Hoppa till huvudinnehåll

Bidrag och lån för AI och digitalisering 2026 – så väljer du en teknikleverantör

Pengar till AI finns. Flaskhalsen är ett välplanerat projekt

Från och med den 2 november 2026 kan företag ansöka om lån på 2,5–15 miljoner zł för digitalisering, automatisering och AI‑införanden – med 0,5 % ränta per år och möjlighet till eftergift av upp till 15 % av kapitalet. Det är ett nytt PARP‑instrument inom programmet FENG med en total pott på 792 miljoner zł. Parallellt pågår ansökningar till Ścieżka SMART B+R (500 miljoner zł, ansökningar till 29 december) samt en ny omgång av Dig.IT‑grantarna från ARP för tillverkande företag.

På finansieringssidan saknas det sällan pengar. Projekten faller på annat: omfattningen följer inte det dokument som ligger till grund för ansökan, indikatorerna går inte att mäta, och avtalet med leverantören överför inte rättigheterna till programvaran. Då går bidraget förlorat och lånet måste återbetalas i sin helhet.

Den här texten är för ledningar och operativa chefer som överväger AI‑införande eller digitalisering av produktion med medfinansiering. Vi visar vilka program som är öppna, vad medlen faktiskt kan användas till och vilka krav teknikleverantören måste uppfylla för att projektet ska klara utvärdering, genomförande och avräkning.

Vilka program är öppna nu

I slutet av 2026 har ett företag som planerar teknikinförande tre huvudsakliga nationella spår att välja mellan: förmånligt lån med delvis eftergift, bidrag för FoU samt grant för produktionens digitala omställning.

ProgramInstitutionForm och beloppFör vemAnsökningsperiodVad finansieras inom teknikområdet
Pożyczki na cyfrową i zieloną transformację przedsiębiorstw (FENG 1.2)PARP, via finansierande partnersLån 2,5–15 miljoner zł, 0,5 % per år, upp till 15 år, amorteringsfrihet upp till 24 mån., villkorad eftergift upp till 15 %SMF och stora företag i hela Polen2.11.2026–31.03.2029ERP, MES, SCADA, IoT, AI, moln, prediktiv analys, digitala tvillingar, B2B/B2C‑plattformar
Ścieżka SMART B+R (FENG)PARPBidrag upp till 50 miljoner zł; minst 3 miljoner zł i FoU‑kostnaderSMF29.10–29.12.2026FoU‑arbete som leder till innovation minst på nationell nivå
Dig.IT Transformacja cyfrowa (FENG 2.21), utlysning 2/2026ARPGrant 150–850 tusen zł, upp till 50 % av kostnadernaTillverkande SMF med minst 5 avslutade räkenskapsårfrån 2.11.2026; ARP kan stänga ansökan i förtidDigitala teknologier, produktionsautomatisering, dataanalys, moln, cybersäkerhet

Lånet för digital och grön omställning i praktiken

Detta är det mest intressanta instrumentet för större AI‑införanden. Åtta institutioner, bl.a. ING Bank Śląski och Agencja Rozwoju Przemysłu, tar emot ansökningar. Egeninsats krävs inte, och upp till 25 % av lånebeloppet kan användas till rörelsekostnader.

Programmet har två komponenter. Den digitala (Industri 4.0) omfattar automatisering, robotisering och digitalisering av processer, inklusive uttryckligen artificiell intelligens. Den gröna omfattar minskad råvaru- och avfallsanvändning, men också digitala verktyg för att spåra produktens livscykel (LCA, PEF, koldioxidavtryck).

Storleken på den villkorade eftergiften beror på komponent och investeringsort:

Investeringens omfattningPlacering i någon av de 139 medelstora städerna med minskade funktioner eller i en kommun som riskerar marginaliseringÖvriga platser
Endast digital komponent5 %ingen eftergift
Grön komponent eller båda komponenterna15 %10 %

Slutsats för AI‑projekt: en rent digital investering utanför de angivna områdena får ingen eftergift. Att lägga till en grön komponent – t.ex. en modul för optimering av råvaruanvändning eller spårning av koldioxidavtryck – kan höja eftergiften till 10–15 %. Det måste dock bottna i företagets faktiska behov och i en auditering, inte i en önskan att maximera eftergiften.

Detaljerade villkor, inklusive säkerheter och räntevariant, fastställs av den finansierande partnern tillsammans med sökanden.

