Slutrapport RegAI

Slutrapport

Projekt RegAI

Projektet finansierades av Region Västerbotten, Regionala utvecklingsfonden

samt Malå kommun

Version 1.0

Innehåll

1. Sammanfattning ............................................................................................................. 1
2. Bakgrund till projektet .................................................................................................... 1
3. Projektresultat ................................................................................................................ 1
4. Reflektioner .................................................................................................................... 3
BILAGOR ............................................................................................................................. 6

Bilaga 1 - Seminarier (inspelade) som genomförts av projekt RegAI ............................... 6

Noteringar från diskussionsmöten efter seminarier genomförda av projekt RegAi

under 2021 .................................................................................................................. 9
Noteringar från diskussionsmöten efter seminarier genomförda av projekt RegAI

under 2022 ................................................................................................................ 13
Noteringar från diskussionsmöte efter seminariet ”AI och affärsnytta - från strategi

till konkreta tillämpningar” ....................................................................................... 13
Noteringar från diskussionsmöte efter seminariet ”Hur bygger vi en datadriven

beslutskultur samtidigt som vi undviker POC-döden inom AI?” ................................. 14

Bilaga 2 - Genomförda kurser I projekt RegAI:s regi ...................................................... 15

Noteringar från diskussionsmöten utifrån respektive kurs ........................................ 16
1. AI for Leaders, webkurs via EDX - noteringar från möten ....................................... 16
2. Define an AI strategy to create business value - noteriingar från diskussionsmöte 22
3. Define an AI strategy to create business value in manufacturing - noteringar efter

diskussionsmöte ....................................................................................................... 24
4. Understand the importance of building an AI-ready culture - noteringar efter

diskussionsmöte ....................................................................................................... 25
5. Discover how to foster an AI-ready culture in marketing - noteringar från

diskussionsmöte ....................................................................................................... 30
6. Discover how to foster an AI-ready culture in sales Noteringar efter

diskussionsmöte ....................................................................................................... 31
7. Discover how to foster an AI-ready culture in customer service - noteringar från

diskussionsmöten ..................................................................................................... 32

Bilaga 4 - Nätverksmöten exklusive diskussioner utifrån kurser .................................... 33

Nätverksmöte 2022-02-21 ......................................................................................... 33
Nätverksmöte 2022-05-31 ......................................................................................... 34
Nätverksmöte 2022-06-08 ......................................................................................... 35
Nätverksmöte 2022-12-17 ......................................................................................... 35
Nätverksmöte 2022-12-29 ......................................................................................... 36

1. Sammanfattning

Projektet har genomför många aktiviteter och nått många organisationer. När det gäller ambitionen

att det under projekttiden skulle ske konkreta steg bland företagen att ta till sig AI i sitt

strategiarbete och börja dela och konsumera delade data är det svårare att påvisa konkret effekt.

Men att AI-mognaden ökat tack vare projektet tror jag att man kan säga.

Ett nätverk har uppstått i Umeå och det kan komma att uppstå ett i Skellefteå i närtid. I Malå är det

inte troliga att det bildas ett nätverk kring AI.

Projektet har anpassat sig efter de behov som uttryckts i enkäter och i nätverksmöten. Man kan

konstatera att det är enklare att få till deltagande via webb än fysiskt samtidigt som diskussionerna

blir bättre när man ses runt samma bord, åtminstone när nätverket startar upp. Vi har därför

kombinerat de båda mötesformerna samtidigt som smittskyddsråden följts.

Sammantaget bedömer vi att projektet varit framgångsrikt. En hel del av det som tagits fram utgör

en bra grund för fortsatt arbete kring näringslivsutveckling med hjälp av tillämpad AI. Men det är

tydligt att AI-resan kommer att kräva både tid och många projekt. Tiden måste också vara mogen.

Det var den nog inte när projektet startade. AI uppmärksammas klart mer nu kring årsskiftet

2022/2023 än det gjorde i början av projektet.

Projektet har finansierats av region Västerbotten, Europeiska unionens regionala utvecklingsfonder

samt Malå kommun.

2. Bakgrund till projektet

Den utmaning som projekt RegAI bidragit till att lösa är att ett begränsat upptag av Artificiell

Intelligens hos regionens aktörer enligt prognoser kommer att halvera den tillväxt som annars skulle

ske. Projektet ville skapa en nätverksdriven och tillämpningsorienterad kunskapsökning som bidrar

till att öka upptaget av AI hos aktörer inom regionen i syfte att stärka konkurrenskraft och effektivitet

samt öka tillgången till data som ju är råvaran till all datadriven innovation.

Målgruppen var aktörer som kommer att kunna/kan leverera AI-lösningar och aktörer som kommer

att anskaffa/innovera AI-lösningar och använda dessa för att stärka sin effektivitet/konkurrenskraft.

På kort sikt skulle projektet etablera nätverk i vilket övergripande AI-relaterade spörsmål kan

hanteras. Via dessa nätverk ska en kunskapshöjning ske kring hur AI kan tillämpas praktiskt idag.

Aktiviteterna är centrerade till nätverksträffar där man träffas kring olika teman och

samverkar/diskuterar. Val av teman görs i samråd med deltagarna.

3. Projektresultat

Projektet har genomfört 7 kurser och 8 egna seminarier samt medverkat i tre seminarier/workshops

arrangerade av andra. Det mesta har ägt rum på webben men fysiska träffar har skett i Umeå,

Skellefteå och Malå. Målet att genomföra minst 10 kunskapshöjande arrangemang i form av

seminarier och/eller MOOC:ar är genomförda på tre orter är uppnått med råge.

Deltagandet i projektets aktiviteter har fördelat sig enligt följande:

Antal organisationer vars

representanter deltagit i

seminarier där projektet

arrangerat/medverkat:

100

Antal deltagare:

347

Varav män:

249

Varav kvinnor:

Kön okänt:

Se bilaga 11 för namn på organisationerna. I kurserna har uppskattningsvis summan av antalet

deltagare för samtliga kurser varit ca 20 personer. Samtliga antalsuppgifter avser deltagare, inte

unika personer.

Projekt har präglats av coronarestriktioner vilket försvårat etablerandet av nätverk. Dock har ett

nätverk etablerats i Umeå medan det i Skellefteå finns ett intresse för AI som sådant medan viljan att

praktiskt hålla i nätverksträffar etc har varit begränsad. Det kan dock lösa sig i närtid.

I Malå tycks det inte finnas intresse för ett nätverk kring AI. Projektet har dock genomfört ett

seminarium på Malå kommuns näringslivsdagar och haft diskussioner/seminarier för två företag

baserade i Malå. Men intresset har varit svagt.

Nätverksträffarna har till stor del, men inte alltid, utgått från kurser eller seminarier där man

diskuterat om/hur det som förts fram är tillämpligt för företagen i vår region, om det är något som

behöver anpassats osv.

Region Västerbotten har beslutat att driva vidare nätverket i Umeå och i Skellefteå ser det ut som att

Skellefteå Science City ska hålla i ett AI-nätverk i Skellefteå.

Det kan också nämnas att Luleå tekniska universitet haft deltagare med i diskussionerna vilket varit

positivt då de driver ett någorlunda likartat projekt och haft intressanta synpunkter/erfarenheter att

bidra med.

Om projektets aktiviteter fått användningen av digitala tjänster baserade påÌ Artificiell Intelligens (AI)

att öka hos minst 25 företag/organisationer i regionen är svårt att säga.

Även om kunskapsnivån ökat så verkar det hos många företag vara en bra bit kvar innan AI på allvar

får genomslag i strategier, inter effektivisering mm. Svaren på våra enkäter var få men dessa

tillsammans med statistik från SCB antyder att länets företag inte kommit särskilt långt och att man

är avvaktande kring AI, åtminstone under de närmaste åren (bilaga 8-10).

Behovsinventeringarna (bilaga 8-9) gav viss input men svarsfrekvensen var låg så några säkra

slutsatser kring behov för näringslivet generellt gick inte att dra.

Analyserna som indikerar att de företag som inte tar till sig AI-lösningar och/eller inkluderar AI-

komponenter i sina produkter eller tjänster riskerar tappad konkurrenskraft och kanske t o m

påverkar nationell tillväxt verkar inte ha gett några större avtryck.

Vi har fått indikationer på att företagen ofta inte vill vara först utan vill, åtminstone i AI-

sammanhang, helst införa lösningar som införts av någon annan och befunnits fungera/ge värde. Vi

har därför tagit fram och distribuerat en exempelsamling (bilaga 5) på redan existerande och införda

AI-lösningar i syfte att inspirera och sänka tröskeln för företagen att påbörja sin AI-resa.

Sammanfattningsvis anser vi att projektet medverkat till ökad kunskap/insikt om icke-tekniska

aspekter av AI hos näringslivet och att viss nätverksaktivitet startat i länet. Om/när detta resulterar i

konkreta förändringar i strategier och planer är svårare att bedöma. Seminarierna är ju inspelade så

de kan komma att ge avtryck även efter projektavslut.

Vi anser att projektet varit framgångsrikt med hänsyn tagen till situationen med corona men också

utifrån den mottagarkapacitet som funnits både vad avser tid och förförståelse.

Det finns flera projektresultat i detta projekt som bör kunna vara till nytta i kommande projekt. För

det kommer att krävas flera projekt, både med icke-teknisk och teknisk inriktning, kring AI innan

saker börjar hända på allvar inom länets företag. Samma sak lär gälla för offentlig sektor.

4. Reflektioner

Tempot i införandet av AI i länets näringsliv tycks vara lågt. Såväl statistik som egna upplevelser

indikerar detta. Reflektionerna vid diskussions- och nätverksmöten pekar på flera orsaker till detta.

Först och främst, under projektet har det varit högkonjunktur och företagen har gått bra utan AI-

lösningar vilket också gjort att man fokuserat på att klara av att leverera till kunderna snarare än

införandet av AI.

Andra orsaker nämnts är att man måste visa på nyttan av AI. De flesta företag vill inte vara först utan

vill införa av andra provade lösningar som bevisat att de tillför värde. ”First Mover Advantage” verkar

inte vara något som prioriteras i länets näringsliv. De flesta företag verkar vara ”Followers” som

triggas av andras ”Success stories”. Som svar på detta tog projektet fram en exempelsamling (bilaga

5) med AI-tillämpningar och som var tänkta att inspirera dessa ”Followers”. Men någon egentlig

effekt av dessa exempel har vi inte märkt. En större exempelsamling, kanske i kombination med

någon slags labbfunktion där företag kunde praktiskt pröva AI-lösningar med egna data skulle nog

vara ännu kraftfullare.

Av tillgänglig statistik att döma verkar det som Övre Norrland tillhör de regioner där företagen

knappt ens överväger att införa AI-baserade tillämpningar. Samma sak gäller mindre företag

nationellt. Kanske är det låga tempot en effekt av att det finns många företag under 250 anställda i

norr?

Figur 1 Data från SCB:s öppna data. Övre Norrland utgörs av Norr- och Västerbotten

Det tycks helt enkelt finnas en brist på intresse för AI-lösningar hos de med

affärsperspektiv/strategiskt perspektiv i de allra flesta företag i regionen. Enstaka undantag finns

men intresset som finns återfinns främst hos personer intresserade av de tekniska aspekterna av AI. I

nätverksdiskussionerna framkom erfarenheten att det i större företag kan det nog finnas intresse för

AI i ledningen men på mellanchefsnivå och lägre finns ett motstånd som kan vara mer eller mindre

rationellt grundat. Oro för att arbetstillfällen försvinner och urholkad status nämndes som tänkbara

orsaker till detta motstånd.

Tillverkningsindustrin verkar vara sämre på AI-upptag än andra branscher. Kanske pga

kostnadsfokusering och små marginaler? Och om man ser AI främst som ett automationsverktyg så

har man ju redan långt gången automatisering i de flesta fall. Men om det blir vanligare med små

serier/slutkundanpassade produkter kan kanske AI behövas för att skapa effektivitet i det

skräddarsydda.

