Innebygd AI: onboarding kortet ned fra 45 til 2 minutter

Vi har redesignet kundedashbordet for en amerikansk plattform for cyberrisikostyring og satt en integrert AI-agent i sentrum. Onboarding gikk fra en veiledet prosess på 45 minutter til under 2 minutter i selvbetjeningsmodus, og et verktøy som tidligere ble brukt hvert kvartal, ble et daglig beslutningsverktøy. Medlemmer av styret, CFO-en og CISO-en bruker det samme grensesnittet — hver på sin egen måte.

Utfordring

Plattformen var en moden løsning for cyberrisikoanalyse med en Fortune 500-kundebase. Likevel dukket det opp tre barrierer etter hvert som produktet utviklet seg:

• Høy terskel for dataforståelse: Tolkning av indikatorene krevde spesialisert ekspertise — et velkjent mønster i sterkt regulerte, data- og analysedrevne sektorer som bank, finans og compliance.
• Lav daglig bruksfrekvens: De fleste brukere logget bare inn én gang i kvartalet for å generere periodiske rapporter — plattformen var ikke en del av deres daglige arbeid.
• Høy innsats i den innledende oppsettfasen: Nye kunder trengte cirka 45 minutter med konfigurasjon sammen med supportteamet før de kunne bruke systemet selvstendig.

Da agentbasert conversational AI ble markedsstandard, ba kunden oss om å bringe denne interaksjonsmodellen inn i brukerdashbordet. Den største utfordringen var at ett enkelt grensesnitt skulle betjene svært ulike målgrupper:

• Styremedlem har behov for en kortfattet, selvforklarende visning som kan stå alene, uten å gå i detaljer.
• CFO søker forretningsmessig kontekst og historien bak tallene.
• CISO har behov for full konversasjonell dybde for å diagnostisere sårbarheter presist og handle umiddelbart.

Vår tilnærming:

Produktets kjerneoppgave var å integrere LLM-modeller i et klassisk dashbord uten å tvinge brukerne til å bytte mellom to adskilte arbeidsmåter. Vi valgte å ikke bygge en separat chat ved siden av plattformen for å unngå to parallelle og konkurrerende grensesnitt. I stedet valgte vi en hybridmodell: det velkjente Point-and-Click-grensesnittet for daglige oppgaver, kombinert med muligheten til å formulere et spørsmål i naturlig språk når automatisering er nødvendig. Denne tilnærmingen bevarer brukernes eksisterende vaner—de kan gradvis venne seg til AI-støtte, mens det til enhver tid finnes guardrails tilgjengelige.

I hjertet av portalen står en modell med fire nivåer for interaksjon med AI-agenten (Aria):

Level 0 – Ledelse: Hva skjer? 

Den første visningen etter innlogging. Et klassisk dashbord med nøkkelindikatorer for cybersikkerhet, som ikke krever direkte interaksjon med AI. Knappene under indikatorene viser umiddelbart forhåndsgenererte datasammendrag. Det er en kortfattet, selvstendig visning, designet for lederteamet.

Level 1 – Finans: Hvorfor skjer dette? 

Et analytisk lag for CFO og økonomiansvarlige. Hver indikator kan utdypes via forhåndskonfigurerte analyser eller en interaktiv AI-chat. Kontekstuelle forespørselsforslag (Prompt-Chips) igangsetter i bakgrunnen kompleks prompting og leverer konklusjoner på ekspertnivå, uten at brukerne trenger å skrive sine egne prompts.

Level 2 – Utførelse: Gjør det for meg. 

Et operativt arbeidsrom for CISO-en og SecOps-teamene. Handlingsknapper blir konkrete kommandoer (Create, Identify, Prepare). I stedet for å gi instrukser og anbefale hva brukeren burde gjøre, planlegger agenten autonomt en flertrinns arbeidsflyt og gjennomfører den med integrerte verktøy.
 

Level 3 – Fri konsultasjon.

Et åpent tekstfelt (fri-tekstprompt), til enhver tid tilgjengelig for brukere med et klart definert formål.

Dette designet er bevisst ikke-lineært. I praksis går brukerne ofte gjennom trinnene sine i en løkke (fra utforskning og dyptgående analyse til en konkret handling) og tilpasser verktøyet til sin egen beslutningsprosess.

Løsning

Aria er en fullt native AI-agent, integrert i kjernen av plattformen. Den opererer direkte innenfor brukergrensesnittet, branding og autentiseringssystemet og kombinerer den analytiske dybden i kildedata med et samtalelag. Brukere trenger ikke å stole på eksterne verktøy. Et system som tidligere krevde analytikerstøtte, har blitt fullt selvbetjent—det gjør det mulig å stille spørsmål, validere hypoteser og utføre handlinger på ett sted. Identifiserte risikoer rapporteres ikke lenger passivt; de begrenses aktivt, direkte fra dashbordet.