Hvor er I på AI-rejsen?
Vi arbejder ud fra fire stadier, der gør det nemt at placere jeres virksomhed, forstå hvad der holder jer tilbage, og se hvad det næste skridt er.
/itm8-2026-800px-195.webp?width=800&height=800&name=itm8-2026-800px-195.webp)
Sådan ser det ud i hverdagen
AI er kommet på dagsordenen. I læser med, taler om mulighederne og følger udviklingen, men det er endnu ikke blevet en fast del af arbejdsdagen. Enkelte har måske prøvet AI af, men der er ikke en fælles retning eller et tydeligt ansvar.
Det næste skridt
Få overblik over, hvor AI kan gøre en forskel netop hos jer. Identificér de første relevante use cases, prioriter dem efter forretningsværdi, og placér ansvaret for at drive AI-dagsordenen videre.
Sådan ser det ud i hverdagen
Enkelte medarbejdere prøver AI af i praksis. Lokalt, spredt og ofte uden at andre ved det. I har allerede eksempler på opgaver, hvor AI gør arbejdet lettere eller hurtigere, men erfaringerne bliver hos de medarbejdere, der selv har taget initiativet.
Det næste skridt
Saml erfaringerne op og find de use cases, der har værdi ud over den enkelte medarbejder. Skab fælles rammer for brugen, så I kan lære af eksperimenterne og gøre det nemmere for flere at komme i gang.
Sådan ser det ud i hverdagen
De første løsninger er taget i brug, og et par ambassadører viser vejen. I har erfaringer og måske allerede dokumenterede resultater, men resten af organisationen er ikke fulgt med. Brugen afhænger stadig af enkelte personer og teams.
Det næste skridt
Gør det, der virker hos de få, til fælles praksis. Det kræver tydeligt ejerskab, træning, governance og en enkel måde at måle, om AI faktisk skaber den forventede værdi.
Sådan ser det ud i hverdagen
AI er en fast del af måden, I arbejder på, og løsninger genbruges på tværs af afdelinger. Medarbejderne ved, hvornår og hvordan AI skal bruges, og organisationen har opbygget erfaring med at få nye løsninger fra idé til anvendelse.
Det næste skridt
Hold kvaliteten og mål værdien løbende. Brug erfaringerne fra organisationen til at prioritere de næste muligheder, og åbn gradvist for de tungere løsninger, integrationer og automatiseringer, hvor potentialet er størst.
Det handler om bredden, ikke om teknologien
To virksomheder kan have de samme AI-værktøjer og alligevel være på hvert sit stadie. Det afgørende er, hvor meget AI anvendes på en almindelig arbejdsuge, om nogen har ansvaret, og om værdien kan dokumenteres.
Sådan placerer I jer selv
Fire spørgsmål er som regel nok til at finde stadiet. Svarene siger mere end nogen modenhedsmodel:
- Hvor mange bruger reelt AI i en almindelig arbejdsuge? Ingen, enkelte, en afdeling eller de fleste?
- Er der en navngiven person, der har ansvaret for AI-dagsordenen? Hver tredje virksomhed kan ikke pege på nogen.
- Findes der fælles retningslinjer, som folk kender og følger? Halvdelen oplever, at AI bruges uden retningslinjer.
- Kan I dokumentere en gevinst over for ledelsen? Eller bygger argumentet på fornemmelser?
Ligger svarene forskellige steder, er I formentlig mellem to stadier. Det er helt normalt. Placer jer efter, hvor hovedparten af organisationen er, ikke efter den afdeling, der er længst fremme.
/itm8-2026-800px-076.webp?width=800&height=800&name=itm8-2026-800px-076.webp)
Er du gået i stå med AI?
Det strukturerende stadie er det, hvor de fleste virksomheder bruger længst tid. De første løsninger er taget i brug, medarbejdere har opbygget erfaring, og der er positive resultater at pege på. Men brugen breder sig ikke af sig selv.
Virksomheder i dette stadie siger typisk fire ting:
- Vi har AI-værktøjerne, men ikke overblikket over brugen.
- To, tre medarbejdere er dygtige. Resten er ikke kommet i gang.
- Vi ved ikke, hvordan medarbejderne bruger værktøjer, vi ikke selv har stillet til rådighed.
- Vi har en ambition om AI, men eksekverer ikke i det forventede tempo.
Er svaret ja til to eller flere, er I midt i det strukturerende stadie.
Det er sjældent pengene, der bremser din AI-rejse.
32,4 % peger på manglende viden. Kun 4,5 % peger på budget.
Hvad holder din virksomhed tilbage?
Fire forhold går igen, når AI ikke breder sig ud over de første brugere.
#1
Kompetencer
Medarbejderne ved ikke, hvilke opgaver værktøjet skal løse i deres egen hverdag. 61,6 procent oplever at mangle AI-kompetencer internt, og 24,9 procent peger selv på uddannelse som den hjælp, der vil skabe mest værdi.
#2
Ejerskab
Ingen har mandatet til at prioritere AI, når driften trækker. Hver tredje virksomhed kan ikke pege på, hvem der ejer dagsordenen.
#3
Rammer og sikkerhed
Retningslinjerne kommer efter brugen i stedet for før, og så bliver de opfattet som en bremse. Halvdelen oplever AI-brug uden fælles retningslinjer, og lige så mange er bekymrede for deling af fortrolige data.
#4
Eksekvering
Ambitionen er større end det, der faktisk bliver gennemført. 46,4 procent oplever et gab mellem ambition og eksekvering, og 40,1 procent har fravalgt eller udskudt initiativer det seneste år.
