Pro&Pro – Podden

Lyssna på vårt podavsnitt där vi intervjuar författaren och fördjupar oss i ämnet!

Från potential till praktik – vikten av strategisk riktning

Enligt PwC:s Global AI Study (2023) förväntas AI bidra med 15,7 biljoner USD till den globala ekonomin fram till 2030. I Sverige har användningen av AI ökat från 5,4 % av företagen år 2019 till 25,2 % år 2024 bland företag med 10 eller fler anställda (SCB, 2024).

Vår erfarenhet pekar på tre huvudsakliga utmaningar när företag försöker realisera affärsvärde från AI:

Från effektivisering till skräddarsydda AI-agenter

Med utgångspunkt i dessa insikter kan vi identifiera en tydlig resa för hur företag kan gå från att experimentera med generativ AI till att skapa konkret affärsvärde. Resan delas in i tre steg:

Steg 1: Experimentera med generella AI-modeller

Det första steget möjliggör en vardaglig effektivisering genom att erbjuda medarbetarna en generell, “blank” språkmodell. Här används verktyg som ChatGPT eller LLama, ofta integrerade via lösningar som Microsoft Copilot, vilket möjliggör omedelbar tillgång till AI-teknologi. Detta kan skapa ett direkt affärsvärde genom att minska administrativa uppgifter och frigöra tid.

Detta experimentella skede handlar om att utforska möjligheterna med AI utan omfattande anpassningar, vilket gör det till en lågtröskelstrategi för företag som vill komma igång snabbt. Samtidigt finns det begränsningar som kan påverka den långsiktiga nyttan. Nedan följer de mest framträdande möjligheterna och utmaningarna i detta steg.

Vad kan vi uppnå?

• • Snabb och smidig implementering:
    AI-verktyg som ChatGPT och Microsoft Copilot kan snabbt tas i bruk utan omfattande teknisk anpassning, vilket gör det enkelt att komma igång.
  • Omedelbar effektivisering:
    Automatisering av rutinuppgifter som e-posthantering, dokumentproduktion och informationssökning frigör tid för medarbetarna att fokusera på mer strategiska och värdeskapande uppgifter.
  • Kostnadseffektiv start:
    Eftersom det inte krävs stora initiala investeringar kan företag testa tekniken med låg risk och snabbt utvärdera dess potentiella affärsnytta.

Vilka utmaningar behöver vi hantera?

• • Begränsat och fragmenterat värdeskapande:
    Eftersom AI används utan tydlig koppling till specifika affärsprocesser blir vinsterna ofta isolerade och svåra att skala upp. Detta kan göra det svårt att omvandla de initiala effektiviseringsvinsterna till långsiktiga affärsfördelar.
  • Svårigheter med skalbarhet:
    Effektiviteten beror ofta på den enskilda medarbetarens förmåga att använda verktyget. Detta gör det svårt att integrera AI-systematiskt i större processer och skapa enhetliga arbetsflöden.
  • Risk för felaktiga resultat:
    Generella språkmodeller kan ibland generera felaktiga eller vilseledande svar (s.k. ”hallucinationer”). Utan noggrann faktagranskning kan detta leda till felbeslut och bristande tillförlitlighet.
  • Falsk trygghet i AI:s kapacitet:
    AI kan ge ett övertygande intryck även när svaren är felaktiga, vilket kan skapa en falsk känsla av säkerhet. Därför är det avgörande att komplettera AI-användningen med mänsklig kontroll och kritisk granskning.

Steg 2: Integrera AI strategiskt i affärsprocesser

När organisationen har tagit de första stegen med generella AI-modeller är det dags att gå från isolerade experiment till en mer systematisk användning av AI. I detta steg handlar det om att integrera AI som en naturlig del av företagets befintliga processer för att skapa mätbart affärsvärde.

Genom att koppla AI-insatser direkt till affärsstrategin kan organisationen inte bara effektivisera arbetsflöden utan också förbättra beslutsfattande, optimera resursanvändning och öka konkurrenskraften. För att lyckas krävs dock mer än teknisk implementering – det behövs en tydlig strategi, förändringsledning och medveten riskhantering.

Vad kan vi uppnå?

• • Målstyrd integration i affärsprocesser:
    Genom att anpassa AI-verktyg till specifika affärsprocesser blir AI-insatserna direkt kopplade till företagets strategiska mål. Detta säkerställer att teknologin bidrar till konkreta affärsresultat.
  • Tydligare struktur och ökad tillförlitlighet:
    Med klara mål och riktlinjer kan AI användas mer systematiskt. Det minskar risken för felaktiga resultat och förbättrar kvaliteten på beslutsunderlaget.
  • Förbättrad förändringsledning:
    Ett strukturerat tillvägagångssätt gör det lättare att hantera förändringar i organisationen, vilket minskar motstånd och ökar medarbetarnas förståelse och engagemang för AI.