Vad kan medlen användas till: exempel på AI‑ och digitaliseringsprojekt

Bäst finansieras projekt som förändrar en specifik process och ger mätbar effekt: kortare planeringstid, färre stopp, lägre lager, mindre spill. Nedan typiska omfattningar som passar väl i de aktuella programmen.

ProjektExempelomfattningVar hitta finansieringMätbar effekt för indikatorer
Planering och schemaläggning av produktion med AIIntegration mot ERP/MES, agent som planerar order, scenariosimuleringar, godkänns av planerarenLån (digital komponent), Dig.ITTid för att ta fram planen, leveransprecision, maskinutnyttjande
EfterfrågeprognoserPrediktiva modeller baserade på försäljnings‑ och marknadsdata, kopplade till inköp och produktionsplanLån, Dig.ITPrognosträffsäkerhet, lagernivåer, lagerbrist
Insamling av maskindata och prediktivt underhållIoT‑sensorer, styrsystem, MES/SCADA, anomalidetekteringsmodellerLån, Dig.ITOplanerade stopp, OEE
Företagsövergripande datalager och AI‑skiktKoppla samman data från ERP, CRM, MES och dokument på ett ställe, AI‑assistent för ledning och avdelningarLån (moln, analys)Tid till informationstillgång, antal manuella rapporter
Optimering av råvaruanvändning och koldioxidavtryckAnalys av materialåtgång och spill, digital spårning av LCA och produktens koldioxidavtryckLån (grön komponent – högre eftergift)Råvaruförbrukning per enhet, avfallsvolym, utsläpp
B2B‑plattform eller online‑konfiguratorBeställningsportal, produktkonfigurator, integration mot produktionLån (digitala tjänster)Andel onlinebeställningar, orderhanteringstid
Egen produkt eller AI‑modellUtvecklingsarbete, prototyp, tester i miljöer nära verklighetenŚcieżka SMART B+RUppnådda FoU‑milstolpar, teknisk mognad

I PARP‑lånet är kravet på innovation på företagsnivå centralt. Den lösning som införs ska innebära en ny eller avsevärt förbättrad process jämfört med nuläget. Att byta system mot ett liknande eller att byta hyra mot köp av samma utrustning uppfyller inte kravet.

Varför valet av leverantör avgör projektets framgång

I projekt med medfinansiering ansvarar teknikleverantören inte bara för ett fungerande system. Det är också leverantören som avgör om utgifterna blir stödberättigade, om indikatorerna nås och om projektet klarar granskning. Här är de vanligaste riskerna och vad du bör kräva av utföraren.

RiskOrsakVad kräva av leverantören
Omfattning som inte stämmer med grunddokumentetI PARP‑lånet måste minst 60 % av investeringskostnaderna härledas direkt från färdplanen för digitalisering eller auditeringen av cirkularitetspotentialEn teknisk omfattning beskriven i termer av processer och effekter, som kan lyftas rakt in i färdplanen eller projektbeskrivningen
Ingen påvisad innovationKravet på en ny eller väsentligt förbättrad process jämfört med utgångslägetEn gedigen nulägesanalys av befintliga system och en tydlig beskrivning av vad den nya lösningen gör annorlunda
Indikatorer som inte uppnåsUteblivna effekter kan leda till att kostnader bedöms som icke stödberättigade och återkravMätbara indikatorer baserade på företagets data, acceptanstester kopplade till indikatorerna, stöd efter driftsättning
Otydliga rättigheter till programvaranFinansierad programvara och licenser ska tillfalla stödmottagarenEtt avtal som entydigt överför ekonomiska upphovsrätter eller ger licens för hela varaktighetsperioden
Köp från närstående partProgrammet utesluter inköp från parter närstående sökandenIntyg om avsaknad av personella och kapitalmässiga kopplingar
Fel i upphandlingsförfarandetI EU‑bidragsprojekt kräver upphandlingar över 80 000 zł netto att konkurrensprincipen följs och att förfrågan publiceras i Baza KonkurencyjnościEtt komplett anbud, i enlighet med förfrågan och inlämnat i tid
Utgifter som gjorts för tidigtLånet finansierar inte kostnader före undertecknat investeringsavtal (undantag: färdplanen eller auditeringen)En tidplan där betalbara arbeten startar först efter att avtalet har undertecknats
Projektet överlever inte varaktighetsperiodenInvesteringen måste upprätthållas i 3 år för SMF och 5 år för stora företagFörvaltning, SLA och teknisk dokumentation för hela varaktighetsperioden

En ärlig not: leverantören kan hjälpa till att definiera omfattningen, men det får inte inskränka konkurrensen. Kraven i förfrågningsunderlaget ska beskriva nödvändiga funktioner och effekter – inte en specifik produkt från en leverantör. Så arbetar vi på SH – även när vi själva lämnar anbud.

