Det är därför AI-projekt ofta misslyckas – och det är så du får resultat
Uppdaterad: 21 april 2026, 11:42 Publicerad: 20 april 2026, 15:37.
Det har varit mycket hype kring AI i flera år, men resultaten har varit mycket nedslående. Enligt en MIT-studie resulterar endast 5 % av många pilotprojekt i tydliga affärsnytta. Men 2026 kan bli en avgörande vändpunkt.
– Vinnare blir de som hanterar AI som ett affärsprojekt snarare än ett teknikprojekt, och börjar med att identifiera mätbara affärsproblem, säger Stefan Andersson, CTO på Hewlett Packard Enterprise i Sverige.
Extern länk: Hur du förvandlar dina AI-ambitioner till riktiga lösningar
Under de senaste åren har dyra AI-projekt dykt upp och nya applikationer testas. Det finns också en växande förväntning om att AI kommer att ge snabba och mätbara resultat.
Men än så länge ser verkligheten lite annorlunda ut. Många pilotprojekt slutförs aldrig eftersom de är för komplexa och svåra att skala upp. Och att inse affärsvärde är svårare än många först tror.
– Det är förvånande att så mycket pengar har investerats och så lite har uppnåtts. Tyvärr var det alltför vanligt att chefer kände att de var tvungna att hoppa på AI-tåget, allokera stora budgetar till IT-avdelningar och sa åt dem att ”bygga något.” Det går inte, påpekar Stefan Anderson.
Men varför är det så få AI-projekt som når önskade resultat, och vad ska företag göra för att lyckas?
1. AI är ett affärsprojekt, inte ett IT-projekt
Ett av de vanligaste misstagen många företag gör är att inte känna igen AI-projekt som affärsprojekt och att låta IT-avdelningen driva dem. För att ett projekt ska bli framgångsrikt måste därför avdelningen som projektet tillämpas på ha ett nära samarbete med IT-avdelningen för att genomföra projektet.
– Det är de anställda i verksamheten som bäst vet vad som orsakar problem, var tidsstöld sker, och var verksamhetsvinster kan realiseras. Det gör också att projektet kan underhållas av anställda som är genuint intresserade, inte nödvändigtvis chefer. Det är oftast den som förstår problemet bäst och vet var möjligheterna att förbättra effektiviteten ligger, säger Stephen Anderson.
2. Börja inte för stort, definiera och sätt upp mätbara mål
Ett annat vanligt misstag som många gör är att starta något för stort och komplext utan ett tydligt mål för satsningen.
– Identifiera istället vad du vill möjliggöra eller vilket problem du vill lösa. Se var du förlorar pengar och tid och fundera på hur AI kan lösa det specifika problemet. Skapa sedan ett definierat och mätbart projekt med förutsättningar som ska genomföras och utvärderas, säger Stephan Andersson.
3. Hantera dina data säkert
Ett annat vanligt misstag är att inte ha kontroll över din data och lämna den inaktuell, ofullständig eller ostrukturerad.
– Det här är nog den största utmaningen för många företag, men få inser det. För att AI ska ge relevanta och tillförlitliga resultat är det viktigt att se till att du har rätt data och att den är uppdaterad. Detta är också mycket viktigt ur ett säkerhetsperspektiv.
4. Bygg det inte själv – köp en färdig plattform
Att bygga en AI-pilot internt är en sak, men att faktiskt driftsätta den och få den att fungera är mycket svårare.
– Satsa därför så mycket som möjligt på en färdigutvecklad plattform. Att använda en hyllplan i botten ger en stabil grund och kan avsevärt påskynda utvecklingen samtidigt som du får kontroll. Det eliminerar månader av grundarbete och låter dig fokusera direkt på att utveckla din AI-lösning och skapa värde, säger Stephan Andersson.
Vinnare 2026 kommer att undvika misstag.
För att påskynda kundernas resa till AI, samarbetade HPE med NVIDIA för att utveckla en mjukvaruplattform som tillhandahåller infrastruktur, mjukvara och färdiga mallar. Private Cloud for AI (PCAI) är ett helt integrerat, förkonfigurerat system redo att användas, vilket i hög grad effektiviserar hela processen.
– PCAI var den första AI-plattformen på marknaden och är, såvitt jag vet, den mest kompletta plattformen. Använd den för att starta din AI-resa på bara några dagar. Du kan koppla ditt företags data till färdiga mallar och göra dina egna justeringar.
Plattformen innehåller för närvarande 86 mallar, mestadels från HPE:s egna AI-fall, men också från partners NVIDIA, Deloitte och Accenture.
– Ger en säker, beprövad och säker grund, inget behov av att uppfinna hjulet på nytt. Tänk dock på att du behöver hantera din egen data och identifiera mätbara affärsprojekt. På så sätt kan du börja använda AI direkt och skapa verkligt värde, säger Stephan Andersson.
Han tror att företag som undviker dessa vanliga misstag och investerar i stabila, beprövade plattformar som grund kommer att bli vinnarna 2026.
– AI kan sedan gå från experimentell pilot till fullskalig produktion och börja leverera mätbart värde, effektivitet och lönsamhet till ditt företag.
Extern länk: Hur du förvandlar dina AI-ambitioner till riktiga lösningar
Denna artikel är producerad av Brand Studio i samarbete med Hewlett Packard Enterprise och är inte en artikel av Dagens industri.
