Obos Living Lab er en hel boligblokk på Vollebekk, Oslo, der de bl.a. tester hvordan nye teknologier åpner opp for løsninger som kan oppfattes som for kostbare eller krevende. Et levende laboratorium for eksperimentering i full skala, der nye konsepter kan testes i trygg avstand fra ordinær drift. Her bor ekte mennesker over tid, noe som gjør det mulig å gjennomføre hurtige, lavrisiko-tester i deres faktiske hverdagsliv. For samarbeidspartnere betyr dette tilgang til reelle brukerdata, samskaping med beboere og tverrfaglig støtte.

I denne konteksten utforsket vi et spørsmål som føltes nesten som et paradoks: Kan en AI-agent, altså en entitet uten noen reell form for følelser, empati eller preferanser, faktisk bidra til å skape mer liv i huset ved å bli «kjent» med deres beboere? Og kan den samtidig fjerne mye av det ubehagelige som ofte ligger i interaksjonen mellom naboer, som frykten for avvisning, det å bli oppfattet som en pusher, eller risikoen for å glemme avtaler. Kort sagt, ble dette et eksperiment i hvordan en AI-agent kan senke terskelen for sosial deltakelse i et borettslag.

Å designe for indre motivasjon

Vår anbefaling var tydelig fra starten. Vi burde bruke et ferdig produkt som grensesnitt mot agenten, med begrenset tilpasningsgrad, og dele prosjektperioden inn i korte sprinter på én uke. På denne måten kunne vi sikre høyt læringsutbytte på begrenset tid og med begrensede ressurser. Selv om vi i Avo har implementert en rekke AI-agenter innenfor svært ulike bransjedomener, var dette første gang vi fikk lage en opplevelse innenfor agentisk AI der sluttbrukerne ikke er ansatte. Her var det ikke lenger snakk om effektivisering og forenkling av arbeidsoppgaver. Fokuset måtte i større grad rettes mot indre motivasjon. Vi måtte bygge en opplevelse som gjorde det lettere å ta initiativ, som belønnet initiativtakerne og som skapte en form for FOMO rundt det som skjedde i fellesskapet.

Vi jobbet tett med kunden for å identifisere realistiske scenarioer der beboere i OBOS Living Lab kommer i kontakt med agenten, som fikk navnet Bjarne Bot, for å få bistand til å arrangere sosiale sammenkomster i fellesarealene. Fremgangsmåten ble å starte med en pilotgruppe av ildsjeler, naboer som allerede er ekstra glade i å stille opp for fellesskapet, før Bjarne Bot gradvis ble introdusert for resten av huset. Etter hvert som vi jobbet med å raffinere hypotesene våre, begynte to mønstre å konkretisere seg. Vi kunne teste en reaktiv tilnærming, der en nabo har et konkret behov eller en motivasjon for å kontakte agenten. Samtidig kunne vi utforske en mer proaktiv tilnærming, der agenten selv tok initiativ til dialog for å lede mot et ønsket utfall.

Med brukerreiser og målgruppe på plass, var neste steg å lande grensesnittet for agenten. Vi valgte å starte eksperimenteringen i Workato, et verktøy som ga oss tydelige rammer og gjorde det mulig å komme raskt i gang med å teste hva beboerne faktisk ønsket å bruke agenten til. En viktig del av arbeidet i Workato var å definere system prompten. Her lå essensen i hvordan agenten skulle oppføre seg når beboere chattet med ham, hva han kunne og ikke kunne løse (hans skills) og hvordan han skulle svare. Med andre ord, Bjarnes personlighet og kapabiliteter.

Slik fikk vi Bjarne til å ta initiativ

Én ting var likevel ikke løst i planen vår: Hvordan skulle agenten komme i kontakt med naboene på en proaktiv måte? Å sette opp en fullverdig løsning for varslinger og utsendelser var utenfor både scope og tidsplan. Vi prioriterte læring fremfor full teknisk implementering, og simulerte derfor den ideelle løsningen analogt. Løsningen ble å manuelt sende SMS-er på vegne av Bjarne Bot. På denne måten kunne han minne om kommende arrangementer og oppfordre beboere til å bidra. Samtidig fikk Bjarne en egen bruker vi kunne styre i Vibbo, plattformen der mye av kommunikasjonen i huset allerede foregår.

Denne kombinasjonen, et grensesnitt som krevde få tilpasninger og muligheten for Bjarne å kommunisere på flere kanaler, gjorde det mulig å hente inn tilstrekkelig innsikt og data i løpet av tre uker. Vi fikk innsyn i samtalene og tilbakemeldinger og lærte hva som ga verdi og hva som skulle til for at en digital husvert skulle oppleves som nyttig. Bjarne ble brukt både som eventplanlegger, innkjøpsassistent og til og med poet. En beboer brukte for eksempel BjarneBot til å planlegge et selskap og lage aktiviteter til gjestene. Samtalen varte i godt over en time! En annen beboer fikk hjelp til å undersøke om andre også var interessert i å møtes for en sosial aktivitet i fellesarealene. Beboere brukte også Bjarnebot til å holde seg oppdatert på aktualiteter og hva som skjer i nabolaget. Funn som dette viser potensialet en agent har for å engasjere brukere i et nabolag. Bjarnebot som infotavle, kreativ sparringspartner, og en husvert som kjenner nabolaget sitt. Som en av beboeren formulerte; "en digital husvert er et spennende verktøy for fellesareal og å sosialisere mer mellom leilighetene!".

Fra testet idé til produksjon på én uke

Med de første hypotesene validert valgte teamet å åpne rammene og utvikle en prototype ved hjelp av en mer utforskende verktøykasse og vibe coding. Vibe coding er en arbeidsmåte der teamet løser problemer fortløpende i sanntid ved hjelp av AI-verktøy, uten tung planlegging eller etablerte utviklingsprosesser som gjør det mulig å holde fokus på funksjonalitet fremfor tekniske hindringer. Med dette som arbeidsform ble en første versjon av en app designet, utviklet og produksjonsatt i løpet av én designsprint. Vi brukte Figma til trådskisser og flyt, Claude Code til å generere og justere kode, OpenAI til dialog og agentlogikk, og Supabase som backend (ingen av oss kunne eller kan dette den dag i dag). Dette oppsettet gjorde det mulig å holde tempoet oppe og komme i mål med den siste sprinten, uten at tekniske detaljer tok fokus fra brukeropplevelsen.

Samarbeidet lærte oss at vibe coding ikke bare handler om å jobbe raskt, men om å komme frem til noe som er godt nok til å gi innsikt. Ved å bruke AI til å bryte ned tekniske hindringer frigjorde vi tid til prosjektets egentlige kjerne: dialogen mellom agenten og beboerne i OBOS Living Lab. Det ga rom for å justere tone og budskap, utforske ulike tilnærminger og lære hva som skaper trygghet og engasjement i møte mellom mennesker og teknologi. Har man hypoteser som bør testes raskt, er man ikke lenger avhengig av å ha hele den tekniske infrastrukturen klar. Teknologien er blitt enklere – mens menneskene forblir den mest komplekse og samtidig mest verdifulle delen av arbeidet.

Les Obos Living Lab sine viktigste takeaways fra eksperimentet her.

‍