What does an AI implementation partner actually do?

Every stage of getting AI working in your business: analysing where it pays off, mapping your processes, planning the build, developing the tools, rolling them into daily use, and training your team. One partner, accountable across the whole journey - not just the code.

Do we have to go through all six stages?

No - you plug in wherever you are. If your processes are already documented, we start at planning and development. If you just need clarity on where AI fits, an analysis alone is a valid engagement. The stages are a map, not a package deal.

How does an engagement start?

With a free 30-minute conversation about what's eating your team's time. If AI - or a custom tool - isn't worth it for your business, we'll say so. If it is, the usual first step is a focused analysis and process-mapping engagement, so the build is scoped on facts rather than guesses.

Each engagement is scoped and priced per stage, so you always know what you're committing to and can stop at any stage with full value delivered - the analysis and process map are yours to keep regardless. No retainers required, no lock-in.

Who owns what gets built?

You do - outright. Code, documentation, data, keys: built to industry best practices and well documented. No monthly fees to us, no vendor lock-in. For changes and ongoing support, you work directly with us.

Who would we actually be working with?

Every engagement is led personally by Valters Cakss - six years taking projects from idea to launch at Scandiweb, most recently leading its AI Competence Center, across PM, BA, and PO roles. The person you talk to is the person who leads your project - no agency layers, no handoffs.

Can Latvian digitalisation grants cover this?

Latvian businesses have used LIAA and ALTUM support programs for digitalisation and AI projects. No program is open right now, but we scope engagements so they're ready to qualify when the next one opens - and the process documentation from the mapping stage is exactly what grant applications ask for.

AI nav par darbinieku samazināšanu - dati no Latvijas

Latvijas MVU fokuss ir produktivitāte, ne atlaišanas. Avots: Luminor/Norstat, 2025. gada novembris, 250 uzņēmumi.

Bažas, ka mākslīgais intelekts atņems darbu, ir dabiskas. Bet Latvijas uzņēmēju dati stāsta ko citu. Luminor un Norstat aptauja (2025. gada novembris, 250 mazie un vidējie uzņēmumi) rāda skaidru ainu: AI galvenokārt ir par produktivitāti, ne par darbinieku samazināšanu.

Skaitļi

32% uzņēmēju norāda, ka AI šogad palīdzēs strādāt efektīvāk.
18% plāno ar tehnoloģijām pārvaldīt pieaugošo darba slodzi bez jaunu darbinieku piesaistes.
Tikai 6% saredz iespēju nākotnē samazināt darbinieku skaitu AI dēļ.
Un tikai 4% AI attīstībā vispār saskata draudus savam biznesam.

Fokuss ir skaidrs: darīt vairāk ar esošo komandu, ne atlaist cilvēkus.

Attieksme mainās ātri

Pērn vairāk nekā puse - 62% - Latvijas MVU teica, ka AI ietekmi vēl nejūt. Šogad tādu ir 39%. Gada laikā tā ir būtiska pārmaiņa. Salīdzinājumam, Lietuvā un Igaunijā gandrīz puse (48%) joprojām domā, ka AI viņu biznesu neietekmēs. Latvija kļūst atvērtāka - un tas nozīmē, ka konkurenti sāk kustēties.

Ko tas nozīmē praksē

"Darīt vairāk ar to pašu komandu" nav lozungs - tā ir konkrēta izvēle. Automatizē atkārtoto darbu, kas ēd stundas, un tie paši cilvēki paspēj vairāk. Neviens netiek atlaists; komanda tiek atbrīvota no garlaicīgā vidus. Tieši tāpēc tikai 6% domā par samazināšanu - lielākā daļa redz iespēju, ne draudus.

Praksē tas izskatās nevis kā mazāk cilvēku, bet kā citāda diena. Klientu apkalpošanā atbilžu melnraksti tiek sagatavoti automātiski, un cilvēks tos pārlasa un nosūta - vairāk atbildētu vēstuļu ar to pašu komandu. Grāmatvedībā dati no rēķiniem tiek nolasīti, un cilvēks pārbauda izņēmumus, nevis ievada visu. Pārdošanā piedāvājums tiek sagatavots pēc iepriekšējiem, un cilvēks to pielāgo konkrētajam klientam.

Kopīgais visos gadījumos: cilvēks pārceļas no darba vidus uz tā galiem - izlemj, kas ieiet, un atbild par to, kas iznāk.

Godīgi par to, kas tomēr mainās

Būtu nepareizi teikt, ka nemainās nekas. Atsevišķi uzdevumi tiešām pazūd, un parasti tie ir tie paši, ko neviens negribēja darīt: datu pārrakstīšana, vienādu atbilžu kopēšana, atskaišu salikšana ar rokām.

Kas mainās, ir tas, par ko cilvēku vērtē. Ja kāda darbs līdz šim lielā mērā bija tieši šis vidus, viņam vajag jaunu lomu, un to nevar atstāt nejaušībai. Tieši šeit uzņēmumi pieļauj kļūdu - rīku ievieš, bet neviens ar cilvēku nav parunājis, un rezultāts ir kluss pretspars: rīku lieto tik, cik obligāti jālieto.

Kā par to runāt ar komandu

Bailes rodas no nezināšanas, ne no tehnoloģijas. Trīs lietas nolīdzina lielāko daļu.

Pasaki mērķi skaļi un konkrēti. "Mēs gribam apstrādāt vairāk pasūtījumu ar to pašu komandu" ir kas cits nekā "mēs ieviešam AI". Pirmais ir izmērāms un pārbaudāms; otrais atstāj vietu iztēlei.

Ļauj cilvēkiem izvēlēties, ko automatizēt. Pajautā, kura darba daļa viņiem ir visgarlaicīgākā. Atbildes parasti ir precīzākas nekā vadības minējumi, un cilvēks, kurš pats norādīja uz uzdevumu, negaidīs, kad rīks neizdosies.

Un parādi rezultātu skaitļos, ne solījumos. Ja process aizņēma sešas stundas nedēļā un tagad aizņem vienu, pasaki to. Ja neaizņem, arī to pasaki - pretējā gadījumā nākamreiz neviens neticēs.

Tas sasaucas ar to, ko dara labi projekti: AI ir rīks rokās, kas saprot procesu, ne aizvietotājs (par to vairāk šeit).

Kur sākt

13% uzņēmēju jau plāno ieguldīt cilvēku pārkvalifikācijā un apmācībā - laba doma. Bet vēl vienkāršāk ir sākt ar vienu procesu: skaidru, biežu, mērāmu (skat. ar ko sākt automatizāciju). Izmēri, cik stundu tas ēd, automatizē, un atdod komandai laiku.

Ja domā, ka AI nozīmē atlaišanas, dati saka pretējo - un tavi konkurenti to jau redz. Ja gribi saprast, kur AI atdotu tavai komandai laiku, uzraksti.