Samtidigt ställer sig allt fler ledare samma fråga:
I vår senaste studie, baserad på samtal med ledare från nordiska företag, framträder ett tydligt mönster. Utmaningen handlar inte längre om att börja använda AI. Utmaningen handlar om att få AI att fungera i verksamheten och skapa värde i stor skala.
Ladda ned vårt white paper "Operating successfully with AI" som sammanfattar studien ➡️
Många organisationer har redan visat att AI kan skapa värde. Som exempel används GPT:s eller copilots för att öka produktiviteten, kundservice testar AI-stöd i sina processer och interna arbetsflöden blir snabbare och mer effektiva.
I många fall är resultaten både tydliga och mätbara, men framgångarna stannar ofta på lokal nivå. Det är betydligt svårare att skala upp i hela organisationen än att införa välfungerande avgränsade piloter i ett team, en avdelning eller ett enskilt användningsområde .
Svårigheterna uppstår när flera funktioner, processer, system och styrningsstrukturer ska involveras. Kostnaderna för AI ökar, men kan inte räknas hem eftersom de faktiska effekterna uteblir.
Ofta är det tekniken som får skulden när organisationer inte lyckas gå från AI-tester till en bred utrullning i organisationen.
"Bristande datakvalitet"
"Komplexa legacy-system"
"Svårigheter att integrera"
I många organisationer finns stora utmaningar med tekniken och de är viktiga att hantera. Många ledare beskriver dock en parallell verklighet; de största hindren är ofta organisatoriska.
Frågor om ägarskap, styrning, beslutsfattande och arbetssätt blir allt viktigare när AI-satsningar ska ta steget från experiment till att bli en integrerad del av verksamheten.
Det som först ser ut att vara en teknikfråga visar sig ofta vara en fråga om organisationens arbetssätt, processer och struktur.
AI synliggör utmaningar som har funnits länge; processer som bygger på manuell samordning, otydligt ägarskap mellan olika funktioner, långsamma beslutsvägar, fragmenterad data och ineffektiva arbetsflöden.
Men, det inte är AI som skapar dessa problem, utan snarare synliggörs problemen tydligare.
Vissa organisationer utvecklas betydligt snabbare än andra, men det beror inte på att de har tillgång till bättre teknik, utan på att de snabbare anpassar sina operativa modeller till den nya verkligheten.
De som lyckas bäst med att rulla ut AI på bred front är de organisationer som ser AI som mer än ett teknikinitiativ. Långsiktigt värde kräver förändringar i hur arbete utförs, styrs och skalas.
Framgångsrika verksamheter går från att enbart fokusera på enskilda AI use cases till att bygga de organisatoriska förutsättningar som krävs för att realisera värdet av AI i sin verksamhet.
AI utmanar många av de organisatoriska strukturer som företag länge har byggt upp. När information kan flöda snabbare mellan funktioner, processer och människor förändras förutsättningarna för hur arbete organiseras, hur beslut fattas och hur ansvar fördelas. Organisationer som lyckas väl med AI anpassar därför inte bara sina processer – de omprövar också hur verksamheten är organiserad för att kunna dra nytta av de nya möjligheter som tekniken skapar och för att få ut värdet av de investeringar som görs.
De som lyckas med AI är inte de som använder flest verktyg eller experimenterar mest, utan de som anpassar sin operativa modell för att dra nytta av de möjligheter som följer av den nya tekniken.
Det handlar inte om att lägga AI ovanpå befintliga processer utan om att skapa nya arbetssätt utifrån de nya möjligheter som skapas av den nya tekniken skapar.
Framgång med AI handlar inte längre om användning eller störst investering, utan det handlar om att lyckas anpassa hur arbetet utförs, styrs och skalas i takt med att AI blir en del av verksamheten.
I vår senaste studie, baserad på intervjuer med ledare från nordiska företag, undersöker vi:
Varför AI-initiativ har svårt att skala
Var organisationer tappar fart mellan pilot och produktion
Vilka operativa hinder som begränsar affärsresultatet
Vad de mest framgångsrika organisationerna gör annorlunda