Införande av CAD/CAM drevs på av större företag som mer eller mindre tvingade sina

underleverantörer att börja använde detta, Något liknande tryck från stora företag mot sina

underleverantörer kring AI eller datadelning som möjliggör framtagande av AI-lösningar tycks inte

finnas. Kanske skulle man med AI-stöd arbeta mot en hel värdekedja istället för enstaka företag?

Hinder som inte är ovanligt om man trots allt vill ta fram egna AI-lösningar eller

”kompletteringsträna

” algoritmer/modeller som andra tagit fram är bristen på tillräckligt mängd

data, kvaliteten på data och metadata samt juridiska oklarheter/rädslor för juridiska konsekkvenser

kopplade till användandet av datat.

Trots att det ofta sägs att det finns massor av data är den ofta av för dålig kvalitet, svår att komma åt

(API:er/extraheringsmöjligheter saknas) eller så är det oklart om det är systemleverantören som i

Så kallad ”Transfer Learning”

praktiken kontrollerar åtkomsten till datat om det ska användas utanför det system som datat

skapades i godtar denna användning. I synnerhet om det är ett annat företag/kunden själv som

använder datat utan att någon ersättning utgår till leverantören kan det bli problem om inte rätten

till och en praktiskt fungerande åtkomst till data och metadata är tydligt reglerad i avtal.

Bra saker att tänka på om man ska genomföra ett projekt som tillämpar/inför någon form av AI-

baserad teknik är:

• Utgå från riktiga verksamhetsproblem där en AI-lösning kan räknas hem. Att utgå från

tekniken leder till POC:ar som ofta slutar på en POC-kyrkogård istället för att bli ett avstamp

till ett införande i verksamheten som ger reell nytta.

• Bestäm mått på vad AI-lösningen ska klara av, typ rätt svar i 85% av fallen. Möjliggör

jämförelser avseende kvalitet/effektivitet mellan befintliga processer och den AI-stödda

processen.

• Kopiera/tweaka i första hand en redan beprövad lösning om företaget inte är en startup med

innovation i framkant som affärsidé. Att börja med något mer revolutionerande och/eller

något som inte med stor sannolikhet lyckas verkar accepteras betydligt oftare än de

revolutionära ansatserna oavsett den teoretiska potentialen.

• Börja med tillämpningar i slutet av verksamhetsprocesserna, annars riskerar man att skapa

interna flaskhalsar som gör det svårt att räkna hem nytta av tillämpningen.

• Ett sätt att starta AI i administrationen kan vara att utgå från de excelark som tas fram och

utgör en del i lednings-/styrsystemet för företaget i verksamheten och samla dess i en BI-

lösning. Därefter kan data som samlas i/genereras av BI-lösningen användas i en AI-

tillämpning

• Hinder kan finnas i form av oro bland anställda företaget, t ex för att bli av med jobbet, få

minskad status mm. Att utgå från att man ska lösa av de anställda identifierade problem/få

bort impopulära arbetsuppgifter och sälja in lösningen som ett verktyg för individerna är

viktigt för att bygga förtroende för AI-lösningar

• Blandade arbetsgrupper som blandar teknikkompetens och verksamhetskompetens ökar

chansen för att AI-lösningen blir införd och ger konkret nytta.

• Börja i liten skala och skala upp successivt. Undvik om möjligt det juridiskt komplicerade. Det

finns en hög sannolikhet att man under arbetet inser att man saknar data/har för dålig

datakvalitet både för framtagande av egna och utvärdering/kompletteringsträning av

leverantörers AI-lösningar. Detta leder till att man måste genomföra projekt kring datafångst

mm innan man kan ta fram/införa mer avancerade AI-lösningar.

BILAGOR

Bilaga 1 - Seminarier (inspelade) som genomförts av projekt RegAI

Samtliga seminarier genomfördes under lunchtid och finns att se via spellistan

https://youtube.com/playlist?list=PLeQUWmy3PreOl2pmX4barSL8wZEwtm0nY

1. ”Hur digital mognad och artificiell intelligens driver tillväxt och lönsamhet”

Hur digital mognad och artificiell intelligens driver tillväxt och lönsamhet - YouTube

Seminarium på 45 minuter.

Tillväxtanalys - Myndigheten för tillväxtpolitiska utvärderingar och analyser

Irene Ek

2. ”Artificiell intelligens - strategiska dimensioner och ledarskap”

Artificiell Intelligens - strategiska dimensioner och ledarskap - YouTube

Seminarium på 45 minuter

Tieto-Evry¯AB

Christian Guttman

3. ”Strategiskt ledarskap kring AI i praktiken”

Strategiskt ledarskap kring AI i praktiken - YouTube

Seminarium på 45 minuter

Tieto-Evry¯AB

Magnus Hjelmfeldt

4.”AI-entreprenör 2021: Möjligheter och utmaningar”¯

AI-entreprenör 2021: möjligheter och utmaningar - YouTube

Seminarium på 45 minuter

Norna AB

Michael Collaros

5. ”Vad ska man tänka på när man initierar och driver AI-projekt”

Seminarium 5 - Vad ska man tänka på när man initierar och driver AI projekt - YouTube

Seminarium 45 minuter

Skogsvårdstyrelsen

Halil Radogoshi

6. ”Hur skapar man etiska AI-projekt?”

Hur skapar man etiska AI-projekt? - YouTube

Seminarium 45 minuter

Chief Ethics & Compliance Officer, AFRY AB

Hema Lehocky

7. ”AI och affärsnytta - från strategi till konkreta tillämpningar”

AI Seminarium Substorm - YouTube

Seminarium 45 minuter

Substorm AB

Jonna Hillblom

8. ”Hur bygger vi en datadriven beslutskultur samtidigt som vi undviker POC-döden inom

AI?”

Lunchseminarium om AI Hur bygger vi en datadriven beslutskultur och samtidigt undviker

POC döden i - YouTube

Seminarium 45 minuter

Atea Sverige AB

Johan Ripgården

9. ”

AI seminarium om AI-lösning för energieffektivisering - Riksbyggen”

https://www.youtube.com/watch?v=dk0T0bei6zg&ab_channel=RegionV%C3%A4sterbotten

Seminarium 45 minuter

Riksbyggen AB

Jonas Holmberg

Utöver dessa har projektet deltagit och föreläst vid ett seminarium kring AI och optisk

mätteknik i Skellefteå anordnat av Adopticum AB i samarbete med AI Swedens Skellefteå-

Noteringar från diskussionsmöten efter seminarier genomförda av projekt RegAi
under 2021

1. Var i företaget ska AI införas först?

AI är enklast att införa i slutet av en produktionsprocess. Ju tidigare i processen desto större risk för

interna flaskhalsar som hindrar AI-lösningen att ge effekt på sista raden.

Ett projekt som inför AI i en värdekedja med små och stora företag inblandade vore intressant. En

blandning av små och stora företag nödvändigt för att fart på utveckling. Värdekedjan en bra

utgångspunkt. Kanske enklare att införa AI på detta vis än att jobba med ett företag i taget.

Skogsindustrin har kommit längre kring digitalisering AI än trävaruindustrin. Om man utgår från en

värdekedja inom skog/trä kunde trävaruindustrin få draghjälp.

Kanske måste man börja med digitaliseringsprojekt som ger omedelbar nytta och som i nästa steg

(via bra och strukturerad datainsamling i de digitala tjänsterna) skapar förutsättningar för AI-

lösningar. AI-lösningarna blir en slags vision i det första steget. Först när grundläggande

datainsamling finns och fungerar och digitaliseringsnivån höjts kan man börja med AI-projekt.

2. Vad ska få företagen att aktivt engagera sig i att införa AI i företagen?

AI måste ses som en produkt som ska marknadsföras mot SME:s m h a "Success Stories" mm.

Ge företagen hjälp med analys av AI-möjligheter för företaget (utan/låg kostnad). Kanske göra detta

på tre företag för att få fram goda exempel som kan påverka beslut om införandeprojekt och/eller

deltagande i utbildningar hos andra företag.

Skapa exempel genom att utgå från existerande lösningar och "översätta" dem till lösningar som

passar målgruppen. Teoretiska ”Success Stories” men ändå rimligt goda exempel skulle kunna tas

fram på detta sätt.

Att vara underleverantör till ett större företag med AI-ambitioner kan tvinga SME:s att börja använda

tekniken, jmfr med införandet av CAD/CAM.

Olika analytiker hyser oro kring överlevnadschanserna för många SME:s om man inte hänger med i

digitalisering/AI. Men denna ”Sense of Urgency” finns inte hos alla företag.

Tiden från att innovation skapats till dess att den är införd verkar vara lång. Närmare 10 år eller mer

än 5 år. Går det lika långsamt i konkurrentländer? Vissa delar av träförädlingen utsatta för

konkurrens från t ex (Polen). Upplever man att hoten från nya leverantörer som kommer in på

marknaden faktiskt är ett hot?

Det behövs en checklista till företag ang vad man behöver göra för att dra nytta av AI (ordning på

data etc så man vet var/hur man börjar.

Utgå från reella behov i Industrin och hitta motsvarande existerande AI-lösningar som matchar.

Gärna automatiserad rådgivning kring hur AI/ vilka köpbara AI system som skulle kunna hjälpa till att

lösa ett specifikt problem i företaget alternativt ordna en Kaggle-tävling kring ett problem som delas

av flera.

"AI-coacher" som hjälper samarbetande SME:s att inse möjligheterna med AI och hur man riggar

bästa förutsättningar för att lyckas kan fungera. Liknande upplägg finns kring cirkulär ekonomi. Här

kunde man också samla en portfölj av "Success Stories" att använda i marknadsföring av AI.

Ett stort projekt med subprojekt som inför AI-lösningar som ger konkret effekt i SME:s kan vara en

väg framåt.

En lokal/regional AI-strategi som adresserar verkliga behov hos SME:s. Kring denna strategi kan olika

aktörer samlas och bidra utifrån sina egna förutsättningar.

Alla utbildningsprojekt för länets företag bör inkludera digitalisering/AI.

Projekt i företagen kan ha deltagande av studenter som sommarjobbare, eller som en del i deras

utbildning vilket skulle gynna både företaget och studenten.

Utgår från vilken AI man använder idag i företagen, t ex bildanalys, kanske utan att man tänker på

det. Skulle avdramatisera AI.

3. Vilka hinder finns för ett införande av AI i företagen?

Hur ska införsäljningen av AI ske mot SME:s? Vem gör detta? Någon måste få ett tydligt ansvar för

detta.

Ibland prioriteras inte strategiska frågor i mindre företag - för mycket på VD/ägares bord, ej kunskap

om möjligheterna och ibland ointresse.

Innovationsviljan/-förmågan är ofta svag. Man vill kopiera det någon annan gjort och som varit

framgångsrikt men inte vara först och innovera med de risker/kostnader det medför. I t ex

processindustri kan kostnaden för misslyckanden vara mycket stor.

Små företag har svårare att skapa AI-lösningar men lättare att införa dem. Med stora företag är det

tvärtom.

I stora företag kan de vara svårare att få med personalen. I mindre företag är man mer involverade

och måna om att företaget ska gå bra.

Mellanchefer är ofta mindre intresserade av AI än högre chefer.

Brist på data och kostnader för att åtgärda denna brist är ett hinder. En gemensam

plattform/ekosystem för kommuner + kommunföretag skulle göra det enklare att få fatt i data från

kommunerna som kompletterar företagens egna data gör det möjligt att skapa AI-lösningar till ett

rimligt pris. Skulle man kunna ta vidare Skogsstyrelsens "Datahanteringsplattform" i länet?

Det är svårt för företag att dela med sig av data om kunder/kunders data. Det vore ett problem i t ex

projekt som skulle involvera flera företag i en värdekedja.

I vissa fall finns det data men det saknas kontext/metadata så datat är oanvändbart för AI-ändamål.

Det saknas ofta ett mätbart nuläge som gör att man kan argumentera för att en ny AI-baserad

lösning faktiskt gör processen/produkten bättre.

