Vad innebär AI-implementering?
AI-implementering är steget där AI går från att vara en idé eller en demo till att bli en del av er dagliga verksamhet. Det är skillnaden mellan att testa ChatGPT på egen hand och att ha en AI-driven process som faktiskt hanterar ärenden, analyserar data eller automatiserar arbetsflöden i ert befintliga system.
En vanlig missuppfattning är att AI-implementering bara handlar om teknik. I verkligheten är det ett tvärfunktionellt arbete som involverar IT, verksamhetsutveckling, datakvalitet, förändringsledning och ofta även juridik. Enligt McKinsey (2024) når bara cirka 20% av AI-piloter produktion.
Vår erfarenhet från över 115 AI-projekt visar att framgångsrik implementering kräver tre saker: ett tydligt avgränsat problem, tillräckligt bra data och en organisation som är redo att faktiskt använda lösningen. Saknas en av dessa tre är risken stor att projektet inte levererar det värde som utlovades.
Steg-för-steg - så implementerar ni AI
En strukturerad process minskar risken för att projektet spårar ur. Här är de sju steg vi på Mediatell följer i varje AI-implementeringsprojekt, baserat på erfarenhet från 115+ genomförda projekt.
Steg 1: Problemdefinition och datainventering
Allt börjar med att identifiera rätt problem att lösa. Inte det mest spännande problemet, utan det som ger störst affärsnytta i relation till insatsen. Vi kartlägger era processer, identifierar flaskhalsar och utvärderar datakvaliteten. Vilka processer tar mest tid? Var fattas beslut baserat på magkänsla istället för data?
Steg 2: Val av teknik och plattform
Baserat på problemet och datan väljer vi teknisk arkitektur. Det kan handla om att använda en befintlig språkmodell via API, bygga en skräddarsydd modell, eller sätta upp ett automationsflöde som kombinerar flera verktyg. Vi väljer alltid teknik baserat på ert behov, inte på vad som är trendigt.
Steg 3: Proof of concept
Innan vi investerar stort bygger vi en avgränsad pilot som bevisar att lösningen fungerar. En PoC tar typiskt 2-6 veckor och kostar 50 000-150 000 kr. Syftet är att validera att tekniken fungerar med er data, att resultaten är tillräckligt bra, och att det finns en tydlig väg till produktion.
Steg 4: Utveckling och integration
När piloten visar resultat bygger vi den fullskaliga lösningen. Här integrerar vi AI:n med era befintliga system, bygger användargränssnitt om det behövs, och hanterar dataflöden. Integration innebär att koppla ihop AI-lösningen med CRM, ERP, ärendehantering och databaser. Riktig AI-implementering är osexig - det handlar om dataflöden, felhantering och edge cases.
Steg 5: Testning och kvalitetssäkring
Innan driftsättning testar vi lösningen grundligt. Det inkluderar funktionstester, prestandatester, säkerhetstester och acceptanstester med riktiga användare. En ofta förbisedd del är att testa för bias och hallucineringar. Språkmodeller kan generera felaktig information med hög övertygelse. Vi bygger in guardrails och valideringsmekanismer.
Steg 6: Driftsättning och utbildning
Lösningen rullas ut i produktion. Parallellt utbildar vi de medarbetare som ska arbeta med lösningen. Utbildning handlar inte bara om att visa hur verktyget fungerar, utan om att förklara varför det ger bättre resultat. Vi dokumenterar allt: teknisk dokumentation för IT-teamet, användarmanualer och beslutsunderlag för ledningen.
Steg 7: Uppföljning och optimering
AI-lösningar är inte "set and forget". De behöver löpande uppföljning, justering och vidareutveckling. Typiskt ser vi att en AI-lösning förbättras med 15-30% under de första tre månaderna efter lansering, enbart genom finjustering och feedback. Vi erbjuder förvaltningsavtal som säkerställer att er lösning fortsätter leverera värde.
Vanliga fallgropar vid AI-implementering
Baserat på vår erfarenhet från 115+ projekt ser vi samma misstag upprepas. Här är de fem vanligaste, och hur ni undviker dem.
