Från hype till affärsnytta – att bygga kraftfulla och ansvarsfulla AI-lösningar

AI lockar med smartare arbetssätt, snabbare beslut och nya möjligheter. Men vägen från potential till faktisk affärsnytta är inte självklar – och utan eftertanke kan tekniken göra mer skada än nytta.

I den här artikeln får du veta hur AI kan användas som en kraftfull, ansvarsfull del av verksamheten. Inte för att imponera – utan för att lösa riktiga problem, på riktigt.

Bortom ChatGPT - Bygg AI som använder din egen data och gör jobbet direkt

AI är inte längre en nyhet. Många använder dagligen verktyg som ChatGPT för att skriva texter eller GitHub Copilot för att koda snabbare. Nästa steg är att gå från generella webbverktyg som ChatGPT till lösningar som är direkt integrerade med företagets egna data, processer och användningsområden. Då slipper man klippa och klistra information mellan system och chat eftersom AI:n redan har tillgång till all relevant data och man behöver inte lägga tid på att instruera den i detalj eftersom den är designad för en specifik uppgift. Resultatet blir verktyg som inte bara assisterar utan som med AI:s styrka kan analysera, filtrera, rekommendera, hitta mönster och formulera svar som är skräddarsydda för verksamheten.

Man behöver inte bygga egna modeller – API:erna finns redan och är tillgängliga från exempelvis OpenAI och Microsoft. Den verkliga utmaningen är att omsätta tekniken i verksamhetsnytta: att förstå problemen, paketera dem på rätt sätt och bygga applikationer där AI löser uppgiften på ett effektivt, etiskt och användarvänligt sätt.

När ska man använda AI – och när ska man inte använda AI?

Med den hype som råder kring AI är det lätt att tänka att man ska stoppa in AI överallt och att det per automatik är den bästa tekniken för att lösa alla problem. Men allt blir inte bättre bara för att det är AI. Tvärtom finns det många problem som löses både enklare och mer robust med klassisk programmering, regelmotorer eller beräkningsmodeller. Om man till exempel ska simulera en tjänstepensions utveckling över tid eller beräkna fraktkostnad baserat på vikt, avstånd och transportavtal så finns det glasklara regler för hur detta ska räknas ut. Eftersom AI-modeller (specifikt LLM:er) förutsäger ord snarare än gör deterministiska beräkningar kan de skapa värde i sammanhang där allt inte är glasklart utan kräver tolkning. Men om man använder dem för uppgifter som kräver exakta svar så riskerar man att introducera fel eftersom de inte är byggda för den typen av beräkningar.

Där AI gör verklig skillnad är i situationer där data är komplex, ostrukturerad eller där flera källor behöver utvärderas och tolkas tillsammans. Det kan handla om att analysera tusentals kundkommentarer, förstå naturligt språk i kombination med siffror, eller identifiera mönster som inte är förprogrammerade. Kort sagt: använd AI när problemet kräver tolkning, sammanhang eller flexibilitet – inte när det redan finns tydliga regler som ger tydliga svar.

Skräddarsydd AI vs. standardverktyg – vad ger mest affärsnytta?

De stora generella produkterna som Teams, Microsoft Office, Slack, Salesforce, Jira med flera är redan på god väg att integrera AI på ett sätt som ger ett generellt mervärde för de flesta användare. Funktioner som textstöd, mötessammanfattningar och automatiserade uppgifter finns redan eller kommer snart. Det finns därför ingen anledning att bygga egna versioner av dessa funktioner. De kommer att täckas av standardverktygen.

Däremot finns det alltid problem och arbetsuppgifter som är specifika för en viss verksamhet eller bransch. De är ofta för komplexa för att lösas enbart med de generella verktygen och samtidigt för smala för att leverantörerna av generella kontorsprogram ska prioritera att bygga in dem. Här uppstår en möjlighet: att med hjälp av AI förvandla den egna organisationens data till lösningar som stärker konkurrenskraften, effektiviserar processer och skapar nya värden för både medarbetare och kunder.

Exempel på skräddarsydda AI-lösningar

Det verkligt spännande händer när AI kopplas ihop med den data och de processer som redan finns i verksamheten. Då kan man bygga lösningar som inte bara effektiviserar rutiner utan också upptäcker risker, hittar mönster och ger beslutsstöd på ett sätt som de generella standardverktygen aldrig kan. Här är några tänkbara scenarier som bygger på data och processer som de flesta organisationer redan har, men där AI kan tillföra något helt nytt.

Avtalsassistenten

Många organisationer sitter på hundratals avtal i PDF:er och mappar som ingen riktigt har överblick över. En AI kan läsa, tolka och bevaka avtalen: varna när en uppsägningstid är på väg att löpa ut, hitta oskäliga villkor och jämföra avtal sinsemellan.

