Så tar du Enterprise AI från pilot till drift i dina processer

Det är också här många AI-initiativ fastnar. Gartner bedömer att en betydande andel generativa AI-satsningar avbryts efter tidiga tester när datakvalitet, riskkontroller, kostnader eller affärsvärde inte håller för drift i verkligheten. Lärdomen är enkel: Det räcker inte att AI fungerar i en demoversion. Den måste fungera i dina flöden, med dina krav.

Vad är Enterprise AI?

“Enterprise AI” är AI som används i större organisationer i verksamhetskritiska flöden, inte som enskilda verktyg på individnivå. Det innebär att AI behöver fungera i ordinarie drift med tydligt ansvar, behörigheter, säkerhet, spårbarhet och uppföljning. Ofta ska den också kunna integreras i en komplex IT-miljö, där flera system, datakällor och ibland flera länder och regelverk behöver hänga ihop.

För Multisoft handlar Enterprise AI därför om att operationalisera AI i processnära systemstöd: koppla AI till rätt data och integrationer, bygga in den i arbetsflöden och kunna mäta effekt mot KPI:er över tid.

Enterprise AI i Sverige

I Sverige går utvecklingen snabbt. SCB visar att 71,9% av stora företag använder AI, men detta är till viss del missvisande eftersom det inte berättar i hur stor skala eller på vilket sätt AI används. Bland företag som använder AI är det vanligast inom marknadsföring och försäljning (41,7%) och minst vanligt inom logistik (5,7%).

SCB visar också att färre större företag funderar på att använda AI när 2024 och 2025 jämförs, delvis eftersom många som övervägde 2024 började använda AI 2025. Motståndet handlar oftast om brist på relevant expertis och oro kopplat till dataskydd, integritet och datakvalitet.

Det här speglar en vardag många känner igen: Vissa springer fort, men många fastnar i frågan “Hur får vi det här att fungera i våra verksamhetsprocesser?”. Det är också en del av förklaringen till att Gartner bedömer att en betydande andel generativa AI-satsningar avbryts efter tidiga tester när datakvalitet, riskkontroller, kostnader eller affärsvärde inte håller för drift.

Det finns också en framväxande regulatorisk verklighet att förhålla sig till. ISO/IEC 42001 är en standard för ledningssystem för AI, med fokus på etablerad styrning och kontinuerlig förbättring. Även EU:s AI Act aktualiserar behovet av styrning, kontroll och spårbarhet.

Nedan går vi igenom sex perspektiv som hjälper dig flytta fokus från “AI som teknik” till AI som styrd processförmåga, och vad som brukar krävas för att lyckas på ett säkert och mätbart sätt.

1. Från pilot till drift kräver mer process än modell

Många börjar med ett konceptbevis (PoC). Ett snabbt test för att se om något är möjligt. Men detta konceptbevis innehåller nästan alltid förenklingar som inte finns i verkligheten. När AI ska fungera i drift behöver du bland annat:

• Tydligt processägarskap, vem ansvarar för effekt och regelverk.
• Definierade datavägar och datakvalitet; vad får användas och när.
• Behörigheter och åtkomst; vem får se och göra vad.
• Förvaltning, hur uppdateras regler, texter och logik när verksamheten förändras.

Deloitte beskriver också hur många organisationer fastnar i “pilottrötthet”, där många test inte går hela vägen till drift eftersom införandet i arbetssätt och styrning brister.

Multisoft leverans är en kedja från gemensam kravinsamling och kravspecifikation till implementation och vidareutveckling i förvaltning. Den typen av struktur gör det enklare att bygga AI in i faktiska processer och drift kan ske i ditt moln, intern IT-miljö, eller helt hanterat av Multisoft (datalagring i Sverige).

2. Enterprise AI innebär styrning, spårbarhet och kontroll

I stora organisationer är AI en styrningsfråga. Det handlar om att sätta ramar för:

• Vilka data som får användas.
• Vilka regler som gäller i olika steg.
• Vem som får godkänna och när.
• Hur ni kan följa upp vad som hände i efterhand.

