AI tydliggör dessa två ytterligheter och förstärker polariseringen till den komplexa karaktären inom området. Stirra dig inte blind på alla möjligheter som basuneras ut dagligen, bli inte handlingsförlamad eller avskräckt av alarmerande uttalande kring risker som målas upp.
AI är en kraftfull möjliggörare, men utan ett starkt riskhanteringsramverk kan teknologin skapa mer skada än nytta. Genom att kombinera människor, processer och tekniska lösningar på ett ansvarsfullt sätt kan organisationer maximera AI:s värde och minimera riskerna.
Låt oss beröra utmaningarna. Variationer från brist på transparens i beslutsfattande till potentiella säkerhetsrisker och etiska dilemman. Lösningen ligger i insikter och förståelse för hur en sund riskmedvetenhet möjliggör fullt utnyttjande av verksamhetsdriven AI.
Intresse, medvetenhet och kompetens är avgörande
För att lyckas med att implementera AI krävs att det finns god förståelse kring komplexiteten, ett stort intresse och rätt inställning.
Flera undersökningar pekar på samma fenomen, hantering av risker och säkerhetsfrågor, kopplat till AI kommer att vara avgörande. Sveriges företag ligger idag efter jämfört med Norden, Europa och övriga världen. Internetstiftelsen har i en undersökning under hösten 2024 visat på omfattande skepticism och osäkerhet avseende AI hos de som idag utgör majoriteten av ledande befattningar inom svenskt näringsliv (baserat på åldersgruppen).
AI handlar om processer och människor, inte teknologi
Framgångsrik AI handlar om människor och processer, inte kod och algoritmer. Teknik är en möjliggörare och ett verksamhetsstöd.
AI är en transformation som påverkar hela organisationen, inte ytterligare ett IT-projekt. Att betrakta AI som en transformation snarare än ett IT-projekt är avgörande för att realisera dess fulla potential.
Det handlar om att omfamna förändring och skapa en organisation som är redo för att möta framtiden.
Människor
Engagera alla medarbetare att se både möjligheter och begränsningar med AI.
Säkerställ omfattande stöd till ledningen genom att eftersträva engagemang och förståelse kring verksamhetsdriven AI. Kultur och ledarskap är fundamentala byggstenar.
Öka riskmedvetenhet hos alla; medarbetare, ledning och styrelse behöver förstå vilka risker som kan uppstå och behovet av en ändamålsenlig och robust riskkontroll. En robust och modern riskhantering kan omvandla vissa risker till oväntade möjligheter som stärker verksamhetens förmåga och kan skapa konkurrensfördel.
Processer
AI är beroende av att förstå och analysera hur en verksamhet och dess processer fungerar. Om processerna inte är dokumenterade blir det svårt för AI att identifiera vilka delar som kan automatiseras, optimeras eller förbättras. Processdokumentationen skapar en karta för hur data rör sig genom organisationen och hur beslut fattas samt underlättar dialog inom verksamheten för prioritering och effektmål.
Klassificering av data är avgörande och säkerställer AI-implementeringens effektivitet, säkerhet och regelefterlevnad. Det möjliggör för organisationer att vidta säkerhetsåtgärder för att skydda organisationen från obehörig åtkomst. Felaktig klassificering kan leda till regelbrott och juridiska påföljder men framför allt skada för individer och företag.
AI behöver data för att fungera, det är därför viktigt att identifiera och kunna påvisa var i processen data skapas, samlas in och lagras samt att den är klassificerad och följer gällande regelverk exempelvis GDPR.
Praktiska tips för optimering av roller, ansvar och processutveckling
Skapa en tydlig ansvarsfördelning för AI-risker mellan ledning, kontrollfunktioner (Risk- och Compliance), Legal, IT-avdelningen samt involvera representanter från affärsverksamheten som kan verksamhetsprocesser.
Tillsätt en AI-kommitté eller ett AI-forum för att kunna arbeta tvärfunktionellt och effektivt med AI-frågor.
