Att ge kommuner självservice i en plattform där varje minut ute hos en brukare räknas.

Digital Care är en device management platform (DMP) där tre olika typer av användare loggar in: Sensapps egen personal som konfigurerar enheter och löser supportärenden, administrativa chefsroller i kommunerna som övervakar sina brukares enheter, och hemtjänstpersonal ute i fält som svarar på larm och hjälper till med installation. Jag fick i uppdrag att förbättra DC både visuellt och funktionsmässigt.

Bakom uppdraget låg en affärsidé: att lägga över mer ansvar på kommunerna själva för att lösa de vanligaste supportärendena, vilket skulle avlasta Sensapps support och göra kommunerna mer självgående. Till skillnad från Bubblan hade jag här direkt tillgång till alla tre användargrupperna, vilket gjorde att jag kunde köra en fullständig Design Thinking-process från empati till användartest.

Min chef gav mig kontaktuppgifter till relevanta personer i tre kommuner som redan var kunder. Det blev fyra intervjuer med fem personer mellan den 1 och 15 april, genomförda via Teams utifrån en intervjuguide som godkänts av ledningen, och hållna öppna nog för att fånga både konkreta pain points och nya önskemål.

Det tydligaste och mest återkommande temat var självservice: möjligheten att själv byta operatör vid täckningsproblem, koppla på och av larmklockor, rensa gamla enheter, och justera tider för dörrlarm och kameror ute på plats hos en brukare. Andra teman var att startsidan visade att något var fel men inte vad eller hur man skulle gå vidare, och att enheter listades med serienummer istället för brukarens namn, vilket gjorde dem svåra att hitta i långa listor.

Önskemålet om självservice var inte en abstrakt vilja att ha mer kontroll, utan knutet till konkreta situationer där personalen stod ute hos en brukare och inte kunde lösa problemet på plats. Det stödet de fick från Sensapps support beskrevs som mycket gott, men löste inte det akuta behovet i stunden.

Utifrån insikterna byggde jag en prototyp för en vidareutvecklad DC med fokus på de tydligaste problemen: självservice, bättre överblick och en kortare väg mellan avvikelse och åtgärd. Prototypen byggde jag inte i Figma utan i HTML, med hjälp av Claude, Anthropics AI-modell, något jag själv lyfter fram som avgörande för att jag hann hela cykeln från intervju till användartest inom LIA-perioden.

Jag byggde in en ny informationsarkitektur: en dashboard per kommun med tydliga statussiffror (aktiva, i lager, online, varning, offline), enheter kopplade till brukarens namn istället för serienummer, en detaljvy per enhet med direkta självservice-åtgärder som att byta operatör eller schemalägga ett platsbesök, och ett rollbaserat flöde för att lägga till ny personal med spårbarhetslogg.

När prototypen var klar genomförde jag användartester med samma personer som deltagit i de första intervjuerna. Deltagarna fick uppgifter baserade på sitt dagliga arbete och fick även navigera fritt genom flödena, bland annat i detaljvyn för en enskild hubb med dess anslutna enheter och larmväg.

Responsen var starkt positiv. Den nya informationsarkitekturen för enhetsflottan, dashboarden och flödet för att koppla enheter till brukare fick särskilt gott betyg, representanter från Vingåker uttryckte rakt av att de ville ha systemet så som prototypen visade det.

Testerna gav också upphov till nya, oväntade önskemål: ett filter för ätlarm i händelseloggen, möjlighet att pausa kameror och sensorer för brukare som bor växelvis på olika adresser, och att kunna exportera senaste veckans loggar som PDF eller zip för uppföljning, en rutin Tjörns kommun redan använder i sin verksamhet.

Arbetet mynnade ut i en kravspecifikation som jag lämnade över till Sensapp, som teamet nu bygger vidare på. Det här var det sista jag hann med innan LIA-perioden tog slut, så prototypen är inte i produktion. Resultatet är en verifierad researchgrund och en testad riktning, inte en färdig funktion.

Att ha direkt tillgång till användarna förändrade hela karaktären på arbetet jämfört med Bubblan-caset: jag kunde fråga, lyssna, bygga och testa om med samma personer. Samtidigt höll jag mig ödmjuk inför vad direktkontakten faktiskt levererade, deltagarna var redan vana DC-användare, anpassade till plattformens nuvarande logik, vilket gör skillnaden mellan vad användare säger och vad de faktiskt gör relevant att komma ihåg.

En liten men talande observation: en av deltagarna, ny i rollen och utan erfarenhet av det gamla systemet, navigerade prototypen med större lätthet än flera betydligt mer rutinerade deltagare, inget vetenskapligt bevis, men en signal värd att notera. Skulle jag göra om arbetet skulle jag vilja observera personalen i sitt dagliga arbete snarare än bara höra dem berätta om det, och jag är tydlig med att AI-verktyget påskyndade produktion och iteration men aldrig ersatte den mänskliga närvaron i Teams-samtalen eller besöket hos min kontakt i Vingåker.