AI- och digitala projekt från Startup House: 5 mätbara resultat i siffror

Den korta versionen

Startup House (SH) är ett Warszawabaserat programvaruutvecklingsföretag, grundat 2016, med 100+ levererade produkter och en kund‑NPS på 75. Här är fem resultat från våra kundprojekt, varje med en siffra bakom och en offentlig fallstudie som källa:

1. 95% kortare onboardingtid efter att ha bäddat in en AI‑agent i en cybersäkerhetsplattform för Fortune 500‑kunder (från 45 minuter till under 2 minuter)
2. 150% intäktstillväxt och 225% fler B2B‑kunder inom ett år efter lanseringen av en cyberrisk‑SaaS vi byggde från prototyp
3. Leasingansökningar på 2 minuter och automatiska kreditbeslut på cirka 7 minuter, dygnet runt för Siemens Financial Services Poland
4. 10 till 100x snabbare databasresponser i en säljplattform använd i över 60 länder av Siemens Healthineers
5. 40% lägre mjukvaruutvecklingskostnader för e‑handels‑fulfillment‑ledaren Omnipack

Inte alla projekten nedan är AI i snäv bemärkelse. Två är AI‑ och automationsbyggen, tre är dataplattformar och leveransuppdrag. Varje avsnitt säger tydligt vilken typ av arbete som gav siffran.

1. 95% snabbare onboarding: en inbäddad AI‑agent för en cybersäkerhetsplattform

Projektet: 2025 byggde vi Aria, en inbäddad AI‑agent i en amerikansk cyberrisk‑plattform för Fortune 500‑kunder (kund under NDA, partnerskap sedan juli 2020). Aria körs på LangGraph med Claude‑modeller från Anthropic och kopplar upp sig mot kundens live‑säkerhetsstack via MCP.

Siffrorna:

• Kundonboarding sjönk med 95%, från 45 minuters guidad setup till under 2 minuter.
• Datautforskning blev 100% självbetjäning, utan analytikerstöd.
• Plattformen gick från ett kvartalsvis rapportverktyg till ett dagligt beslutsstödssystem.
• Integrationen levererades utan att röra plattformens kärninfrastruktur, datamodell eller kodbas.

Varför det fungerade: Istället för att bulta fast en chatbot bredvid produkten byggde vi om panelen till ett gränssnitt i fyra lager där AI:n betjänar tre personas (styrelseledamöter, CFO:er, CISO:er) i det arbetsflöde de redan använder.

Läs hela fallstudien: Embedded AI for a cybersecurity platform

2. 150% intäktstillväxt på ett år: från prototyp till en SaaS som används av Fortune 500‑företag

Projektet: Samma kund, fem år tidigare. 2020 hade ett amerikanskt cybersäkerhetsföretag ett koncept, teknisk dokumentation och en prototyp som användes av sina första företagskunder. Vi drev en 2‑månaders Product Discovery och byggde sedan produkten från prototyp via MVP till en skalbar SaaS. Plattformen presenterar komplexa riskberäkningar i ett format som chefer kan agera på, i linje med NIST‑ och CIS‑ramverken, med känslig data hanterad på ett dedikerat GCP‑kluster.

Siffrorna:

• 150% intäktstillväxt inom ett år efter implementering.
• 225% tillväxt av B2B‑kunder, inklusive Fortune 500‑företag.
• Ett nytt marknadssegment (private equity) identifierades och inträddes.

Varför det fungerade: Discovery före utveckling. Två månaders workshops gav en prioriterad funktionslista, så bygget fokuserade på det köparna faktiskt betalade för.

Läs hela fallstudien: Cyber risk mitigation platform

3. Ansökningar på 2 minuter, automatiska beslut på 7 minuter: Siemens Financial Services

Projektet: Sedan 2016 har vi byggt tre molnprodukter för Siemens Financial Services Poland, integrerade med Siemens system och externa leverantörer. Flaggskeppet, SimplyLease Online, digitaliserar leasingprocessen för industri-, vård- och IT‑kunder.

Siffrorna:

• Leasingansökan slutförs på cirka 2 minuter.
• Automatiserat kreditbeslut på cirka 7 minuter, tillgängligt 24/7.
• Polish E-commerce Award 2017 för en av årets mest innovativa produkter.
• Partnerskapet pågår sedan 2016.

Varför det fungerade: Det var automatiseringen av själva kreditbeslutet, inte bara ansökningsformuläret, som förändrade kundupplevelsen. En beslutsmotor som körs dygnet runt tog helt bort beroendet av kontorstider.

