Vi öppnade kalendern för introsamtal för en dryg månad sedan, mest av nyfikenhet. Vi ville höra vad folk faktiskt ville prata om innan vi gissade åt dem. Det blev rörigare än vi trodde. En förvånande stor del av samtalen handlade inte om det som stod i bokningsformuläret, och en bra bit av dem slutade med att vi sa att de nog inte behövde oss. Det är värt en hel post, för det säger något om hur ett samtal med oss går till. Och varför vi tror att den första kvarten betyder mer än resten.
Så här ser det ut från vår sida av bordet. Ingen pitch, ingen slidedeck, ingen demo som av en händelse löser precis det du nyss beskrev. Vi bokar trettio minuter, ibland blir det fyrtiofem om det drar igång, och poängen är inte att sälja in ett projekt. Poängen är att förstå om det du sitter med ens är ett AI-problem från början. Rätt ofta är det inte det. Och då är vår uppgift att säga det, inte att hitta på en anledning att fakturera dig.
De första femton minuterna pratar du
Det första vi gör är att hålla tyst. Det låter banalt, men det är förvånansvärt svårt, för man vill genast börja lösa. Du beskriver vad ni gör, var det skaver, vad någon på ledningen läst om i en artikel och nu vill ha. Vi antecknar och avbryter knappt. Anledningen är enkel: de flesta som ringer oss har redan en lösning i huvudet, och den lösningen är nästan alltid fel, men inuti den finns det verkliga problemet begravt. Det är det vi letar efter.
Det jag är trött på i branschen är hur snabbt folk hoppar till verktyget. Någon säger "vi vill ha en chatbot" och så bygger en leverantör en chatbot, och ett halvår senare står den oanvänd för att det aldrig var en chatbot ni behövde. Ni behövde att tre system slutade kräva manuell överföring mellan sig. En enradare i ett automationsflöde, inte en språkmodell. Så vi lyssnar tills den riktiga friktionen kommer fram, och den kommer nästan alltid fram runt minut tolv, när folk slutar pitcha sin idé och börjar beskriva sin tisdag.
Det är därför vi inte styr samtalet hårt i början. Om vi pratar för mycket de första minuterna formar vi din berättelse efter det vi råkar kunna bygga. Och det vill vi inte. Säg att du driver ett bolag med femton anställda och en supportinkorg som svämmar över. Du tror att du vill ha AI som svarar automatiskt. Kanske. Men kanske är problemet att samma fyra frågor återkommer för att en sida på er hemsida är otydlig, och då är rätt fix en textändring, inte en modell som heter Claude eller gpt-5.4. Vi vet inte förrän du har pratat klart.
De tre frågorna vi alltid ställer
När du landat ställer vi tre frågor, varje gång, oavsett vad samtalet handlar om. Den första är: vad gör ni idag, manuellt, som ni önskar att ni slapp? Inte "vad vill ni automatisera", för det är en ledande fråga som får folk att hitta på fina svar. Vi vill åt det tråkiga. Det som någon gör klockan halv fem på fredagen med en suck. Det är där värdet sitter, och det är nästan aldrig glamoröst.
Den andra frågan handlar om data. Var ligger den, vem äger den, och får den lämna huset? Det här är en av få saker där jag tycker att man måste vara tråkigt strikt. För om ni hanterar personuppgifter eller känsligt material, då är frågan om vi kör mot ett moln-API eller en lokal modell som Llama 3.1 70B på er egen hårdvara inte en teknisk detalj. Den avgör hela arkitekturen. Och den avgör om projektet ens är lagligt att genomföra som ni tänkt. Vi reder ut det tidigt, för annars bygger man något snyggt på pappret som faller ihop vid första granskningen.
Den tredje frågan är den obekväma: hur vet vi om det här fungerade? Om du inte kan svara, då har vi inget projekt, vi har en känsla. "Vi vill bli mer effektiva" går inte att mäta och därför går det inte att leverera mot. "Vi vill att den där rapporten som tar en person sex timmar i månaden ska ta tjugo minuter" går att mäta. Min teori är att de flesta misslyckade AI-satsningar dör just här, inte i tekniken utan i att ingen vågade definiera vad framgång var innan de började. Så vi tjatar om det. Lite irriterande, men det sparar er pengar.