I vissa sammanhang är sensorer som t ex elmätare för oprecisa, de avrundar för mycket i själva

mätaren, dvs data förvanskas redan vid källan.

Många av de idéer/uppslag som skapas vid idéseminarier och liknande måste kasseras. Då är det

viktigt att man snabbt inser att det inte håller ("Fail Fast"). Men att få företag att satsa pengar på

något som fallerar, även om det sker snabbt, kan vara svårt.

EU menar att förtroende för AI är en förutsättning för att någon ska använda och lita på systemen.

Man verkar ska utgå från uppläggen som finns i GDPR och CE-märkning för att ”Thrustworthy AI” ska

uppstå.

Om ny lagstiftning kring ”Trustworthy AI”innebär ett strikt produktansvar med höga viten samtidigt

som det råder oklarheter kring vad som omfattas kommer detta att verka avskräckande för företag.

Kanske kan man genom att enbart skapa AI-stödda system som ger råd till en mänsklig aktör minska

den administrativa bördan, dvs ansvaret hamnar på den mänskliga aktören. Kanske finns det även

försäkringslösningar för företag om underlättar? Kanske kan man lägga riskfyllda AI-produkter i små

produktbolag som får gå i konkurs om viten blir för höga?

Men det finns en risk att kostnaderna för olika analyser/formalia kring CE-godkännanden mm att

göra det svårt att starta upp i liten skala och med låga kostnader.

Om även användandet av andra företags framtagna AI-lösningar kan bli föremål för viten hämmas

inte bara framtagandet av AI-baserade lösningar utan även införandet av lösningar med AI-inslag

framtagna av olika systemleverantörer.

Tveksamt om ”Regulatory Sandboxes” är en lösning då de som investerar vill att produkten också ska

spridas och driftsättas. Dert är ju där avkastningen skapas. Vem vill satsa pengar på det som löper

stor risk att alltid stanna inom sandlådan som en ”Proof of Concept”?

4. Hur får man med personalen?

Att sälja in en AI-lösning med enbart effektivitetsargument kanske inte räcker för att undanröja

motstånd från anställda. Att de anställdas arbete befrias från trista rutinuppgifter etc, att man får

mer tid till intressanta arbetsuppgifter kan däremot vara argument som fungerar

5. Tankar om framtida projekt

Kan man återanvända Michael Collaros idé? Via webscraping etc hitta personer att rekrytera? Hitta

konkurrenter och analysera deras priser/erbjudanden? Hitta presumtiva kunder, t ex till länets

besöksnäring?

Genomföra workshops för att ta fram projektidéer/alt använda sig av innovationsloopen? Kanske

samla deltagare i en värdekedja? Skulle näringslivskontoren bjuda in istället för regionen? Hur

mycket jobb är det egentligen att få ihop deltagare/väcka intresse? Troligen ett rätt stort och

tidskrävande arbete…

Börja med förstudie eller POC? Eller en kombination? Börja i liten skala och test vad som funkar/är

ett problem i verksamheten ger lika mycket som en förstudie, gör man något praktiskt upptäcker

man ju ändå samma problem som en förstudie skulle identifiera.

Idé kring projekt ”AI-guide”

Ta fram en AI-guide för SME som innehåller:

• Nuläget på AI-området, vad konkurrenter gör

Noteringar från diskussionsmöten efter seminarier genomförda av projekt RegAI
under 2022

Noteringar från diskussionsmöte efter seminariet ”AI och affärsnytta - från strategi till
konkreta tillämpningar”

AI kan betraktas som en skala från enkel automation, t ex RPA till ytterst avancerade

lösningar s ex GTP-3.

Att utgå från automation, RPA och om behövligt komplettera med basal AI för att ta bort

tråkiga arbetsuppgifter, effektivisera interna processer verkar vara en fungerande ansats. De

juridiska problem och brist på data/dålig datakvalitet som ofta nämns som hinder verkar

vara små om man inriktar sig på intern automation.

Innovationer som ändrar spelplanen och beslutsstöd till experter verkar inte stå i fokus för

SME:s i nuläget.

IoT som drivkraft - kanske på lite sikt. Lösningar finns och data samlas in via sensorer i

moderna maskiner, hus etc. Men fortfarande finns många objekt som inte samlar några

data.

Börja litet och skala upp är en bra ansats.

Noteringar från diskussionsmöte efter seminariet ”Hur bygger vi en datadriven
beslutskultur samtidigt som vi undviker POC-döden inom AI?”

Hos många företag finns det en vilja att bli mer datadriven/börja använda sig av AI men man vet inte

hur denna resa ska gå till. Att börja med RPA och/eller automatisera manuellt excelframtagande kan

vara en startpunkt för att bli en datadriven organisation.

AI känns ibland som något väldigt märkvärdigt trots att vi, kanske utan att tänka på det, möter alltfler

AI-lösningar i vardagen.

Fokus på nyttan med lösningen viktig vid införsäljningen av datadrivna/AI-lösningar. Man borde

kunna lära sig av hur man sålt in och infört CAD eller Lean. Där hade man förändringsledare med örat

mot marken (=den operativa verksamheten) och talade inte enbart med ledningen. Att behålla sträva

mota att analyser/analysavdelning ligger högt uppe i organisationen fungerar dåligt. Ska man bli

datadriven måste AI-verktygen och annat relaterat spridas längst ut i organisationen.

Ska man utgå från nyttan eller var det finns bra data när man väljer vilken datadriven/AI-lösningar

som ska säljas in. Det sistnämnda kan funka när kunden vill lära sig mer om/förstå sig på AI. Kanske

kan data som fångas in automatiskt vara av bättre kvalitet och därmed bättre att ha som

utgångspunkt. Viktig att det man gör göra att beslutsfattare förstår potentialen. När man kommit

längre i sin mognad kommer även frågor kring hur man ska skala upp det man gjort hittills att komma

upp.

Finns en risk att man sätter in en datadriven/AI-lösning utan att omgivande processer/arbetssätt

anpassas till förändringen. Annat som ofta måste göras innan lösningen ger nytta/kan säljas in är

datastädning och att etablera processer för att ha koll på datakvaliteten. Att bli datadriven med

dåliga data fungerar inte. Brist på tilltro till data gör ett datadrivet arbetssätt/nyttjande av AI-

lösningar mycket svårt att sälja in

Bra exempel kan fungera som inspiration. Troligen är man ganska positiv att dela med sig av

erfarenheter. Företag som kommit långt upplever ofta att deras försprång i praktiken är ointagligt.

Dock kan de tveka om att lämna ut konkreta mätetal. Erfarenheter kring införandet,

processförändringar etc bör dock kunna delas i många fall. Och det är viktigt att exemplen också

innefattar icke-tekniska delar för att de ska fungera.

Bilaga 2 - Genomförda kurser I projekt RegAI:s regi

1. AI for Leaders, webkurs via EDX

https://www.edx.org/course/ai-for-leaders

2. Define an AI strategy to create business value

https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/ai-strategy-to-create-business-value/

3. Define an AI strategy to create business value in

manufacturing

https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/ai-strategy-in-

manufacturing/

4. Understand the importance of building an AI-ready

culture

https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/build-an-ai-ready-culture/

5. Discover how to foster an AI-ready culture in marketing

https://docs.microsoft.com/en-

us/learn/modules/foster-ai-ready-culture-marketing/

6. Discover how to foster an AI-ready culture in sales

https://docs.microsoft.com/en-

us/learn/modules/foster-ai-ready-culture-sales/

7. Discover how to foster an AI-ready culture in customer
service

https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/foster-ai-ready-culture-customer-

service/

Noteringar från diskussionsmöten utifrån respektive kurs

1. AI for Leaders, webkurs via EDX - noteringar från möten

Möte 1

Starta smått i form av att man bygger ett projektteam som jobbar mot en enda specifik

enhet bör fungera bäst. Att starta storskaligt innebär många olika deltagare med olika och

kanske svårförenliga agendor ska samsas för att projektet ska komma framåt. Här kan det m

a o bli stopp i framdriften av projektet. Det lilla projektet kan bli ett gott exempel inom

företaget och deltagarna kan bli ”evangelister”.

Små företag kanske måste blida kluster och inom detta kluster välja en enhet som kan bli det

goda exemplet för hela klustret. Här kan branschföreningar ha en roll som klusterbyggare.

Den generationsväxling som pågår kring ledarskapet i mindre företag kan göra det enklare

att engagera mindre företag i bl a AI-diskussioner.

AI-lösningar är verktyg och att införa dem är ett förändringsarbete, varken mer eller mindre.

Det som krävs av ledaren som vill införa AI-lösningar är m a o samma som krävs i alla annan

förändringsledning.

Införande av AI i ett företag bör starta med en inspirationsdel följt av en brainstorming för

att hitta ”business case” där AI kan vara en del. Konkret nytta/möjligheter måste identifieras

tidigt. Man bör därför jobba företags eller branschspecifikt. I nästa steg måste man

undersöka om det finns tillräckligt med data för att skapa en AI-lösning som är relevant i

förhållande till det behov man har.

Man kunde tänka sig att börja med en datastrategi och att starta ett operativt arbete kring

att få ordning på sina data för att korta tiden från brainstorming till utveckling av AI-

lösningen. Men att få en företagsledning att satsa tid och pengar på detta innan man ser hur

datat ska användas för att skapa affärsnytta är i de flesta fall mycket svårt.

En del större företag tillskriver dock data ett värde i sig och verkar ha anammat datastrategin

”Spara på allt” och börjat lagra alla möjlig data i s k Datasjöar för att ha tillgång till data som

möjliggör AI-lösningar och annan datadriven utveckling som ska möta idag ej kända

verksamhetsbehov. Kvaliteten på data kan dock variera, det är långt ifrån alltid datat faktiskt

går att använda pga olika brister, t ex datummärkning, oklara beskrivningar av värdeförråd

etc. ”Spara på allt”-strategin måste kombineras med kvalitetskriterier.

Datalagring blir allt billigare men samtidigt ökar volymerna. Kostnaden kan vara ett problem

för det mindre företaget men framförallt ser man ofta inte värdet i data som inte längre

används operativt.

Möte 2

Pivotmodellen som nämns i modul 1 har ju invärlds- och omvärldsanalys som steg 1 och 2

och först i steg 3 tar man fram business cases. Möjligen fungerar detta om man gör en

bred/stor ansats kring att införa AI i företaget men (och överlägset mest vanligt) i vår region

handlar det om en liten/smal ansats där fokus på business case/behovsanalys måste komma

tidigare. Annars anslås i praktiken knappast tid och pengar till arbetet.

Någon form av benchmarking för att mäta och jämföra AI-projekt och deras effekt måste

finns. Hur denna benchmarking ska se ut är dock en öppen fråga.

Någon form av omvärldsanalys behövs dock för att företagen ska se möjligheter med AI samt

hot/risker som uppstår om konkurrerande företag börjar använda AI medan det egna

företaget inte gör det.

Brist på data är ofta förekommande så någon slags analys av vilka data som finns tillgängliga

och är möjliga att använda måste ske relativt tidigt i processen.

Att kortsiktiga ekonomiska mål kvarstår samtidigt som mellanchefer förväntas utveckla

verksamheten på ett sätt som skapar kostnader i närtid och nytta/avkastning längre bort är

en hämsko för upptag av bl a AI. Sedan finns även gamla traditioner, brist på

kund/medborgarfokus och liknande faktorer som motverkar all förändring, inklusive upptag

av AI.

Är molnstrategier kopplad till AI-strategier? Kan uppskalningen av ett ”Proof of Concept”

(POC) till en driftsatta lösning i produktion underlättas om man som molnkund lätt kan skala

upp bearbetningskapacitet och datalagringskapacitet? Kanske ibland, men det finns många

andra problem som försvårar uppskalning, t ex brister i systemintegration, möjlighet att

enkelt exportera data från olika databaser/verksamhetssystem samt svårigheter att göra de

förändringarna i arbetssätt/processer som måste till för att AI-lösningen ska leverera värde.

