Indicate me, som fyller tio år nästa år, fortsätter att locka till sig nya kunder till sin AI-drivna plattform för självledarskap och kartläggning av kundinteraktioner. I samband med eventet “High tech high touch” den 28 maj berättade företagets vd Lina Bjelkmar att man nu släpper en helt ny version av plattformen och att alla befintliga kunder kommer att flyttas över till den nya plattformen.
Indicate me lanserar nästa generations AI-plattform
mjukvara Indicate me lanserar en ny plattform som ska göra kundservice till en kunskapskälla för hela verksamheten. Med AI-agenter, flexibla dashboards och funktionen Ask me vill bolaget göra det möjligt att omsätta kunddata i konkreta åtgärder.

Någonting är fel
Läs vidare – starta din prenumeration
Indicate me analyserar i dag 20 miljoner kundinteraktioner per år åt sina kunder. Det handlar om samtal, mejl, chattar och andra kundmöten som tidigare ofta reducerades till statistik. Med den nya plattformen vill bolaget göra det möjligt att gå djupare i materialet och förstå varför kunder faktiskt tar kontakt.
– Kunden har ju alltid befunnit sig nära kundservice. Vårt mål är att vi även vill föra kunden närmare verksamheten, så att hela organisationen förstår rotorsakerna till problemet och tar ansvar för det.
Den nya plattformen har byggts om helt från grunden. Enligt Indicate me var beslutet både nervöst och självklart. Skälet var att bolaget ville skapa en arkitektur som bättre klarar den snabba utvecklingen inom AI och som gör det möjligt för AI-agenter att behandla kunddata på ett mer avancerat sätt.
– För att ligga i framkant för oss som jobbar med data så måste man ha en arkitektur och låta AI-agenter behandla den här datan på ett sätt som gör att man faktiskt får ut de här kundinsikterna. Inte bara idag utan också i den takt som alla AI-modeller fortsätter att utvecklas, säger Lina Bjelkmar.
Kärnan i plattformen är fortfarande kundinteraktionerna. Samtal, mejl, chattar, chattbottar och voicebottar samlas på ett ställe och kan kompletteras med exempelvis kundenkäter eller AI-genererad metadata. Användarna kan filtrera, sortera och analysera enskilda interaktioner, men också arbeta med större mönster och trender.
Ska inte ersätta mänsklig bedömning
Coachning är ett av de områden där AI får en mer framträdande roll. Funktionen AI Buddy, som redan funnits med ett tag, kan analysera interaktioner och fylla i underlag utifrån de kriterier som organisationen själv har satt upp för kvalitetssäkring. Men Indicate me betonar samtidigt att AI:n inte ska ersätta mänsklig bedömning.
– Vi är väldigt måna om mänsklig översyn och det AI tar fram är ett underlag. Men det kan också vara så att en ledare vill lägga till någonting specifikt och då ska man så klart kunna redigera det som AI Buddy har gjort.
AI Buddy kan också schemaläggas. Det innebär att organisationen kan välja vilka typer av ärenden som ska analyseras extra noga under en viss period, för ett visst team eller för nya medarbetare. Tanken är att coachningen inte ska bygga på några få stickprov, utan på ett bredare underlag och tydligare trender över tid.
En stor förändring är att Indicate me går från mer fasta dashboards till en mer flexibel modell där användarna kan bygga egna vyer. Syftet är att insikterna inte bara ska användas inom kundservice, utan kunna delas med andra delar av verksamheten som marknad, produkt, ledning eller andra roller som behöver förstå kundernas problem.
Dashboards ska kunna delas internt, men med behörighetsstyrning som anpassar vilken nivå av data olika roller får se. Alla ska kunna ta del av insikterna, men inte nödvändigtvis kunna gå ner på individnivå.
Kan ställa frågor till sin egen kunddata
Den mest centrala nyheten är funktionen Ask me. Den gör det möjligt för användarna att ställa frågor direkt till sin egen kunddata och metadata. Ambitionen är att man inte bara ska kunna analysera ett fåtal samtal, utan hela datamängden.
– När ChatGPT lanserades var vi alla på Indicate me helt sålda på generativ AI. Och jag sa internt redan då att alla våra användare ska kunna prata med sin egen data. Men vi ville inte nöja oss med att man bara pratade med ett, två eller tre samtal. Jag ville att man skulle prata med all sin data, säger Lina Bjelkmar.
Ask me kan exempelvis visa hur samtalstid och lösningsgrad hänger ihop i samma graf, identifiera avvikelser och analysera varför något sticker ut en viss dag. Användaren kan ställa följdfrågor och se hur AI-agenterna har gått tillväga för att ta fram svaret.
Under huven arbetar flera olika AI-agenter tillsammans. De kan läsa stora mängder text, söka efter kategorier, analysera statistik och sammanställa svar i tabeller eller grafer. Enligt Indicate me dubbelkollar systemet löpande sina svar innan de når användaren.
– Den går i loopar: vad ger jag för svar här? Är det här svaret relevant och korrekt?
Nästa steg är att göra insikterna mer proaktiva. Indicate me vill att användarna inte alltid ska behöva ställa frågan själva, utan kunna få relevanta insikter serverade innan problemen växer sig stora.
– Det som vi vill att ni ska veta är det ni inte vet att ni vill veta. Vårt mål är att ni inte ska behöva ställa en fråga för att få ett svar. Ni ska bli servade på de insikterna som vi vet är viktiga för er.
På sikt ser Indicate me också framför sig AI-agenter med olika expertområden. De ska kunna hjälpa organisationer att öka kundnöjdheten, förbättra försäljningen, förstå invändningar, analysera produktfrågor eller hitta processproblem. Plattformen ska även kunna kompletteras med branschbenchmarks, publika datakällor och externa signaler som påverkar varför kunder kontaktar företaget.
Den nya plattformen är lanserad och befintliga kunder ska flyttas över successivt under året. Enligt Lina Bjelkmar är målet tydligt: Indicate me ska fortsätta ligga nära kundservice, men kundinsikterna ska bli en tillgång för hela verksamheten.
– Vi kommer från kundservice, vi kommer alltid ligga nära kundservice, vi finns till för kundservice, men vi ser också att det kommer att vara information som är en tillgång för hela verksamheten. Vårt mål är att alla andra ska få kunden lika nära sig som ni har.
