AI i svenska företag: varför datakalitet är avgörande innan ni satsar på artificiell intelligens

Artificiell intelligens (AI) är inte längre framtid – den är redan här och förändrar hur företag arbetar, fattar beslut och skapar konkurrensfördelar. Men ett av de största hindren för att lyckas med AI är inte själva teknologin, utan datakvaliteten och strukturen på den information ni använder. Under ett aktuellt föredrag på Sydsvenska Handelskammaren i Malmö belystes det tydligt att många AI-initiativ misslyckas eftersom företag startar utan att ha den nödvändiga datagrunden på plats.

En gästtalare från ett stort läkemedelsföretag berättade hur de innan sin AI-satsning byggde ett internt team och ägnade ett helt år åt att utbilda medarbetare och strukturera företagets data. Ett annat företag delade en dyrköpt erfarenhet: de tog ett affärsbeslut baserat på AI-analys – men slutsatsen var felaktig eftersom grunddatan var bristfällig. Resultatet blev kostsamt både i tid och pengar.

De flesta svenska företag är små och medelstora. Till skillnad från storbolagen har de ofta varken stora budgetar eller interna AI-specialister. Ändå finns det konkreta och realistiska sätt för mindre företag att börja med AI på ett kostnadseffektivt och strukturerat sätt.

AI bygger på att träna modeller på historiska data för att hitta mönster, förutsäga framtida beteenden och automatisera arbetsflöden. Om dessa data är ostrukturerade, inkonsekventa eller ofullständiga, kommer resultaten att bli missvisande – även om själva AI-verktyget är avancerat.

• Felaktiga beslutsunderlag: AI kan endast fatta beslut baserat på det som matas in. “Garbage in – garbage out” gäller i allra högsta grad.
• Ökad risk för felaktiga prognoser: Bristande datakvalitet leder till fel i försäljningsprognoser, efterfrågeplanering och kundanalys.
• Onödiga kostnader: Att korrigera fel i efterhand blir dyrare än att från början skapa en tydlig datastruktur.

För små och medelstora företag är det därför klokt att börja med att identifiera vilka datakällor som finns och säkerställa att dessa är korrekta, konsekventa och uppdaterade.

Att implementera AI behöver inte betyda miljonbudgetar och långa utvecklingsprojekt. Här är fem praktiska och kostnadseffektiva steg som svenska små och medelstora företag kan ta för att börja använda AI på ett smart sätt.

1. Börja med en datainventering

Innan ni väljer AI-verktyg bör ni göra en grundlig kartläggning av er data. Identifiera var informationen finns (CRM, ERP, Excel, e-post, kunddatabaser), hur den lagras och om den är konsekvent.

• Ta bort dubbletter.
• Säkerställ att viktiga fält alltid är ifyllda.
• Sätt upp regler för hur nya data registreras.

En enkel data governance-plan kan spara både tid och pengar senare.

2. Använd färdiga AI-verktyg istället för att bygga egna

Mindre företag behöver sällan utveckla egna AI-modeller från grunden. I stället kan ni använda molnbaserade AI-lösningar som redan finns tillgängliga:

• ChatGPT eller Microsoft Copilot för textgenerering och rapportskrivning.
• Google Vertex AI eller Azure AI Services för enklare analys och prediktioner.
• HubSpot, Salesforce och Microsoft Dynamics 365 Sales erbjuder AI-drivna CRM-funktioner direkt i plattformen.

Dessa lösningar kräver ingen tung utveckling men kan ge snabb nytta.

3. Automatisera upprepade arbetsuppgifter

Börja med lågtröskelområden där AI kan automatisera manuellt arbete:

• Skapa automatiserade svar i kundtjänst.
• Sammanfatta mejl, möten och kundsamtal.
• Extrahera data från PDF:er och fakturor.

Detta frigör tid för värdeskapande arbete och ger personalen möjlighet att lära sig AI i praktiken.

4. Utbilda nyckelpersoner internt

Ni behöver inte utbilda hela företaget från start. Satsa i stället på att utveckla en mindre grupp nyckelpersoner som kan bli AI-ambassadörer. De kan gå kortare kurser online (t.ex. via Coursera, LinkedIn Learning eller svenska universitet) och sedan sprida kunskapen internt.

Ett välutbildat team minskar risken för felaktiga AI-beslut och kan identifiera möjligheter att förbättra arbetsflöden.

5. Börja smått och mät resultatet

Stora AI-projekt kan kännas överväldigande. Starta därför med ett avgränsat pilotprojekt – till exempel att använda AI för kundsupport eller försäljningsprognoser.

• Definiera tydliga mål.
• Mät effekten (tid sparad, kostnadsminskning, kundnöjdhet).
• Skala upp när ni ser resultat.

På så sätt kan ni successivt bygga en AI-strategi utan att ta onödiga risker.

Ett område där AI snabbt gör skillnad är i affärssystem (ERP). Tidigare har ERP varit en tung, administrativ plattform, men med AI blir systemen mer intelligenta och självlärande.

• Automatiska mötessammanfattningar: AI kan analysera och sammanfatta möten direkt i system som Microsoft Teams, vilket gör att viktiga beslut och åtgärder automatiskt dokumenteras i ERP.
• Smart datafyllning med Copilot: Microsofts Copilot kan automatiskt fylla i saknade uppgifter i ERP baserat på historiska mönster. Det sparar tid och minskar fel.
• Prediktiv analys för inköp och lager: AI-drivna ERP-system kan förutse lagerbehov och efterfrågan, vilket minskar kapitalbindning och förbättrar planeringen. (Partner: Eazystock)
• Automatiserade fakturaflöden: AI kan tolka inkommande fakturor, validera dem mot order och skapa bokföringsförslag – vilket minskar manuellt arbete och fel. (Partner: Continia, Pagero)
• Avancerad rapportering: Med hjälp av AI kan företag få insiktsfulla dashboards och analyser i realtid, vilket gör det enklare att fatta datadrivna beslut. (Power BI)

Även om storföretag har resurser att bygga interna AI-team, finns det idag många smarta och kostnadseffektiva vägar för små och medelstora företag att börja använda AI. Genom att först säkerställa datakvalitet, använda färdiga AI-verktyg och starta i liten skala kan företag snabbt dra nytta av teknologin utan att ta onödiga risker.

AI i ERP-system öppnar dessutom dörrar för effektivare processer och bättre beslutsunderlag – från automatiska mötessammanfattningar till prediktiv lagerhantering.

Små steg idag kan skapa stora konkurrensfördelar i morgon.