Tjänster
Jag hjälper bolag och produktteam med native apputveckling för iOS och Android, AI-integrationer, teknisk rådgivning, underhåll av appar och prototyper. AI är idag en betydande del av hur jag driver utveckling snabbare, men med fortsatt kontroll på kvalitet, säkerhet och release.
Vanliga uppdrag
I stället för att börja med "en app" brukar det vara bättre att definiera vilket läge ni faktiskt är i. Här är de vanligaste uppdragen jag går in i, med lite mer kontext kring vad som brukar ingå.
För bolag som behöver bygga nytt eller ta över en befintlig app med tydlig väg till release. Fokus ligger på plattformskvalitet, fart i leveransen och ett AI-drivet arbetssätt där arkitekturen håller över tid.
När appen redan är ute men versionslyft, buggar och teknisk skuld börjar bli det som styr. Målet är att få kontroll igen och skapa ett tempo som håller längre än nästa akuta fix, gärna med AI som förstärkning i analys och upprensning.
För lägen där projektet är otydligt, scope glider eller teamet behöver en second opinion. Ofta är det här snabbaste sättet att få ett tydligare första steg utan att låsa sig för tidigt.
För team som vill lägga till AI-funktioner i en produkt utan att tappa kontroll över säkerhet, kostnad eller verkligt användarvärde. Bra när AI ska bli en del av ett riktigt flöde, inte bara en demo.
För bolag som vill få mer byggt på kortare tid. Jag använder AI aktivt i min egen utvecklingsprocess för att komma snabbare fram i app, webb och backend, utan att släppa kontroll på arkitektur, kvalitet eller releasebarhet.
När ni behöver testa teknik, flöden eller produktidéer innan ni bestämmer er för fullt bygge. Ett bra spår när osäkerheten är hög men ni ändå vill få fram något konkret att ta beslut på.
Fler typer av uppdrag
Alla uppdrag börjar inte som ett klassiskt appprojekt. Ofta kommer behovet från ett internt arbetsflöde, en växande kodbas eller en önskan att hitta ett snabbare sätt att leverera.
Har ni verksamhetskritiska flöden i Excel idag går det ofta att paketera dem som en tydligare app eller ett internt verktyg. Det brukar ge bättre datakvalitet, färre manuella fel och ett mer användbart gränssnitt för de som faktiskt arbetar i processen.
Med AI går det idag snabbare att kartlägga ark, kolumner, regler och manuella steg, föreslå en datamodell och bygga ett första fungerande gränssnitt innan man bestämmer slutlig teknik.
När behovet handlar om att komma fram snabbt, testa ett upplägg eller bygga interna verktyg behöver allt inte börja med tung custom-kod. I rätt läge kan no-code eller low-code vara ett smartare första steg.
Appmost kan vara en del av det spåret: ett sätt att bygga appar snabbare med återanvändbara byggblock, tydligare struktur och mindre onödigt hantverk från noll.
När ni behöver förstå statusen i en kodbas går jag igenom den strukturerat: arkitektur, beroenden, releasebarhet, risker, kvalitet och var det finns teknisk skuld som faktiskt påverkar nästa steg.
Jag kombinerar min egen genomgång med AI-stödda analyser för att snabbare hitta mönster, duplicering, riskzoner och saker som är lätta att missa i en första manuell läsning.
Vanliga frågor
Det beror på omfattning, teknikval och vad som redan finns på plats. En ny app, ett övertag av befintlig kodbas eller ett mindre internt verktyg är tre ganska olika uppdrag, så jag brukar undvika att gissa för tidigt.
Kostnaden för utveckling sjunker också just nu i takt med att AI blir allt bättre. Mycket händer snabbt, och därför är det viktigt att jobba med någon som kan nyttja tekniken på ett ansvarstagande sätt utan att introducera nya risker. Ofta är en kort förstudie, teknisk genomgång eller prototyp det bästa sättet att få fram ett mer realistiskt estimat och ett tydligare första steg.
Native passar bäst när prestanda, plattformskvalitet, långsiktighet eller hårdvarunära funktioner är viktiga. Det är ofta rätt väg när appen är central för produkten och ska kännas hemma på både iOS och Android.
Med AI går det i dag också mycket snabbare att bygga och underhålla två native-kodbaser, vilket gör att fler team kan få det bästa av båda världar: hög plattformskvalitet utan att utvecklingstempot behöver bli ett lika stort problem som förr.
Ja. Jag hjälper ofta bolag som behöver ta över en iOS- eller Android-app, få ordning på kodbasen och komma vidare med nya releaser.
Det brukar börja med att jag går igenom nuläget: kodstruktur, beroenden, publiceringsflöde, buggrisker och vad som faktiskt blockerar nästa version. Därifrån går det att sätta en rimlig plan.
Ja. För många bolag är det bästa upplägget att börja med en prototyp eller teknisk förstudie innan man investerar i full apputveckling.
Med AI går det i dag ofta att komma fram väldigt fort, testa en ny tjänst, en AI-funktion eller ett nytt flöde och snabbt se hur det tas emot av marknaden innan ni bestämmer hur mycket som faktiskt ska byggas vidare.
Jag är baserad i Göteborg men jobbar både lokalt och remote med kunder i hela Sverige och Norden.
Vissa uppdrag mår bra av att vi ses på plats i början, men mycket av arbetet fungerar utmärkt på distans så länge kommunikationen är tydlig och vi har rätt tempo i avstämningarna.
Jag integrerar LLM:er som OpenAI och Anthropic direkt i appen eller via backend-flöden, med fokus på säkerhet, latens och kostnadskontroll. Funktioner som AI-sök, chatgränssnitt, bildanalys och sammanfattning är vanliga exempel.
Det viktiga är nästan aldrig bara modellen i sig, utan hur den kopplas in i ett riktigt användarflöde med rätt data, begränsningar och uppföljning. Där brukar mycket av värdet eller problemen avgöras.
Det viktiga är inte att lägga till AI för sakens skull, utan att den löser ett konkret problem eller sparar tid i ett tydligt arbetsflöde.
Jag brukar börja med att bedöma användarnytta, datatillgång, kostnad, risk och om det räcker med en mindre PoC för att få ett bra beslutsunderlag.
Nästa steg
Det kan vara apputveckling, att ta över en befintlig app, en teknisk genomgång eller ett mindre PoC-spår för att komma fram till rätt väg.
