Hvordan bygger man et AI startup? – Vendortell

Hvor starter man henne, hvis man har identificeret et problem, og kan se at teknologien er blevet moden til at løse det? Og hvilke vigtige erfaringer får man af at bygge en forretning med de nyeste teknologier som fundament?

De spørgsmål dykker vi ned i sammen med virksomheden Vendortell, der på under to år har skabt en innovativ AI drevet platform, som hjælper virksomheder med at holde styr på deres kontraktuelle forpligtelser på tværs af forretningen.

Gnisten: En bonus på 500.000, der gik tabt

Historien om Vendortell starter i et mødelokale med en frustreret indkøbsdirektør.
Han havde nemlig lige opdaget, at virksomheden var gået glip af en såkaldt rebate bonus, hvor en del af købssummen betales tilbage, hvis et bestemt mål opnås. I dette tilfælde skulle virksomheden tilbagebetales 500.000 kroner, hvis de blot havde købt for 50.000 mere.

Den oplevelse blev startskuddet til Vendortell. En platform, der kombinerer AI, data og forretningslogik, så virksomheder har et samlet sted, der holder styr på kontrakter, bonusser og leverandører. Platformen kobles sammen med virksomhedens interne ERP/CRM system, og kan på den måde holde trit med de forskellige målsætninger og samtidig sende notifikationer og opgaver tilbage, når virksomheden bør handle på noget.

Det startede med et simpelt mockup

I interviewet med Vendortell er det tydeligt, at en stor del af opskriften på et AI startup ligger hos stifterne/medarbejderne og deres kompetencer. Når man kun er få hoveder i en virksomhed, så har hvert hoved et betydeligt aftryk på forretningens udvikling og på chancen for succes.

Hos Vendortell var det Morten Ditmer, Mathias Salomonson og Søren Søe Holm, der havde de indledende samtaler om problemstillingen, og om hvordan AI teknologien kunne anvendes som løsning. Hver især bidrager de med værdifulde kompetencer og erfaringer, der spænder fra udvikling af dokumentinfrastruktur til den offentlige sektor, til opbygning af anerkendte SaaS platforme.

Sammen udarbejdede de et simpelt mockup på, hvordan en løsning kunne udvikles, og inviterede derefter nuværende CEO Steen Steensen Blicher til sparring om, hvordan et sådant projekt kunne søsættes i markedet. Noget som Steen har som spidskompetence.

Udklip fra Vendortells overblik over kontraktuelle incitamenter. Data er fiktive.

Kend kunden og kunderejsen

Næste del af rejsen handler om at forstå kunden og deres behov i dybden. Steen Steensen Blicher fortæller, at han i forbindelse med udviklingen af platformen lavede omkring 150 interviews med CFO’er og indkøbsdirektører i Skandinavien og Nordeuropa. Formålet var at afdække, hvordan virksomheder håndterer kontrakter, og hvilke udfordringer de møder i praksis.

Han fortæller, at den teknologiske løsning skal tage udgangspunkt i virkelige behov, og ikke bare i, hvad teknologien kan. De mange kundeinterviews blev en essentiel del af virksomhedens udvikling, da man nu bedre kunne skræddersy platformen efter reelle kundebehov.

For andre virksomheder, der arbejder med AI, ligger der en vigtig læring her. Det handler om at forstå kundens, eller ens egen organisations, virkelighed og skabe værdi dér, hvor udfordringerne faktisk findes. Det gælder om at forstå forretningen, forstå behovene og få identificeret, hvad der skaber mest værdi for mindst mulig indsats.

At udvikle sig med teknologien

Når teknologien bevæger sig så hurtigt, som den gør i dag, kræver det, at man bygger en forretning, der kan følge med. Nye modeller og værktøjer opstår nærmest fra måned til måned, og det betyder, at man løbende må vurdere, om man skal adoptere ny teknologi – både i produktet, og i egen produktion. Det er altså vigtigt at tænke ind fra starten, når systemarkitekturen laves, så man ikke bliver fanget på bagkant.

Hos Vendortell har de, sideløbende med teknologiens egen udvikling, arbejdet med måden hvorpå AI læser og indekserer kontrakterne. Det betyder, at man i dag kan indeksere dokumenter på flere hundrede siders tekst med ekstrem høj præcision.

