Flowcase revolusjonerer
CV-håndtering med
AI-ekspertise fra Webstep
Flowcase (tidligere CV Partner) har utviklet en avansert programvareplattform som strømlinjeformer administrasjonen av CV-er og referanseprosjekter for selskaper innen profesjonelle tjenester. I samarbeid med Webstep utforsker de nå potensialet i store språkmodeller for å automatisere og optimalisere arbeidsprosessene ytterligere, noe som gir økt effektivitet og skreddersydde løsninger for brukerne. La oss ta en nærmere titt på prosjektet.
Flowcase er et norsk teknologiselskap etablert i 2012, som spesialiserer seg på å levere en avansert programvareplattform for effektiv administrasjon av CV-er og referanseprosjekter. Løsningen er spesielt utviklet for bedrifter innen profesjonelle tjenestesektorer, som konsulentfirmaer, advokatfirmaer og ingeniørfirmaer. I dag er det over 400 selskaper som bruker løsningen. Ved hjelp av plattformen kan brukere enkelt skreddersy CV-er og prosjektbeskrivelser tilpasset spesifikke tilbud og anbudsprosesser, noe som bidrar til å optimalisere og forenkle arbeidsflyten.
Plattformen legger til rette for en mer målrettet presentasjon av kompetanse og erfaring, som kan være avgjørende i konkurranseutsatte situasjoner der riktig dokumentasjon kan utgjøre en stor forskjell.
Fra Fagkino til samarbeid
med Webstep
Prosjektet ble initiert etter vår Fagkino i 2023, der vi presenterte hvordan vi hadde brukt store språkmodeller (LLM) for å forbedre salgsprosessen vår, blant annet gjennom implementeringen av vår CV-assistent.
Denne presentasjonen vekket interesse hos Flowcase, som allerede utforsket mulighetene for en lignende tilnærming for å styrke sin egen plattform. Etter en oppfølgende samtale mellom Webstep og Flowcase, inngikk vi en avtale om å gi dem tilgang til to av våre eksperter. Disse ressursene hadde vært dypt involvert i utviklingen av vår CV-assistent og fikk rollen som rådgiver for Flowcase sitt utviklingsteam. Målet var å bygge deres internkompetanse på bruken av LLM-teknologi, samtidig som vi bidro aktivt i utviklingen av proof-of-concept (PoC)-applikasjoner som kunne demonstrere potensialet for nye løsninger.
Ida Furnes Breivik, Salgssjef i Webstep Oslo og Espen Sandtveit, Seniorkonsulent i Webstep.
Ida Furnes Breivik, Salgssjef i Webstep Oslo og Espen Sandtveit, Seniorkonsulent i Webstep.
Flowcase så et stort potensial i å utnytte LLM-teknologi for å utvide funksjonaliteten i deres CV-håndteringsverktøy. De ønsket å tilby nye, AI-drevne funksjoner som kunne gi merverdi til kundene deres, spesielt med tanke på utfylling og skreddersøm av CV-er og Referanseprosjekt for anbud.I tillegg var det et strategisk mål å bygge opp intern kompetanse på området, slik at de på egen hånd kunne drive videre forskning og utvikling (R&D) med fokus på hvordan LLM kan forbedre brukeropplevelsen og effektiviteten i deres løsninger. Prosjektet skulle dermed både sikre teknologisk fremgang og legge til rette for økt selvstendighet i fremtidige innovasjonsprosesser.
Ekspertene bak AI-satsingen
Prosjektet har hele tiden vært drevet av et ønske om å undersøke hvordan vi i Flowcase kan utnytte store språkmodeller (LLM-er) for å automatisere oppgaver som våre kunder i dag utfører manuelt. Vårt fokus har vært å tilby AI-baserte løsninger som kan forenkle og forbedre arbeidsflyten for våre brukere. Webstep har bidratt med to konsulenter, Espen Sandtveit og Niklas Hole, som begge har spilt sentrale roller i dette arbeidet.