Sådan hjælper vi dig
Vores rolle er ikke at introducere ny teknologi. Den findes allerede hos de fleste. Rollen er at hjælpe jer videre fra det sted, I står, så AI bliver noget hele organisationen kan bruge, sikkert og med dokumenteret effekt. Vi arbejder i seks spor og starter altid med det spor, der reelt holder jer tilbage.
Hvad vi gør
Vi samler de initiativer, der allerede er i gang, prioriterer use cases efter værdi og gennemførlighed og lægger en plan med milepæle og ejere.
Hvad du får ud af det
En retning ledelsen kan træffe beslutninger ud fra, i stedet for en liste med muligheder.
Hvad vi gør
Vi måler den faktiske brug, finder de opgaver hvor gevinsten er størst, og gør Copilot til en del af arbejdsgangen i stedet for et tilbud.
Hvad du får ud af det
Værdi ud af licenser, I allerede betaler for.
Hvad vi gør
Vi arbejder målrettet med den gruppe, der ikke flytter sig af sig selv: konkrete arbejdsgange, ambassadørnetværk, support og løbende opfølgning.
Hvad du får ud af det
Bred anvendelse i stedet for enkelte succeser.
Hvad vi gør
Vi sætter retningslinjer, roller, ansvar og risikovurdering op, herunder EU AI Act, så brugen kan dokumenteres og skaleres uden usikkerhed.
Hvad du får ud af det
Ro i ledelsen og et klart svar på, hvem der står på mål for hvad.
Hvad vi gør
Vi rydder op i adgange, klassificerer data og sikrer, at beskyttelsen følger dokumentet, også når AI bruger det.
Hvad du får ud af det
AI der svarer rigtigt, og som ikke viser fortrolige oplysninger til de forkerte.
Hvad vi gør
Målrettet træning efter rolle og behov fremfor ét kursus til alle, kombineret med lederforankring og en plan for, hvordan adfærden ændres.
Hvad du får ud af det
Medarbejdere der bruger AI til det rigtige, og ledere der kan efterspørge resultater.
Vi måler os selv på, om der kom forretningsværdi ud af investeringen, ikke på hvor mange licenser der blev udrullet. Og vi bliver hængende efter go-live, fordi det er dér, værdien begynder at komme.
Vi er Microsoft Data & AI Solutions Partner
Vi er en af Danmarks største Microsoft-partnere. Det betyder, at du kan få en partner med dokumenteret og specialiseret erfaring i Microsoft.
Vi er certificeret Solutions Partner inden for adskillige Microsoft-områder. Indenfor AI er vi f.eks. Data & AI Solutions Partner, Microsoft Copilot Jumpstart Partner og Microsoft Copilot Specialization Partner.
Det betyder, at du får mere end en specialist i AI. Du får en partner, der forstår, hvordan AI spiller sammen med data, sikkerhed, cloud, Microsoft 365 og resten af jeres Microsoft-platform.
Ofte stillede spørgsmål og svar
-
Hvad er AI-rejsen, og hvilke stadier består den af?
AI-rejsen beskriver, hvor stor en del af organisationen der reelt arbejder anderledes med AI. Vi har defineret fire stadier: nysgerrig, hvor AI er på dagsordenen men ikke på nogens bord. Eksperimenterende, hvor enkelte prøver af lokalt. Strukturerende, hvor de første løsninger er i brug, men ikke bredt forankret. Og skalerende, hvor AI er en fast del af arbejdsgangen på tværs af afdelinger. -
Hvordan finder vi ud af, hvilket AI-stadie vi er på?
Se på hverdagen i stedet for på teknologien. Hvor mange bruger AI i en almindelig arbejdsuge, er der en navngiven ejer af AI-dagsordenen, findes der fælles retningslinjer, og kan I dokumentere en gevinst? Stadiet bestemmes af svarene på de spørgsmål, ikke af hvilke værktøjer I har købt. -
Hvad kendetegner det strukturerende stadie?
Det strukturerende stadie er der, hvor de første AI-løsninger er implementeret, Copilot eller lignende værktøjer er testet, og enkelte ambassadører viser vejen. Udfordringen er ikke længere at komme i gang, men at brede brugen ud, sætte rammer, sikre data og dokumentere værdien. -
Hvorfor går AI ofte i stå efter de første forsøg?
Fordi de første forsøg lykkes på entusiasme, mens bred anvendelse kræver struktur. De to ting kræver forskellige indsatser. 32,4 procent peger på manglende viden som den største barriere, mens kun 4,5 procent peger på budget. -
Hvad er kløften mellem Early Adopters og Early Majority?
Kløften er springet fra de få medarbejdere, der afprøver nyt af sig selv, til det brede flertal. Early Adopters handler på potentialet. Early Majority tager først AI i brug, når resultatet er dokumenteret, understøttet og en naturlig del af arbejdsdagen. -
Er en AI-strategi nok til at få AI bredt ud?
Nej. Blandt virksomheder med en formel AI-strategi oplever 37,1 procent stadig, at medarbejdere bruger AI uden fælles retningslinjer. Uden strategi er tallet 57,8 procent. Strategien flytter noget, men den skal omsættes til retningslinjer, træning, ejerskab og ledelsesmæssig opfølgning. -
Hvordan måler vi værdien af AI?
Start med den gevinst, virksomhederne selv peger på. 59,4 procent nævner sparet tid som den største gevinst. Vælg få processer, mål tidsforbruget før og efter, og følg den faktiske brug af licenser fremfor antallet af udrullede licenser. -
Hvad gør vi, hvis vi ikke kan placere os entydigt?
De fleste virksomheder ligger mellem to stadier, fordi afdelingerne ikke er lige langt. Placer jer efter, hvor hovedparten af organisationen er, ikke efter den afdeling der er længst fremme. Næste skridt tages ud fra det sted, flertallet står.