I samme periode har de adopteret Claude Code internt i produktionen, hvilket har gjort udviklingsarbejdet langt mere effektivt, og har gjort dem i stand til at udvikle funktioner til produktet hurtigere.

For Steen er det dog vigtigt, at teknologien ikke må blive et mål i sig selv. Det handler om at bruge den, hvor den giver mening, og lade være, hvor den ikke gør. Bare fordi man har fået en hammer, er alting ikke søm.

Anbefalinger og råd

1. Byg et stærkt netværk

Netværket er en af de vigtigste ressourcer, når man bygger en AI forretning. Mange af de bedste idéer og mest værdifulde sparringer kommer gennem mennesker, der har prøvet det før. Det gælder både på det tekniske og det forretningsmæssige plan. Han anbefaler derfor at alliere sig med folk, der har erfaring med at bygge og skalere, og som kan åbne døre til de rigtige miljøer.

2. Kom i gang og lær undervejs

Ifølge Steen Steensen Blicher handler det først og fremmest om at komme i gang. Mange virksomheder bruger for lang tid på at lede efter den perfekte løsning eller den rigtige teknologi, før de tager det første skridt. Men i virkeligheden finder man kun svarene ved at prøve sig frem. ”Man ved ikke, hvad der virker, før man kommer i gang og får testet,” siger Steen.

Hans råd er derfor enkelt: test, lær og justér. I en teknologi, der bevæger sig så hurtigt som AI, er det umuligt at forudsige alt. Man skal turde eksperimentere, acceptere fejl og holde fast i det, der viser sig at virke. Det er den eneste måde at finde ud af, hvordan teknologien reelt kan skabe værdi for ens forretning.

3. Husk backoffice – her ligger de største gevinster

Mange virksomheder kaster sig over AI projekter i frontoffice, fordi det ser flot ud og hurtigt kan måles på toplinjen. Men ifølge Steen Steensen Blicher er de største effektiviseringsgevinster ofte skjult i backoffice blandt dem, der håndterer de mange manuelle og gentagne opgaver. Det er her, man finder de reelle bundlinjeeffekter, og hvor AI kan frigive mest tid.

En ny analyse fra MIT bekræfter det samme billede. Ifølge State of AI in Business 2025 laves 50% af GenAI investeringer i salg og marketing. Alt imens ses de største afkast ved at reducere mængden af outsourcing i backoffice funktioner som HR, finans og IT. Her finder man mange af de processer, der ofte løses manuelt, eller som koster dyre konsulenttimer.

Derfor bør virksomheder tænke teknologien ind i hele organisationen. Ikke kun der, hvor det ser mest glamourøst ud.

4. Accepter, at AI skal trænes – ligesom medarbejdere

Mange ser AI som noget, der skal være perfekt fra dag ét, og bliver skuffede, hvis en AI model laver fejl. Særligt emnet om de såkaldte AI hallucinationer fylder meget, og det er da også rigtigt, at man bør kvalitetssikre mange AI genererede svar.

Men som Steen påpeger, ville man aldrig fyre en ny medarbejder, eller se ned på dem, fordi vedkommende lavede en fejl. Nej, man ville træne dem til at blive bedre i stedet, og det er samme mentalitet man bør have med AI. Teknologien skal have tid til at lære og til at tilpasse virksomhedens systemer. Hvis man tør se AI som et værktøj, der gradvist udvikler sig sammen med organisationen, så bliver resultatet både stærkere og mere bæredygtigt.

Vil du lære mere om AI?

AI udvikler sig hurtigt, og det kan være svært at følge med, men du står ikke alene. Hos Dansk Industri har vi samlet en lang række ressourcer, der gør det lettere at forstå, anvende og implementere AI – uanset om du er i gang, på vej eller bare nysgerrig.

Hvis du har fået blod på tanden efter at læse om Vendortells rejse, og gerne vil lære mere om AI, så kan du finde mere materiale på vores AI for Alle univers.

Her finder du desuden:

• Guides og artikler om alt inden for AI
• Konkrete cases fra danske virksomheder
• Gratis værktøjer og vejledninger
• Kurser og events

AI er ikke kun for specialister og teknikere. Det er for alle, der vil være med til at forme fremtiden, og bruge teknologien klogt og ansvarligt.