10 avgörande tips för att lyckas med verksamhetsutveckling med AI

Guide Efter flera år med AI-transformation i både storbolag och startups ser Beata Nylén samma mönster: organisationer springer på teknik men missar effekt. Här delar hon tio konkreta råd för hur verksamhetsutvecklare kan skapa verkligt värde med AI.

10 avgörande tips för att lyckas med verksamhetsutveckling med AI
Foto: Adobe Stock

Beata Nylén har arbetat med AI-frågor i många år, bland annat på Telia och i snabbväxande startups. Hon har följt utvecklingen från tidiga röststyrningslösningar till dagens generativa AI. I dag driver hon eget och hjälper organisationer att navigera sin AI-resa – från första pilot till skalad verksamhetsnytta.

För henne handlar AI i grunden om något större än enskilda projekt. Det handlar om att bygga en organisatorisk förmåga.

– Det viktigaste är inte att hitta den perfekta lösningen direkt. Det är att börja och bygga kompetens, säger hon.

Kvalitetsmagasinet bad henne att ta fram tio tips på vad man behöver tänka på för att få en effektiv verksamhetsutveckling när man lägger till AI i verksamheten.

1. Förankra i ledningen

Många AI-initiativ startar långt ut i organisationen. Men utan stöd från ledningen blir det svårt att prioritera, finansiera och skala upp arbetet.

Förankring uppåt handlar om mer än ett godkännande – ledningen behöver förstå nyttan, riskerna och vad som krävs för att lyckas. Det skapar mandat och riktning.

– Har du inte ledningen med dig blir det väldigt svårt att få fart på det här.

2. Förankra i verksamheten

Samtidigt räcker det inte med ett beslut från toppen. Medarbetare kan känna oro, särskilt i funktioner där AI påverkar arbetsuppgifter direkt.

Identifiera tidigt vilka som berörs och involvera dem i arbetet. Det ökar både kvaliteten i lösningen och acceptansen vid införande.

– Man får inte glömma att människor påverkas – annars får man motstånd.

3. Involvera juridik och IT tidigt

AI innebär ofta hantering av känslig data, vilket gör juridik och IT till kritiska aktörer. Att koppla in dessa funktioner sent leder ofta till omtag.

Genom att etablera en tydlig avstämningsprocess från början kan organisationen hålla tempo utan att riskera regelefterlevnad eller säkerhet.

4. Utgå från ett tydligt syfte

Det är lätt att fastna i diskussioner om teknik. Men utan ett tydligt användningsfall riskerar projektet att bli irrelevant.

Definiera vilket problem som ska lösas och vad som är “good enough”. Det hjälper teamet att prioritera rätt och undvika överarbete.

– Vad ska vi ha det till – det är alltid den viktigaste frågan, säger Beata Nylén.

5. Börja smått och arbeta iterativt

De organisationer som lyckas startar sällan stort. I stället testar de i liten skala – med piloter eller prototyper.

Det gör det möjligt att snabbt få feedback: fungerar lösningen tekniskt, men också organisatoriskt? Först därefter bör man skala upp.

6. Bygg kompetens – inte bara lösningar

Ett vanligt misstag är att fokusera på att leverera en färdig lösning, utan att bygga intern förmåga.

Organisationer behöver förstå hur AI fungerar, vilka risker som finns och hur lösningar ska vidareutvecklas. Annars stannar utvecklingen vid enstaka projekt.

– Det viktigaste är att bygga kompetensen, inte att hitta den perfekta lösningen direkt.

7. Kombinera teknik och verksamhetsförståelse

Teknisk expertis är nödvändig, men inte tillräcklig. Många initiativ drivs från teknikhållet och tappar kopplingen till verksamheten.

Sätt samman team där teknik och verksamhet arbetar tillsammans. Det ökar chansen att lösningen faktiskt skapar värde.

8. Skapa struktur och tydliga mandat

AI-projekt involverar många intressenter. Utan tydliga beslutsvägar riskerar arbetet att stanna av.

Säkerställ att det finns en ansvarig med mandat, en tydlig budget och en struktur för avstämningar. Samtidigt behöver inte alla vara med och besluta.

– Alla behöver inte tycka till – ibland räcker det att vara informerad, säger hon.

9. Samordna och skapa en helhetsbild

I många organisationer pågår flera AI-initiativ parallellt – i kundservice, IT och analys. Utan samordning riskerar man dubbelarbete och fragmenterade lösningar.

Genom att skapa en övergripande bild av initiativen kan man prioritera rätt, återanvända lösningar och bygga en sammanhållen strategi.

10. Bygg ett starkt partnerskap med AI-leverantörer

Tekniska utmaningar är oundvikliga i AI-projekt. Buggar, begränsningar och omogna funktioner kan snabbt bromsa utvecklingen. Därför är ett nära samarbete med leverantörer avgörande. Organisationer behöver snabb support, tydlig roadmap och en dialog om kommande funktioner. Det underlättar både prioriteringar och investeringar.

Samtidigt bör man som kund vara aktiv och ställa krav på funktioner som är viktiga för den egna verksamheten. Ett starkt partnerskap blir därmed en strategisk tillgång – inte bara en leverantörsrelation.

Kunskapsmaterial

Utbildnings-tv

Hämtar fler artiklar
Till startsidan
Kvalitetsmagasinet

Kvalitetsmagasinet Premium

Full tillgång till strategiska artiklar och smarta verktyg för bland annat verksamhetsutveckling, kvalitetssystem och ledarskap.

Det senaste