AI-potentialen är enorm och kan enligt McKinsey motsvara 4 400 miljarder dollar i ökad långsiktig produktivitet och tillväxt.
Men även om potentialen är betydande är de kortsiktiga avkasten mindre tydliga.
BCG visar att endast fem procent av företagen är ”AI future-built”, medan 60 procent rapporterar minimala intäkts- och kostnadsvinster trots befintliga investeringar.
Klyftan handlar inte bara om teknik, utan om de fundament som ska stödja den – samordning, data, arbetsflöden och ledarskap. När vi går in i 2026 behöver företagsledare ställa en ny typ av frågor.
Det finns särskilt fem viktiga frågor som sträcker sig bortom implementering och istället handlar om de strukturer som krävs för att skapa hållbar, förklarlig och organisationsövergripande värdeskapande med AI.
Är vi redo att realisera värdet av AI?
Det är lockande att helt enkelt automatisera befintliga processer. Men om data och arbetsflöden var bristfälliga från början ökar automatisering bara hastigheten och omfattningen av ineffektiviteten.
AI är i dag integrerat i ledande affärssystem. Genom att bygga in AI-agenter, samtalsbaserad intelligens och sökning i naturligt språk direkt i arbetsprocesserna kan organisationer automatisera allt från avstämningar till godkännanden. Systemet identifierar själv avvikelser och hjälper användaren med nästa steg – allt utan att göra vardagen mer komplex.
Dessa fördelar förstärks ytterligare när team arbetar utifrån samma underliggande data, processer och styrprinciper. Men utan ett sammanhängande system – gemensam data, tydlig styrning och enhetlig användning – går vinsterna inte att skala. Resultatet blir hög aktivitet snarare än verklig operativ effekt.
Detta understryker en central poäng: Många så kallade ”produktivitetsmål” belönar aktivitet, inte nödvändigtvis värdeskapande. Innan man tillämpar AI på ett föråldrat legacy-system bör man därför ifrågasätta dess syfte: Varför är processen strukturerad som den är? Hur skulle den se ut om vi började från noll i dag?
Om man inte gör upp med gamla antaganden och omformar arbetsflöden så att de fokuserar på resultat och en gemensam sanningskälla riskerar automatisering att bara accelerera ineffektivitet i stället för att stärka värdeskapandet.
Hur kan vi lita på de beslut som AI stödjer?
Joanna Culliford, nordenschef, Oracle NetSuite
Skiftet mot AI-stödda verksamheter blottlägger ett välkänt problem: fragmenterad data. Många organisationer har stora mängder information, men bara en del är konsekvent, styrd och tillgänglig nog för att stödja intelligenta system. Och om ett system inte kan förklaras bör det inte användas – ansvarsfull AI är alltid förklarlig. Den goda nyheten är att ”garbage in, garbage out” nu är brett erkänd bland företagsledare.
Uppgiften är därför att centralisera realtidsdata över hela organisationen – inklusive ekonomi, drift, HR och leveranskedja – och göra dem sammanhängande och tillgängliga mellan avdelningar.
ansvar, och när man kan zooma in och ut och ställa kritiska frågor om problemområden, kan ledare fatta beslut baserade på en gemensam sanningskälla snarare än magkänsla. Och när fler medarbetare har tillgång till samma konsistenta data får organisationen bättre överblick över potentiella risker och fler möjligheter att identifiera värdefulla insikter.
Har vi en plan för ”shadow AI”?
Medarbetare använder redan AI-verktyg – oavsett om ledningen har godkänt dem eller inte. Å ena sidan visar det på en sund aptit på AI och en stor produktivitetspotential. Å andra sidan väcker det allvarliga frågor om datastyrning, säkerhet och regelefterlevnad när organisationsdata delas utanför företagets egna system.
Ledningen bör fokusera på att erbjuda säkra och styrda sätt för medarbetare att använda AI i linje med organisationens policyer. Lösningar som ger medarbetare ett flexibelt och skalbart sätt att koppla sin egen AI till affärssystemet bidrar till att säkerställa att resultaten baseras på godkända affärsdata och förblir fullt compliant. Detta gör det möjligt för ledare att återta kontrollen över AI-interaktioner utan att kväva den innovation som redan pågår i organisationen.
Hur kommer våra medarbetare att interagera med AI 2026?
Sättet som medarbetare arbetar med system förändras snabbt. Samtalsbaserad intelligens, agentbaserade arbetsflöden och sökning i naturligt språk blir en integrerad del av vardagen.
I stället för att navigera i dashboards eller klicka sig igenom menyer kommer medarbetare i allt högre grad att interagera med system via samtalsbaserade förfrågningar (t.ex. ”visa mig omsättningen för de senaste två kvartalen”) eller samarbeta med autonoma agenter som kan utföra komplexa arbetsflöden i flera steg efter instruktion från en medarbetare. AI kommer att vara inbyggd i de applikationer som används varje dag och kräver varken specialiserade gränssnitt eller teknisk expertis för att skapa värde.
Denna utveckling ställer krav på ledare att tänka om kring kompetenser, styrning och medarbetarupplevelser. Avancerade ERP-system sätter AI i arbete för verksamheten genom att göra det till en naturlig förlängning av hur företaget redan arbetar.
Vilka kompetenser blir viktiga när alla är ”augmented”?
Omskolningsinitiativ som enbart fokuserar på tekniska färdigheter är inte tillräckliga. Den konkurrensfördel som uppstår på en AI-förstärkt arbetsplats tillhör inte bara dem som kan hantera tekniken, utan dem som kan tolka, utmana och sätta dess output i kontext.
I takt med att intelligenta verktyg utökar våra förmågor bör företagsledare prioritera kritiskt tänkande och kreativ syntes och säkerställa att lärande- och utvecklingsprogram stärker dessa oersättliga kompetenser.
År 2026 blir den avgörande skillnaden inte antalet AI-verktyg, utan styrkan i det fundament de bygger på. Verkligt värdeskapande uppstår när arbetsflöden optimeras efter resultat snarare än processer, och när data samlas i en tillförlitlig källa. Det handlar om att möjliggöra säker användning av AI och samtidigt förutse hur medarbetare kommer att interagera med systemen i ett arbetsliv präglat av ett mer samtalsbaserat och agentdrivet arbetssätt.
Av Joanna Culliford, nordenschef, Oracle NetSuite
