AI-transformation; Från nyfikenhet till affärsnytta
Posted on | November 24, 2025 | Comments Off on AI-transformation; Från nyfikenhet till affärsnytta
Många företag känner att de “borde göra något med AI”, men långt ifrån alla vet var de ska börja. AI i sina olika former utgör en typ av teknologi som har kraften och förmågan att verkligen transformera affärer och organisationer från grunden – men behöver inte göra det. Teknologin kan lika gärna sättas in kirurgiskt för att förfina en isolerad befintlig process.
Nyckeln till ett framgångsrikt ai-förändringsprojekt finns
inte i de första två bokstäverna, utan i de resterande
Nyckeln till ett framgångsrikt ai-förändringsprojekt ligger inte i de första två bokstäverna, utan i de resterande – ai innebär en förändring, och liksom alla förändringar kan det skapa osäkerhet och den mänskliga förändringsresan behöver lika mycket fokus som teknologin. Mognadstrappan för att ta sig an ai och kapitalisera på teknologin är i grunden densamma för alla organisationer. Här delar vi på A-mind en enkel modell för att förstå, utforska och implementera AI på ett sätt som faktiskt skapar nytta.
- Identifiera drivkrafter
- Kompetenslyft & förståelse
- Nyttokartläggning
- Prioritering
- Implementering
- Mät, lär och utveckla
Det första steget är att skaffa sig en övergripande förståelse för vad ai är och vad det är bra på, vilka grundläggande möjligheter och risker som finns. Nästa steg är att identifiera var i just er verksamhet olika potentialer finns. Här gör många misstaget att förlita sig på ”ai-experter”, men det är ni som äger er verksamhet som är bäst lämpade att avgöra hur er affär utvecklas bäst med ai. Externa experter kan utbilda i teknologins förmågor, och hjälpa er att kartlägga era processer och kanske rent av i samråd mer er föreslå relevanta use-case. Men det är ni som känner er affär bäst, och det är ni som med insikter om tekniska förmågor kan välja rätt tillämpningsområde.
Men kom ihåg att implementationspartnern sällan är
bäst lämpad att affärsutveckla er verksamhet
Om ni är på det klara med vilket eller vilka use-case ni vill börja med är det dags att gå till implementering. Här finns det ingen one-size-fits-all, men lite förenklat kan vi dela in implementationsmetod i två riktningar.
a) Det modiga angreppssättet. Ni har inte alla svar än men känner er ändå tillräckligt nyfikna på de fördelar ni tror ni kan få. Släpp ut något ai-verktyg relativt fritt i organisationen och låt den utforska och lära längs vägen. Var delaktiga, engagera, entusiasmera och följ upp utvecklingen. Givetvis med vissa ramar och guard-rails för att inte riskera att halka in på spår som kan skada er organisation.
b) Det traditionella angreppssättet. Investera mer i tidig fas och ta fram och förankra en tydlig målbild, och välj därefter vägen dit. Detta angreppsätt behöver inte betyda att man saknar mod, det kan lika gärna vara rätt därför att man redan har tydliga idéer om nyttor man vill uppnå, eller att man i sin verksamhet har risker som helt enkelt inte får utmanas.
Oavsett hur ni väljer att ta er an ai så kommer det att innebära förändring. Och all förändring innebär utmaningar i organisationen. Härvidlag skiljer sig inte en ai-transformation från andra förändringar, det gäller att se till att organisationen är införstådd med varför man vill ta sig an något nytt. Och det gäller att se till att nyfikenhet och lust inför det nya väcks i organisationen så att alla känner sig delaktiga och stödjer förändringen. Givetvis behöver både organisationen som helhet och kanske vissa medarbetare i synnerhet också utrustas med kunskaper för att kunna genomföra förändringen. För att undvika att resultatet blir en ”launch and leave” bör man också i god tid ta höjd för att över tid underhålla och förstärka önskade delar och resultat av förändringen. Alla har vi väl varit med om nya arbetssätt som introducerats med jubel och klang bara för att något halvår senare fallit i glömska till förmån för gamla inarbetade vanor.
Vissa bolag har teknisk kompetens inhouse för att göra utföra implementeringen. Om ni inte har det så se till att hitta rätt implementationspartner, som med konkreta case och resultat kan styrka att de har gjort liknande implementationer förut, inte bara kan prata om hur det ska göras. Men kom ihåg att implementationspartnern sällan är bäst lämpad att affärsutveckla er verksamhet. De ska hjälpa er att med hjälp av nya tekniska förmågor affärsutveckla er egen verksamhet.
