AI går från experiment till affär – så skapar du verklig nytta

Sveas rapport Drivkraft: AI 2026 visar att 38 procent av svenska företag använder AI. Samtidigt tror tre av fyra företag att tekniken kommer att vara implementerad inom fem år. Utvecklingen går alltså snabbt, men att använda AI är en sak. Att få tekniken att bidra till produktivitet, försäljning och lönsamhet är något annat. Det är också där nästa stora möjlighet finns för svenska företag.

Börja med affärsproblemet

Det är lätt att börja med att fråga sig vilka AI-verktyg man borde använda. Men vänd på det och fråga dig i stället var arbetstid försvinner? Vilka moment upprepas om och om igen? Var finns flaskhalsarna och var skulle bättre analys eller snabbare beslutsunderlag kunna göra skillnad?

Rapporten visar att 55 procent av företagen som använder AI använder tekniken för att effektivisera enskilda medarbetares arbete och 50 procent inom data och analys. 

Samtidigt flyttar AI närmare intäkterna. På bara ett år har användningen inom försäljning ökat med 21 procentenheter.

Malin Blomberg, vd på Zimply, rekommenderar företag att leta efter ”quick wins” i stället för att försöka förändra allt på en gång.

– Om ett flöde är stort och komplicerat är mitt råd att ta en liten del i taget, lära av processen och bygga ut i bitar efter hand, säger hon.

Mät effekten på affären

Hittills märks resultatet av AI framför allt i produktiviteten. 21 procent av företagen som använder AI upplever stor effekt på produktiviteten. Motsvarande siffror är 16 procent för stärkt konkurrenskraft och 12 procent för ökad lönsamhet.

Förväntningarna är däremot höga. Bland företagen som överväger att integrera AI bedömer 39 procent att tekniken i hög grad kan öka lönsamheten. Bland dem som redan använder eller överväger AI pekar 49 procent på ökad produktivitet och 46 procent på effektivare säljprocesser som sätt för AI att bidra till lönsamhet och tillväxt.

Andreas Håkansson, AI Lead på PwC, menar att det gäller att mäta rätt saker.

– När du mäter effekten av AI ska fokus ligga på affärsmålet, inte på hur många som använder verktyget eller hur många piloter som genomförs, säger han.

Det kan handla om sparad arbetstid och lägre kostnader, men också om ökad försäljning eller bättre prognoser. Nästa steg kan vara att fundera på vad AI gör möjligt som företaget inte har kunnat erbjuda sina kunder tidigare. Andreas Håkansson lyfter bland annat mer personliga kundupplevelser, optimerad prissättning och nya affärsmöjligheter som exempel.

Bygg in säkerheten från början

När AI får en större roll i verksamheten behöver också spelreglerna bli tydliga. Vilken information får användas? Var lagras den? Vilka verktyg är godkända? Och hur stora behörigheter ska en AI-agent egentligen ha?

Jonathan Ström, senior konsult på Omegapoint, pekar på risken att känslig information delas med externa AI-tjänster utan kontroll. När AI kopplas till exempelvis mejl, dokument och affärssystem blir det också viktigt att begränsa vad tekniken kan komma åt och göra.

– AI-agenter behöver tydliga begränsningar och så små behörigheter som möjligt, säger Jonathan Ström.

Säkerhet behöver alltså finnas med från start, men AI-resan är inte bara en teknikfråga. AI-experten Paulina Modlitba beskriver den som 70 procent människa och organisation, 20 procent data och teknik och 10 procent algoritmer. För att lyckas behöver ledningen skapa både kunskap och utrymme för medarbetarna att utforska tekniken.

– Ledningen måste investera i och frigöra tid för utforskande redan nu för att kunna skapa värde framåt. AI ska frigöra tid så att människor kan göra det de är bäst på, säger Paulina Modlitba.

När AI-verktyg blir tillgängliga för allt fler företag kommer tekniken i sig knappast att vara det som skapar försprånget. Skillnaden ligger snarare i hur väl företaget lyckas omsätta AI i konkret nytta för kunden, medarbetaren och affären.

Ladda ner och läs hela rapporten

Fem tips för att få mer affärsnytta av AI

• Börja där det skaver. Leta efter tidskrävande arbetsuppgifter, flaskhalsar och repetitiva processer där AI kan göra konkret skillnad.
• Testa smått och skala det som fungerar. Börja med ett avgränsat initiativ, bygg erfarenhet och utveckla användningen stegvis.
• Mät det som betyder något. Följ exempelvis intäkter, kostnader och beslutskvalitet – inte bara hur mycket AI används.
• Sätt tydliga spelregler. Bestäm vilken data som får användas, vilka verktyg som är godkända och vem som ansvarar.
• Ge medarbetarna tid att lära. Utbildning, tydliga ramar och utrymme att testa är avgörande för att få ut värde av tekniken.