Løsningen giver læreren vigtig information om indskolingselevers skriveudvikling på baggrund af meningsfulde skriveaktiviteter. Eleverne vurderes automatisk på 4 forskellige skriftssprogsdimensioner (sætningskonstruktion, tekstfremstilling, beskrivere og stavning) – hver inddelt i 4 udviklingstrin. Projektet giver et overblik over klassens status, klassens samlede udvikling og elevernes individuelle progression. Projektet bygger på et 5. årigt forskningsprojekt i samarbejde med DPU, National Videnscenter for Læsning og DTU. Svendborg Kommune deltog med alle skoler og 2100 elever over en periode på 3,5 år.

Systemet giver personalet i ældreplejen mulighed for at følge med i borgernes bevægelser via sensorer som skal registrere og forebygge fald blandt beboere.

KMD Letbetaling er en AI-baseret konteringsmotor, der automatiserer fakturabehandling i danske kommuner ved hjælp af machine learning. Systemet scanner elektroniske fakturaer, foreslår kontering baseret på historiske data og leverandørmønstre, og kan automatisk bogføre fakturaer under en fastsat beløbsgrænse, når sandsynligheden for korrekt kontering overstiger en defineret tærskel. Systemet frigør administrative ressourcer og kan automatisere op til 80% af fakturabehandlingen.

AI-assistenten Børge hjælper borger.dk's redaktører med at omskrive tekster til borger.dk efter den seneste skrivevejledning. Systemet blev lanceret i februar 2025 af Digitaliseringsstyrelsen og fungerer som en sparringspartner for redaktører i de ca. 40 forskellige myndigheder, der har ansvar for indholdet på de 1.200 indholdssider på borger.dk.

Automatisk kortlægning af børns tidlige skrivning