Projektet giver de enkelte fagområder/centre mulighed for at lave faglige chatbots til understøttelse af lokale arbejdsgange og -processer. Chatbots udvikles direkte af fagpersonerne, for at sikre høj faglig kvalitet og relevans i forhold til specifikke arbejdsopgaver. Transkriberingsværktøjer udvikles ligeledes direkte af fagpersonalet, som således kan tilpasse efterbehandling af transkriptioner til mødeskabeloner, opsamlinger, sammenfatninger og tematiseringer efter behov.

Brickit er en app der anvender billedgenkendelse til at scanne LEGO-klodser og foreslå byggevejledninger. Appen er testet i 2. klasse til at styrke kreativitet og engagement i indskolingen.

Signaturprojektet omhandler en forudsigelse af sandsynligheden for, at en specifik tarmkræftspatient får en komplikation i forlængelse af en operation. Behandlingsforløbet kan dermed tilpasses på forhånd, hvilket reducerer risikoen efter operationen.

Signaturprojektet "Tidlig opsporing af begyndende sygdom med data fra eksisterende systemer" blev udviklet i Køge Kommune. Formålet var at skabe et beslutningsstøtteværktøj til tidlig opsporing af sygdom hos ældre i den kommunale pleje ved hjælp af kunstig intelligens. 

Signaturprojektet omhandler optimering af drift og styring af en flåde af køretøjer eller enheder i den offentlige sektor. Ved at analysere data og køre simuleringer på allerede kørte ruter, kan systemet hjælpe med at spare tid, penge og CO2-udledning.