Planerar du ett projekt med medfinansiering? Vi tar fram teknisk omfattning, kostnad och indikatorer till din ansökan – i linje med programmets regler.

Hur SH stödjer företag i EU‑finansierade projekt

SH (Startup House) är ett Warszawa‑baserat software house och AI‑implementatör, verksamt sedan 2016, till 100 % med polskt kapital. Ett team på ca 60 personer arbetar i två divisioner: SH AI Studio (införanden av LLM och AI) samt SH Industrial (produktion, IoT, maskindata). Vi levererar teknik som går att finansiera, redovisa och förvalta under hela varaktighetsperioden.

Före ansökan

  • Omfattningsworkshop. Vi översätter affärsmål till teknisk omfattning, arkitektur, budget och mätbara indikatorer – i en form som kan föras in direkt i färdplanen för digitalisering eller projektbeskrivningen.
  • Nulägesanalys. Vi beskriver befintliga system och processer så att innovation på företagsnivå framgår tydligt.
  • Samarbete med rådgivare. Om en rådgivningsfirma driver ansökan samarbetar vi direkt med dem i den tekniska delen.

Val av leverantör

  • Anbud i enlighet med proceduren. Vi svarar på förfrågningar i Baza Konkurencyjności och hos finansierande partners, med kompletta intyg och kostnadsuppdelning per kostnadskategori.

Genomförande och avräkning

  • Milstolpar i linje med ansökans tidplan, med leveransprotokoll och dokumentation som krävs för avräkning.
  • Tydliga rättigheter till lösningen. Överföring av rättigheter eller licens för hela varaktighetsperioden; införande i kundens moln eller på kundens infrastruktur.
  • Förvaltning och vidareutveckling under varaktighetsperioden, med SLA och övervakning av indikatorerna.
  • Underleverans av utvecklingsarbete i FoU‑projekt inom AI och dataanalys, inom de ramar som anges i utlysningens regler.

Färdiga komponenter som kortar implementationen

  • Koordynator AI – planering och koordination av produktion med AI‑agenter; beslut godkänns alltid av planeraren.
  • AI Demand Planner – efterfrågeprognoser kopplade till produktions‑ och inköpsplan.
  • Firmowa warstwa AI – kopplar samman data från alla företagets system på ett ställe och svarar på ledningens frågor.
  • Compliance Copilot – verifiering av motparter och audit av leveranskedjan i enlighet med NIS2 och DORA.

En färdig komponent ersätter inte ett skräddarsytt projekt. Den gör det däremot möjligt att snabbare visa en fungerande prototyp och att realistiskt uppskatta budgeten redan före ansökan.

Så börjar du: sju steg till ett införande med medfinansiering

  1. Kontrollera stödberättigande. SMF‑status (t.ex. i PARP:s SMF‑kvalifikator), investeringens placering i förhållande till listan över 139 städer och kommuner som riskerar marginalisering samt tillgänglig ram för statligt stöd.
  2. Välj en process att förändra. Planering, prognoser, underhåll, orderhantering – och fastställ hur du i dag mäter dess effektivitet.
  3. Håll en omfattningsworkshop med teknikleverantören. Resultat: arkitektur, budget, tidplan och indikatorer som kan mätas med företagets data.
  4. Ta fram en färdplan för digitalisering eller en auditering och ansökan. På egen hand eller med rådgivare; kostnaden för färdplanen eller auditeringen är ett undantag och kan uppkomma före avtalet.
  5. Välj leverantör enligt programmets regler. I bidrag – konkurrensprincipen och Baza Konkurencyjności; i lånet – marknadspriser och inga kopplingar till leverantören.
  6. Starta först efter att avtalet är undertecknat. Etappvis, med leveranser kopplade till indikatorerna.
  7. Redovisa och upprätthåll effekten. Spara dokumentation i 10 år och övervaka indikatorerna under hela varaktighetsperioden.

Erbjudande: AI‑projekt för medfinansiering

Planerar du att ansöka om PARP‑lån, Dig.IT‑grant eller bidrag inom Ścieżka SMART? Vi förbereder projektets tekniska del innan du skickar in ansökan – så att omfattning, budget och indikatorer klarar utvärdering, genomförande och avräkning.

