Dolda risker med AI – bygger du rätt med AI?
Många företag har börjat testa AI, men långt ifrån alla lyckas skapa verkligt affärsvärde. Ofta är det inte AI-verktygen som är problemet, utan IT-miljön de ska fungera i.
AI står högt på agendan i de flesta organisationer idag. Nya initiativ startas, verktyg testas och viljan att effektivisera verksamheten är stor. Samtidigt ser vi samma utmaning återkomma hos många företag: AI-projekt som aldrig riktigt lyfter, piloter som fastnar och lösningar som fungerar bra i demoformat men inte i praktiken. Anledningen är sällan tekniken i sig. Det handlar nästan alltid om grunden runt omkring.
I en artikel från Forbes lyfter de hur användandet av AI också får riskerna att växa i takt med möjligheterna. För när friktionen i utvecklingsprocessen försvinner, minskar också de naturliga stoppunkterna där vi tidigare tvingades tänka efter. Och detta märker vi tydligt när vi träffar kunder som har börjat implementera AI i sin verksamhet, men kanske inte riktigt hunnit identifiera vilka risker som faktiskt kan följa med när AI blir en större del av vardagen.
AI fungerar inte bättre än den miljö den körs i
För att AI ska kunna skapa verkligt värde krävs en IT-miljö som är strukturerad, säker och anpassad för moderna arbetssätt. När dessa delar saknas blir effekten snabbt begränsad, oavsett hur kraftfulla AI-verktygen är. När vi gör genomgångar hos kunder ser vi framför allt tre återkommande hinder.
Läs också: ChatGPT vs Copilot
Otydlig datastruktur begränsar AI:s värde
Många organisationer har stora mängder data, men informationen är ofta utspridd i olika system, lokala lagringar och dokument utan tydlig struktur. Det gör det svårt för både människor och AI att hitta rätt information vid rätt tillfälle.
Resultatet blir att AI kan ge svar, men inte alltid rätt svar. Informationen blir ytlig, oprecis och svår att använda som beslutsunderlag. För att AI ska fungera effektivt krävs att data är organiserad, tillgänglig och relevant.
Säkerhet och kontroll blir avgörande
Samtidigt som många vill komma igång snabbt med AI uppstår viktiga frågor kring säkerhet och styrning. Vem har tillgång till vilken information? Vad får AI använda? Hur skyddas känslig data?
Utan tydlig kontroll riskerar AI antingen att bli för begränsad för att skapa värde, eller för öppen för att vara säker. Det kan i värsta fall leda till att känslig information sprids internt eller externt utan att organisationen har kontroll över det.
Gamla arbetssätt bromsar moderna verktyg
En annan vanlig utmaning är att tekniken är modern, men arbetssätten fortfarande bygger på gamla processer. Dokument skickas mellan personer istället för att delas, manuella arbetsmoment lever kvar trots digitala verktyg och viktig kunskap sitter kvar hos individer istället för i system.
När arbetssätten inte utvecklas samtidigt som tekniken blir det svårt för AI att få genomslag i verksamheten. Det finns helt enkelt ingen tydlig struktur för AI att arbeta mot.
Resultat? Mycket aktivitet, men lite effekt
Det är här vi ser att många organisationer fastnar idag. Det testas AI i liten skala, piloter genomförs och nya verktyg introduceras, men det blir aldrig en naturlig del av verksamheten. AI stannar vid en demonstration istället för att skapa konkret affärsnytta.
Vad en genomgång av IT-miljön faktiskt kan förändra
Men hur ska man då tänka kring sin användning av AI för att inte hamna i dessa fallgropar? Det intressanta är att lösningen sällan handlar om att köpa mer teknik, utan om att skapa rätt förutsättningar för att tekniken faktiskt ska fungera och skapa värde. När vi gör en genomgång hos kunder fokuserar vi därför inte enbart på AI-projekt, utan på helheten runt omkring, allt från flaskhalsar och ineffektiva arbetsflöden till fragmenterad licenshantering och otydliga behörigheter.
Genom att vi kopplar ihop teknik, arbetssätt och ansvar skapar vi en struktur som fungerar i praktiken och inte bara på papper. Målet är därför inte att leverera ännu en rapport som glöms bort, utan att ge en tydlig bild av nuläget, identifiera konkreta förbättringsområden och prioritera insatser som faktiskt gör skillnad. Ofta finns det också snabba förbättringar som kan genomföras direkt och skapa effekt på kort tid. Först när grunden fungerar på riktigt kan AI börja skalas och skapa verklig affärsnytta för er organisation.
Det vi fokuserar på hos K3
För att AI ska skapa långsiktigt värde ser vi att tre områden är avgörande.
En modern arbetsplats i Microsoft 365 där information är strukturerad och lätt att använda. En säker och skalbar molninfrastruktur som skyddar data och klarar framtida behov. Samt rätt licensiering och governance från start för att skapa kontroll, säkerhet och tydlighet i hela miljön.
Först när dessa delar sitter på plats kan AI gå från testmiljö till verklig affärsnytta. Och vi på K3 har hjälpt flera kunder att göra just detta arbete för att kunna accelerera deras digitala teknik.
