Implementera AI-agenter på några minuter – utan att involvera utvecklare

Som teknologipartner för programvarudesign och -engineering sedan 2020 ansvarar vi för utvecklingen av en amerikansk plattform för cyberrisk — från prototyp till ett moget SaaS‑produkt som används av Fortune 500‑företag.

År 2025 byggde vi om körmiljön (runtime) och baserade den på AI‑agenter som använder Claude‑modellerna från Anthropic. I dag fungerar plattformen som ett orkestreringslager för hela kundens cybersäkerhetsstack.

Från prototyp till en enterprise‑SaaS‑plattform

Kunden — ett cybersäkerhetsföretag grundat 2015 — vände sig till oss med en prototyp av en beslutsmotor för C‑nivån, omfattande teknisk dokumentation och sina första betalande enterprise‑kunder. Programvaran kördes dock uteslutande lokalt (on‑premise). Vårt mål var att göra om den till en skalbar SaaS‑applikation utan att försena kundens time‑to‑market.

Product Discovery‑workshops hjälpte till att identifiera och prioritera kärnfunktionerna. Vi designade och implementerade en modern frontend som översätter komplexa matematiska riskmodeller till tydliga, handlingsinriktade affärsrekommendationer (actionable insights), i enlighet med NIST‑ och CIS‑standarderna. Mot bakgrund av de strikta integritetskraven kring telemetridata etablerade vi ett isolerat GCP‑kluster på en plats angiven av kunden.

Efter den lyckade lanseringen av MVP:n utökade vi målgruppen med private‑equity‑fonder. Redan 3,5 månad efter lanseringen hade enterprise‑kundbasen mer än tredubblats (från 8 till 26 organisationer) och omfattade branschledare och Fortune 500‑företag. Omsättningen växte med 150 % YoY, B2B‑kundbasen ökade med 400 %, och NPS låg konsekvent över de strategiska målsättningarna.

Utmaningen 2025

Trots den starka marknadspositionen stod produkten inför några hinder:

• Hög tröskel: rapporter krävde avancerad teknisk tolkning.
• Låg daglig retention: de flesta användare loggade bara in en gång per kvartal.
• Långsam och tidskrävande onboarding: onboarding av en ny användare tog 45 minuter och krävde stöd av en konsult.

Kunden valde att introducera agentic AI (Agentic AI). På grund av de strikta säkerhetskraven från enterprise‑kunder levde ett enkelt chattfönster inte upp till förväntningarna. Den nya AI‑modulen skulle:

• köras driftsäkert i produktion inom en säkrad multi-tenant arkitektur.
• bearbeta telemetri‑ och händelsedataströmmar i realtid.
• inte påverka omfattningen av befintliga certifieringar och compliance‑audits.

Arkitektur: orkestrering och Security by Design

Vi har designat körmiljön (runtime) kring tre pelare för AI‑implementationer på enterprise‑nivå: agentens resonemangsmekanism, isolering vid säkerhetsperimetern och direkt integration med kundens tech stack.
 

Lösning: Övergripande orkestreringslager

Den centrala infrastrukturen, datamodellen och plattformens kodbas har förblivit intakta – AI-skiktet är implementerat som ett modulärt, överliggande orkestreringslager. Därmed utvecklades produkten från ett statiskt analysverktyg till en plattform för orkestrering av säkerhetsoperationer (SecOps).

Utökningen av plattformens möjligheter är frikopplad från de traditionella releasecyklerna: driftteamet kan rulla ut nya prompts, connectors och specialiserade agenter direkt via GUI:t i produktionsmiljön.