Sedan kanske lokal hårdvara trots allt räcker till många gånger. Det tycks finnas rejält med

kraft i t ex de datorer som finns i självkörande fordon.

Ett sätt att påbörja ett införande av AI-lösningar kan vara att börja med ”Robot Process

Automation” (RPA) som automatiserar enklare/tråkiga rutinuppgifter. Införandet av RPA

skapar bättre ordning på det data man har (vilket gynnar framtida AI-projekt) och visar ofta

också på snabb nytta, att tid frigörs från tråkiga arbetsuppgifter till mer utmanande och

roliga sådana vilket personalen uppskattar. På så sätt gynnas framväxten av en kultur där

datadrivna arbetssätt känns naturliga och positiva vilket gör att steget till att införa AI-
lösningar känns naturligare/mindre skrämmande oroande.

Möte 3

Processerna i företagen är oftast redan effektiva. Utrymmet för AI som

effektiviseringsdrivare om man utgår från att man i grunden ska göra som man gjort förut är

därför liten. Dels finns det troligen få flaskhalsar, dels är man van att hantera sådana med

andra metoder - snabbare/fler maskiner etc.

Det är först när man är beredd att göra saker på nya sätt, t ex genom att låta AI göra

bedömningar/prognoser som inte görs idag och som tillåts påverka hur saker görs som

utrymmet för AI-baserade lösningar finns på allvar.

Ett område där AI skulle kunna användas både för automatisering och för nya typer av

kvalitetshöjande kontroller är bokföring. Här kan AI användas för att utifrån mönster i datat

som hämtas från fakturan kontera fakturan och konstiga mönster kring fakturerade

kostnader skulle kunna upptäckas samtidigt som oavsiktliga felkonteringar skulle bli färre.

Universitetet skulle kunna spela en roll genom att tillhandahålla/vara en del av en

mötesplats/plattform där de som kan verksamhet och de som kan AI kan mötas.

Via denna plattform skulle examensarbeten som rör tillämpningar av AI realiseras, gärna av

en grupp studenter från olika utbildningar, t ex Informatik/datavetenskap, statistik,

företagsekonomi.

Om examensarbeten som syftar till att kartlägga informationstillgångar/intresse för AI i olika

företag/branscher skulle skapa aktivitet eller ej är tveksamt. Men om aktiviteter kring AI-

lösningar väl startar vore resultatet av en sådan kartläggning värdefull.

Ett annat behov som kunde lösas via examensarbeten är att inventera hur för regionens

företag relevanta problem blivit lösta av olika aktörer. Här skapas en slags idékatalog över

AI-relaterade lösningar som är helt eller delvis överförbara på företag i regionen. Detta skulle

koppla till idén om att många företag inte vill vara först när det gäller att pröva AI-baserade

lösningar.

Mötesplatsen skulle också kunna hålla i

Kaggle-tävlingar

som adresserar problem som finns

bland företag/organisationer i länets näringsliv. Kanske skulle dessa vara interna/för

studenter, kanske i den globala Kaggle-communityn.

Mötesplatsen skulle också involvera branschorganisationer.

Universitetet skulle också kunna arbeta med forskningsfrågan ”Vad måste göras för att

regionens företag ska vara relevanta om 10 år - hur ser de nya processkartorna ut?”

Möte 4
Det finns unika data hos företag men viljan/ambitionen att använda dessa i någon form av

datadrivet sammanhang, t ex AI, är inte så hög.

Att länet ligger efter när det gäller molntjänster (som det verkar) kan bero på att det är

främst större företag och företag som ser snabb uppskalning/global närvaro som ser det

stora fördelarna med molntjänster. Att man vill skydda arbetstillfällen verkar, åtminstone

inom offentlig sektor, vara en faktor liksom oro för säkerheten.

Kanske kan ointresse för molntjänster sammanfalla med ett fokus på en stabil, lokal

marknad snarare än expansion?

Intresset för/behovet av alternativa data, t ex från sociala medier, som kan kombineras med

egna traditionella data från t ex CRM-system är begränsat om man jobbar B2B. Här skulle

data från andra aktörer i värdekedjan vare av större intresse.

Om man skapar en större datamängd som omfattar flera olika aktörer och som skär över

olika systemgränser skulle detta kunna generera datadrivna plattformsföretag, kanske inom

träförädlingsbranschen. I så fall måste nog branschorgan delta, bl a för att skapa standards

för datat.

Men om företagen ska satsa på detta måste uppsidan vara tydlig. Kanske behövs förstudier

och/eller företagsunika projekt som anpassas till de tekniska och kunskapsmässiga

förutsättningar respektive företag har.

Man kan även tänka sig att se regionen som en testbädd för innovativa lösningar som

möjliggörs av lättåtkomliga data. Exempel på case skulle kunna vara datadriven

samhällsplanering som skulle kunna kopplas till de utmaningar som Skellefteå står inför i

samband med etableringen av Northvolt.

Möte 5

Fokus måste vara på att få företagen att vilja innovera. Man måste skapa ett driv, en vilja att

vilja ta upp andras innovationer och skapa egna innovationer hos SME:s. Det finns

företag/individer som har detta men de måste bli fler.

Det är vanligt att upptag av innovationer/skapande av innovationer som trots allt sker är

inriktade på optimering av det man gör idag. Fokus på andra varianter, t ex upptag av

innovationer/skapande av innovationer att bygga plattformsföretag, tillföra nya och

databaserade tjänster (t ex AI-lösningar) är sällsynta.

Det saknas mötesplatser där SME:s enkelt kan hitta innovationer som matchar deras behov.

Ett hinder för upptag av innovationer kan ibland vara användarvänligheten/gränssnitten.

Kärnan i innovationen kan var nydanande men gränssnittet mot människan glöms ibland

bort.

Möte 6

I många fall är länets mindre företag och kommuner i det nedre vänstra hörnet.

Expertmodeller kan vara relevanta inom sjukvård och bioteknik. Eller är det en fördom att

”vanliga företag har så begränsat med data och så rutinmässiga arbetsuppgifter?

Det kan dock vara så att vi måste öka datatillgången för att åtminstone kunna göra oss

relevanta i ”Effectiveness model”-kvadranten. Det handlar mao om att bygga in sensorer,

samla (väl definierade) mätvärden i högre grad än vad som görs idag för att öka möjligheten
att agera inom kvadranter där stora volymer data behövs.

Komplexitetenen i arbetet kan vara svårt att påverka men datatillgången bör kunna öka via

olika projekt mm. Kanske kan ökade datakomplexitet också skapa ökad ”Work complexity”?

Summa summarum bör det ske aktivitet inom samtliga kvadranter om regionen ska kunna

räkna sig som framgångsrik när det gäller upptag av AI/digitalisering i stort.

Torbjörn kollar bland sina företagskontakter om det är möjligt att ha ett digitalt möte med

dessa kring datatillgång och databehov.

Möte 7

Alla kan nog inte bli plattformsföretag. Volymen på data (både ”rader” och ”kolumner”) är

väsentlig. Om man jobbar med mindre företag branschvis ökar volymen och

förutsättningarna för AI med eller utan plattformsambitioner blir bättre.

Vissa exempel på AI-tillämpning, t ex Bröllopsbutikexemplet i kursen är snarare en indikation

på att man är på väg mot Ai än att man faktisk är ett företag som använder AI.

Det räcker inte att ett företag är moget för AI -kunderna måste också vara det.

För företagen ska gå framåt och börja använda AI eller annan digitalisering behövs ett mått

av våghalsighet som finns i allt för liten utsträckning. Man måste våga prova sig fram och inte

använda sig av metoder som ställer en massa krav som gör labbande och tester omöjliga att

genomföra.

Möjliga plattformsföretag i länet kan vara:

•  Skogsbranschen
•  Rekrytering/hitta personer att distansanställa
•  Inom ramen för Viable Cities, dvs energieffektivisering/grönare energi

• Kollektivtrafiken (något i stil med Fältkom/Telia div X), dvs sälja lösningar som ger

operativ nytta men som också samlar data som är/ingår i rena dataprodukter.

2. Define an AI strategy to create business value - noteriingar från
diskussionsmöte

1. Berörs länets företag av digitala disruptorer? Kan/vill länets företag skapa värde från

data? Telefonica fokuserar på att använda AI för att förbättra kundrelationen - funkar det

hos oss?

Beror nog på företaget, dess storlek, bransch mm. Telefonica är ju ett jätteföretag som

inte kan jämföras med våra SME:s. Däremot finns det stoppklossar som berör oss, t ex

brist på data, juridiska hinder (Skellefteå kommuns böter för närvarokontroll mha AI).

En slags disruptor skulle kunna vara stora företag som är beställare till de små. Och deras

beställning kräver att SME.s inför AI, datadrivna processer etc. De stora företagen kräver

olika former av stödjande teknik. Data och Ai-lösningar hos SME:s skulle kunna var en del

av denna stödjande teknik.

2. Strategier

Data ska utgöra kärnan i alla strategier? Man går från att sälja nättjänster till att bli ett

plattformsföretag (i linje med det som sas i ”AI for Leaders”)

Tveksamt om det gäller överallt. Men man måste fundera över var det skapas värde och

vad i företaget som skapar värdet. Är det datat, mänsklig kunskap, produktdesign eller

något annat?

AI-agendan kan ge inspel på olika delar som måste hanteras för att ett upptag av AI ska

kunna ske.

Föreslaget framework:

3. Att komma igång

Use case-fokus = göra det enklare för kunden, nya sätt att nyttja tjänsterna,

enrichment of existing services med data/tjänster från andra.

Börja med enkla usecase.

Använda AI i interna appar och samtidigt ordna upp datat så det kan användas i

kundnära usecases. Passa på att skapa API:er i Legacysystemen när AI införs.

Använd AI för personalisering/transparerens kring datat som används för

personalisering förutom att AI används för just personalisering.

Å andra sidan finns de som menar att de ftg som förstått värdet av data och samlar

på sig massor av data utan i förväg identifierade use cases lyckas bättre är de som ska

räkna ROI på allt. Fast de som gjort denna insikt har kanske gjort en resa där de testat

att ta fram en AI-lösning, åkt på pumpen pga av databrist och har förstått hur AI

funkar och vad som krävs för att AI ska funka. Man måste m a o ha fått en initial

insikt innan man börjar värdesätta data på allvar.

Chatbottar kan vara ett sätt att komma igång men man ska inte underskatta

mängden arbete med fine-tuning som krävs.

Man kan tänka sig att låta sommarjobbare jobba med datatvätt istället för att rensa

ogräs.

3. Define an AI strategy to create business value in manufacturing - noteringar
efter diskussionsmöte

Tillverkningsindustrin sämre på AI upptag än andra branscher.

Kostnadsfokusering och små marginaler ett hinder.

Stordrift med långa serier övergår mer och mer till små serier/slutkundanpassade produkter vilket

komplicerar produktionsplanering mm. Kanske behövs AI då?

Statistik över användning av AI i tillverkningsindustrin visar generellt på lågt användande:

Personal/rekrytering ca 2-3%

IT-säkerhet ca 4 %

Logistik 1%

Företagsledning 1%

Adm 1 %

Produktionsprocesser 2-3%

Marknadsföring 2-3%

”Connected Mines” koppling till IoT finns och att datat används av alla

och inte enbart av experter verkar vara en framgångsfaktor. Viktigt att förstärka kapaciteten hos alla

”knowledge workers” och inte bara enstaka experter.

Integration i fokus (data och insikter) mer än AI-tekniken i sig.

Även mycket stort fokus på data/strukturera data.

Användningsfallen måste ge synlig impact. Vikten av en kultur som värderar data och värdeskapande

av data nämns inte vilket är förvånande.

AI vid kvalitetskontroller är ett bra case liksom ta bort tråkiga arbetsuppgifter.

Skapar små volymer behov av andra lösningar för QA?

Transfer Learning möjlig mellan fabriker.