Vilka utmaningar behöver vi hantera?

• • Resurskrävande implementering:
    För att AI ska bli en integrerad del av verksamheten krävs investeringar i utbildning, processutveckling och teknisk infrastruktur. Detta kan vara en utmaning för organisationer med begränsade resurser.
  • Risk för orealistiska förväntningar:
    Det är lätt att överskatta AI:s kapacitet och förvänta sig snabba resultat. Om AI inte lever upp till dessa förväntningar kan det leda till besvikelse och minskat förtroende för teknologin.
  • Överautomatisering utan mänsklig kontroll:
    En ökad användning av AI kan leda till att viktiga beslut automatiseras för mycket, vilket kan vara riskabelt i komplexa situationer där mänsklig bedömning är avgörande.
  • Internt motstånd mot förändring:
    Förändringar i arbetsprocesser kan skapa osäkerhet bland medarbetare. Det är viktigt att hantera detta motstånd genom tydlig kommunikation och utbildning.

Steg 3: Implementera skräddarsydda AI-agenter

I det tredje steget går organisationen från att använda generella AI-verktyg till att utveckla skräddarsydda AI-agenter som är anpassade för specifika affärsbehov. Dessa agenter kan fungera både som självständiga beslutsstöd och som integrerade assistenter i medarbetares dagliga arbete.

Genom att designa AI-agenter med tydliga uppgifter och fördefinierade processer kan företag maximera affärsvärdet, öka effektiviteten och skapa skalbara lösningar som är direkt kopplade till verksamhetens mål. Men med ökad specialisering följer också nya utmaningar som måste hanteras för att säkerställa både teknisk tillförlitlighet och etisk användning.

Vad kan vi uppnå?

• • Målstyrd effektivisering:
    Genom att anpassa AI-agenter till specifika affärsprocesser blir de direkt kopplade till företagets strategiska mål, vilket säkerställer mätbara resultat och konkret affärsnytta.
  • Ökad operativ effektivitet:
    Automatisering av komplexa och repetitiva processer förbättrar produktiviteten, minskar kostnader och frigör resurser för mer värdeskapande arbete.
  • Minskade kompetenskrav för slutanvändare:
    Eftersom agenterna är förpromptade och optimerade för specifika uppgifter krävs mindre teknisk expertis hos medarbetarna, vilket skapar enhetliga och standardiserade arbetsflöden.
  • Skalbarhet och flexibilitet:
    Skräddarsydda AI-lösningar kan enkelt integreras med befintliga system och processer, vilket möjliggör snabb expansion och anpassning i takt med att organisationens behov förändras.

Vilka utmaningar behöver vi hantera?

• • Etiska dilemman och ansvarsfrågor:
    Det kan vara svårt att säkerställa att AI-beslut är rättvisa, transparenta och opartiska, särskilt i situationer där beslut påverkar människor direkt. Det krävs tydliga etiska riktlinjer och ansvarsfördelning.
  • Teknologiskt beroende och driftsrisker:
    När verksamheten blir beroende av AI-lösningar ökar risken för problem vid tekniska fel, förändringar hos leverantörer eller bristande systemstabilitet. Robust infrastruktur och beredskapsplaner är avgörande.
  • Kompetensutmaningar i den nya AI-eran:
    Även om AI minskar behovet av vissa manuella roller skapar det nya kompetenskrav, till exempel behov av AI-specialister, dataanalytiker och experter på modellhantering.
  • Risk för övertro på AI-beslutsfattande:
    När AI-agenter används för att fatta beslut finns det en risk att människor förlitar sig för mycket på teknologin. Det är viktigt att behålla mänsklig kontroll i kritiska beslutssituationer.

AI är inget magiskt – men det kan vara transformativt

Generativ AI är ett kraftfullt verktyg som kan driva både effektivisering och innovation. Men AI är inte en färdig lösning som automatiskt skapar affärsvärde. Den verkliga potentialen frigörs först när tekniken integreras med tydliga affärsmål, strategisk förändringsledning och ett medvetet förhållningssätt till etiska och operativa risker.

Företag som lyckas med AI har inte bara fokuserat på teknisk implementering – de har byggt en helhet där människor, processer och teknologi samverkar. Resan från att experimentera med generella AI-modeller till att implementera skräddarsydda AI-agenter kräver ett skifte i hur vi tänker kring värdeskapande.

Om författaren