Barne-, ungdoms- og familiedirektoratet
AI-basert samtalesimulator for kompetanseutvikling i krevende samtaler
Bufdir identifiserte et kritisk behov for å styrke handlingskompetansen blant fagpersoner som møter utsatte personer i vanskelige situasjoner. Utfordringen ligger i at ansatte trenger praktisk trening i komplekse kommunikasjonsferdigheter: hvordan stille riktige spørsmål, håndtere uventede svar, bygge tillit i krevende samtaler, og navigere når dialogen tar uforutsette vendinger. Tradisjonelle treningsmetoder gir begrenset mulighet for slik repeterende og trygg øvelse. Vår løsning Vi har.
Bakgrunn
Bufdir identifiserte et kritisk behov for å styrke handlingskompetansen blant fagpersoner som møter utsatte personer i vanskelige situasjoner. Utfordringen ligger i at ansatte trenger praktisk trening i komplekse kommunikasjonsferdigheter: hvordan stille riktige spørsmål, håndtere uventede svar, bygge tillit i krevende samtaler, og navigere når dialogen tar uforutsette vendinger.
Tradisjonelle treningsmetoder gir begrenset mulighet for slik repeterende og trygg øvelse. Vår løsning Vi har utviklet en AI-basert samtalesimulator bygget på moderne agentarkitektur.
Kjernen i prosjektet er å omsette den tause, erfaringsbaserte kunnskapen erfarne fagfolk besitter til konkrete, robuste rammer som kan veilede KI-systemet.Løsningen består av tre spesialiserte AI-agenter som samarbeider: Dialogagenten simulerer den utsatte personen og skaper realistiske samtalesituasjoner Fagagenten fungerer som en faglig kvalitetssikrer, trent på TryggEst sine prinsipper for å sikre at samtalen holder faglig forsvarlig standard Evalueringsagenten analyserer brukerens samtaleteknikk og gir konstruktiv tilbakemelding Disse agentene kommuniserer gjennom Model Context Protocol (MCP), en bransjestandard for AI-agentsystemer.
Dette gir oss stor fleksibilitet: Systemet kan enkelt utvides med ny funksjonalitet, underliggende AI-modeller kan byttes ut etter hvert som teknologien utvikles, og løsningen er forberedt for sømløs integrasjon med Bufdirs eksisterende systemer. AI Systemutvikling
Dato: 1.10.2025
Gå til prosjektside →