AI-experten: ”2026 måste vi kunna visa upp effekterna av AI-investeringarna”

När det gäller AI-transformation har enligt Daniel Ehnhage de flesta organisationer samma drivkrafter. De vill bli mer effektiva, mer produktiva och mer innovativa. På Unit4 handlar det framför allt om att hitta nya sätt att arbeta som i sin tur ska leda till mer innovativa lösningar för kunderna.

För att skapa en intern struktur har Unit4 etablerat en AI-board, en form av governance-struktur där nya lösningar utvärderas ur flera perspektiv. It och data är ett, säkerhet och juridik ett annat, och HR ett tredje.

– Vi tittar på varje initiativ utifrån flera perspektiv. Vad krävs tekniskt? Vad innebär det juridiskt såväl som säkerhetsmässigt? Och vad behöver organisationen för stöd för att faktiskt kunna ta till sig förändringen? Det är där den verkliga utmaningen kommer in.

En stor del av hans tid läggs därför på att stötta chefer i förändrings- och kompetensutvecklingsplaner. Ofta vet verksamheten vad den vill åstadkomma, men saknar tid, struktur eller erfarenhet för att driva förändringen.

– Jag jobbar väldigt lite med teknik och väldigt mycket med förändringsledning. Den största lärdomen hittills är att AI-transformation i grunden handlar om utvecklingen av våra medarbetare och våra arbetssätt. Tekniken är något som man får på köpet.

Det är ett resonemang som går igen när samtalet kommer in på varför AI ofta upplevs som mer utmanande än tidigare teknikskiften. Tekniken i sig är sällan det största hindret, menar Daniel Ehnhage.

– IT-omställningar har vi gjort i alla tider. Det som tar tid är omställningen i människors arbetsuppgifter och sätt att arbeta. Många är snabba på att börja använda Copilot eller ChatGPT, men hur man faktiskt integrerar verktygen i sitt arbetsflöde är en betydligt större utmaning än själva teknikintegrationen.

Samtidigt finns det aspekter av AI som skiljer sig från tidigare teknikskiften. En av de tydligaste är enligt Daniel Ehnhage det juridiska perspektivet.

– Algoritmerna är inte lika enkla att förstå som tidigare teknik. Här handlar det i många fall om en form av intelligens, och då måste man ha koll på hur den fungerar. Annars kan man bli ansvarig för beslut man inte förstår eller kan förklara.

Unit4 skiljer tydligt mellan egenutvecklade AI-lösningar och externa verktyg. Båda kräver juridisk granskning, men på olika sätt.

– När vi utvecklar egna lösningar behöver vi en helt annan legal struktur för att säkerställa att de används på rätt sätt. När vi köper in andras lösningar krävs en annan typ av utvärdering. Det är en stor skillnad jämfört med tidigare tekniska utvecklingar.

En annan avgörande faktor är tillgången till data. AI-lösningar har potential att förändra hela arbetssätt, inte bara optimera enskilda moment.

– Många AI-lösningar förändrar strukturen i hur man jobbar. Det öppnar upp för helt nya samarbeten mellan till exempel it-avdelningen, inköp, säkerhet, juridik, sälj och produktutveckling. AI blir en grund för samarbete på ett sätt vi inte sett tidigare.

Börja inte i tekniken

När det gäller den snabba utvecklingen av AI-verktyg betonar Daniel Ehnhage återigen vikten av att inte börja i tekniken.

– Många hittar en språkmodell som bas, oavsett om det är Copilot, ChatGPT eller något annat. Det är ofta en bra start. Men sedan måste man utgå från sina specifika mål och användningsområden. Verktygen ska stötta effekten man vill uppnå, inte tvärtom.

Han ser en risk i att organisationer låter sig dras med i teknikfokuset.

– Det är lätt att börja med tekniken och först senare fundera på vad man faktiskt behöver förändra. Jag försöker bromsa det och istället börja i behovet och hur vi vill arbeta framåt.

Inom systemutveckling har AI fått stort genomslag på kort tid. Här är Unit4 tydliga med att alltid behålla mänsklig kontroll.

– Vi ska alltid ha ”human in the loop”. Vi släpper inte kod utan att en människa har verifierat den. AI sparar enormt mycket tid i utveckling och test, men ansvaret kan aldrig lämnas helt till tekniken.

Att få med medarbetarna i omställningen är en annan central fråga. Daniel Ehnhage delar in organisationen i tre grupper: early adopters, majoriteten och de sena användarna.

– Early adopters behöver man knappt motivera alls. De får tillgång till verktyg och sandbox-miljöer och driver ofta sig själva. De sena användarna kräver mer stöd och utbildning för att komma över den första tröskeln.

För majoriteten handlar det om kontinuitet och momentum. Här har Unit4 byggt ett nätverk av AI Champions.

– Vi har tre till fyra AI Champions per enhet som driver veckovis kompetensutveckling, svarar på frågor och hjälper kollegor att utveckla prompts, agenter och användningsområden. Det är ett väldigt effektivt sätt att jobba nära verksamheten.

När blickarna riktas framåt tror Daniel Ehnhage att fokus under 2026 kommer att ligga på resultat.

– Efter sommaren kommer många att fråga: vad fick vi egentligen ut av våra AI-investeringar? Har vi sparat tid, ökat produktiviteten eller förbättrat våra flöden?

Han menar att effekten måste mätas både lokalt och holistiskt.

– Det handlar inte bara om att en programmerare skriver kod snabbare, utan om hela flödet från idé till färdig produkt. Ibland syns inte kostnadsbesparingen direkt, men effekten finns där i form av kortare ledtider och bättre samarbete.

Unit4 har redan sett tydliga resultat inom sin egen verksamhet, inte minst inom sälj, support och produktutveckling.

”Iterationstiderna har kortats avsevärt”

– Våra säljare kan förbereda kundmöten, offerter och demos mycket effektivare. De tar fler möten och upplever att mötena håller högre kvalitet. Inom supporten har vi effektiviserat triage och matchning av ärenden, och inom produktutveckling har iterationstiderna kortats avsevärt.

Samtidigt finns det risker som aldrig får sopas under mattan.

– Det som oroar mig är när man hoppar på AI-lösningar utan att ha gjort en ordentlig juridisk och säkerhetsmässig utvärdering. Vi försöker alltid ha de glasögonen på oss.

Till CIO:er som vill driva ett lyckat AI-projekt är Daniel Ehnhages råd tydliga.

– Ledningen måste peka ut tre till fem prioriterade AI-resor. Sedan behövs en bred governance-struktur och en realistisk plan för förändring och kompetensutveckling. Tiden för förändringen är minst lika viktig som investeringen i teknik.

Och även om it-chefen spelar en nyckelroll, är ansvaret större än så.

– It-chefen är en av de viktigaste spelarna, men det krävs stöd från verksamheten och ledningen. Någon måste äga förändringsresorna, oavsett titel.

Avslutningsvis betonar Daniel Ehnhage värdet av att dela erfarenheter.

– Det finns mycket att lära av andra. AI är en stor satsning och ingen tjänar på att uppfinna hjulet igen. Genom att dela erfarenheter och lära av andras misstag kan man komma mycket längre, mycket snabbare.