70 % kostnadsreduktion för KF.no med AI-driven migrering till ny Low-Code-plattform
Aventude skapade en Agentic-Human Loop, där AI-driven automation och digitalisering omvandlade en extremt komplex digital transformation till en process som kunde hanteras på bara några dagar.
Organisationer är ofta redo att investera stort i digital transformation för att skapa avancerade, användarvänliga plattformar. Men övergången från befintliga formulär, innehåll och processer till en ny plattform kan skapa så stora flaskhalsar att projektets ekonomiska bärkraft ifrågasätts.
KF.no (Kommuneforlaget) är en ledande norsk teknologileverantör och förlag som tillhandahåller digitala lösningar, verktyg och plattformar till kommuner i hela Norge. Med över 300 kommuner som kunder spelar KF.no en central roll i att effektivisera processer, hantera medborgarinteraktioner och genomföra omfattande undersökningar och konsultationer. Med fokus på användarvänliga digitala tjänster, regelefterlevnad och effektivitet hjälper KF.no offentlig sektor att modernisera och förbättra sitt värdeerbjudande till medborgarna.
Denna situation stod KF.no inför. Plattformen används för att genomföra medborgarundersökningar som är komplexa: de har varierande format, flera språk, flera sidor och avancerade villkorsstyrda logiker.
Övergång till Low-Code-plattform
KF.no antog den moderna Low-Code-plattformen Compose Glow för sitt nya system. Plattformen möjliggör skapandet av mycket komplexa interaktiva undersökningar via ett intuitivt drag-och-släpp-gränssnitt, med intelligenta arbetsflöden och inbyggda analysverktyg. Den förbättrar också användarupplevelsen för deltagare med modern UX och förbättrade funktioner.
Flaskhalsen var däremot att migrera hundratals befintliga komplexa undersökningar i PDF-, XML- och HTML-format. Manuell migrering av dessa till den nya plattformens proprietära format skulle ha tagit över ett halvår och riskerat att bli ekonomiskt ohållbart.
Accelererad migrering med Agentic-Human Loop
Som lösning föreslog Aventude en Agentic-Human Loop, en dubbel cykel där AI migrerade undersökningarna i grundform, kontrollerades av KF:s konsulter och sedan skapade en AI-genererad Compose Glow-version, som sedan testades av en automatiserad AI-agent innan en slutlig manuell kontroll gjordes.
Femstegsprocessen implementerades så här:
- Extraction Agent – AI-agenten läser XML och PDF för att extrahera formulärdefinitioner, valideringsparametrar, översättningsparametrar m.m. Villkor som if-else i undersökningarna översätts till visningslogik och JavaScript-funktioner i den nya plattformen.
- Error Correction & Tool Calling – Om extract-agenten inte kan tolka logik görs ett “tool call” som markerar exakt var mänsklig intervention krävs.
- New Platform Agent – Agenten omvandlar de kuraterade definitionerna till den nya plattformens format.
- Automation Agent – AI-agenten testar alla svarskombinationer, kontrollerar arbetsflöden och levererar ett slutgiltigt migreringsresultat.
- Human Validation – En erfaren konsult granskar hela processen, säkerställer språk och flöden innan migreringen godkänns.
Kommersiella fördelar
Denna metod minskade migreringstiden och arbetsinsatsen med över 70 %, vilket gjorde övergången ekonomiskt hanterbar för KF.no. Den snabbare adoptionen av den nya plattformen, tack vare minskad implementeringstid, ger ytterligare kommersiella fördelar: KF.no kan snabbare realisera värdet av sin investering och accelerera sin digitala transformationsresa.
Vill du veta mer om de produkter vi har utvecklat för våra kunder?
Nästa fallstudie