1. Otydligt problemfokus
"Vi vill använda AI" är inte ett projektmål. "Vi vill minska handläggningstiden för kundärenden med 40%" är det. Utan ett tydligt, mätbart mål finns det inget sätt att avgöra om implementeringen lyckas. Formulera alltid ett specifikt affärsmål innan ni väljer teknik.
2. Underskattad datakvalitet
AI-modeller är bara så bra som den data de arbetar med. Vi ser regelbundet projekt där datan är inkonsekvent, ofullständig eller utspridd i olika system. Att städa och strukturera data kan ta lika lång tid som själva AI-utvecklingen. Gör en ärlig datainventering tidigt i projektet.
3. Ingen förankring i verksamheten
En tekniskt briljant AI-lösning som ingen använder är värdelös. Om medarbetarna inte förstår varför lösningen finns och hur den hjälper dem, kommer de att gå runt den. Involvera slutanvändarna från dag ett, inte bara som testpersoner utan som medskapare.
4. Pilot som aldrig blir produktion
Många organisationer hamnar i en loop av piloter. De testar, utvärderar, testar igen, men tar aldrig steget till full implementation. Definiera redan innan piloten vad som krävs för att gå vidare till produktion. Sätt upp kriterier, budget och tidplan för hela resan.
5. Fel förväntningar på precision
AI är inte perfekt. En språkmodell som svarar rätt 95% av gångerna låter bra, men det betyder att vart tjugonde svar är fel. Diskutera felmarginal tidigt. En AI som hanterar 80% av ärendena automatiskt och flaggar resten för manuell hantering är ofta mer värdefull än en som försöker hantera allt.
Verktyg och plattformar vi arbetar med
Mediatell är teknikagnostiska. Vi väljer verktyg baserat på era behov, inte på partnerskap eller preferenser.
Språkmodeller och AI-plattformar
Vi arbetar med OpenAI (GPT-4o, o1, o3) för textgenerering och analys, Azure AI för enterprise-kunder med datahemvist i EU, Google Cloud AI (Gemini) för multimodala lösningar, open source-modeller (Llama, Mistral) för organisationer som behöver full kontroll, och Anthropic (Claude) för långa dokument och strukturerad output.
Automationsplattformar och utvecklingsramverk
För automation använder vi Make (tidigare Integromat) för visuella arbetsflöden, n8n som open source-alternativ med self-hosting, och Microsoft Power Automate för organisationer i Microsoft 365. På utvecklingssidan arbetar vi med LangChain och LlamaIndex för RAG och AI-agenter, samt Python-ekosystemet som grundsten. Vi rekommenderar alltid den enklaste lösningen som uppfyller kraven.
Tidsåtgång och budget
Workshop och kartläggning: 15 000 - 50 000 kr, 1-2 veckor. Proof of concept: 50 000 - 150 000 kr, 2-6 veckor. Full implementering: 150 000 - 500 000 kr, 2-6 månader. Enterprise-lösning: 500 000 kr och uppåt, 6+ månader.
Faktorer som påverkar kostnaden: datakomplexitet (ren data kostar mindre), antal integrationer (varje system adderar tid), säkerhetskrav (compliance kräver mer arbete), teamets AI-mognad (mer utbildning behövs) och volym (100 ärenden per dag är enklare än 10 000).
De flesta av våra kunder börjar med en workshop för att identifiera rätt projekt, och går sedan vidare med en PoC. Totalt från start till produktion hamnar de flesta projekt på 200 000-400 000 kr.
Case - AI-implementering i praktiken
Kungsbacka kommun - AI-driven ärendehantering
Kommunen ville effektivisera sin ärendehantering, som krävde stor manuell insats för att kategorisera, prioritera och fördela inkommande ärenden. Vi inledde med en workshop, byggde sedan en PoC som automatiskt kategoriserade ärenden med hjälp av en språkmodell tränad på historisk ärendedata. Piloten visade över 90% precision, och efter framgångsrik pilot gick vi vidare till full implementering.
