LLM implementeringstidsplan: Hva kan forventes?
En realistisk fase-for-fase tidsplan for AI-implementering fra planlegging til produksjon. Basert på 50+ vellykkede implementeringer.
Mange undervurderer tiden det tar å implementere AI ordentlig. Teknisk setup tar 1-2 uker, men GDPR-compliance, brukeropplæring, og optimalisering tar lengre tid. Denne guiden gir deg realistiske forventninger basert på faktiske prosjekter.
Implementerings-tidslinje
Uke 1
5-7 virkedagerDiscovery & Planlegging
Innledende møte med stakeholders (2 timer)
Kartlegg bruksområder og prioriter top 3
Risikovurdering og GDPR-analyse
Velg LLM (Claude, GPT-4, eller Llama)
Definer success metrics (KPI-er)
Budsjettgodkjenning og teamdefinering
Uke 2
5-10 virkedagerInfrastruktur & Sikkerhet
Provisjonering av norske servere (2-3 dager)
Konfigurer sikkerhet (kryptering, tilgangskontroll)
Signere databehandleravtale (DPA)
Opprett brukerkontoer og SSO-integrasjon
Sett opp overvåking og audit logs
Teknisk kickoff med utviklerteam
Uke 3-4
10-15 virkedagerUtvikling & Integrasjon
API-integrasjon med eksisterende systemer
Utvikle prompt templates for bruksområder
Bygg RAG-pipeline hvis dokumentanalyse
Implementer feilhåndtering og retry-logikk
Lag brukergrensesnitt (chat eller API)
Enhetstesting og integrasjonstesting
Uke 5
5-10 virkedagerPilot & Brukertesting
Onboard 10-20 pilot-brukere
Brukeropplæring (2-timers workshop)
Samle feedback via spørreskjema
Juster prompts basert på faktisk bruk
Fiks bugs og ytelsesoptimering
Dokumenter edge cases og begrensninger
Uke 6
3-5 virkedagerProduksjonslansering
Flytt til produksjonsmiljø
Lansering til alle brukere (gradvis rollout)
Overvåk ytelse og feilrate
Beredskapsteam for første uke
Kommuniser lansering internt
Sett opp support-kanaler
Uke 7-8
10-15 virkedagerOptimalisering & Skalering
Analyser bruksmønster og KPI-er
Optimaliser kostnad (token-bruk, caching)
Fine-tuning hvis behov (på egne data)
Utvid til flere bruksområder
Automatiser repetitive oppgaver
Gjennomfør post-launch review
Faktorer som påvirker tidslinjen
⏩ Raskere implementering hvis:
- Du bruker standard API-integrasjon (ikke custom)
- Enkelt bruksområde (chat, ikke RAG)
- Ingen GDPR-krav (kun offentlig data)
- Du har dedikert utviklerressurs
- Rask beslutningsprosess (< 1 uke per godkjenning)
Mulig tidsbesparelse: 2-3 uker
⏸️ Lengre tid hvis:
- Kompleks RAG-pipeline (mange datakilder)
- Fine-tuning på proprietære data
- Høye GDPR-krav (helse, finans)
- Legacy system-integrasjoner
- Treg godkjenningsprosess (juridisk, compliance)
Ekstra tid: 3-6 uker
⚠️ De 5 vanligste forsinkelsene (og hvordan unngå dem)
- 1. Databehandleravtale tar 2-4 uker å forhandle
Løsning: Be om standard DPA fra dag 1, ikke vent til uke 3
- 2. Manglende utviklerressurs (team allokert til andre prosjekter)
Løsning: Reserver dedikert utvikler 50% i 4 uker FØR prosjektstart
- 3. Scope creep (flere bruksområder legges til underveis)
Løsning: Start med 1 bruksområde, ekspander i fase 2
- 4. Pilot-brukere gir sen feedback
Løsning: Book 30-minutters feedback-møte på dag 3, 7, og 14 av pilot
- 5. Integrasjon med legacy-system vanskeligere enn forventet
Løsning: Lag API wrapper/adapter tidlig (uke 2), test med mock data
Rask-deployment: 2 uker til produksjon
For bedrifter med akutt behov tilbyr vi rask-deployment på 10 virkedager. Dette krever:
Forutsetninger:
• Enkelt bruksområde (chat eller dokument-analyse)
• Pre-signert databehandleravtale
• Dedikert teknisk kontakt hos kunde
• Beslutningsfullmakt hos prosjektleder
Begrensninger:
• Begrenset pilot-periode (3 dager vs 10)
• Standard sikkerhetskonfigurasjon
• Komprimert opplæring (1 time vs 4)
• Ekstra kostnad: +30% av implementeringsfee
Klar til å starte din AI-reise?
Book et discovery-møte på 30 minutter. Vi hjelper deg å lage en realistisk implementeringsplan tilpasset dine behov.
Book discovery-møte