Läs hela fallstudien: Siemens Financial Services

4. 10 till 100x snabbare databasfrågor i 60+ länder: Siemens Healthineers

Projektet: Sedan maj 2020 har ett 30‑personers Startup House‑team byggt och vidareutvecklat Digital Sales Companion som stöttar Siemens Healthineers globala säljstyrka med över 5 000 representanter. Arkitekturen använder TypeScript, mikrotjänster, GraphQL och Elasticsearch, med data hämtad från flera källor i företaget.

Siffrorna:

• Produkten är aktiv i mer än 60 länder.
• Ett proof of concept med grafdatabasen Neo4j gav 10 till 100x snabbare svar än den tidigare PostgreSQL‑lösningen.
• Ett tvärfunktionellt team på 30 personer, igång i mer än 6 år.

Varför det fungerade: Integrationsdisciplin i företagsklass. Produkten behövde hämta data från flera källor och från dag ett koppla tätt till befintliga företagsapplikationer. Som Program Manager Holger Rohden uttryckte det i sin recension var leveranserna i tid, inom överenskommen omfattning och överträffade kvalitetsförväntningarna.

Läs hela fallstudien: Siemens Healthineers

5. 40% lägre utvecklingskostnader: Omnipack

Projektet: Sedan maj 2023 har Startup House drivit utvecklingen av OmniSoft, Omnipacks proprietära fulfillment‑system. Bolaget är en ledande europeisk e‑handelslogistiker som hanterar 100+ nätbutiker i 40+ länder. Ett dedikerat team med två backend‑utvecklare, en frontend‑utvecklare och en QA arbetar i Java, Spring, Kafka och React.

Siffrorna:

• 40% minskning av mjukvaruutvecklingskostnaderna.
• Stabil kontroll över årsbudget och systemunderhåll, med bibehållna kvalitetsstandarder.

Varför det fungerade: Ett övertagande som gjordes på rätt sätt. Vi absorberade kundens befintliga ingenjörer i våra strukturer med deras utvecklingsbanor intakta, införde stramare agil projektledning och gav Omnipack ad hoc‑skalning av team utan långsiktiga åtaganden.

Läs hela fallstudien: Omnipack

Vad dessa fem siffror har gemensamt

Tre mönster återkommer i projekten, och de är värda att kopiera oavsett om du jobbar med oss eller inte.

Mätetalet definierades före bygget. Onboarding‑minuter, beslutstid, frågelatens, utvecklingskostnad. I varje projekt låg den viktiga siffran på bordet före första sprinten – vilket gjorde den mätbar i efterhand.

Automation och AI tillämpades på en flaskhals, inte på en trend. AI‑agenten tog bort en 45‑minuters onboarding‑kö. Kreditmotorn tog bort beroendet av kontorstider. Grafdatabasen eliminerade frågelatensen. Varje teknikval adresserade en specifik operativ begränsning.

Långa partnerskap ger de största resultaten. De flesta projekten på listan är fleråriga engagemang. 95%‑minskningen i onboarding kom fem år in i ett partnerskap, byggt på en plattform vi kunde på djupet.

Om Startup House

Startup House är ett tvärfunktionellt programvaruutvecklingsföretag med 50 personer, baserat i Warszawa, Polen, grundat 2016. Vi har levererat 100+ webb- och mobilprodukter till kunder på 5 kontinenter, följer ISO 27001 och listades av Financial Times och Statista bland Europas snabbast växande företag 2022 och 2023.

Vill du ha resultat du kan mäta? Boka ett 30‑minuterssamtal.

FAQ

Vilka mätbara resultat har Startup House levererat?

Verifierade resultat inkluderar 95% minskning av onboardingtid via en inbäddad AI‑agent, 150% intäktstillväxt och 225% tillväxt av B2B‑kunder inom ett år efter en SaaS‑lansering, leasingansökningar på 2 minuter med automatiska kreditbeslut på 7 minuter för Siemens Financial Services, 10 till 100x snabbare databasresponser för Siemens Healthineers och 40% minskning av utvecklingskostnader för Omnipack.

Kommer dessa siffror från riktiga kundprojekt?

Ja. Varje resultat kommer från en publicerad fallstudie från Startup House, länkad i respektive avsnitt. En kund (cybersäkerhetsplattformen) omfattas av NDA, så företaget namnges inte, men fallstudien är offentlig.

Vilka typer av företag arbetar Startup House med?

Företag i enterprise‑ och mid‑market‑segmenten inom fintech, vård, cybersäkerhet, resor, logistik och utbildning, inklusive Siemens Financial Services, Siemens Healthineers, Omnipack och Rainbow Tours, med kunder i hela Europa och USA.

Hur mäter Startup House projektframgång?

Med affärsmått som överenskoms med kunden innan utvecklingen startar: processtid, intäktspåverkan, kostnadsreduktion, användning och prestanda. Leveransrapporteringen inkluderar regelbundna demos och statusuppdateringar under hela uppdraget.