Pondoo bruger avanceret AI-teknologi til at forbedre besøgsplanlægningen i hjemmeplejen med kunstig intelligens. Systemet optimerer ruteudlægning og minimerer køretid, samtidig med at det prioriterer kontinuitet og matcher personale med kompetencer til borgernes behov. Understøtter kvalitetsfuld og effektiv omsorg.

Digital platform til individuelt tilpasset styrketræning for ældre borgere i hjemmeplejen. Systemet består af elektroniske træningsprogrammer med screeninger, der dynamisk tilpasser sig borgernes funktionsniveau.

En modulopbygget AI-baseret energistyringsløsning, der analyserer el-, vand- og varmeforbrug i kommunale bygninger og omsætter data til konkrete handlinger for energi- og ressourcebesparelser.

MUNI er en AI-drevet chat- og voicebot, der hjælper borgere med kommunale services via hjemmesider og telefon. Systemet bruger generativ AI til at svare på spørgsmål om bl.a. pas, MitID og børnepasning.

KAILA er en AI-assistent, der understøtter kommunale jurister ved at generere juridiske tekster, indsamle kilder og argumenter samt forberede sager baseret på dansk lovgivning.

Schultz Dialogstøtte er en AI-assistent integreret i Schultz Fasit, der automatisk transskriberer samtaler mellem sagsbehandlere og borgere og genererer udkast til mødenotater.

Rødovre Kommune igangsætter et pilotprojekt for at udvikle en chatbot, der forbedrer brevskrivningen baseret på 'Mød mig på skrift'-konceptet. Chatbotten fungerer ved, at medarbejderen fodrer den med gamle breve, hvorefter chatbotten foreslår nye udkast, der overholder kommunens standarder.

Signaturprojektet, "Kommune Kiri" eller "Digital inklusion og support ved talegenkendelse", omhandlede udviklingen af en AI-drevet chat- og voicebot, der ved brug af stemmegenkendelse og tekstbaserede svar kan hjælpe borgere i Roskilde og Rødovre Kommune med deres henvendelser. 

Signaturprojektet, GeoDanmark, blev udviklet med det formål at anvende kunstig intelligens til at identificere, når der er sket ændringer i landets infrastruktur.

Signaturprojektet, "Kunstig intelligens til forebyggelsen af underernæring og indlæggelse af ældre", havde til formål at udvikle et værktøj baseret på kunstig intelligens til at identificere og forebygge underernæring blandt ældre patienter, med det ultimative mål at reducere akutte sygehusophold. 

Signaturprojektet arbejder med at implementere kunstig intelligens i psykiatrien for at forbedre tidlig diagnosticering af skizofreni og bipolar sygdom. 

Signaturprojektet fokuserede på en algoritme, der skulle sikre en mere ensartet og hurtigere visitation af genoptræningsforløb. Algoritmen kan understøtte hele processen, fra modtagelsen af en genoptræningsplan fra hospitalet, til visitering af borgeren så de hurtigere kan starte deres genoptræning efter indlæggelse.