I erbjudandet får du:

  • teknisk omfattning och lösningsarkitektur, redo att föras in i färdplanen för digitalisering eller projektbeskrivningen,
  • prisuppdelning per programmets kostnadskategorier,
  • tidplan med milstolpar i linje med ansökans tidplan,
  • förslag på mätbara indikatorer och hur de mäts baserat på ditt företags data,
  • formellt anbud på förfrågan i Baza Konkurencyjności eller för den finansierande partnern, med intyg om avsaknad av kopplingar.

Vad är bra att skicka i förfrågan:

  • vilket program du vill söka – eller en begäran om hjälp att välja,
  • processen du vill förändra och vilka system du använder i dag (ERP, MES, övriga),
  • ungefärlig budget och utlysningens deadline,
  • investeringsort – i PARP‑lånet avgör den eftergiftens storlek.

Har du redan en förfrågan från Baza Konkurencyjności? Skicka länken – vi svarar med ett anbud i linje med kraven.

Ansökningsomgången till Ścieżka SMART B+R slutar den 29 december 2026, och ARP kan stänga Dig.IT före utsatt tid. Att ta fram en bra teknisk omfattning kräver tid – lämna det inte till sista veckan.

·

Kontakt:

FAQ

Kan lånet för digital och grön omställning finansiera ett AI‑införande?
Ja. PARP nämner uttryckligen artificiell intelligens, moln och prediktiv analys som exempel inom den digitala komponenten (Industri 4.0). Omfattningen måste dock bygga på färdplanen för digitalisering.

Hur stor är eftergiften på lånet?
5 %, 10 % eller 15 % – beroende på om investeringen omfattar endast digital komponent, grön eller båda, samt på placeringen. Enbart digital investering utanför de 139 städerna och kommunerna som riskerar marginalisering får ingen eftergift.

Kan jag starta arbetet före avtalssignering?
Lånet kan inte finansiera utgifter som uppkommit före undertecknat investeringsavtal. Undantaget är kostnaden för att ta fram färdplanen för digitalisering eller auditeringen.

Kan teknikleverantören hjälpa till med ansökan?
Ja, i den tekniska delen: omfattning, arkitektur, budget, indikatorer. Valet av leverantör måste dock ske enligt programmets regler, och kraven får inte skrivas för en enskild leverantör.

När gäller konkurrensprincipen?
I EU‑bidragsprojekt 2021–2027 – vid upphandlingar över 80 000 zł netto, via Baza Konkurencyjności. I lånet fastställs inköpsreglerna i avtalet med den finansierande partnern; köp från närstående parter är alltid förbjudna.

Hur länge kan man ansöka?
PARP‑lånet: till 31 mars 2029 eller tills medlen tar slut. Ścieżka SMART B+R: till 29 december 2026. Dig.IT 2/2026: från 2 november 2026, med möjlighet till tidigare stängning av utlysningen.

Läget den 5 november 2026. Programvillkor kan ändras – bindande är utlysningsreglerna och avtalen med de finansierande institutionerna.

Så skapades den här artikeln. Utkast med AI-stöd, därefter faktagranskat och redigerat av vårt team. Redaktionellt ansvar: Startup Development House sp. z o.o. Läs vår policy för AI-innehåll

Digital Transformation Strategy for Siemens Finance

Cloud-based platform for Siemens Financial Services in Poland

See full Case Study
Ad image
Missa inget - prenumerera på vårt nyhetsbrev
Jag samtycker till att ta emot marknadsföringskommunikation från Startup House. Klicka för detaljer

Du kanske också gillar...

Wdrożenie PLLuM-a w firmie: jak wybrać firmę wdrożeniową i od czego zacząć
Generative AIRAGEnterprise AI

Införa PLLuM i företaget: så väljer du rätt implementationspartner och kommer igång

PLLuM, en polsk öppen språkmodell, är gratis att ladda ner – men själva modellen är bara början. Vi visar hur en implementering av PLLuM går till, från idé till ett fungerande system, vad infrastrukturen kostar och vilka frågor du bör ställa till din implementationspartner.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

06 nov. 2026・10 min lästid

Narzędzia AI dla controllingu: prognozy, wykrywanie anomalii, raportowanie (2027)
AI in FinanceBusiness AutomationEnterprise AI

AI-verktyg för controlling: prognoser, anomalidetektering och rapportering (2027)

Inom controlling kompletteras traditionella kalkylblad allt oftare av system som automatiskt tar fram prognoser, visar avvikelser mot budget och genererar kommentarer till resultaten. Nedan har vi samlat AI-verktyg för controlling – prognoser, anomalidetektering, rapportering – samt företag som inför dessa teknologier i Polen. Översikten riktar sig till finanschefer, controllers och FP&A-team i medelstora och stora företag som planerar att införa lösningarna 2026 eller 2027.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

