Är din organisation redo för AI? Så bygger ni rätt förutsättningar

Whitepaper

Det finns data. Och så finns det kvalitetsdata. När det gäller artificiell intelligens (AI) är skillnaden avgörande. Många organisationer förlitar sig på att deras data är redo för AI, men ostrukturerad information, dark data och snabbt växande volymer visar ofta motsatsen. Vår guide förklarar varför dataintegritet är nyckeln till framgång och hur ni kan skapa en stabil grund för att bli AI-redo.

26 augusti 202512 minuter

Ladda ner resurser

AI står högt på agendan för de flesta företagsledare. Inom finanssektorn anser 86 % av IT- och affärschefer att AI är avgörande för verksamhetens framgång de kommande två åren.

AI kan användas för allt från realtidsanalys av avtal och automatiserad fakturahantering till att förutse betalningsförseningar och hantera regulatorisk rapportering. Trots detta är det långt ifrån alla AI-initiativ som lyckas.

Enligt Gartner har 49 % av organisationerna svårt att mäta och bevisa avkastningen (ROI) på sina AI-projekt.

AI:s framgång avgörs av datakvaliteten

En av de största utmaningarna med AI är dataintegritet. ”När det gäller AI blir resultatet aldrig bättre än de data ni matar in i modellen,” säger Josh Langley, CIO på Iron Mountain.

Men här finns en paradox: Trots att dataintegritet är avgörande för AI:s framgång, anser bara 17 % av företagsledarna att en tydlig datastrategi är det bästa sättet att säkerställa en god ROI på AI-investeringar.

Därför bör du läsa denna guide

AI ger ingen garanterad avkastning, men med rätt förberedelser skapar ni bättre förutsättningar för framgång. Den här guiden går igenom hur datakvalitet påverkar AI, de vanligaste utmaningarna med dataintegritet, hur ni kan lösa dem och bästa praxis för att göra er organisation AI-redo.

AI-data: upplevd beredskap vs. verklighet

Många organisationer tror att deras data är redo för AI. Men vid en närmare granskning framträder tydliga brister. Mer än hälften av företagen uppger att de stöter på utmaningar inom AI-implementering kopplade till datakvalitet, datakategorisering, ostrukturerad data och datasilos.

Ett exempel: 88 % av organisationerna säger sig ha en strategi för informationshantering, men 44 % medger att den saknar grundläggande delar såsom arkiverings- och lagringspolicyer samt livscykelhantering. Bristfälliga strategier leder till problem med datakvaliteten och utan kontroll över dataintegriteten är ni inte redo för AI.

Dataintegritet handlar om att säkerställa att data är korrekt, konsekvent och tillförlitlig, oavsett om det gäller strukturerad eller ostrukturerad data, eller information i fysiska dokument.