Artificiell intelligens har blivit styrelserummets modeord för årtiondet. Varje vecka utannonseras nya genombrott, och chefer får frågan: ”Hur använder vi AI?” Trycket är påtagligt, men det är också risken med att kasta sig in utan förberedelser.
Sanningen är enkel: AI fungerar bara så bra som den data den bygger på. Om rapporteringen är långsam, fragmenterad eller opålitlig, kommer AI inte att lösa det. Det kommer bara att förstärka problemet. Därför är effektiv data och rapportering den avgörande grunden för varje AI-redo organisation.
Hajpen kontra verkligheten kring AI i företag
Hajpen kring AI skapar en känsla av brådska. Företagsledare ser konkurrenter experimentera med prediktiva modeller eller generativa verktyg och oroar sig för att hamna på efterkälken.
Men i många organisationer ser vardagen helt annorlunda ut: data är splittrad mellan olika system, finansiella rapporter sätts ihop manuellt i Excel och KPI:er skiljer sig beroende på vem man frågar.
När AI sedan appliceras ovanpå detta kaos blir resultaten ofta en besvikelse. En CFO kan initiera ett AI-projekt för prognoser, bara för att upptäcka att inkonsekvent data gör modellen opålitlig. En HR-chef kan försöka använda maskininlärning för personalanalyser, men bristfällig rapportering gör att varje potentiell insikt i praktiken blir en gissning.
AI löser inte rörig rapportering – det förstärker den.
Skräp in, skräp ut – därför blockerar ineffektiv data AI-användning
Innan AI kan leverera värde måste grunderna fungera. När din data är rörig och rapporteringen i oordning skapar det osynliga hinder som ingen algoritm kan övervinna:
- Fragmentering: Data ligger utspridd i flera system – från ERP och CRM till lönesystem och kalkylblad. Konsolideringen sker manuellt och är både tidskrävande och felbenägen.
- Manuell rapportering: Teamen lägger mer tid på att rensa och kombinera data än på att analysera den.
- Brist på tillit: Ledningen tvivlar på dashboards eftersom KPI-definitioner varierar eller rapporter kommer sent och ofullständiga.
Dessa utmaningar gör ett framgångsrikt AI-införande nästintill omöjligt. En modell som tränas på inkonsekvent eller ofullständig data ger oundvikligen opålitliga resultat. Kostnaden för felaktiga beslut riskerar snabbt att överstiga de påstådda effektivitetsvinsterna.
Effektiv rapportering, däremot, gör AI-hajpen påtaglig. När ren och tillförlitlig data flödar sömlöst mellan systemen kan AI ta steget från att vara en spännande gimmick till att bli en verklig värdeskapande kraft i verksamheten.
Vad betyder detta i praktiken?
Effektiv datahantering och rapportering är långt ifrån några abstrakta ideal. Med en stabil grund blir det betydligt enklare att nå konkreta affärsresultat. Här är några exempel:
- Process mining avslöjar dolda ineffektiviteter
När A. Ahlström tillämpade process mining på sin ekonomifunktion upptäckte de flaskhalsar och onödiga manuella steg som hade varit osynliga i traditionell rapportering. Genom att effektivisera dessa processer sparade företaget tid och frigjorde resurser, vilket gjorde deras rapportering inte bara snabbare, utan också redo för automatisering och AI-drivna insikter. - Automatiserad konsolidering möjliggör realtidsprognoser
CapMan, ett ledande private equity-bolag, kämpade med tidskrävande manuell rapportering över olika fonder. Genom att automatisera konsolidering och rapportering sparade de hundratals timmar av manuellt arbete. De förbättrade dataflödena banade också väg för prediktiv analys, där AI med tillförsikt kan stödja prognoser på fondnivå. - Interimsexperter bygger beredskap där den saknas
Inte alla organisationer har interna resurser för att rensa data, bygga BI-pipelines eller definiera KPI:er på ett konsekvent sätt. Där kommer interimstjänster in i bilden: en interim-CIO eller dataanalytiker kan snabbt bygga ett rapporteringsramverk, introducera verktyg som Power BI eller BI Book, och säkerställa att organisationen har en skalbar grund för AI.
Varför och hur bygger man grunden för AI?
För VDs, CFO:er och COO:er är frågan inte om AI kommer att förändra affärslivet – det har det redan gjort. Den verkliga frågan är om din organisation är redo att använda det på ett effektivt sätt.
Utan en solid datagrund kommer AI att slösa resurser istället för att spara dem, leverera inkonsekventa resultat som undergräver förtroendet och fördröja beslutsfattandet istället för att påskynda det.
AI kan bli en värdemultiplikator, med förmåga att förutse scenarier, optimera resurser och till och med föreslå processförbättringar.
Detta sker dock inte av en slump. Varje AI-resa börjar med samma tre steg:
- Granska din datarealitet
Var finns din data? Hur mycket tid tar rapporteringen idag? Var finns flaskhalsarna? Process mining är ett av de snabbaste sätten att få denna överblick. - Skapa konsistens och förtroende
Definiera KPI:er, automatisera konsolidering och säkerställ att ledningen kan få tillgång till realtidsdashboards. Verktyg som BI Book gör detta steg praktiskt och tillgängligt. - Skala med rätt expertis
Om din organisation saknar kompetensen för att sätta upp rapportering på rätt sätt, överväg interimslösningar inom data eller analys. Det är snabbare och säkrare än att lära sig genom kostsamma misstag.
AI är ingen magi. Det kan varken städa upp din data, laga bristfälliga processer eller skapa förtroende för rapportering. Men när grunderna väl är på plats kan AI bli verkligt transformerande. Med effektiv datahantering och rapportering förvandlas AI från ett spel av chans till en motor för tillväxt.
Publicerad 20.08.2025