Produktivitetsökning 17-20% nämns i kursen. Är det sant borde intresset hos länets näringsliv vara

större. Eller gäller siffrorna bara storföretag?

4. Understand the importance of building an AI-ready culture - noteringar efter
diskussionsmöte

Disruption måste vara teknisk och kulturell

Datasilos måste krossas, åtkomst till data, samarbete och förtroende behövs

Cross-functional teams behövs med empowered anställda

AI ger nya insikter, etiskt ansvar måste tas A-stödda beslut måste kunna förklaras

En datadelande kultur baserat på samarbete mellan olika funktioner behövs. Personer nära

verksamheten måste delta.

Ovanstående principer är rimliga för alla att utgå ifrån.

Fostering an AI-ready culture requires:

1. Being a data-driven organization. becoming data-driven means acquiring a mindset

of data sharing and rigorousness that drives how you work and relate, and ultimately

how you collaborate. This enables you to realize the value of AI and better confront

the challenges that AI brings.

2. Empowering people to participate in the AI transformation, and creating an inclusive

environment that allows cross-functional, multidisciplinary collaboration

3. Creating a responsible approach to AI that addresses the challenging questions AI

presents

ADKAR används ofta I förändringssammanhang och bör fungera även när en ny kultur, en AI-

kultur ska etableras. Även ”förändringskoncepten” nedan verkar vettiga.

Basic change concepts

Before getting into Prosci's framework, we would like to highlight some ideas that are key in

every change process, and that provide a useful context to understand the pillars of Prosci’s

model.

•

Senders and receivers: It’s important to keep in mind that every communication has

a sender and a receiver, so what one person says may not mean what the other hears

or understands. In addition, the identity of the sender can influence how the

message is received. You need to keep these two things in mind when preparing and
managing change.

•

Resistance: Resistance is a constant in every change process. The question is never if

an organization will find resistance, but when and how intense it will be. Always be

prepared to manage resistance.

•

Value systems: The value system and history of change in an organization matter.

They determine the credibility and success of each new change initiative. Account for

that when managing change.

•

Authority for change: Having the right leadership and sponsorship is of paramount

importance. Sponsorship should be active and visible, not just in name only.

Executive sponsorship provides resources and funding, establishes priorities, and

understands and communicates why the change is being made. It also provides

consistent support and the proper channel for resistance management.

•

Incremental vs. radical change: The size and extent of a change matter. They impact

how employees perceive and react to change, including how much they will resist

that change. Account for that when designing your transformation strategies.

How to move from the individual to the organizational level

Once you understand the change journey at the individual level, you might ask: how can my

organization help people move through ADKAR’s five stages and ultimately achieve long-

term change? Prosci defines five essential tools to support the people side of change and

help individuals in their transformation journey. These tools are referred to as the five levers

of change management.

•

Communication plan: Change requires effective communication, from defining

the right messages for the right audiences, to choosing the right channels and

senders to convey information and listen to people’s concerns.

•

Sponsorship roadmap: Sponsoring change is not something that comes

naturally to everyone. Even senior leaders need a roadmap to guide through

their role as a change sponsor. According to Prosci’s research, this is the

number one contributor to success in any change management initiative.

•

Coaching plan: Coaching needs to takes place between employees and their

direct supervisors. The coaching plan prepares managers and direct supervisors

to support and coach their teams through change. This is crucial, as it is the

only tool that contributes to moving through all five ADKAR stages. The

coaching plan helps supervisors first understand and commit to change

themselves, so they are prepared to effectively support others.

•

Training plan: The training plan helps build the skills and capabilities required

to change.

•

Resistance management plan: Organizations need a plan to help them prepare,

prevent, and ultimately manage resistance in an effective way.

Each of these change management tools contributes to reaching particular ADKAR stages,

giving organizations practical guidance on how to help individuals reach the different
milestones. It’s essential for organizations to use all five change management tools, as none

of them alone is sufficient to support effective change.

“Resistence Management plan” är nog något som man bör ta fram. För det verkar

ofrånkomligt att det blir motstånd. Görs det ens särskilt ofta?

Grid of 5x5 mapping which change management tools are being used in which ADKAR phase

of change. Columns represent the ADKAR phases of the change: awareness, desire,

knowledge, ability, and reinforcement. Rows represent change management tools:

communication, sponsorship roadmap, coaching, training, and resistance management.

"Communication" is being used in the Awareness and Reinforcement stages. "Sponsorship

roadmap" is being used in the Awareness, Desire, and Reinforcement stages. "Coaching" is

being used in all stages - Awareness, Desire, Knowledge, Ability, and Reinforcement.

"Training" is being used in the Knowledge and Ability stages. "Resistance management" is

being used in the "Desire" phase.

Learning culture is important

Create an AI manifesto (why how, ethical guidelines etc). De 6 principer man hade i Ånge var

en hjälp i förändringsarbetet.

Förändringen måste vara initierad av ett behov/vilja hos kund eller verksamhet. Räcker inte

att ledningen vill saker. Mognad är inte samma sak som kultur. Belöningssystem som

premierar innovation/förändring måste till. Viket beteende uppmuntras. Kulturanalys innan

man börjar förändringsprojekt behövs.

Det krävs även en datadelningskultur

5. Discover how to foster an AI-ready culture in marketing - noteringar från
diskussionsmöte

Koppla AI till riktiga verksamhetsproblem

Verksamhetsnära

Lista 10 största problem alt lista de 10 största processer

”Trust the model” hos personalen viktigt

Blandad arbetsgrupp extremt viktigt

Belöningssystem och ledarskap som belönar samarbete

Arbetssteg:

• Prepare your data before implementing AI and adjust your data practices over time
• Monitor how AI is learning and adapting to mitigate unintended consequences

• Tips from a change management perspective

6. Discover how to foster an AI-ready culture in sales Noteringar efter
diskussionsmöte

Dagens kunder (medborgare?) är betydligt mer välinformerade än tidigare. Säljaren

(tjänstemannen) måste därför ha sådana kunskaper att man direkt kan kommunicera på rätt

nivå.

Man kan inte implementera AI-teknik och vänta på att en förändring sker. Man måste:

• Inse att ett upptag av AI/AI-mognad inte sker på individnivå. Man måst ofta ändra

inställningen till förändringar generellt.

• Såväl ledning som första linjens chefeer måste stöda initiativet. Det räcker inte med

att bara säga ok. Frågan måste kontinuerligt drivas med passion och engagemang för

att skapa en kultur som accepterar AI-lösningar. Men hur många ledare leder med

passion? Kanske måste fler ledare vara något av ”Influencers”? Fokusera på

kulturförändring snarare än att utbilda i hur man använder den AI-baserade

lösningen. Motivera varför och berätta inte bara hur AI-lösningen används.

• Starta inte för många AI-projekt samtidigt I början. Fokusera på ett som bör kunna

påverka kulturen mest. Det är ett strategiskt klokt val. Kanske ska man börja med

RPA-lösningar som verkar vara rätt lätta att sälja in.

• Start med att införa “out from the box”-lösningar istället för att i första skedet börja

bygga lösningar från grunden. Även då kan RPA-lösningar var en startpunkt.

• Att det finns förtroende för lösningen är viktigt. Löpande kvalitetskontroll kan skapa

detta förtroende. Att man har ett brett deltagande i arbetet där många röster får

höras bygger också förtroende. Testlabb där tveksamma kan övertyga sig om att det

fungerar kan vara en idé. Men hur man gör beror på hur datamogen man är. Sedan

kan misstro mot datat vara befogad. Data är tyvärr ofta felaktig/missvisande.

7. Discover how to foster an AI-ready culture in customer service - noteringar
från diskussionsmöten

Kunder har höga krav på support och service. Dåliga erfarenheter av service/support gör att man

lämnar produkten/tjänsten även om tycker den är rätt bra.

Men är detta unikt för mjukvarubranschen? Kanske fler branscher borde fundera på detta?

Man lät en virtuell agent kan ta inledningen av samtalet. Den virtuell agenten kan hänvisa till

mänsklig specialist. Inte bara en chatbot utan en virtuell agent som används för att stärka människor

i servicedesk.

Lärdomar:

Man måste lära sig att lita på den virtuella agenten/AI-lösningen. Speciellt i början är den inte så bra.

Tumme upp/ner för råden AI-lösningen ger bör ge input till förbättringar.

Viktigt att AI-lösningen inte ersätter jobb utan möjliggör intressantare arbetsuppgifter. Detta måste

upprepas många gånger innan man litar på budskapet.

Anställda måste förstå vad som blir bättre för

dem med AI-lösningen. Som i all förändring är besegrandet av motstånd och skapa en vilja/önskan

att ta till sig och stödja förändringar centralt om man ska lyckas med förändringen.

Man måste sätta sig i kundens skor - hur vill kunden få service, många alternativ måste finnas

Agenten skapar data som kan analyseras för att bättre förstå vad som gör kunden nöjd/missnöjd,

man gör t ex

sentiment analys av chatten, feedback etc

Personer upplevde det positivt att få AI-genererad feed-back

Viktigt att ständigt utveckla och anpassa AI-lösningen och även utvärdera var/i vilken process den

används

Bilaga 4 - Nätverksmöten exklusive diskussioner utifrån kurser

Förutom nätverksmöten där diskussionerna har utgått från de kurser och seminarier som

genomförts har även ett antal ytterligare nätverksmöten genomförts

Nätverksmöte 2022-02-21

Varför ligger regionen/landet efter när det gäller hur småföretagen tar till sig AI (och kanske

även digitalisering i stort)?

Tänkbara orsaker kan vara

• Fokus på storföretag från politik och myndigheter
• En rädsla för teknik

• Små företag i t ex Stockholm är mer ambitiösa och vill växa/tjäna mer pengar medan

man i norr är mer nöjda över att företaget ger en tillräcklig försörjning även om det
finns potential att tjäna mer

Vad kan man göra? Brainstormingen gav detta:

• Skapa en livstilsförändring för företag, kanske genom att försöka påverka

microrutiner. Detta skulle t ex kunna vara att få in en liten/begränsad rutin där man

reflekterar över om/hur en rutin skulle kunna förbättras/införas med hjälp av AI eller

annan digitalisering vid vissa tillfällen, t ex när ett servicestopp görs.

• Man kan försöka skapa insikt om att data är värdefullt. McKinsey säger ju att de som

varit mest framgångsrika när det gäller AI-tillämpningar har en grundläggande tro på

att data är värdefullt för företaget. Man drivs inte av enskilda business case. Men hur

får skapar man denna grundläggande tilltro till data?

• Man vill ju sälja in ”om ni tillämpar AI kan dessa (positiva) saker ske. Men hur gör

man det på ett trovärdigt sätt närt det finns få exempel som länsföretagen kan

relatera till?

• Kanske kan man rikta in sig på de som ger service åt småföretag, t ex

redovisningsbyråer och inför AI där och på så sätt driva på värdeskapande via data?

Men för att skapa AI-lösningar för redovisningsbyråer krävs ju att sådana lösningar

tas fram vilket i sin tur kräver att man får fatt på data.

• En slags AI-koll där man gör en självskattning via webb, får ett samtal med en kunnig

person som rekommenderar hur man går vidare med tillämpandet av AI. Därefter

erbjuds man utbildning.

Nätverksmöte 2022-05-31

Vilka regionala AI-projekt skulle vara av intresse?

Ett större, AI-relaterat projekt, skulle kunna bestå i att:

• Få aktörer i en värdekedja att dela data med varandra i syfte att stärka samtligas

verksamhet. Transport av varor/paket skulle kunna optimeras mha AI på så sätt.
Frågan är om det är möjligt att få med de stora aktörer som berörs (Posten, DHL etc).
Troligen bli detta mycket svårt.