Säkerställ att verksamhetsprocesserna är noggrant dokumenterade eftersom detta är avgörande för att identifiera vilka delar som lämpar sig för automatisering, optimering eller förbättring.
Säkerställ att rätt processer väljs för AI-implementering särskilt de som är repetitiva, datatunga och standardiserade som kan skapa mest nytta.
Säkerställa att rätt datakällor används och att data är av tillräcklig kvalitet (dvs. korrekt, fullständig, tillförlitlig och spårbar) för att träna AI-modeller.
Säkerställ korrekt klassificering av information innan implementering. Klassificeringen hjälper till att identifiera och skydda känslig information, såsom personuppgifter eller affärskritiska data.
Riskperspektivet – implementera AI med kontroll
AI för med sig nya möjligheter och unika risker som behöver hanteras för att undvika oväntade konsekvenser. En framgångsrik AI-implementering kräver att vi förstår, hanterar och styr risker på ett systematiskt sätt. Inte endast fokusera på tekniken utan även på processerna och människorna. Ett robust ramverk för att hantera risker kopplade till implementering av verksamhetsdriven AI ger en stabil grund.
AI-risker kan identifieras inom riskkategorierna: operativa, strategiska, etiska och regulatoriska. I figuren nedan exemplifieras AI-risker utifrån orsak och påverkan inom dessa riskkategorier:
Praktiska tips för hantering av AI-risker
Genomför riskbedömningar för alla nya AI-initiativ, använd ovanstående riskkategorier som vägledning.
Analysera hur AI påverkar existerande risker inom organisationen, exempelvis cyberrisker eller tredjepartsrisker.
Integrera AI-risker i organisationens övergripande riskramverk, och för att säkerställa enhetlig hantering som övriga operationella och strategiska risker.
Inför indikatorer (Key Risk Indicators, KRI) med syftet att mäta och övervaka kritiska risker.
Utforma en process för validering av AI-modeller under utvecklings- och implementeringsfasen.
Genomför återkommande stress- och scenariotester för att säkerställa att AI-systemen är robusta.
Slutligen
AI är en förändringsresa snarare än ett IT-projekt. Det innebär att det inte finns en tydlig start- och slutpunkt. Det är en pågående resa som kräver kontinuerlig utveckling. Var redo för detta och ha rätt mindset från start.
AI är en transformation som innebär att ledarskapet behöver anpassas. Det handlar om att driva förändring med en tydlig vision.
Utgå från frågorna: ”Har vi rätt kompetens i vår ledning för att driva denna (AI) transformation?” och ”Har ledningen rätt verktyg för att konsekvent och tydligt kommunicera enhetligt och i linje med vår strategi (utan att prata AI teknologi)?”
AI förändrar affärsmodeller och befintliga processer. Det medför nya sätt att arbeta och förändrade beslutsprocesser, ofta dessutom i ett högre tempo.
AI kräver en tvärfunktionell förändring. Olika roller, funktioner och affärsverksamheter kommer behöva samverka i större utsträckning än tidigare.
Företagskultur och riskkultur vävs samman och är avgörande för verksamhetsdriven AI att kunna leverera hållbar effekt över tid.
Det handlar om att bygga förståelse, öka medvetenheten och skapa intresse kring AI: Stärka ledningens och styrelsens kompetens för att förstå AI:s möjligheter och risker så att beslut om innovationens omfattning och inriktning tas med organisationens bästa i åtanke. Bristande förståelse för AI kan få långsiktigt negativa konsekvenser.
Bygga förståelse för AI i hela organisationen med fokus på både dess potential och de risker som följer, samt säkerställa efterlevnad av regelverk och etiska riktlinjer.
Hantera motstånd till förändring genom att skapa en gemensam vision för AI:s användning och utveckla en kultur som stöttar och accepterar tekniken.
Stanna upp, andas, ta ett steg tillbaka och säkerställ att ni har tagit ut en korrekt kompassriktning för er organisation.
Att springa för fort i fel riktning kommer kosta pengar, tid och frustration.
Relaterade länkar avseende svenska företags användning och inställning till AI:
.svg)