24 okt. 2026・12 min lästid

Narzędzia AI dla producentów żywności: prognozowanie popytu, planowanie produkcji, jakość (2027)
AI in ManufacturingAI AutomationIndustry 4.0

AI-verktyg för livsmedelsproducenter: efterfrågeprognoser, produktionsplanering, kvalitet (2027)

Den här översikten är för operativa chefer, planerare och IT‑avdelningar som ska välja programvara för efterfrågeprognoser och produktionsplanering. AI‑verktyg för livsmedelsproducenter – efterfrågeprognoser, produktionsplanering och kvalitet – här hittar du AI Demand Planner från Startup House samt plattformarna RELEX, o9 Solutions och Kinaxis, med fakta från leverantörerna, urvalskriterier och risker. Letar du efter ett företag som kan genomföra implementeringen? Se artikeln AI i livsmedelsproduktion: implementeringsexempel och implementeringspartners.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

25 okt. 2026・10 min lästid

Narzędzia AI dla procurementu: od analizy umów do prognozowania zapotrzebowania (2027)
Business AutomationAI AgentsEnterprise AI

AI-verktyg för inköp: från avtalsanalys till efterfrågeprognoser (2027)

Inköp är inte längre en renodlad administrativ process och tar i allt högre grad ansvar för besparingar och försörjningskedjans motståndskraft. AI-verktyg för inköp, från avtalsanalys till efterfrågeprognoser, hjälper inköpsavdelningar att gå från att släcka bränder till planerad risk- och rörelsekapitalhantering. I den här artikeln hittar inköpschefer, inköpare och IT-team i medelstora och stora företag en jämförelse av inköpsplattformar med AI-funktioner (SAP Ariba, GEP, Coupa, Ivalua, Jaggaer), det polska verktyget för anbudsgivare ofertowa.pl samt Startup House-produkter för avtalsanalys, förfrågningsunderlag och efterfrågeprognoser.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

27 okt. 2026・14 min lästid

Wdrożenia AI z udokumentowanymi wynikami: case studies z Polski (2027)
Case StudyEnterprise AIAI integration

AI-implementeringar med dokumenterade resultat: fallstudier från Polen (2027)

AI-implementeringar med dokumenterade resultat: fallstudier från Polen är en sammanställning av offentligt tillgängliga fallstudier från företag som implementerar AI i Polen, där konkreta siffror redovisas: tid, kostnad, intäkter eller användningsgrad. Texten riktar sig till företagsledningar, operativa chefer och IT-chefer i medelstora och stora bolag som söker en partner med dokumenterade resultat, inte bara löften. Här hittar du en resultattabell (Startup House, 10Clouds, WeAreFuture, Comarch), företagsprofiler, riktlinjer för hur du tolkar siffror i fallstudier, urvalskriterier och risker.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

28 okt. 2026・12 min lästid

AI w firmach produkcyjnych: zastosowania i partnerzy wdrożeniowi (2027)
AI in ManufacturingIndustry 4.0AI integration

AI i tillverkningsföretag: användningsområden och implementationspartners (2027)

AI i tillverkningsföretag: användningsområden och implementeringspartner är en genomgång för operativa chefer, CTO:er och företagsledningar i industriföretag i Polen som planerar sina första eller nästa AI-införanden. I texten hittar du de viktigaste användningsområdena (efterfrågeprognoser, produktionsplanering, underhåll, kvalitetskontroll, kunskapsbas för operatörer) samt profiler av företag och verktyg som genomför sådana införanden: Startup House, Comarch, SAP Joule, Sii Polska, TTMS, Software Mind och Ideo.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

29 okt. 2026・11 min lästid

Nyligen tillagda

Wdrożenie PLLuM-a w firmie: jak wybrać firmę wdrożeniową i od czego zacząć
Generative AIRAGEnterprise AI

Införa PLLuM i företaget: så väljer du rätt implementationspartner och kommer igång

PLLuM, en polsk öppen språkmodell, är gratis att ladda ner – men själva modellen är bara början. Vi visar hur en implementering av PLLuM går till, från idé till ett fungerande system, vad infrastrukturen kostar och vilka frågor du bör ställa till din implementationspartner.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

06 nov. 2026・10 min lästid

Najlepsze firmy AI w Europie Środkowo-Wschodniej dla enterprise
Enterprise AIAI AgentsSoftware Outsourcing

