere arbeidskrevende oppgaver innen analyse, dokumentasjon og utarbeiding av tekniske løsninger. Spesialistene bruker mindre tid på å lete etter informasjon og sette seg inn i eksisterende systemer, og mer tid på å skape verdi.
Mer arbeid utført med de eksisterende ressursene.
Et felles arbeidsmiljø, virksomhetens kunnskap og spesialiserte AI-agenter hjelper teamet med å forstå oppgaver raskere, samarbeide og levere tekniske resultater av høy kvalitet. Tiden det tar å sette seg inn i konteksten og overlevere informasjon mellom spesialister, reduseres.
Kunnskapen blir i virksomheten — også når folk slutter.
Systemarkitektur, kildekode, dokumentasjon, retningslinjer og tatte beslutninger danner et kunnskapsgrunnlag som virksomheten har tilgang til. Det blir enklere å lære opp nye spesialister og overta systemer, noe som reduserer risikoen ved utskifting av personell og avhengighet av bestemte eksterne leverandører.
Hvert prosjekt øker virksomhetens teknologiske kapital.
DCS Flow hjelper med å bygge opp og bruke et felles kunnskapsbibliotek der informasjon om systemarkitektur, kildekode, komponenter, krav, retningslinjer og tidligere tekniske beslutninger samles.
Når et nytt prosjekt startes eller et eksisterende system videreutvikles, hjelper AI med å finne egnede tidligere løsninger, vurdere hvor godt de passer de nye kravene og utarbeide forslag til tilpasninger.
Dere trenger ikke begynne på nytt hver gang — virksomheten kan bruke det den allerede har skapt.
Gevinstene beskrives som potensiell verdi. Den faktiske effekten avhenger av virksomhetens systemer, tilgjengelig kunnskap og omfanget av innføringen.
Fra enkeltstående AI-eksperimenter til systematisk bruk av AI i IT-utvikling.
Hvordan innfører man en ny integrasjon og samtidig overholder den eksisterende systemarkitekturen og sikkerhetskravene? Følg sju trinn fra forespørsel til et resultat som spesialister kan etterprøve.
En systemarkitekt stiller et spørsmål i konteksten av et konkret prosjekt.
Hvordan innfører vi en ny integrasjon og samtidig overholder den eksisterende systemarkitekturen og sikkerhetskravene?
Forespørselen knyttes til prosjektkunnskap og retningslinjer som virksomheten allerede har tilgjengelig i DCS Flow.
Velg en komponent for å se rollen dens og hvordan den henger sammen med resten av plattformen.
Informasjon limes ikke bare mekanisk inn i en AI-forespørsel. Konteksthåndteringen velger ut det som er relevant for den konkrete oppgaven. Velg en oppgave for å se utvalget.
Integrasjonslaget og autentiseringstjenesten.
Sikkerhetskravene og den tidligere arkitekturbeslutningen.
Verktøyintegrasjoner — ikke nødvendig for denne oppgaven.
Illustrasjon. Utvalget avhenger av hvilke kilder som er tilgjengelige og tilkoblet i virksomheten; hvis informasjonen ikke er tilstrekkelig, påpeker AI hvilken kontekst som mangler.
Kvaliteten på et AI-resultat avhenger ikke bare av modellen, men også av hvor relevant konteksten er som systemet kan bruke.
Plattformen kjører i en isolert datasenterinfrastruktur uten utgående tilkobling til det offentlige internettet. Data lagres i DCS Flows eller kundens infrastruktur.
DCS Flow kjører i en kontrollert datasenterinfrastruktur.
Fra det isolerte plattformmiljøet finnes det ingen utgående tilkobling til det offentlige internettet.
AI-modellene kjører på DCS Flows infrastruktur.
Data lagres i DCS Flows eller kundens infrastruktur, avhengig av valgt driftsmodell.
Vesentlige tekniske beslutninger tas av virksomhetens spesialister.
Konklusjoner som AI har utarbeidet, kan vurderes ut fra kilder og begrunnelser.
Disse temaene gjennomgås under demoen og evalueringen ut fra virksomhetens krav og valgt driftsmodell.
Data lagres i DCS Flows eller kundens infrastruktur, avhengig av valgt driftsmodell. Driftsmodellen vurderes sammen med virksomheten ved starten av samarbeidet.
Nei. DCS Flow kjører i en isolert datasenterinfrastruktur, og fra plattformmiljøet finnes det ingen utgående tilkobling til det offentlige internettet.
Vilkårene for bruk av data avtales ved starten av samarbeidet. Vi gir detaljert informasjon om dette under demoen og evalueringen.
Vesentlige tekniske beslutninger tas av virksomhetens spesialister. AI utarbeider analyser, alternativer og forslag; retningslinjer som AI foreslår i modulen Steering, trer først i kraft etter menneskelig godkjenning.
Konklusjoner som AI har utarbeidet, knyttes til kildene som er brukt — kildekode, dokumentasjon, retningslinjer eller beslutninger — og til en begrunnelse. Hvis informasjonen ikke er tilstrekkelig, påpeker AI hvilken kontekst som mangler, i stedet for å finne på konklusjoner.
DCS Flow bruker MCP-integrasjoner for å få tilgang til verktøy, datakilder og eksterne systemer. Konkrete integrasjoner vurderes ut fra kravene i deres miljø.
Løsninger for autentisering, tilgangsrettigheter og revisjon gjennomgår vi under demoen og evalueringen ut fra virksomhetens krav.
Nei. DCS Flow støtter spesialistene — det hjelper dem med å få kontekst raskere og utarbeide analyser og dokumentasjon. Beslutningene og ansvaret for resultatet ligger fortsatt hos menneskene.
Veien fra første kontakt til det daglige arbeidet. En demo er en introduksjon og forplikter ikke til en avtale.
I en demo viser vi DCS Flow i konteksten av deres oppgaver. Etter avtale er en prøveperiode mulig. En demo forplikter ikke til en avtale.
Se i en demo hvordan DCS Flow kan hjelpe med å forstå, forvalte og videreutvikle virksomhetens informasjonssystemer.