• Få aktörer inom lokaltrafiken samt resenärer att sälja/donera sina data och bygga

upp en administrativ och teknisk plattform för detta. Troligen måste detta göras av
ett företag då en offentlig aktör troligen inte kan få till juridiskt acceptabla
medgivanden med resenärerna ((exemplet ansiktsigenkänning för
närvaroregistrering i Skellefteåskola)

• Skapa nya öppna datamängder utan några tydliga tankar kring vad de ska användas

till och låta kreativa krafter bygga vad de vill i form under Hackatons eller liknande.

• Skapa en regional variant av EU:s kommande inre datamarknad. I projektet ingår

aktörer med data att sälja (kattillbehörsdata mm) samt de som efterfrågar data.
Regionen går in som Market Maker och garanterar köp av data som görs tillgängligt
för att få snurr på verksamheten. Regionen använder sedan data för
statistikändamål. Viktigt att det finns en ekonomisk vinkel i projekt, ett så normalt
köpande och säljande på en marknadsplats är önskvärt.

Framtagande av avtal, processer, datakvalitetskriterier, sanktionsmöjligheter mm
som behövs för att alla parter ska känna förtroende levereras. Företag i länet får ett
försteg när EU:s inre marknad väl finns uppe då man redan lärt sig något om att sälja
och köpa data. Ev kan konsultcheckar som gör att leverantörerna får ordning på sina
data användas som betalning för datat. Denna datastädning ger nytta för företaget
och gör det möjligt att sälja sina data.

• Skapa en datamarknad där individers data från Facebook och andra social media köps

och avtal, processer mm som behövs för att alla parter ska känna förtroende
levereras av projektet. Troligen måste detta göras av ett företag då en offentlig aktör
troligen inte kan få till juridiskt acceptabla medgivanden med individerna (exemplet
ansiktsigenkänning för närvaroregistrering i Skellefteåskola). Också oklart om
individer får sälja det data om sig själva de kan ladda ner från t ex Facebook.

Kanske behöver mängden data som hanteras inte vara så stor även om det minskar

möjligheterna till direkt användning i ett AI-sammanhang. Bör bli en PR-effekt ändå.

Det kan vara svårt att hitta data som kan användas/bra data. Finns en risk att man får data

som är av för låg kvalitet, för gammalt mm.

Kanske behövs ett fokus på internationalisering?

Nätverksmöte 2022-06-08

Allmänt

Numera finns det för få innovativa ansatser i projekten. Man är för rädd vågar inte testa nu

saker där det finns en risk för att man inte lyckas.

Kund-/användarvärde måste vara i fokus i ett nytt AI-projekt. En målgruppsinriktning typ

äldre och/eller digitalt utanförskap kan vara en målgrupp att inrikta sig på.

Svårt att dra en gräns mellan AI och digitalisering. AI är ofta en del i en lösning. Man hamnar

på en glidande skala. Å andra sidan pratar man om lagar och etik kring AI men inte när det

gäller ekonomisystem etc.

Funktion, nytta effektivitetshöjning bör vara i fokus i projekten

Att få aktörer att dela data över organisationsgränser kan vara mycket svårt. Brist på

struktur/ordning på datat, lagar mm är ofta hinder. Nog svårt för många att se värdet av sina

data och bli intresserade av att sälja eller löpa data. GDPR mm är ofta ett hinder som ibland

kan hanteras genom att skapa syntetiska data och distribuera dessa.

Projektidéer

•

Se till att existerande AI-lösningar (typ digitala assistenter) når fler/andra målgrupper och

se till att dessa ger konkret nytta för användaren.

•

Ett policyprojekt kring AI-policy, AI-manifest etc skulle kunna vara intressant

•

Koppla ihop data från hjälpmedelsförråden på regionen och kommunerna och använda AI

för att prognosticera behov, lämpliga lagernivåer etc skulle kunna vara intressant.

•

Prognosticera underhåll av fastigheter utifrån nyttjande/belastning av lokaler analyserat

av en AI-lösning istället för att gå på kalendern skulle kunna förbättra

prognosticering/planering av underhållsinsatser och underhållsbudget.

•

Ett projekt som ökar den digitala inkluderingen m h a AI skulle vara behövligt

Nätverksmöte 2022-12-17

Ett projekt som går ut på att samla data/göra data tillgängligt för efterföljande AI-projekt är

vällovligt men hur skulle ett projektkonsortium se ut? Vem vill/vågar dela med sig av data?

En annan aspekt är hur data från olika dataägare kan kopplas samman då det ofta saknas

standardiserade identifierare för t ex geografisk plats mm. Här kommer troligen ett projekt

som ska skapa standard/API för utbyte av fjärrvärmetaxor att genomföras. Detta möjliggör

då användning av div verksamhetsspecifika kalkylprogram även när det gäller fjärrvärme

vilket inte går idag pga bristande standards kring hur prismodellerna beskrivs och publiceras.

En framgångsrik satsning på AI bör innehålla AI nu och AI långt fram, dvs konkreta AI-

tillämpningar som ger nytta i nuläget men även AI-tillämpningar som på sikt kan medföra

större förändringar/förbättringar, kanske rentav på samhällsnivå. En iakttagelse är att man i

Kalifornien diskuterar hur man ska förbjuda mänskliga bilförare då dessa orsaker fler olyckor

än bilar med självkörningsfunktion.

Det tipsades om Notion AI som är ett verktyg som utifrån en text kan ge idéer/inspiration.

Nätverksmöte 2022-12-29

Är det hot och skrämsel som måste till för att upptaget av AI ska öka. Tydligen hade sådana

teorier framförts på internetdagarna.

Kanske kan AI som används för att hitta fuskare, t ex bidragsfuskare, vara något som

åtminstone offentlig sektor skulle kunna nappa på. Men offentlig sektor verkar vara väldigt

saktfärdiga när det gäller AI, och kanske även annan for av digitalisering. Man borde t ex

kunna använda bussar, sopbilar mm till att bära sensorer och på så vis samla data som skulle

kunna användas i AI-lösningar.

Om man tillhandahåll data om medborgaren till medborgaren skulle kanske tävlingslusten

infinna sig och stimulera till ökad avfallssortering, återvinning, cyklande mm?

Kan/bör en AI-lösning vara empatisk? Vad är det för skillnad versus etisk AI? Och vill man ha

en AI som inte baserar sina slutsatser på kalla fakta? Kommuner har ju en

likabehandlingsprincip där empati mm inte ska påverka beslutsfattandet. Är empatisk AI

bara en gränssnittfråga medan beslutet blir detsamma?

Bilaga 5 - Exempelsamling AI-tillämpningar som bör kunna
återanvändas i regionen, med eller utan anpassningar

Sammanställningen är gjord under våren 2022 av WDO AB på uppdrag av projekt RegAI. Projektet
finansieras av Region Västerbotten samt Europeiska Regionala Utvecklingsfonden

Under rubriken ”Plats i matris” utgår man från denna matris:

1. Optimering av leveransvolymer av dagligvaror/charkprodukter

Genom att hitta mönster i data kan man skapa bättre prognoser över vilka volymer av olika produkter
som säljs. På så sätt minskas mängden som måste kasseras/matsvinn samtidigt som lönsamheten
påverkas positivt. Lösningen ger ett förbättrat beslutsunderlag för de som arbetar med
produktionsplaneringen.

Värdeskapande/tänkbar återanvändning av lösning/tänkbar återanvändning av lösning
Optimering av produktion i förhållande till försäljning är relevant för de flesta branscher. För färskvaror
som ju måste kasseras vid överproduktion finns en direkt koppling till ambitioner om att minska
matsvinnet. Men alla varor som upptar plats i butik och lager längre än förväntat/önskat har nytta av
en optimering av denna typ.

Plats i matris

Effectiveness Model, Efficiency Model, Expert Model

Branchkod där exemplet använts
10112 (Styckning av kött), 10130 (Charkuteri- och annan köttvarutillverkning), 46320 (Partihandel med
kött- och köttvaror

Länkar/kontaktinfo mm

https://www.substorm.ai/cases/nyhlens-hugosons/

Koppling till hållbarhetsmål (Agenda 2020)
12 Hållbar konsumtion och produktion

2. Förutse volymer vid skogsavverkning

Med hjälp av AI kan Sveaskog med mycket högre säkerhet planera inför framtida
avverkningsområden och hålla löften gentemot sågverk och kunder.

Värdeskapande/tänkbar återanvändning av lösning

I snitt 20 procent bättre uppskattning på bl.a. hur många stammar man kan få ut efter en avverkning
och volymen från varje träslag. Förbättrade osäkerhetsuppskattningar samtidigt som “partiskhet” från
mänskliga uppskattningar eliminerades.

Plats i matris
Efficiency Model

Branchkod där exemplet använts

02101 (Skogsförvaltning)

Länkar/kontaktinfo mm
https://tenfifty.io/sv/anvanda-ai-for-att-forbattra-uppskattning-av-grundyta-i-avverkningsplaneringen/

Koppling till hållbarhetsmål (Agenda 2020)
12 Hållbar konsumtion och produktion, 15 Ekosystem och biologisk mångfald

3. Personanpassade rekommendationer på webbplatser

Informationssidor på Internet efterfrågas olika mycket beroende på faktorer som tid på dygnet,
väderförhållanden, geografisk placering eller typ av enhet som används för att söka informationen.
Med AI kan den information som besökaren eftersöker anpassas/personifieras, utan att administratör
behöver förvalta eller uppdatera rekommendationerna.

Värdeskapande/tänkbar återanvändning av lösning

Ökad kundnöjdhet, minskade kostnader för support och webbanalys, möjlighet för besökarna på
webbplatsen att upptäcka ny information de annars hade missat.
Optimering av besök på webbplats. Webbplatser med en stor mängd sidor och mycket information
av varierat innehåll har störts vinning av lösningen. Exempel: Rekommenderade
genvägar/undersidor/event på startsida samt anpassad FAQ på webbplats.

Plats i matris

Effectiveness Model

Länkar/kontaktinfo mm
rek:ai - Sandskogen AI AB
https://drive.google.com/file/d/1gY8BT1FYVFET2K_RVENSGP7QQzAnd3TV/view

4. Optimering av produktionsmetoder i stålindustrin

Stålindustrin är ett exempel på en bransch där utvecklingen av nya metoder i produktionen kan bli
mycket kostsam. AI bidrar till att förstå verkligheten, fysiken, och med hjälp av simuleringsmodeller
har flera företag inom den tunga industrin kunnat korta ner sina testtider och spara in på utvecklings-

och materialkostnader i en produktionsmiljö som blir alltmer digital. Miljön i industrin är dynamisk och
det är många parametrar som spelar roll för resultatet. Optimering och digitala tvillingar är två
exempel på framtagna lösningar.

Genom att skapa en digital tvilling till verklighetens operatörshytt kan man erbjuda samma upplevelse
för operatören som att sitta på den faktiska arbetsplatsen.

Värdeskapande/tänkbar återanvändning av lösning
Simuleringsmodeller inom den tunga industrin kortar ner testtider och sparar in på utvecklings- och
materialkostnader i en produktionsmiljö som blir alltmer digital. Simulatorn skapar också goda
förutsättningar för utbildning då den löper vid sidan av ordinarie produktion. Det skapar
förutsättningar att prova arbetet som operatör, vilket underlättar både arbetsrotation och
vidareutbildning.

Kan tillämpas på bransch/företag där utvecklingen av nya metoder i produktionen kan bli mycket
kostsam.

Plats i matris
Effectiveness Model

Branchkod där exemplet använts

24100 (Järn- och stålverk)

Länkar/kontaktinfo mm
https://www.savantic.se/tjanster/

Koppling till hållbarhetsmål (Agenda 2020)
12 Hållbar konsumtion och produktion, 9 Hållbar industri innovationer och infrastruktur

5. Chatbot med informationsfunktion

Utifrån vilka nyheter varje användare i en tidning öppnar och läser anpassar boten det framtida
innehållet för varje person.

Efter att ha lärt sig varje användares beteende och preferenser skickar boten ut ett unikt innehåll till
varje användare via Facebooks Messenger. Utskicken har lett till ökade registreringar, engagemang
och en ökad räckvidd.

