14 nov. 2025
För många organisationer behandlas AI fortfarande som en mjukvaruuppgradering: välj en leverantör, köp en plattform och hoppas att det skalar. Det kan fungera, men fastnar också ofta. Inte för att teknologierna inte duger, utan för att organisationen runt dem inte är helt anpassad för hur arbetet förändras.
Den strukturella skillnaden
AI passar inte bara in i en befintlig organisation. Det omformar hur arbete flödar genom ett företag. Det förändrar vem som fattar beslut, hur information rör sig, hur team samarbetar. Det suddar ut gränserna mellan roller. Om strukturerna förblir desamma uppstår friktion omedelbart. Du kan sätta upp en modell. Du kan inte sätta upp organisationsförändring på samma sätt.
Och det är där de flesta AI-strategier fastnar: de optimerar tekniken men ignorerar systemet den lever i.
Den verkliga kraften i AI uppstår när du skapar samklang mellan dina processer och verktyget. Det är då den riktiga förändringen sker.
De verkliga hindren är inte tekniska
Forskning understryker detta. En färsk studie från McKinsey, "The State of AI 2025", visar att ungefär 88% av organisationerna nu säger att de använder AI i minst en affärsfunktion. Men bara 39% tillskriver någon nivå av övergripande EBIT-påverkan till AI.
De konstaterar att den enskilt största faktorn för påverkan på lönsamheten är redesign av arbetsflöden, alltså hur organisationen arbetar, inte bara vilka verktyg som används.
Att designa om hur arbete utförs
När AI blir integrerat påverkar det:
Arbetsflödets struktur: vilka uppgifter människor gör, vilka uppgifter AI:n stöttar
Ansvar för beslut: vem som använder resultaten, vem som förfinar dem, vem som äger utfallen
Data- och processinfrastruktur: rena källor, väl kartlagda processer, definierade ägare
Styrning och mätning: hur du spårar värde, hur du styr förändring och risk
McKinsey visar att dessa typer av helhetsgrepp säger mer om avkastning för AI än själva investeringen i modeller, plattformar och verktyg.
När grunden är solid levererar även blygsamma tidiga AI-implementeringar meningsfulla resultat. Omvänt, när grunden saknas når man inte hela ROI:n.
Vägen framåt
Här är en praktisk checklista med saker att tänka på:
Kartlägg dina nyckelprocesser innan. För kommunikation kan det exempelvis innebär att kartlägga hur ett pressmeddelande går från utkast → granskning → godkännande så att AI:n stöttar rätt steg.
Förtydliga roller och ansvar: vem som använder resultatet, vem som övervakar, vem som äger datan. Konkret i PR-arbete undviker undviker man då förvirring om vem som godkänner en pitch eller godkänner slutligt budskap när AI skriver utkastet.
Städa och styr din data: Var noga med vilken data AI ska arbeta med och utgå ifrån (one source of truth) och gör den tillgänglig och kvalitetskontrollerad. För innehållsteam kan det till exempel innebära att man konsekvent använder samma dokument som underlag, så att AI:n arbetar med gamla varumärkesbudskap eller fel boilerplates.
Mät och styr: Definiera hur framgång ser ut och vem som mäter det. I kommunikation kan det betyda att spåra hur AI hur mycket tid man vinner att göra ett pressmeddelanden eller hur den hjälper till att vara konsekvens i budskap.
Anpassa incitament och kultur: se till att teamen förstår hur deras arbete förändras med AI. För kommunikatörer betyder det en förskjutning från att skriva allt manuellt till att övervaka, förfina och validera AI-genererad text.
💡 Slutsats: AI handlar inte bara om modellen eller plattformen. Det handlar om hur organisationen är designas. När de grunden är på plats, blir även relativt små AI-steg språngbrädor till större transformation.
Ville du veta med om hur du kan dra nytta av AI inom kommunikation, kontakta oss gärna.