AI-washing – ”Den som överskattar sin förmåga tenderar att underskatta riskerna”

Niklas Liedholm, Head of AI på AI- och datakonsultbolaget Solita Sverige, pekar på riskerna med övermod kopplat till artificiell intelligens.

Kan det innebära en kvalitetsrisk ifall det finns ett glapp mellan uttalad förmåga och faktisk förmåga gällande AI?
– Ja, och det är egentligen där den största risken ligger. Om en organisation tror att den är längre fram än den faktiskt är byggs beslut och arbetssätt på en förmåga som inte finns på riktigt. Då kvalitetssäkras inte det AI levererar i den utsträckning som krävs varav fel kan slinka igenom. Glappet i sig blir alltså kvalitetsrisken då man fattar beslut utifrån en bild som inte stämmer med hur tekniken används i vardagen, säger Niklas Liedholm.

Han menar också att fenomenet kan påverka organisationens trovärdighet både utanför och innanför verksamhetens väggar.

– Den slår åt två håll. Externt mot kunder och partners som förr eller senare märker om löftet inte matchar leveransen. Då kan trovärdigheten vara svår att bygga tillbaka. Samtidigt genomskådar de egna medarbetarna ofta överdrifterna snabbare än ledningen tror.

– I ett läge där i princip alla pratar om AI blir det konkreta substansen som skiljer företag åt. De som överdriver riskerar att uppfattas som mindre trovärdiga än de som vågar vara ärliga med var de faktiskt står.

Hur är det då med självinsikten?

Resultatet från rapporten pekar på vi på kontoren bakom kan har en förvrängd bild av oss själva och vår kompetens.

• 17 procent hade uppmärksammat kollegor som AI-washar samtidigt som bara 3 procent medger att de själva gör det.
• 24 procent anser att andra företag överdriver sin AI-kunskap. 7 procent säger samma sak om det egna företaget.
• 32 procent säger att deras eget tänkande har förbättrats av AI, 8 procent ser samma utveckling hos kollegor.
  
  Källa: Solita

Hur ska man som företag undvika att hamna i AI-washing-fällan?
– Genom att sluta mäta AI-mognad genom självskattning. Då riskerar man att mäta självförtroende i stället för faktisk kompetens. Titta i stället på vad AI faktiskt används till och hur det påverkar kvaliteten i arbetet och vilka beteenden som verkligen förändras. Var konkret i stället för svepande – knyt det man säger om AI till resultat man kan visa upp. Och bygg en kultur där det är okej att säga att man inte kan något ännu. Det är ofta de organisationerna som lär sig snabbast.

Tror du att det kan innebära någon typ av faktisk risk (exempelvis relaterat till IT-säkerhet) ifall företag överskattar sin egen förmåga inom AI?
– Absolut. Den som överskattar sin förmåga tenderar att underskatta riskerna. Tror man sig ha kontroll lägger man inte alltid den tid som krävs på styrning, datahantering och granskning. Ett konkret exempel är så kallad skugg-AI, att medarbetare använder verktyg utan insyn och i värsta fall matar in känslig information i öppna modeller. Övertron skapar en falsk trygghet som sänker vaksamheten, och det kan bli farligt. Verklig AI-mognad handlar lika mycket om att förstå teknikens begränsningar och risker som om att utnyttja dess möjligheter.

Undersökningen genomfördes av Kantar Media, på uppdrag av Solita, under 2025 och omfattar över 3 000 kontorsarbetare i Sverige, Norge och Danmark.