När vi säger att det här inte är vårt jobb
Det händer ofta. Oftare än vad som är bra för affären, ärligt talat. Någon ringer och vill ha en hel RAG-arkitektur byggd för att söka i sina dokument, och efter tjugo minuter står det klart att de har fyrtio PDF:er och en person som söker i dem två gånger i veckan. Då säger vi rakt ut: bygg inte det här. Lägg dem i en mapp, använd sökfunktionen ni redan har, hör av er igen när ni har fyra tusen dokument och fem personer som letar dagligen. Det vore oärligt att sälja in pgvector och en embeddings-pipeline med BAAI/bge-m3 för ett problem som inte finns än.
Ibland är det tvärtom. Ni tror att det är litet och det är enormt. Ni vill "bara" koppla ihop ert affärssystem med en AI som svarar kunder, och så visar det sig att affärssystemet inte har något API värt namnet, datan ligger spridd över tre format och ingen riktigt vet vilken som stämmer. Då är AI-delen den lätta biten. Det riktiga jobbet är att städa och koppla, och det vill vi att ni vet innan ni tror att en språkmodell ska lösa det på en eftermiddag. Vi har sett tillräckligt i fältet för att veta att modellen sällan är flaskhalsen. Datan är.
Och så finns det den tredje varianten, där det helt enkelt inte är vår kompetens. Behöver ni en klassisk integration mellan två system utan ett uns AI, då säger vi det och pekar er mot någon som gör just det billigare än vi gör. Jag fattar fortfarande inte varför så få i den här branschen vågar det. Att säga "inte vi" bygger mer förtroende på fem sekunder än en hel timme av ja-sägeri. De flesta som vi skickat vidare har hört av sig igen senare, när de väl hade något som var vårt bord.
Vad du får med dig hem, även om vi aldrig ses igen
Här är grejen som förvånar folk mest. Du går från samtalet med något konkret även om vi bestämmer oss för att inte arbeta ihop. Det är ingen artighet, det är hur vi tycker att det ska gå till. Du har betalat med en halvtimme av din tid och då ska du få något tillbaka, oavsett om det leder till en faktura eller inte.
Oftast är det en uppriktig bild av problemet. Vi säger om det är ett AI-problem eller inte, och om det är det, ungefär vilken sorts lösning som passar. Ska det vara moln eller lokalt. Räcker det med ett automationsflöde i n8n, eller behöver ni faktiskt en modell i loopen. Är det här något ni kan bygga själva med en utvecklare ni redan har och lite handledning, eller är det stort nog att det är värt att ta in oss. Vi ritar gärna upp det grovt medan vi pratar, för en skiss på en arkitektur är lättare att fatta än ett dokument ingen läser.
Ibland blir det konkreta tips du kan agera på samma vecka. Att ni borde testa en lokal modell med Ollama på en av era datorer innan ni betalar för något moln, bara för att känna på vad tekniken klarar. Att Qwen2.5 räcker långt för det ni beskriver och att ni inte behöver det dyraste. Att ni borde samla er data i en Postgres innan ni ens tänker på det smarta lagret ovanpå. Inget av det här är hemligt, och vi tjänar inget på att hålla det för oss själva. Vet ni mer efter samtalet, oavsett vad ni gör med oss, då har vi gjort vårt jobb.
Det här är medvetet, ska sägas. Vi tror att den som fattar sitt eget problem blir en bättre kund, och en bättre kund blir ett bättre projekt. Att skicka iväg någon förvirrad och beroende av oss vore kortsiktigt. Vi vill hellre att ni förstår tillräckligt för att kunna säga nej till oss på goda grunder. De som ändå väljer oss gör det då för att de vill, inte för att de inte fattade alternativen.
Så bokar du
Du går in på kapaciti.se/kontakt och väljer en tid. Det finns ingen formulärlabyrint och ingen säljare som ringer upp för att kvalificera dig först. Skriv en eller två meningar om vad du sitter med, så grovt det vara må, så har vi en utgångspunkt. Du behöver inte ha förberett en kravspec. Ärligt talat är det bättre om du inte har det, för då slipper vi nysta upp en färdig lösning du redan fäst dig vid. Kom som du är med problemet, inte med svaret.
Förvänta dig inte en presentation. Förvänta dig en utvecklare som ställer frågor och som ibland säger att du inte behöver oss. Räkna med trettio minuter, en grov skiss och ett par konkreta saker att testa själv. Vill du sedan att vi bygger något, då pratar vi om det. Vill du inte, då har du i alla fall en tydligare bild än du hade innan. Det är så vi jobbar. Hör av dig om du sitter med något som känns igen i det här.