Värdeskapande/tänkbar återanvändning av lösning

Stor ökning av prenumeranter på nyhetsbrev, ökad öppningsfrekvens med 70% och ökad
klickfrekvens med 50%.

Kan användas av de med behov av målgruppsbearbetning för flertal branscher, skapa
uppmärksamhet och personanpassad marknadsföring hos/till relevanta mottagare.

Plats i matris

Effectiveness Model, Efficiency Model

Branchkod där exemplet använts
58131 ( Dagstidningsutgivning tryckta och elektroniska)

Länkar/kontaktinfo mm
https://zummydirect.se/kundcase-hegnar

6. AI som tolkar ultraljud

Företaget Senzoro har tagit fram lösningar som kombinerar sensorer för ultraljud som tolkas av en AI-
lösning i syfte att sänka underhållskostnader för maskiner.
Med permanenta sensorer elimineras den "mänskliga faktorn" från processkedjan, vilket ger en högre
grad av automatisering vid övervakning.
Det skapar ett smidigt arbetsflöde, hög tillförlitlighet och datasuveränitet som bygger upp know-how
då all rådata (kan) lagras.

Värdeskapande/tänkbar återanvändning av lösning
Upptäcka sprickor i bandsågar, förutse och hitta rätt tidpunkt för prediktivt underhåll, övervaka
processer, identifiera läckage, prognostisera när korrosion uppstår och upptäcka kavitation i vätskor.

Plats i matris
Expert Model

Länkar/kontaktinfo mm

https://en.senzoro.ai/

Koppling till hållbarhetsmål (Agenda 2020)
12 Hållbar konsumtion och produktion, 9 Hållbar industri innovationer och infrastruktur

7. Automatiserade arbetsflöden inom ekonomi

Med hjälp av AI, i kombination med Robotic Process Automation (RPA), har Sveriges
BostadsrättsCentrum (SBC) automatiserat arbetsflöden inom sin ekonomiservice. När AI och RPA
kombineras kan komplexa uppgifter utföras effektivt och säkert, vilket öppnar upp för att identifiera
nya möjligheter, minska kostnader och förbättra produktiviteten.

Värdeskapande/tänkbar återanvändning av lösning
Upp till 60 procent av administrationen kan effektiviseras på en arbetsplats. Med RPA sparar
företaget både tid och pengar samtidigt som de säkerställer att de rutinmässiga arbetsuppgifterna
hanteras korrekt och konstant.

AI inom RPA kan hjälpa företag att identifiera processer för automatisering, hitta mönster i tolkade
data föra att hjälpa till med och påskynda beslutsfattande samt att minimera risken för fel. För att
enkelt förklara sambandet mellan AI och RPA kan samarbetet liknas vid att AI är hjärnan och RPA
händerna.

Lösningen ger minskad risk för mänskliga fel, ökade möjligheter till mer kvalificerade arbetsuppgifter.

Plats i matris
Effectiveness Model, Efficiency Model

Branchkod där exemplet använts
68320 (Fastighetsförvaltning på uppdrag), 69102 (Juridiska byråers verksamhet m.m.), 71121
(Teknisk konsultverksamhet inom bygg- och anläggningsteknik)

Länkar/kontaktinfo mm
https://vipetech.com/sveriges-bostadsrattscentrum/

8. Mjukvarurobot som tolkar inkomna handlingar och automatiserar
bokningar

Alwex Transport AB är ett expansivt företag som satsar på gröna och skräddarsydda transporter,
entreprenad, lager och logistiklösningar. Alwex tar emot bokningar från kunder i många olika format:
på mejl, Excel, pdf:er, web-portaler m.m, tyvärr saknas dock ofta möjlighet till full orderintegration
med kundens ordersystem.

Alwex har tidigare lagt mycket tid på att föra in bokningar manuellt, men via intelligent automation,
Robot Process Automation (RPA), sker det mesta av införandet nu automatiskt. Mjukvaruroboten
tolkar inkomna bokningar och självfakturor från kunderna och kontrollerar att allt stämmer innan de
registreras. Det minimerar risken för fel och ökar kvaliteten på den data som hanteras samt skapar en
spårbarhet genom hela hanteringsprocessen.

Värdeskapande/tänkbar återanvändning av lösning
Genom att digitalisera företagets dokumenttolkning och automatisera processer kan man spara tid
och eliminera fel. En digital medarbetare som hanterar rutinmässiga uppgifter sparar tid åt de
anställda och kostar bara en bråkdel av vad en anställd gör, samtidigt som den jobbar snabbt och
effektivt och inte tar någon semester. Verksamheten skyddas från allvarliga misstag när den
mänskliga faktorn tar bort ur det rutinmässiga arbetet.

RPA bygger på mjukvarurobotar eller AI arbetare som gör exakt samma sak som en verklig person i
det grafiska användargränssnittet. RPA-lösningar kan appliceras som webbrobot (agera på internet
och hämta data från webbplatser, logga in i portaler, fylla i formulär), processrobot (utföra delar av
eller hela processer, inklusive avvikelser) samt datarobot (hämta, lämna och konvertera olika
dataformat. Läsa och tolka ut strukturerad text ur olika filformat samt importera i mottagande
system.)

Lösningen ger minskad risk för mänskliga fel, ökade möjligheter till mer kvalificerade arbetsuppgifter.

Plats i matris
Effectiveness Model, Efficiency Model

Branchkod där exemplet använts
52219 (Övriga stödtjänster till landtransport)

Länkar/kontaktinfo mm
https://vipetech.com/alwex-transport-ab/
Jesper Eklund - Alwex Transport AB jesper.eklund@alwex.se

Koppling till hållbarhetsmål (Agenda 2020)
12 Hållbar konsumtion och produktion

9. Schemaläggning/bemanningsplanering med AI

Schemaläggning är en utmaning med stor inbyggd komplexitet och prognostisering. Ett bra schema
behöver ta hänsyn till både medarbetare och kunder, samtidigt som det ska bidra till en optimerad
verksamhet med bra resultat. Med hjälp av en AI-driven modul för prognos och optimering skapas
automatiserade scheman.

Värdeskapande/tänkbar återanvändning av lösning
Ett bra schema levererar en bemanning som möter både verksamhetens och medarbetarnas behov
genom att automatiskt ta hänsyn till parametrar som prognoser, kompetens, utbildningar,
arbetstidslagar och avtal. Genom en WFM-lösning med AI för att lägga schemat kan företag fatta
bättre beslut, frigöra tid, spara pengar samt minimera fel och administration. I framtiden spås AI
kunna analysera googlesökningar av typen “förkylning” och “influensa” och på så sätt förutse
konsekvenser för detta och ge förslag på åtgärder och förändringar i schemat. Med framtida

integrationer för exempelvis ansiktsigenkänning, stegräknare och stämpelklocka skulle individuella
avvikelser automatiskt kunna identifieras och hanteras.

Lösningen bör kunna användas vid schemaläggning och bemanning inom handel-, hotell-, vård-,
logistik- och servicebranschen.

Plats i matris
Efficiency Model

Länkar/kontaktinfo mm

https://www.quinyx.com/sv/workforce-management/schemalaggning

10. 25 000 direktsända matcher per år med hjälp av en virtuell
regissör

Produktionen drivs av en virtuell regissör, en algoritm som är speciellt utvecklad för hockeymatcher
där en obemannad, stationär kamera filmar hela spelplanen för att skapa en panoramavy över
densamma. AI-teknologin följer sedan spelet och zoomar in där spelarna och pucken är, för att skapa
en professionell tittarupplevelse. Teknologin integrera även med statistiska databaser och
matchsekretariat för att generera grafik och höjdpunkter i realtid. Tjänsten förser klubbar med
högkvalitativ livestreaming, coachingverktyg, mjukvara för spelarsäkerhet samt en plattform för live-
och on-demand sändningar. Med Sportways AI-kamerasystem installerad i en arena kan plattformen
erbjuda livesändningar av samtliga spelade matcher i lägre divisioner inom dam- och herrhockey,
samt juniorligor. Med det tillhörande coachingverktyget Team Account kan dataanalyser och
videocoaching främja spelarnas utveckling och med mjukvaran Situation room verkar man för
spelarsäkerhet.

Värdeskapande/tänkbar återanvändning av lösning
Med hjälp av AI levereras automatiserad video- och dataproduktion för att filma, producera och
sända livematcher, men samtidigt säkerställa en hög kvalitet på innehållet för spelarna, deras familjer
och fans.

En end-to-end, helt automatiserad videoproduktion av direktsända idrottsevenemang, men även
rådgivning för förbund, ligor och klubbar i hur de kan maximera potentialen av deras mediaprodukt,
nyttjas av tränare att rita i videos. Med ett Player Account kan spelarna ha egna videoarkiv för
individuell utveckling och även samla höjdpunkter och klipp. Hela matcher och klipp kan redigeras
och delas för att demonstrera sina färdigheter för scouter, andra tränare eller skolor. Med tillägget
Situation Room erbjuder Sportway högupplöst video över hela spelytan, oavsett var spelet befinner
sig så att domare och andra intressenter kan scrolla, zooma och reprisera situationer som behöver
analyseras.

Plats i matris
Effectiveness Model

Branchkod där exemplet använts
59110 ( Produktion av film video och TV-program)

Länkar/kontaktinfo mm

https://www.sportway.se/ai-production-and-broadcast/

11. Effektivisera arbetet ute på byggarbetsplatsen

Genom att använda digitala assistenter och AI kan människor på byggarbetsplatser bokstavligen
prata med sitt affärssystem. Lösningen är en stor avlastning för byggledare och projektledare då

talad dialog med den digitala assistenten, driven av AI, kan hjälpa till med enklare användning av
programvaruplattformar för inköp, leveransstatus, utgifter, tidrapporter, projektledning och
personalplanering.

Det är också möjligt att följa upp koldioxidförbrukningen. Den digitala assistenten har en inlärning och
blir därmed snabbare och snabbare på att hjälpa till med att färdigställa uppgifterna ju mer den lär
sig. Även tidrapporteringen blir enklare att säkerställa då den kan kopplas till en GPS, så att timmarna
kommer på rätt projekt beroende på vilket bygge personen befunnit sig. IT och användningen av
ERP-system (Enterprise Resource Planning/Affärssystem) har gått från att vara ett traditionellt
backoffice-system till att vara den teknik som stöttar kärnverksamheten på byggarbetsplatsen.

Värdeskapande/tänkbar återanvändning av lösning
Med det faktum att det är brist på kvalificerad arbetskraft kan AI i ett affärssystem bidra till att
resurserna nyttjas bättre. Tekniska lösningar gör det komplexa enklare, vilket ökar produktivitet och
sänker kostnaderna.

Lösningen ger enklare användning av programvaruplattformar för inköp, leveransstatus, utgifter,
tidrapporter, projektledning och personalplanering inom byggbraschen.
Byggledare och projektledare kan använda sin telefon, få tillgång till alla program de behöver och
vara i dialog med den digitala assistenten - bara genom att använda sin egen röst. Lättare, snabbare
och mer naturligt.

Plats i matris
Effectiveness Model

Branchkod där exemplet använts
41200 (Byggande av bostadshus och andra byggnader)

Länkar/kontaktinfo mm
https://map.unit4.com/sv?_ga=2.40035812.734131112.1646985454-
632779516.1646985454&_gac=1.49442388.1646985602.CjwKCAiA4KaRBhBdEiwAZi1zzqkR1N9IDw
16QO5hpWsepobLrvkPTAfOpIsf5hIiRI_CUrtb3Efh6BoCKWMQAvD_BwE

12. Personliga moderekommendationer

H&M Group (innehållande ett flertal butikskedjor) har utlyst en tävling på Kaggle där man efterlyser en
lösning som hjälper kunder selektera i det enormt stora klädutbud som både de fysiska- och
onlinebutikerna erbjuder. Utveckla produktrekommendationer baserade på data från tidigare köp
samt från kund och produktmetadata. Metadatan som finns tillgänglig består av allt från enkla data
såsom plaggtyp och kundernas ålder, till textdata från produktbeskrivningar samt bilddata såsom
bilder på plagg. Tävlingen pågår fram till den 9 maj 2022.