Espen og Niklas har praktisk erfaring med utvikling av applikasjoner som benytter seg av LLM-teknologi. Sammen har de bidratt til å bygge opp Flowcase sin internkompetanse på området, og deres arbeid har lagt et solid grunnlag for videre utvikling av AI-baserte funksjoner i selskapets produkter.
Espen Sandtveit har omfattende erfaring innen AI-utvikling, spesielt innen forsknings- og utviklingsprosjekter for store kunder. Han har jobbet med å automatisere og effektivisere interne prosesser knyttet til kjernevirksomhet, med fokus på hvordan LLM-teknologi kan skape verdi for både interne og eksterne brukere. Espen var sentral i utviklingen av CV-assistenten, Websteps AI-drevne salgsverktøy, og har lang erfaring med praktisk bruk av LLM-er i applikasjonsutvikling.
Niklas Hole har en spesialisert rolle som prompt engineer og frontend-utvikler. Han har vært dypt involvert i utviklingen av Websteps CV-assistent, og har ledet flere PoC-prosjekter for kunder som utforsker bruk av LLM-er i ulike sammenhenger. Niklas har implementert funksjonalitet for både store og små kunder og har vist stor evne til å holde seg oppdatert på de nyeste AI-teknologiene. Hans ekspertise innen prompt engineering og hans evne til å utnytte LLM-er har vært avgjørende for prosjektets fremdrift og suksess.
Ønsker du å utforske hvordan LLM-teknologi kan skape verdi i din virksomhet? Ta kontakt med oss i Webstep, så kan vi sammen finne de beste løsningene for dine behov.
Effektiv AI-automatisering
i sømløs utførelse
Prosjektet ble drevet av et ønske om å undersøke hvordan Flowcase kunne benytte store språkmodeller (LLM-er) for å automatisere oppgaver som kundene deres i dag utfører manuelt. Fokus var på å tilby AI-baserte løsninger som kunne forenkle og forbedre arbeidsflyten til Flowcase sine brukere. Våre konsulenter Espen og Niklas har spilt sentrale roller i dette arbeidet.
Niklas jobbet hovedsakelig som prompt engineer og utvikler, mens Espen fokuserte på rådgivning og utviklingsbistand med et spesielt blikk på å skape nye kundeprodukter. De bistod også i utviklingen av flere proof-of-concept (PoC)-applikasjoner for å teste hvordan LLM-teknologi kan integreres i Flowcase sin plattform.
Ida Furnes Breivik - Salgssjef i Webstep Oslo, sammen med Webstep-konsulentene Niklas Hole og Espen Sandtveit.
Ida Furnes Breivik - Salgssjef i Webstep Oslo, sammen med Webstep-konsulentene Niklas Hole og Espen Sandtveit.
Espen hadde rollen som rådgiver og utvikler, og hans ansvar inkluderte å veilede Flowcase sitt interne utviklingsteam i hvordan de kunne utnytte LLM-teknologi, både fra et teknisk og forretningsmessig perspektiv. Han jobbet tett med teamet for å sikre at teknologiske fremskritt knyttet til AWS, Bedrock og open source-modeller kunne brukes til å skape merverdi for kundene. Espen bidro med sin erfaring innen forskning og utvikling (R&D) for å sikre at prosjektet utviklet seg i riktig retning, og var delaktig i å utforske nye produktmuligheter som kunne tilbys CV Partners kunder.
Niklas spilte en avgjørende rolle som prompt engineer og frontend-utvikler. Han hadde ansvar for å utvikle en intern chat-applikasjon som kunne utnytte flere ulike språkmodeller samtidig. Dette gjorde det mulig for Flowcase å effektivt teste og sammenligne ulike LLM-er for å finne den beste løsningen for spesifikke oppgaver. Hans rolle inkluderte også å gjennomføre omfattende eksperimenter og PoC-er som viste hvordan AI-teknologi kunne forbedre eksisterende prosesser og verktøy i selskapet. Niklas sin ekspertise innen Python, Jupyter Notebook, Flask, React og Bedrock ble sentral i utviklingen av prosjektet, og han var involvert i både utviklingen av teknologien og presentasjon av tekniske gjennombrudd for å koble disse til forretningsverdi.
