Sådan kortlægger og automatiserer du dine arbejdsflows med AI – uden at miste overblikket

Mange mellemstore virksomheder i mode- og livsstilsbranchen har komplekse arbejds- og informationsflows – men er ikke nødvendigvis teknologisk modne. Det gør digitalisering og AI-implementering til en udfordring. Men også til en mulighed, hvis man griber det rigtigt an.

Op mod 70 % af digitale transformationer fejler – ofte fordi man starter med teknologien i stedet for med processerne og menneskene.

Hos Floral har vi udviklet en praktisk playbook, der guider virksomheder og konsulenter igennem en struktureret proces for at kortlægge, forstå og forbedre arbejdsflows – med AI som værktøj, ikke mål i sig selv. I denne artikel deler vi vores tilgang.

Hovedspørgsmål: Hvordan kan mode- og livsstilsvirksomheder bruge AI til at optimere deres arbejdsflows – uden at det bliver teknisk eller uoverskueligt?

Først: Forstå problemet, før du vælger løsningen

Digitalisering og AI fejler ofte, fordi man tror, det handler om at købe en platform eller installere et nyt system. Men reelt handler det om at forstå og gentænke de flows, der binder virksomheden sammen – fra produktion til marketing, fra kundeservice til lagerstyring.

Hvis man ikke har overblik over, hvordan arbejdet faktisk foregår i dag, er det umuligt at vide, hvor AI kan hjælpe. Derfor starter vi med kortlægning.

Trin 1: Kortlægning af arbejds- og informationsflows

I vores playbook starter vi med en fælles arbejdsproces, hvor konsulent og virksomhed sammen:

• Identificerer nøgleopgaver og gentagende arbejdsflows
• Visualiserer, hvem der gør hvad – og hvornår
• Kortlægger, hvor data opstår og hvordan det bruges
• Udpeger flaskehalse, dobbeltarbejde og manuelle rutiner

Det hele foregår i Notion AI, hvor vi har opbygget en intuitiv skabelon, der kan bruges direkte under møderne.

Vi gør det i øjenhøjde – ingen teknisk jargon, bare struktur, samtale og fælles forståelse.

Trin 2: Analyse og potentialevurdering

Når virksomhedens flows er kortlagt, vurderer vi i fællesskab:

• Hvilke opgaver kan automatiseres med AI?
• Hvor opstår der fejl eller forsinkelser, som AI kan afhjælpe?
• Hvilke datakilder skal AI kunne trække på?
• Hvad skal bevares som menneskelig dømmekraft – og hvad kan understøttes af teknologi?

Vi bruger her Florals rammeværktøj Seed, som sikrer, at teknologien matcher både virksomhedens strategi, mennesker og struktur.

Trin 3: Udvikling af løsninger med AI – skræddersyet og jordnært

Mange SMV’er i mode- og livsstilsbranchen har unikke arbejdsgange, som ikke kan løses med standardsoftware. Derfor bruger vi vores metode Soil til at bygge AI-agenter, der matcher netop jeres behov.

Eksempler kan være:

• En AI-agent, der automatisk opretter produktbeskrivelser ud fra materialelister
• Et værktøj, der tjekker og optimerer indhold til sociale medier, så det passer til brandets tone og målgruppe
• En funktion, der identificerer forsinkelser i produktionsflowet og foreslår handlinger

Vores løsninger skal være noget, I selv kan forstå, bruge og vedligeholde – uden at være afhængige af os eller udviklere.

Derfor virker det: Mennesker før maskiner

Den største forskel ligger i tilgangen:

• Vi starter med menneskene og forretningen ikke med teknologien
• Vi arbejder med små, konkrete forbedringer frem for store omvæltninger
• Vi kombinerer forretningsforståelse, systemtænkning og AI-kompetence i én proces

Det handler ikke om at implementere AI – men om at gøre arbejdet bedre.

Typiske resultater vi ser

• 20-40 % tidsbesparelse på udvalgte arbejdsflows
• Større sammenhæng mellem data, beslutninger og daglig drift
• Færre manuelle fejl og mindre dobbeltarbejde
• Øget ejerskab og forståelse i organisationen

Vil du i gang? Sådan gør du

Vi tilbyder tre typer forløb for virksomheder i mode- og livsstilsbranchen:

1. Indledende workshop (1 dag) – Kortlægning og prioritering af AI-potentiale
2. Sparringsforløb (3 sessioner) – Strukturering og idéudvikling med Notion AI
3. Udviklingssprint (2 uger) – Udvikling og test af en konkret AI-agent

Du bestemmer tempoet – vi hjælper med retningen.

Konklusion: AI i operations behøver ikke være kompliceret

Digitalisering og AI kan virke uoverskueligt – især hvis man ikke føler sig teknisk stærk. Men med den rigtige tilgang og et godt kort over, hvordan arbejdet faktisk foregår, er det muligt at skabe konkrete forbedringer, som mærkes i hverdagen.

Hos Floral tror vi på, at AI skal være praktisk, menneskelig og værdiskabende. Det handler ikke om at være “first mover” – det handler om at tage de rigtige skridt for netop din virksomhed.