Värdeskapande/tänkbar återanvändning av lösning

Förhoppningen är att hitta en lösning som hjälper kunder att göra rätt val, vilket leder till ökad
kundnöjdhet som också får en positiv inverkan på miljön då det minskar returer och därmed också
utsläpp från transporter.
Bör vara applicerbar på ett flertal typer av varuinköp.

Med träffsäkra rekommendationer minskar kundens nedlagda tid för shopping, avlastar
beslutsfattandet samt ökar kundnöjdheten.

Plats i matris
Effectiveness Model, Efficiency Model, Expert Model, Innovation Model

47912 (Postorderhandel och detaljhandel på Internet med beklädnadsvaror), 47915 (Postorderhandel
och detaljhandel på Internet med sport- och fritidsutrustning)

Länkar/kontaktinfo mm
https://www.kaggle.com/c/h-and-m-personalized-fashion-recommendations/overview/timeline

Koppling till hållbarhetsmål (Agenda 2020)
12 Hållbar konsumtion och produktion

13. Modell som förutspår en taxiresas totala sträcka

Tillgängligt data inkluderar upphämtningstid, GPS-koordinat, antal passagerare samt ett antal andra
variabler.

Värdeskapande/tänkbar återanvändning av lösning
Med goda tidsberäkningar skapas bättre förutsättningar för både taxibolag och kund att planera
efterföljande aktiviteter och händelser.

Plats i matris
Effectiveness Model

Branchkod där exemplet använts

49320 (Taxitrafik)

Länkar/kontaktinfo mm
https://www.kaggle.com/c/nyc-taxi-trip-duration

Koppling till hållbarhetsmål (Agenda 2020)
11 Hållbara städer och samhällen, 12 Hållbar konsumtion och produktion, 13 Bekämpa
klimatförändringarna

14. Datorprogram förutser vattenläckor

Med AI-teknik kan Stockholm Vatten och Avfall (SVOA) göra bättre antaganden om vilka
problemområden och ledningar som löper risk att drabbas av läckor. Tekniken skapar möjlighet att
hantera stor och ökad tillväxt i städerna, en åldrande VA-infrastruktur, ökande akutinsatser och
historiskt stora investeringsbehov. Ålder och material på ledningar samt markförhållanden matas in
och programmet räknar sedan ut när och var nästa läckage troligtvis sker.

Stockholm har ett drygt 240 mil långt vattenledningsnätverk som nu har matats med information från
37 000 dricksvattenledningar och används för att förutspå var det är störst risk att det sker en läcka,
till exempel på grund av tjäle i marken eller vid olyckshändelser i grävarbeten.

Värdeskapande/tänkbar återanvändning av lösning
Tekniken effektiviserar arbetet med läcksökning, men även i förnyelseplaneringen över vilka ledningar
som ska bytas ut. Funktionaliteten kommer att användas som ett beslutsstöd, det är viktigt att
poängtera, man får hjälp att prioritera i ledningsnätet. AI:n har i genomsnitt en träffsäkerhet på
upptäckta läckor mellan ca 70 procent och 85 procent.

Användningsområdet är framförallt inom förebyggande underhåll där aktiv läcksökning kan styras
mot områden med höga risktal. Resultaten hittills är mycket trovärdiga. Tekniken bör även kunna
tillämpas inom fler områden, exempelvis prediktion av risker inom avloppsledningsnätet baserat på
resultat från TV-inspektioner eller förutsägelse av produktionsbehov av dricksvatten.

Plats i matris
Efficiency Model

Länkar/kontaktinfo mm
David Rehn - Stockholm Vatten och Avfall

https://www.mitti.se/nyheter/en-lacka-om-dagen-artificiell-intelligens-ska-minska-
dem/lmtbm!7943761/

Koppling till hållbarhetsmål (Agenda 2020)

11 Hållbara städer och samhällen

15. Analys av ögonrörelser

Genom att följa en persons ögonrörelser kan företag ta reda på var användare/besökare fokuserar sin
visuella uppmärksamhet när de surfar på en webbplats, använder en produkt, besöker en webbutik
eller tittar på en digital annons. Datat som samlas in kan ge svar på frågorna; Vilka områden fick mest
uppmärksamhet? Hur mycket tid spenderade besökaren på att titta på ett visst område? I vilken
ordning uppmärksammades de olika områdena? Vilken riktning flödade användarens
uppmärksamhet åt? Vad uppmärksammas inte? Vad distraherar? Med datat från ögonrörelserna kan
relevanta justeringar göras för att förbättra användarupplevelsen.

Värdeskapande/tänkbar återanvändning av lösning
Datat kan användas för att skräddarsy innehåll, justera layouter, förbättra användarupplevelsen och i
slutändan öka avkastningen på investeringen.

Plats i matris
Innovation Model

Länkar/kontaktinfo mm

https://sightcorp.com/knowledge-base/eye-tracking-software/

16. Teknik styr förare av elparkcykel att agera säkert i trafiken

Mjukvaran utbildar föraren i säker köring i och kring städer genom att erbjuda feedback om regler
under och efter resan. Fordonen utrustas med en IoT-modul som använder en inbyggd kamera och
artificiell intelligens för att i realtid avgöra vilken typ av underlag elsparkcykeln körs på, allt från
cykelbanor, trottoarer och vägar. Pilotstäderna där systemet har rullats ut har olika regler, och
respektive stad kan själva anpassa lösningen efter vad som lokalt anses vara olämpligt.

Värdeskapande/tänkbar återanvändning av lösning

Tekniklösningen kräver inte gps eller att stadsmiljön kartläggs på förhand för att veta vad som gäller.
Det finns även en funktion som kan stänga av fordonet i otillåtna miljöer, exempelvis om man kör in i
en galleria. Modulen kan också ge besked i den mest kritiska frågan, huruvida användaren parkerar
elsparkcykeln korrekt - och meddela var den har “slängts”.
Applicering på mindre fordon/transportmedel såsom eltruckar, golfbilar m.m som används i
stadsmiljö eller på ett större industriområde.

Lösningen gör att individer följer regler och “agerar ansvarsfullt” utan att själva välja det.

Plats i matris
Innovation Model

Branchkod där exemplet använts
77210 (Uthyrning och leasing av fritids- och sportutrustning)

Länkar/kontaktinfo mm

https://www.ridebeam.com/newsroom/beam-to-launch-trial-of-pedestrian-shield-powered-by-
drover-ai-technology-pathpilot

17. Mjukvara som automatiserar arkitekters repetitiva
arbetsuppgifter

Med ökade krav på miljö-och hållbarhetsaspekter behöver byggnadsdesignen optimeras - något som
tidigare varit dyrt och tagit mycket datorkraft. Byggsektorn är en bransch där digitalisering ännu är i
sin linda och användning av AI inom arkitektur har en stor potential. Finch 3D har utvecklat en
mjukvara för arkitekter som genom artificiell intelligens och generativ design automatiserar repetitiva
arbetsuppgifter. Verktyget hjälper arkitekter att fatta mer informerade beslut med hjälp av
simuleringar och AI samt att testa och utvärdera fler förslag på kortare tid.

Värdeskapande/tänkbar återanvändning av lösning
I takt med att befolkningen ökar, bostadsbristen blir ett faktum och arkitektens kravspecifikation blir
allt längre kan Finch 3D göra arkitektens arbete mer effektivt och frigöra mer tid för arbetsuppgifter
som skapar värde och bidrar till globala hållbarhetsmål för städer och samhällen. Den globala
byggindustrin omsätter 10 biljoner dollar per år.

Branschens produktivitet har dock släpat efter andra sektorer i årtionden. Potentialen att effektivisera
branschen är värd ca 1,6 biljon dollar.
Mjukvaran är designad för att appliceras på bostäder och kommersiella fastigheter, men kan
användas för att utforma byggnader inom i princip alla områden inom byggbranschen.

Plats i matris
Efficiency Model

Branchkod där exemplet använts
71110 (Arkitekt- och teknisk konsultverksamhet)

Länkar/kontaktinfo mm

https://www.almi.se/almi-invest/nyheter/almi-invest-investerar-i-mjukvarubolaget-finch-3d-som-ska-
hjalpa-arkitekter-att-fatta-mer-informerade-beslut-med-ai/

Pamela Nunez Wallgren

Koppling till hållbarhetsmål (Agenda 2020)
11 Hållbara städer och samhällen

18. Energioptimering i fastigheter

Riksbyggen använder artificiell intelligens och en digital plattform för att optimera
energianvändningen i sina fastigheter. Generellt styrs fastigheters värmesystem efter gränsvärden
som bestämmer när och till vilken grad värme ska tillföras. Detta baseras på den temperatur som är
utomhus och ingen hänsyn tas till inomhustemperaturen. Den nya tekniken gör det möjligt att förutse
vad temperaturen inomhus kommer vara om till exempel fem timmar baserat på en rad olika
parametrar så som väderprognos, inomhustemperatur, byggnadens ”tröghet” och energitillförsel.
AI gör det möjligt att ”lyssna” på fastigheten, dygnet runt, alla dagar i veckan.

Värdeskapande/tänkbar återanvändning av lösning
Optimering av energianvändningen i fastigheter kan göras med upp till 20 procent, det sparar både
pengar och minskar påverkan på klimatet. Att felsöka och optimera fastigheter kräver dessutom
mycket manuellt arbete av energiingenjörer som fysiskt måste besöka fastigheterna. Genom att
använda AI och Machine Learning kan man effektivisera energianvändningen i byggnader utan att
vara på plats. Upp till 1 000 000 MWh skulle kunna sparas om alla Riksbyggens cirka 4 000
bostadsrättskunder började använda energiförvaltning, det motsvarar ungefär lika mycket energi som
alla flerbostadshusen i Uppsala län använder på ett år. Om vi i Sverige ska nå de klimatmål som satts
upp måste det befintliga bostadsbeståndet minska sin klimatpåverkan och över en miljon bostäder
består av bostadsrätter.

Detta är en applicerbar lösning på olika typer av näringsfastigheter och fabriksbyggnader som nyttjar
mycket energi i syfte att öka ROI. Förutom minskad klimatpåverkan och lägre kostnader får de
boende en jämnare inomhustemperatur.

Plats i matris

Expert Model

Branchkod där exemplet använts
68320 (Fastighetsförvaltning på uppdrag)

Länkar/kontaktinfo mm
Leverantör Forefront Consulting
https://www.riksbyggen.se/om-riksbyggen/press-och-opinion/pressrum/2021/3115428/

Jonas Holmberg, energiingenjör, Riksbyggen

Koppling till hållbarhetsmål (Agenda 2020)

11 Hållbara städer och samhällen, 12 Hållbar konsumtion och produktion

19. Prissättning med hjälp av AI

I ett snabbrörligt handelsklimat där kostnader och konkurrentpriser ständigt förändras är det
avgörande att ha en smart och modern prishanteringsprocess.  AI-drivna algoritmer hjälper företag
att prissätta varor baserat på data som konkurrentpriser, lagernivåer och kundernas svar på
säljkampanjer.

Mjukvaran hämtar data från kunders beteenden, från konkurrenter och viktiga omvärldshändelser för
att sedan göra prisjusteringar enligt företagets egna regler och prioriteringar. Med dynamisk
prissättning kan företag vara precis så rörliga och aktiva i din prissättning som sina kunder är när de
väljer vara och affär. Det går till och med att anpassa priset efter efterfrågan, i realtid.

Värdeskapande/tänkbar återanvändning av lösning
Att använda AI kan hjälpa till att öka vinstmarginalerna, utveckla lojalitet från prismedvetna kunder
och ta bort arbetet och komplexiteten med att sätta priser manuellt. Rätt prissättning har 3-4 gånger
större effekt på lönsamheten än andra åtgärder. Med hjälp av AI kan företag enkelt sänka priserna på