AI-transformation av verksamheten | 5 frågor och svar - Henrik Byström
Henrik Byström är en av Sveriges ledande AI-experter med nästan 30 års erfarenhet inom digitalisering och grundare av AI-labbet. I den här intervjun svarar han på fem frågor om vad som krävs för att lyckas med AI-transformationer. Han delar konkreta råd om allt från piloter och tvärfunktionella team till varför AI ytterst är en lednings- och verksamhetsfråga.
Hur tar vi ett AI-initiativ från idé till praktisk användning?
Det är lätt att komma på spännande AI-idéer, men den stora utmaningen är att driva dem hela vägen till verklig användning i verksamheten. Ett effektivt sätt är att ta det stegvis: börja med en konkret verksamhetsutmaning som ni vill lösa och definiera tydliga målbilder och mätpunkter. Sätt därefter ihop ett litet projektteam, gärna tvärfunktionellt, som snabbt kan utveckla och testa en lösning i liten skala, ett pilotförsök. Men nyckeln är sedan att inte stanna där: lär av piloten, förbättra lösningen och planera för hur den ska införas brett och vad ni kan lära av den när ni skall skala AI brett. Använd gemensamma arbetssätt och verktyg för att följa upp framdriften, till exempel regelbundna avstämningar och utvärderingar, så att projektet inte tappar fart. Genom att jobba metodiskt, iterera och hela tiden knyta arbetet till era faktiska affärsmål ökar sannolikheten att AI-idén faktiskt blir till en etablerad del av vardagen.
Är det nödvändigt att inrätta ett dedikerat AI-team för att lyckas?
AI är en holistisk verksamhetsfråga och skall inte delegeras till en specifik AI-projektgrupp, men min erfarenhet är att det kan vara bra med ett tydligt avgränsat AI-team, även om det är litet, för att verkligen få fart på AI-satsningarna. I praktiken fungerar det sällan att sprida ut AI-ansvaret tunt över många olika avdelningar. Utan ett sammanhållet team med tydliga mål och grepp om helheten blir AI lätt bara en rad isolerade experiment som aldrig tar fart på riktigt. Ett dedikerat AI-team ser till att det finns fokus, ansvar och sammanhållning. De driver på, skapar gemensamma arbetssätt och ser till att era AI-initiativ går från idé till konkret nytta i verksamheten i stället för att rinna ut i sanden, men de skall inte vara ansvariga för verksamhetsvärdet utan vara en stödfunktion för framdrift.
Varför betonar man att AI främst är en verksamhetsfråga och inte bara teknik?
För att AI ska skapa värde räcker det inte att bara IT-avdelningen är engagerad. Det är inte en teknikfråga utan det är en strategisk verksamhetsfråga. AI handlar ytterst om att effektivisera processer, fatta bättre beslut och nå affärsmål, inte om vilken algoritm eller programvara man använder. Det innebär att affärs- och verksamhetsperspektivet behöver styra AI-satsningarna. Utan aktiv medverkan från verksamheten riskerar man att tekniken utvecklas i ett vakuum och inte löser rätt problem. Omvänt, när man utgår från verksamhetens behov och integrerar AI i affärsstrategin ökar chansen att satsningen ger verkliga resultat.
Vilka roller och kompetenser bör ingå i ett effektivt AI-team?
De mest framgångsrika AI-teamen är tvärfunktionella, där både affärssidan och den tekniska sidan finns med. Man behöver personer som förstår verksamheten. De vet vilka problem som är viktiga att lösa och hur AI-lösningar ska passa in i arbetsflöden. Samtidigt krävs tekniska specialister som dataanalytiker eller maskininlärningsexperter som kan skapa och anpassa AI-lösningarna. Dessutom behövs ofta någon som kan driva förändringsarbetet och se till att resultaten verkligen införs i praktiken. Det viktiga är att alla i teamet vet sin roll och sitt ansvar, och att de arbetar tätt tillsammans. På så vis byggs en bro mellan verksamhet och teknik där båda sidor bidrar med sin expertis.
Hur ser man till att AI‑teamet inte tar över verksamhetens ansvar för att driva AI till konkreta resultat?
Nyckeln är att tydligt skilja på vem som äger frågan och vem som möjliggör den. AI‑teamets roll är att stötta, strukturera och accelerera arbetet, inte att ersätta verksamheten. Verksamheten måste fortsatt äga problemen som ska lösas, prioritera vad som är viktigt och ta ansvar för att AI faktiskt används i vardagen. När AI‑teamet blir utförare i stället för möjliggörare finns en stor risk att lösningarna tappar koppling till verkliga behov. I praktiken handlar det om att organisera AI‑arbetet så att verksamheten alltid är beställare och mottagare, medan AI‑teamet fungerar som coach, katalysator och kvalitetssäkrare. Fungerande AI‑team bygger kapacitet i organisationen, skapar gemensamma arbetssätt och hjälper till att ta initiativ från idé till användning, men ser till att ägarskapet för resultatet ligger kvar där nyttan ska skapas. Det är så AI blir en integrerad del av verksamheten, inte ett parallellt spår. I slutändan blir det en ledarskapsfråga. Det är ledarens ansvar att se till att AI integreras i verksamheten för att åstadkomma bättre operativa resultat, utveckla kulturen och att frågorna drivs på ett ansvarsfullt sätt.
Henrik Byström är founding partner på AI-labbet och en av Sveriges ledande AI-experter med nästan 30 års erfarenhet från ledande roller inom digitalisering. Idag fokuserar han på att coacha ledare och ledningsgrupper i hur man skapar affärsvärde med ansvarsfull AI. Vill du utveckla ditt eget AI-ledarskap och koppla AI till affärsstrategin? IHM:s kurs AI för Ledare är framtagen tillsammans med Henrik och ger dig verktygen.