Det som ofta kallas “audit trail” kan på svenska beskrivas som spårbarhet eller revisionsspår. Det innebär att ni kan visa hur ett beslut eller en åtgärd har vuxit fram: vilken information som låg till grund, vilka ändringar som gjordes, när de gjordes och av vem, samt vem som hade ansvar för slutresultatet.

Ett pragmatiskt sätt att göra styrningen konkret är att bygga in principen; ”AI föreslår, människa beslutar” i processen. Då blir AI ett beslutsstöd, medan ansvar och regelefterlevnad förblir tydliga. Integritetsskyddsmyndigheten lyfter i sin vägledning att AI och dataskydd kräver genomtänkta arbetssätt kring personuppgifter, transparens och ansvar.

3. AI är bara så bra som din informations- och integrationsarkitektur

När AI ska skapa nytta i ett flöde behöver den rätt information, i rätt tid och med rätt kvalitet. Annars får du snabbt en lösning som blir dyr att underhålla eller svår att lita på.

Brister i integration och dataåtkomst är en återkommande bromskloss för att skapa värde i digitalisering och AI.

En bra tumregel innan du skalar är att säkra tre saker:

• Datakvalitet och informationsansvar: vad är “rätt” information och vem äger den?
• Robust integration: stabila kopplingar, tydliga gränssnitt och övervakning.
• Spårbarhet i flödet: så att du kan följa vad som hände, när och varför.

Som konkret start kan en systematisk integrationskartläggning göra stor skillnad, eftersom den synliggör beroenden och risker.

4. Säker Enterprise AI i hybrid eller lokalt när data inte får lämna

I många verksamheter är frågan inte vilken AI som är “bäst”, utan hur AI kan användas utan att bryta mot krav. Då blir arkitekturen avgörande, särskilt för känslig information, personuppgifter eller verksamhetskritiska data.

IMY:s vägledning om GDPR och AI är ett bra stöd för hur personuppgifter, ändamål och transparens behöver hanteras när AI används.

Om du vet att vissa datatyper inte får lämna en viss miljö, bygg då för hybrid från början. Det kan innebära:

• Tydliga datagränser, vad får behandlas var.
• Segmentering och behörigheter, så att åtkomst styrs i flera lager.
• Möjlighet att byta komponenter, utan att riva processerna.

5. När AI blir en kollega: Orkestrerad AI i verksamhetsflöden

Chat som gränssnitt kan vara användbart, men stor effekt kommer ofta när AI kan göra mer än att svara. Till exempel när AI kan initiera steg i en process, men med kontroller på plats.

Ett sätt att beskriva detta är orkestrerad AI i flöden, där AI kan:

• Föreslå nästa åtgärd i ett ärende.
• Skapa uppgifter och förifylla underlag.
• Flagga avvikelser och eskalera till rätt roll.
• Dokumentera vad som föreslogs och vad som blev beslut.

Gartner bedömer att över 40% av projekt med så kallad agentisk AI kan komma att läggas ned till slutet av 2027, bland annat på grund av höga kostnader och otydlig affärsnytta. Det stärker poängen: Styrning, spårbarhet och processnära design behöver komma först.

6. Så räknar du hem Enterprise AI med mätbar effekt

Enterprise AI behöver kunna motiveras. För en hållbar satsning vill du kunna visa påverkan på exempelvis:

• Kortare ledtider från att ärende mottas till beslut och avslut.
• Bättre kvalitet i handläggningen, med mindre omarbete och lägre felgrad.
• Högre servicegrad genom bättre svarstider, bättre tillgänglighet och stabil drift.
• Färre avvikelser i regelefterlevnad, med tydligare spårbarhet, loggning och snabbare åtgärder.

McKinsey beskriver att många ser nytta med enskilda användningsfall, men att det är svårare att få tydlig påverkan på organisationsnivå utan förändrade arbetssätt och systematisk uppföljning.

Ett praktiskt upplägg är:

1. Definiera ett utgångsläge och beskriv nuläget innan AI införs.
2. Mät i processen och använd processdata som bevis.
3. Gör uppföljning till en del av förvaltningen, så att effekten håller över tid.