Genomförande: Avtalen hämtas och indexeras med traditionell utveckling. En AI-modell tolkar innehållet, extraherar nyckelvillkor och flaggar risker. Resultatet presenteras i ett gränssnitt med varningar och rapporter.

Kostnadsanalytikern

Dolda kostnader gömmer sig ofta i processer som fakturahantering, logistik eller projektrutiner. AI kan analysera stora mängder transaktioner och dokumentation för att identifiera systematiska fel, flaskhalsar eller ineffektiva processer. Där traditionella BI-verktyg stannar vid siffror kan AI hjälpa till att förklara varför problemen uppstår och föreslå förbättringar.

Genomförande: Data hämtas från affärssystemet och struktureras. AI-modellen används för att analysera fritext och beskrivningar och levererar insikter på processnivå.

Kundbarometern

Företag förlorar ofta kunder utan att man riktigt förstår varför förrän det är för sent. En AI kan analysera supportärenden, offertkommentarer och återkoppling i mail för att upptäcka tidiga tecken på missnöje. När samma signaler börjar dyka upp hos flera kunder kan systemet varna för en risk för kundbortfall och ge konkreta förslag på hur relationen kan stärkas.

Genomförande: Data hämtas från CRM, support och offertsystem. AI-modellen analyserar fritext för att identifiera kundbortfall. Resultatet presenteras som varningar och rekommenderade åtgärder i en dashboard eller direkt i säljarens verktyg.

Supportens kristallkula 

Istället för att bara kategorisera inkomna ärenden kan AI förutse vad som kommer att bli nästa stora problem. Genom att analysera tidiga signaler i kundsupport, forum eller sociala medier kan den varna i förväg: “Den här produktuppdateringen kommer troligen att generera en våg av frågor nästa vecka – förbered guider och utbildning nu.”

Genomförande: Ärenden hämtas från CRM eller supportsystem. LLM analyserar fritext, identifierar trender och kombinerar detta med statistik över tid för att ge prognoser.

Etik i AI-lösningar

AI kan ge stor nytta när den används med eftertanke. Fel utformning kan å andra sidan få negativa konsekvenser för både medarbetare och företagskultur. Därför behöver vi prata om hur man ska förhålla sig till etik, förtroende och maktbalans när man bygger AI-lösningar.

• Bevara medarbetarnas inflytande
  I Sverige bygger vår arbetskultur på att medarbetare har stort inflytande över sitt arbete och samtidigt ett stort individuellt ansvar. Det har visat sig framgångsrikt och skapat ett starkt förtroende mellan medarbetare och ledning. AI-lösningar får inte riskera att underminera detta förtroende genom att centralisera beslutsmakt. Konsekvenserna kan annars bli minskad motivation, sämre arbetsmiljö och förlorad innovationskraft. Tvärtom bör AI utformas för att stärka kulturen av medarbetaransvar och delaktighet, så att tekniken blir ett stöd snarare än ett styrmedel.
• Peka aldrig ut individer
  När slutsatser dras på individnivå riskerar det alltid att upplevas som övervakning vilket kan skapa misstro och upplevas som kränkande. Därför bör AI-lösningar utformas för att analysera processer, flöden och kundrelationer, aldrig enskilda medarbetare. Syftet ska vara att stärka organisationen som helhet genom att ge medarbetarna kraftfulla verktyg, inte att reducera medarbetare till mätpunkter.
• Effektiviseringskultur som slår över
  Mätningar kan leda till förbättringar men också göra effektivitet till ett kontraproduktivt självändamål. Om man pressar på för hårt riskerar kvalitet, omtanke och lärande att trängas undan. AI bör användas för att ta bort onödig friktion och repetitiva moment och för att höja service och kvalitet, inte för att maxa varje minut av arbetsdagen.

Målet är lösningar som frigör tid, skapar trygghet och ger stöd. Då blir AI ett verktyg som stärker processer och relationer utan att undergräva tilliten på arbetsplatsen. En genomtänkt AI-tjänst kan förstärka den kultur av ansvar och samarbete som redan finns och göra det enklare för människor att lyckas i sitt arbete.

Sammanfattning - Så lyckas du med AI

• Bygg inte egna lösningar där standardprodukter redan täcker behovet. Fokusera på det som är unikt i er verksamhet och som inte kommer att standardiseras.
• Använd AI för uppgifter som kräver tolkning, sammanhang eller flexibilitet. Välj traditionell teknik när uppgiften är regelstyrd och lösningen blir mer pålitlig med deterministiska metoder.
• Utnyttja de stora leverantörer av AI-API:er som finns. De räcker långt och är ofta kostnadseffektiva även vid stora datamängder eller frekvent användning.
• Tänk igenom konsekvenserna. Säkerställ att lösningen är etiskt försvarbar och något ni kan stå för.

Vill du utforska hur AI kan användas på ett sätt som stärker just er verksamhet? Hör gärna av dig så pratar vi vidare.

Läs även