Mätning, utvärdering, uppföljning och förfining. Gamla begrepp men idag mer relevanta än någonsin. Utvärderingen ska börja samtidigt som implementeringen startar, för det är inte bara rena maskinförmågor och resultat ni ska övervaka, utan den förändring som kan ske hos era medarbetare, i er kultur, i era processer och i er organisation. Och var öppna för att under resans gång uppmärksamma och värdera nyttor ni kanske inte alls hade för ögonen när ni gick in i projektet.
att utse ansvar för data i er organisation är ett
mycket klokt sätt att rusta er för framtiden
Fallgropar då, finns det? Såklart gör det det. Den allra vanligaste är att ai nästan i samtliga fall förutsätter att det finns en tillräckligt stor mängd data, med tillräckligt hög datakvalitet, som ni äger rätt att behandla i aktuellt syfte. Att redan nu, oavsett om ni har ai-projekt på gång eller ej i närtid, börja arbeta med data governance, och att utse ansvar för data i er organisation är ett mycket klokt sätt att rusta er för framtiden. Att inte ha rätt sponsorskap från ledningen är en annan vanlig orsak till att ai-projekt inte levererar på förväntan. För att ha chans att bli framgångsrikt måste ett ai-initiativ ha ett genuint stöd uppifrån, med mod att våga lyckas genom att tänka nytt, med mod att dela ut mandat i organisationen och skapa förändringsambassadörer. Men också med mod att rannsaka sin verksamhet för att identifiera absoluta gränser och no-go tillämpningar, och kanske viktigast av allt med modet att våga misslyckas utan att ge upp. Det är ofta just i dessa aspekter av transformationsresor som vi på A-mind gör störst nytta, genom att utgöra den ledstång mot vilken ledningen kan luta sig mot under resan för att lägga energin på konstruktiv framdrift och innovation istället för att brottas med onödig friktion och mödosamt paddla sig bakåt ut ur återvändsgränder.
En bra grundläggande metod att luta sig mot för att närma sig en ai-transformation kan förenklat se ut så här:
- Identifiera drivkrafter (mognadsanalys). Kartlägg varför ai är på dagordningen. Är det reaktivt, ”för att alla andra gör det”? Effektivitetsdrivet, ”vi måste frigöra tid/kostnader i våra processer”? Eller är det framåtlutat affärsutvecklande där ni redan nu ser nya konkreta lönsamhetspotentialer och tillämpningsområden?
- Kompetenslyft & förståelse. Beroende på var i mognadstrappan ni befinner er behöver ni ta er uppåt så att beslutsfattare har tillräcklig grundläggande förståelse för möjligheter, begränsningar, etik, lag och datakvalitet. Att lägga tid här kan rädda er från många vanliga fallgropar i ai-projekt.
- Nyttokartläggning. Var i er affär finns de största potentialerna? Kartlägg processer, identifiera flaskhalsar, hitta förbättringsområden och utforska hur ai kan stödja. I det här läget bör en första grov skattning av nytta, genomförbarhet och risk/investering göras per use-case.
- Prioritering. Prioritera, välj ut och välj bort. Ställ initiativen på er short-list mot varandra i en matris med axlarna affärspotential och risk/cost. Hur högt vill ni sikta? Här avgör ni var det passar er bäst att börja och i vilken omfattning.
- Implementering. Välj det angreppssätt som passar er. Top-down Exploration med tydlig vägledning och struktur från ledningen, eller Bottom-up Discovery om ni vill odla och stärka medarbetarledd innovation.
- Mät, lär och utveckla. Se till att ha tydliga mål och mått på resultat, men var också lyhörda för effekter ni inte alls hade räknat med, på gott och ont. Utvärdera och gå vidare genom att skala upp, bredda eller göra om med andra ingångsvärden och reviderade mål.
En sak som är helt säker är att ni som organisation kommer att lära er extremt mycket om ai om ni närmar er teknologin på att strukturerat och affärsmässigt sätt. Om det sedan blir en omvälvande transformationsresa, eller punktinsatser i isolerade processteg, ja det avgör ni själva.
Vi på A-mind är specialiserade på transformationsledning och pratar gärna vidare med dig om hur just ditt företag kan närma sig ai, eller kanske rent av skala upp från redan vunna lärdomar inom området.