Data spredt i to systemer
Bogføring i ét system og kassesalg i et andet, uden et fælles overblik.
Ét samlet datagrundlag binder Billy og Shopbox sammen.
Indlæser... AI-infrastruktur
AI Enterprise byggede en bespoke dataplatform til The Artisan, koblede bogføringssystemet Billy sammen med kassesystemet Shopbox via API og lagde et samlet MCP-lag oven på det hele. Resultatet er, at hele driftens data er gjort tilgængelig for AI på en kontrolleret måde, hvor hver medarbejder får sin egen AI-agent med adgang til præcis de data, rollen kræver.
Kort fortalt
AI Enterprise byggede en bespoke dataplatform, der samler The Artisans kernesystemer i ét datagrundlag. Billy og Shopbox er koblet sammen via API, og oven på ligger et samlet MCP-lag, der gør hele driftens data tilgængelig for AI. Hver medarbejder får sin egen AI-agent med scoped adgang til netop de data, rollen kræver. I drift håndterer platformen 155 Billy-konti, 40.160 posteringer og 35 deterministiske kontroller fordelt på to live platforme.
The Artisan stod med driftsdata spredt i siloer. Løsningen var ikke endnu et dashboard, men en infrastruktur, der binder data sammen og gør dem brugbare for AI.
Bogføring i ét system og kassesalg i et andet, uden et fælles overblik.
Ét samlet datagrundlag binder Billy og Shopbox sammen.
Manuel afstemning mellem salg, råvarer og regnskab koster tid og giver fejl.
API-integrationer afstemmer salg, råvarer og regnskab automatisk.
Ingen sikker måde at give AI adgang til data uden at åbne for alt på én gang.
MCP-laget giver AI scoped, kontrolleret dataadgang per medarbejder.
Kostpriser og dækningsbidrag bliver hurtigt forældede, når råvarepriser ændrer sig.
Kostpriser kaskader automatisk, når en råvarepris ændrer sig.
Processen
Vi byggede løsningen i tydelige trin, fra kortlægning til en AI-agent per medarbejder.
Vi gennemgik The Artisans systemer og data for at forstå, hvad der skulle kobles sammen og hvordan.
Vi byggede en bespoke dataplatform, der samler data fra Billy og Shopbox i ét grundlag.
Vi koblede de to kernesystemer sammen via API, så data flyder automatisk frem for manuelt.
Vi lagde et samlet MCP-lag oven på platformen, så data kan tilgås af AI på en kontrolleret måde.
Vi gav hver medarbejder en AI-agent med scoped adgang til netop de data, rollen kræver.
Se løsningen
Fra integrerede systemer over et samlet MCP-lag til en AI-agent per medarbejder. Sådan ser den bespoke dataplatform ud i drift.
Bogføringssystemet Billy og kassesystemet Shopbox er koblet sammen via API i ét datagrundlag.
Med infrastrukturen på plads arbejder The Artisans data i stedet for at ligge gemt i siloer.
Tilgå hele driftens data gennem AI via ét samlet MCP-lag.
Hver medarbejder får en AI-agent med scoped dataadgang, så ingen ser mere end nødvendigt.
Kostpriser kaskader automatisk fra opskrift til Shopbox, når en råvarepris ændres.
Drift- og likviditetsrapportering opdateres på live data frem for i regneark.
Regnskabet valideres med 35 deterministiske kontroller, der fanger fejl systematisk.
Løsningen kører i drift på reporting.theartisan.dk og aarsopgoerelse.aienterprise.dk.
Nøgletal
FAQ
Svar på de mest stillede spørgsmål om MCP-laget og dataplatformen bag The Artisan-løsningen.
Start med en gratis AI-analyse: vi kortlægger dine systemer og data og beskriver konkret, hvad en tilsvarende platform vil kræve - og hvad du vil få ud af den.
Denne side er gennemgået og godkendt af Kim Like.
Kim Like er AI- og udviklingskonsulent med mere end 10 års erfaring inden for web, software og automatisering for danske virksomheder. Han er principal konsulent hos AI Enterprise, hvor han sammen med et team driver større AI-projekter fra problemafklaring og planlægning til implementering og drift. Han skriver desuden kildekritisk om AI og automatisering, uden hype og uden løse påstande.
Ekspertiser