Integrasjon av flerfoldige teknologier for optimalisering
av LLM-baserte applikasjoner
Prosjektet utnyttet et bredt spekter av teknologier for å utforske og maksimere potensialet til store språkmodeller (LLM-er) i ulike sammenhenger. Dette inkluderte alt fra skyinfrastruktur til utvikling av AI-applikasjoner og brukergrensesnitt:
React
For frontend-utvikling ble React brukt til å bygge dynamiske og responsive brukergrensesnitt. Ved hjelp av React kunne prosjektteamet utvikle interaktive og brukervennlige applikasjoner som var enkle å bruke og tilpasningsdyktige til ulike skjermstørrelser og enheter. Reacts komponentbaserte arkitektur tillot også rask utvikling, testing og gjenbruk av UI-elementer.
AWS
For å sikre en skalerbar, sikker og pålitelig infrastruktur ble AWS brukt som plattform for skyinfrastruktur og distribusjon. AWS tilbyr en rekke tjenester som gjorde det mulig å bygge, administrere og distribuere prosjektets applikasjoner på en kostnadseffektiv måte. Dette inkluderte blant annet bruk av Amazon EC2 for beregningsressurser, Amazon S3 for lagring, samt Amazon RDS for databaser.
Bedrock
Bedrock ble benyttet som en sentral teknologi for bygging og drift av AI-applikasjoner. Denne plattformen muliggjorde enkel integrering av LLM-er, samt effektiv administrasjon av AI-modeller gjennom hele utviklingssyklusen. Bedrock hjalp teamet med å raskt eksperimentere med ulike AI-løsninger, teste modeller, og rulle ut AI-funksjonalitet til sluttbrukere.
Python
Python var et nøkkelverktøy for utviklingen av AI-funksjonalitet og prototyper. Med sine omfattende biblioteker for maskinlæring og AI, som f.eks. TensorFlow og PyTorch, var Python avgjørende for å bygge, trene og optimalisere de underliggende LLM-modellene. Dette gjorde det mulig å raskt utvikle prototyper og implementere komplekse algoritmer på en effektiv måte.
Fra erfaring til verdiskaping: Slik kan Webstep hjelpe deg med å utnytte LLM-teknologi for å effektivisere din virksomhet
Vår erfaring med å implementere store språkmodeller (LLM) for Flowcase viser tydelig hvordan denne teknologien kan overføres til andre kunder og bransjer. LLM har potensial til å automatisere komplekse prosesser, effektivisere arbeidsflyter og forbedre datakvalitet, uansett hvilken sektor du opererer i. Her er noen måter Webstep kan hjelpe deg med å realisere verdien av LLM-teknologi:
Ikke gjør den samme feilen andre allerede har gjort
Med vår erfaring kan vi veilede deg gjennom de kritiske tidlige fasene, sikre at du ikke snubler på startstreken, og sørge for en effektiv implementering av LLM-teknologi tilpasset dine behov.
Lær av andre bransjer med både like og ulike utfordringer:
Vi har jobbet med LLM i en rekke ulike bransjer og teknologiske miljøer. Dette gir oss en unik innsikt i hvordan løsninger kan tilpasses spesifikke utfordringer, og hvordan du kan dra nytte av eksisterende beste praksis for å optimalisere verdiskapningen.
Heng med i svingene i en lynrask utvikling:
Vi følger utviklingen innen LLM nøye og gir deg oppdatert og relevant veiledning om de nyeste teknologitrendene. Dette gir deg et konkurransefortrinn ved å kunne implementere de mest aktuelle og effektive løsningene.
Automatiser det du kan, ikke automatiser alt!:
Mange oppgaver som tidligere har vært vanskelige å automatisere, kan nå forenkles med LLM. Vi kan hjelpe deg med å identifisere de operasjonene som er enkle å automatisere med LLM-teknologi, slik at du raskt kan oppnå resultater med minimal innsats.
Ønsker du å utforske hvordan LLM-teknologi kan skape verdi i din virksomhet? Ta kontakt med oss i Webstep, så kan vi sammen finne de beste løsningene for dine behov.
Built with Shorthand