Även om AI numera är ett stående ämne i styrelserum och verksamhetsplaner, saknas ofta den breda och djupgående kunskapsbas som krävs för att tekniken ska skapa faktisk nytta inom organisationen.
Det gäller inte bara teknisk förståelse, utan även insikter om hur AI kan tillämpas verksamhetsnära och hur det bör styras. AI-styrning – eller AI Governance – är i sig ett kunskapsområde, och den strategiska utmaningen handlar i hög grad om hur vi bygger kompetens, struktur och mognad i hela organisationen.
AI används i allt fler processer, men resultat uteblir där den organisatoriska förmågan att styra, förstå och nyttja tekniken är otillräcklig.
Sverige behöver kraftsamla – på alla nivåer
AI-kommissionens färdplan visar tydligt att Sverige saknar ett tillräckligt samordnat och kraftfullt arbete för att bygga AI-kompetens. Trots goda förutsättningar – som hög digitaliseringsgrad och starka offentliga datakällor – rankas Sverige först på plats 25 globalt i AI-kapacitet. Det är en väckarklocka.
Bland kommissionens 75 förslag finns initiativ för ett brett nationellt kompetenslyft, utbildningssatsningar i offentlig sektor och kvalitetssäkrade verktyg för lärande. Men för att dessa ska få genomslag krävs att företag och myndigheter systematiskt utvecklar sin interna AI-kompetens – från teknikspecialister till beslutsfattare.
Samtidigt ställer EU:s AI-förordning (AI Act) tydliga krav på just detta. Alla organisationer som utvecklar eller använder AI-system måste säkerställa att deras personal har tillräcklig AI-kompetens. I den levande katalog över AI-literacy-insatser som EU-kommissionen publicerat framhålls vikten av målgruppsanpassad utbildning, ledarskapsförankring och kontinuerligt lärande. Erfarenheter från europeiska organisationer visar att de som satsar brett – på kultur, styrning, utbildning och tillämpning – når både högre affärsresultat och starkare intern tillit till AI.
AI används – men värdet realiseras inte
Enligt IDC väntas de globala investeringarna i AI överstiga 500 miljarder dollar till 2027. Även i Norden ökar satsningarna snabbt. Men enligt World Economic Forum misslyckas över 60 procent av organisationerna med att realisera det förväntade affärsvärdet.
En gemensam studie från Harvard Business Review och SAS Institute visar att 75 procent av marknadschefer redan använder generativ AI – men mycket få har tagit steget från effektivisering till strategisk affärstransformation. Stanford Universitys AI Index Report 2025 pekar på samma mönster: AI används i allt fler processer, men resultat uteblir där den organisatoriska förmågan att styra, förstå och nyttja tekniken är otillräcklig.
Kompetensgapet - vår största flaskhals
World Economic Forum uppskattar att 59 procent av den globala arbetskraften kommer att behöva omfattande vidareutbildning före 2030. I Sverige innebär det att över 2,5 miljoner människor måste utveckla nya kompetenser! Ändå är kunskapsutveckling fortfarande ett underprioriterat område i många AI-initiativ. Fokus hamnar på verktygen – inte på förmågan att använda dem.
Här räcker det inte med punktinsatser. Det krävs en långsiktig strategi för att bygga AI-kompetens på alla nivåer – där ledare utvecklar sin förmåga att styra och prioritera AI, medan verksamheten lär sig att tillämpa tekniken i praktiken. AI måste bli en del av hur organisationer lär, förändras och förnyar sig över tid.
Från teknikinvestering till kunskapande organisation
För att lyckas krävs att vi betraktar AI inte bara som en teknisk satsning, utan som en katalysator för att bygga en lärande och kunskapande organisation. Det innebär att investeringar i AI måste gå hand i hand med strukturer för kompetensutveckling, samarbete och innovation. De organisationer som får utväxling på sina AI-satsningar är de som integrerar lärande i sin användning av tekniken – som använder AI inte bara som ett analysverktyg, utan som en möjliggörare för sant insiktsdrivet ledarskap, förbättrade beslut och ständig förbättring.
Fem råd för att stärka AI-kompetensen – och få utväxling på investeringarna
För att lyckas med AI krävs ett långsiktigt och brett arbete med kunskapsutveckling. Här är fem konkreta råd till organisationer som vill bygga verklig AI-mognad:
- Förankra AI-kompetens i ledningen. Strategisk förståelse för AI och dess konsekvenser måste finnas i ledningsgruppen. Att kunna styra, prioritera och fatta beslut om AI är i dag en del av grundläggande ledarskapskompetens.
- Skapa en gemensam AI-kompass. Identifiera var AI kan skapa värde – och vilka risker som behöver hanteras. Förankra AI-målen både i den centrala styrningen och på operativ nivå i organisationen.
- Bygg lärandestrukturer – inte bara kurser. Kartlägg kompetensbehoven och skapa mekanismer för kontinuerligt lärande. Integrera AI i onboarding, utbildning och förändringsprocesser. Använd AI som verktyg i lärandet – inte bara som mål i sig.
- Stärk dataförståelsen i hela organisationen. Alla som arbetar med AI behöver förstå datans roll, struktur och konsekvenser. God datakunskap är en förutsättning för insiktsfulla och etiska beslut.
- Utveckla digital resiliens. Förmågan att hantera cybersäkerhet, interoperabilitet, regelverk och teknisk skuld är avgörande – även detta är en kompetensfråga. En AI-mogen organisation är också en motståndskraftig organisation.
AI är redan en realitet i det svenska näringslivet och i offentlig sektor. Men tekniken är bara så kraftfull som vår förmåga att förstå och använda den. Det är därför kompetensfrågan är den mest strategiska av alla.
För att AI-satsningar ska ge effekt krävs att vi bygger upp förmågan – inte bara bland tekniker och analytiker, utan i hela organisationen. Utan kunskap, ingen utväxling.
Fredrik Banffy, Sverigechef, SAS Institute