De bästa AI-företagen i Central- och Östeuropa för stora företag

Att välja en teknologipartner för att implementera AI i enterprise-segmentet kräver att man går bortom de vanliga kriterierna för ett mjukvaruhus. I CEE-regionen (Central- och Östeuropa) verkar aktörer som förenar global skala med djup ingenjörsexpertis och erbjuder agentsystem och RAG-kunskapsbaser i enlighet med AI Act och DORA. Den här artikeln presenterar en sammanställning av verifierade bolag med dokumenterade AI-implementeringar för företagssektorn.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

04 nov. 2026・10 min lästid

Najlepsze firmy AI dla fintechu i ubezpieczeń (2027)
AI in FinanceFintechRegulatory Compliance

Bästa AI-företagen för fintech och försäkring (2027)

Att välja en teknikpartner i reglerade branscher är ett avgörande beslut. Om du vill veta vilka de bästa AI-företagen för fintech och försäkring i Polen är, jämför den här artikeln utvecklingsbolag, integratörer och programvaruleverantörer som implementerar AI-agenter, RAG-kunskapsbaser och dataanalys hos banker, fintechbolag och försäkringsbolag. Här hittar du en jämförelsetabell, företagsprofiler, krav enligt DORA, GDPR och AI Act, implementeringsprocessen samt en fallstudie från Startup House med siffror.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

03 nov. 2026・12 min lästid

AI w produkcji żywności: przykłady wdrożeń i partnerzy wdrożeniowi (2027)
AI in ManufacturingAI integrationEnterprise AI

AI inom livsmedelsproduktion: exempel på implementeringar och implementeringspartners (2027)

Livsmedelsproducenter brottas med kort hållbarhet, volatila råvarupriser och allt högre krav från detaljhandelskedjor. Därför används AI allt oftare för efterfrågeprognoser och produktionsplanering. I den här översikten visar vi hur AI i livsmedelsproduktion ser ut 2026–2027: exempel på implementeringar och implementeringspartners i Polen. Här får du en jämförelse av implementeringsbolag (Startup House, Comarch, Sii Polska, TTMS) och verktyg (RELEX, o9 Solutions, Kinaxis), implementeringsprocessen, risker och svar på vanliga frågor.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

02 nov. 2026・11 min lästid

Integracja AI z ERP i CRM (SAP, Comarch, Dynamics): jak to wygląda w praktyce (2027)
AI integrationAI AgentsEnterprise AI

AI-integration med ERP och CRM (SAP, Comarch, Dynamics): så fungerar det i praktiken (2027)

Att integrera AI med ERP och CRM (SAP, Comarch, Dynamics) innebär i praktiken att välja ett av tre upplägg: en inbyggd AI‑assistent från systemleverantören, ett eget AI‑lager kopplat via API eller AI‑agenter som interagerar med systemen via MCP. Texten vänder sig till medelstora och stora företag i Polen som vill koppla språkmodeller till sitt befintliga ERP eller CRM, även legacy‑system. Här hittar du en jämförelse av leverantörernas verktyg (SAP Joule, Microsoft Dynamics 365, Comarch ERP, Salesforce Agentforce, Oracle NetSuite), implementationspartnernas erbjudanden, implementationsprocessen, riskerna och fallstudier med siffror.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

01 nov. 2026・13 min lästid

Automatyzacja procesów biznesowych agentami AI: od workflow do agenta
AI AgentsAgentic AIBusiness Automation

Automatisering av affärsprocesser med AI-agenter: från arbetsflöde till agent

Automatisering av affärsprocesser med AI-agenter: från workflow till agent är en guide för medelstora och stora företag som letar efter en implementeringspartner eller ett verktyg för att automatisera sina operativa processer. Vi förklarar hur ett deterministiskt workflow skiljer sig från en beslutsfattande AI-agent och jämför implementeringsbolag (Startup House, Comarch, WeAreFuture, TTMS) och plattformar (n8n, Make, Zapier, Power Automate, Copilot Studio, UiPath, LangGraph, OpenAI Agents SDK). Avslutningsvis beskriver vi införandeprocessen, en fallstudie från Startup House och riskerna.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

31 okt. 2026・11 min lästid

Redo att centralisera din kunskap med AI?

Starta ett nytt kapitel inom kunskapshantering — där AI-assistenten blir den centrala pelaren i din digitala supportupplevelse.

Jobba med ett team som ledande företag litar på.

Siemens
PwC
Toyota