Vi er alle konsulenter, bortset fra Tommy og mig selv. Det lyder måske usædvanligt for en datavirksomhed, men det er bevidst. Vi holder organisationen let, vi samler de rigtige kompetencer til de rigtige opgaver, og vi har alle plads til at arbejde andre steder - det gør, at vi tager friske input med ind.

Her er holdet:

Tommy Kaas og Nils Mulvad - stifterne. Vi har været partnere i mere end 25 år, først i Kaas & Mulvad, derefter i KM24. Tommy står for hjemmesiden, vejledningerne og en stor del af salget. Jeg laver det samme. Vi brænder for at bruge data smart til større indsigt. Det kræver grundige tjek for at finde frem til de vigtigste konklusioner og undgå fejl. Det princip slækker vi ikke på.

Vi overvåger ikke private oplysninger, ikke opslag på sociale medier, ikke telefoner, sundhedsoplysninger, klientoplysninger og lignende. Vi producerer ikke spionsoftware.

Vi overvåger og samler offentligt tilgængelige oplysninger om virksomheder og ejendomme, miljø, klima, myndigheder og medier. Målet er at gøre det hurtigt at få et samlet overblik over vigtige oplysninger for at forstå sammenhænge og træffe bedre beslutninger.

Søren Mulvad har bygget kernen i KM24. Uddannet fra National University of Singapore som datalog med speciale i kunstig intelligens. Han har siden 2021 været ansvarlig for at få scraping-laget og brugergrænsefladen til at spille sammen. Det er hans arkitektur, der gør, at du kan få et hit fra Arbejdstilsynet i morgen tidlig. Senest har han også sat Claude Code op i vores repos, så udviklerne får AI-assistance direkte ved tastaturet, og argumenteret for, at LLM-integrationen skal ligge direkte i Django frem for i en separat MCP-server. Færre bevægelige dele, men med samme funktionalitet.

Jan Lauridsen er journalist af uddannelse og selvlært Python-udvikler. Han har siden 2017 flyttet samtlige scrapere fra Kapow til Python og bygget scraperne af Tinglysningen og CVR - to af de kilder, som meget af KM24 står på. Han hjælper nu med at flytte vores dataudtræk til den nye Datafordeler, som skifter struktur i sommer.

Per Hüttel kommer fra mange år i den finansielle sektors IT og er konsulent gennem virksomheden Prochimp. Han er ekspert i lange SQL-forespørgsler, der optimerer svartider. Når du åbner en KM24-rapport og ser, hvilke selskaber en person har siddet i, leverer Pers arbejde ofte svaret på sekunder i stedet for minutter. Per står også bag den specialleverance, KM24 for nylig har lavet til Lex.dk, og han er medarkitekt bag det nye søgnings- og overvågningssystem.

Per Hüttel

Christos Apostolopoulos er fra Grækenland, men bor i Danmark. Han er datalog og har været med til at bygge en lang række af de moduler, KM24 står på i dag, bl.a. Folketingets lovforslag og debatter og fødevaretilbagekald. Christos har for nylig fået et fuldtidsjob, men fortsætter hos os på reduceret tid - bl.a. med ansvaret for at fange fejl og som sparringspartner.

Christos Apostolopoulos

Rok Komatar er vores nyeste udvikler. Senior full-stack-ingeniør fra Slovenien, kommer fra fem år hos danske Morningscore.io, hvor han co-ledede systemarkitektur med CTO'en. Rok tager over på flere af Christos' områder og løfter i samme åndedrag vores kapacitet på front- og back-end.

Rok Komatar

Paulius Žilinskas sidder i Litauen og står for front-end-arbejdet som del af Prochimp LT. Han oversætter vores data-tunge verden til noget, journalister og sagsbehandlere rent faktisk orker at arbejde i. Paulius har været med til at løfte det nye søge- og overvågningssystem, den grafiske visning af ejerstrukturer og URL-standardiseringen, der gør rapporter delbare.

Martin Nøhr har stået for designet de seneste tre år. Sammen med os har han formet det visuelle sprog, der gør det muligt at præsentere 40+ datakilder uden, at det bliver noget rod. Han sørger for at holde platformen overskuelig og intuitiv og giver de første visuelle bud, når vi ønsker nye features føjet til.

Martin Nøhr

Nikolaj Krogh Kjær-Rasmussen kom til i 2026. Med baggrund som Digital Designer systematiserer han designsystemet bag både landingssider og platform. Han arbejder tæt sammen med Martin med fokus på detaljegrad og konsistens, så designet forbliver skarpt og intuitivt.

Nikolaj Krogh Kjær-Rasmussen

Chase Davis har vi kendt og samarbejdet med mere end 15 år. Han er journalist og amerikaner og har arbejdet med data siden sin ungdom - med tidligere roller som digital leder på The New York Times og Star Tribune i Minneapolis. Han er vores faste sparringspartner, når vi skal vende større beslutninger om data og retning. Senest har han bygget en ny virksomhedsmatcher-algoritme sammen med Christos - en lille dansk sprogmodel (4B parametre) plus fuzzy matching, som nu kører i produktion.

Chase Davis

Adam Hvidt stødte til i 2025. Han er journalist og fokuseret på brug af AI i journalistikken. Han har blandt andet samlet data for over to millioner ambulancekørsler for TV2 og afsløret huller i udrykningstiden rundt om i landet. Sammen med os arbejder han på, hvordan KM24 kan levere præcis de strukturerede signaler, som AI-agenter har brug for - uden at slippe den journalistiske skepsis. Det var Adam, der foreslog at træne vores risikomodel på de seneste fem års data frem for femten: svindelmønstre ændrer sig, og historie kan være misvisende. Han står også bag vores AI-drevne morgenbriefing, der leverer dagens hits som nyhedsbrev.

D.A. er vores seneste tilkomne medarbejder og bygger den machine learning-baserede risikomodel, som vi kalder "faresignaler". Første fase scorer alle ca. 400.000 aktive selskaber natligt på 13 udvalgte signaler og udleverer en konfidensscore plus forklaring pr. virksomhed. D.A. er den type data scientist, der lader modellen afgøre, hvilke signaler der er vigtige, frem for at filtrere tidligt.

Derfor fortæller vi det.

KM24 er ikke et abstrakt stykke software. Det er resultatet af, at 13 mennesker - fra Danmark, Litauen, Slovenien, Spanien, Grækenland og USA - sidder og tænker sammen om, hvordan offentlige data bliver brugbare for dem, der skal træffe reelle beslutninger: journalister, fagforeninger, patientforeninger, kommuner, energiselskaber, revisorer, advokater og mange andre.

Det er også et hold, hvor alle har baggrund som enten journalister eller professionelle udviklere, der har arbejdet tæt med journalister. Det sætter et særligt præg på, hvordan vi bygger. Vi stoler ikke på data, vi ikke har tjekket. Vi viser kilden, når vi kan. Og vi antager, at nogen på et tidspunkt kommer til at læse hver eneste række - enten et menneske eller en AI-agent, der skal kunne forklare sig.

Hvis du har idéer til, hvordan du vil bruge data smartere - enten som kunde eller som samarbejdspartner – så hører vi altid gerne fra dig.