Generativ AI har gått från nyfikna experiment till verksamhetskritiska lösningar på mindre än två år.
Medan svenska pilotprojekt häromåret testade vad tekniken kunde göra, handlar det i dag om hur den ska integreras i kärnverksamheten.
Men när AI-tjänster används av fler roller och i fler processer ökar kraven på säkerhet, kontroll över känslig data och transparens. Integritetsskyddsmyndighetens nyligen publicerade riktlinjer för generativ AI inom offentlig förvaltning är en bra indikation på framtida förväntningar på AI-användning hos svenska och europeiska företag och organisationer: verksamheter kan använda AI i enlighet med GDPR, men det kräver att personuppgiftsbehandling minimeras och att tekniken används nära den egna datan, ofta i privata eller isolerade IT-miljöer.
Här kan en svensk och europeisk väg växa fram, skild från den amerikanska molnjätte-modellen. Öppna och semi-öppna AI-modeller gör det möjligt att kombinera avancerad funktionalitet med kontroll över data och arkitektur. EU-kommissionens rapport om Europas öppna AI-landskap pekar på att open source-AI kan stärka digital suveränitet och konkurrenskraft. Svenska initiativ som OpenEuroLLM, som nyligen beviljades strategisk tillgång till flera europeiska superdatorer, visar att Europa satsar på att bygga språkmodeller som inte är beroende av amerikanska teknikjättar.
Men när trösklarna sänks och AI blir mer tillgänglig och billigare att använda, inträffar något märkligt: användningen ökar exponentiellt. Det är Jevons paradox i modern tappning – när en resurs blir effektivare och billigare används den betydligt mer. Användningen skalas upp, och med den följer energiförbrukningen och infrastrukturbehovet.
Den dominerande berättelsen i debatten om Europas digitala framtid handlar därför ofta om behovet av enorma infrastrukturinvesteringar. Debattörer och lobbyister ropar efter fler datacenter, mer elkraft och massiva satsningar på beräkningskraft: utan gigantiska investeringar missar Europa tåget. Men är det verkligen rätt väg? Eller är det ett sätt att pressa fram subventioner och investeringsstöd till stora infrastrukturprojekt, medan smartare, mer kostnadseffektiva lösningar förbises?
Mats Ericsson, chef Sverige, Danmark och Island på Nutanix
Svenska och europeiska företag behöver inte nödvändigtvis bygga egna motsvarigheter till hyperscale-datacenter för att uppnå digital suveränitet. Tvärtom kan en del av lösningen vara att använda tekniken smartare: genom öppna modeller som kan köras lokalt eller i hybrid-miljöer, genom att välja mindre, mer specialiserade språkmodeller istället för gigantiska generalistmodeller och genom att bygga AI-lösningar som är nära verksamhetens data istället för att skicka känslig information till externa molntjänster på andra sidan Atlanten.
Integritetsskyddsmyndigheten betonar vikten av dataskydd genom design, behörighetsstyrning och tekniker som RAG (retrieval-augmented generation) för att ge AI-system tillgång till verksamhetens data utan att kompromissa med säkerheten. Det handlar inte om att bygga större, utan om att bygga klokare.
Det finns en risk att debatten om Europas digitala framtid kapas av dem som har mest att tjäna på storskaliga infrastrukturinvesteringar. När varje diskussion om AI-suveränitet slutar i slutsatsen att vi måste bygga fler datacenter och investera hundratals miljarder i hårdvara, bör man ställa sig frågan: vem gynnas egentligen? För det är skillnad mellan att skapa oberoende och att bygga kopior av någon annans infrastruktur. Verkligt oberoende skapas genom kontroll, transparens och möjligheten att välja – inte genom att bygga större versioner av andras lösningar.
Frågan är inte om svenska organisationer ska använda AI i kärnverksamheten – det kommer de att göra. Frågan är hur de gör det, och vem som kontrollerar tekniken och framförallt datan. I en tid när Europa söker sin väg mot digital suveränitet behöver vi vara kritiska mot förenklade lösningar som i vissa fall kräver enorma investeringar. Ibland är det smartare att använda tekniken annorlunda.
Mats Ericsson, chef Sverige, Danmark och Island på Nutanix