En typisk projektresa med Mediatell: Vecka 1-2 workshop med ledning och nyckelpersoner. Vecka 3-4 leverans av prioriterad roadmap. Vecka 5-10 PoC med verklig data. Vecka 11-12 utvärdering och rekommendation. Vecka 13-24 full implementering om piloten når målen. Därefter löpande uppföljning och optimering.
AI-implementering vs AI-strategi
Behöver ni en AI-strategi innan ni börjar implementera? Om ni inte har identifierat vilka processer som har störst potential, eller om er ledning behöver ett beslutsunderlag, börja med strategi. Om ni redan har identifierat ett specifikt problem och har data tillgänglig, kan ni gå direkt till implementering.
I praktiken hänger de ihop. Många av våra kunder startar med en kort strategiworkshop och går sedan direkt till PoC. De mest framgångsrika organisationerna itererar snabbt - de definierar ett tydligt mål, validerar med en pilot, lär sig och justerar kursen.
Vanliga frågor om AI-implementering
Hur lång tid tar det att implementera AI?
Det beror på projektets omfattning. En avgränsad pilot tar 2-6 veckor. En full implementering med integration i befintliga system tar typiskt 2-6 månader. Enterprise-projekt med flera system och höga säkerhetskrav kan ta längre.
Vad kostar AI-implementering?
Priserna varierar från 15 000 kr för en workshop till 500 000 kr och uppåt för enterprise-lösningar. De flesta av våra projekt hamnar på 200 000-400 000 kr totalt, från kartläggning till produktion. Vi ger alltid en tydlig offert innan vi startar.
Behöver vi ha egen teknisk kompetens?
Nej. Vi anpassar oss efter er nivå. Några av våra mest framgångsrika projekt har genomförts med organisationer som inte hade någon AI-erfarenhet alls. Det viktiga är att ni har en tydlig bild av vilka problem ni vill lösa och att det finns engagemang från ledningen.
Vilken data behöver vi för att komma igång?
Det beror på vad ni vill uppnå. För textbaserade lösningar behöver ni historisk data i form av texter, ärenden eller dokument. För automationslösningar behöver ni tillgång till de system som ska kopplas ihop. Vi hjälper er att utvärdera datakvaliteten i ett tidigt skede.
Vad händer om AI-piloten inte lyckas?
Då har ni undvikit en dyr misslyckad implementation. En pilot kostar typiskt 50 000-150 000 kr. Om den visar att lösningen inte fungerar har ni sparat hundratusentals kronor jämfört med att gå direkt till full implementering. Vi ser en misslyckad pilot som värdefull information, inte som ett misslyckande.
Kan vi använda AI utan att byta ut våra befintliga system?
Ja. De flesta AI-implementeringar handlar om att komplettera, inte ersätta, befintliga system. Vi integrerar AI-lösningar med ert CRM, ERP eller ärendehanteringssystem via API:er. Ni behöver sällan byta ut något, men ni kan behöva anpassa arbetsflöden.
Hur säkerställer ni datasäkerheten?
Vi arbetar med plattformar som erbjuder datahemvist i EU (Azure AI, Google Cloud EU) och kan vid behov köra modeller lokalt. Vi följer GDPR och branschspecifika regelverk. Varje projekt inkluderar en genomgång av datakrav och säkerhetsarkitektur.
Vad är skillnaden mellan AI-automation och AI-implementering?
AI-automation är en form av AI-implementering som specifikt fokuserar på att automatisera processer, till exempel med verktyg som Make, n8n eller Power Automate i kombination med språkmodeller. AI-implementering är det bredare begreppet som inkluderar alla typer av AI-lösningar, från automation till analys, prediktionsmodeller och AI-agenter.
Nästa steg
Redo att ta steget från AI-experiment till AI i produktion? Boka ett kostnadsfritt bedömningsmöte där vi tillsammans utvärderar era möjligheter. Vi går igenom era processer, bedömer datamognaden och ger en ärlig rekommendation om var AI gör störst nytta. Inget sälj. Ingen generisk PowerPoint. Bara ett konkret samtal baserat på vår erfarenhet från 115+ AI-projekt.