Denne klumme er et debatindlæg og er alene udtryk for forfatterens synspunkter.
"Danmark løber med AI-guldet i Europa. I 2025 er danske virksomheder endnu en gang topscorer i Europa, når det gælder anvendelsen af kunstig intelligens."
Sådan stod der i en nylig pressemeddelelse fra Digitaliseringsministeriet (25. februar 2026). Den handler om den årlige digitaliseringsredegørelse. Ministeren er stolt og glad, og vi kan rigtig slå os på brystet her i det lille kongerige.
Men jeg er nu skeptisk. For hvad er kernen i historien?
Den er, at 42 procent af virksomheder med over 10 ansatte svarer, at de bruger en eller anden form for AI. Og vi ligger altså højest i Europa på den skala – tæt forfulgt af Finland og Sverige og med Tyrkiet og Rumænien i bunden med under 10 procent.
De to hyppigste anvendelselsesformål i danske virksomheder er analyse af tekst og produktion af tekst/talt sprog.
Måske viser målingen bare, at vi danskere som personer er meget hurtige og villige til at prøve noget nyt på vores telefoner?
Og ja, det er jo AI at bruge ChatGPT, Claude, le Chat og CoPilot, men det er ikke at løbe med AI-guldet.
Der er lang vej fra at være fremragende forbrugere af næsten gratis generativ AI, til at danske virksomheder skaber varige produktivitetsløft og konkurrencemæssige fordele med AI.
Tyngdekraften gælder stadig
Jeg har selv adskillige årtiers erfaring med at hjælpe virksomheder med at bygge bro fra ERP til ledelsesinformation og til intelligent transformation.
Min oplevelse er, at den virkeligt værdifulde brug af AI møder nogle af de samme barrierer, som business intelligence, business analytics og ledelsesinformation næsten altid har mødt.
Tyngdeloven virker jo også stadigvæk.
På de indre arkitektur-linjer har forskellige systemer, teknisk gæld og adhoccede lappeløsninger alle dage skabt problemer med konsistens og uniformitet i data.
Vi har sat mange oprensninger og guidelines i spil i forhold til metadata og datakvalitet, men faktum er, at datagrundlagets kvalitet (og navnlig mangel på samme) er alfa og omega. Både for gammeldags analyser og for revolutionerende AI-løsninger.
Ordet datafriktion er meget rammende. You know, garbage-in garbage-out.
AI på tre måder
Irritationen over ministeriets halleluja-agtige fejring af vores brug af ChatGPT vil jeg straks omforme til en lidt mere konstruktiv og præciserende replik om AI-begrebet.
Vi kan tredele AI efter graden af brug af virksomhedens egne data. Og det bliver samtidig en graduering efter værdiskabelse. Generativ AI, embedded AI og innovativ AI.
Generativ AI er 100 procent fri af den interne datafriktion, og derfor er den nem og lige til at bruge.
Mest er den et personligt produktivitetsværktøj på linje med Word og Excel; virksomheden løfter ikke fundamentalt sin konkurrenceevne, selv om du selv og dine kolleger måske er lidt hurtigere på savannen end konkurrenterne.
Jeg er da selv en ivrig bruger af generativ AI, og min arbejdsplads har store og samlede programmer på plads for at holde os skarpe og gode.
Sandt er det jo også, at når produktet er kode, tekst, billeder eller lyd, ja, så er generativ AI lidt af en gamechanger.
Udviklingstid og omkostninger falder i softwarebranchen. Filmselskaber sparer timer og kroner, når AI kan læse og vurdere filmmanuskripter. Og marketingarbejdet med at få tekst og fotos om et forbrugerrettet produkt optimeret til 70 nationer er blevet meget meget nemmere.
Indbygget AI
En vej ud af datafriktionen er naturligvis at få AI leveret fra systemleverandøren.
Denne form for indbygget AI tilbyder en noget lavere kompleksitet for den enkelte virksomhed, fordi den kommer med et lurmærket kvalitetsstempel fra leverandøren af CRM-, HR-, eller ERP-systemet.
Den tilbyder altså en genvej gennem datafriktionen, men den vil givetvis blive udfordret, hvis du ønsker at hente data ind fra andre systemer. Og den vil være et add-on til et globalt rammesystem og derfor heller ikke have en afgørende eller differentiende effekt på virksomhedens konkurrencesituation.
I SAP’s verden finder man for eksempel AI-agenten Joule, og som noget endnu mere nyt SAP RPT, som er en LLM tilpasset ERP-verdenens kolonner, tabeller og felter.
Forestil dig en generativ AI, der tillader dig at "tale" med din virksomheds datagrundlag.
Her er der opløftende perspektiver om varig forbedring af konkurrencevnen, men dog stadig i en generisk teknologi, hvor konkurrenten kan komme med hen advejen.
Den sidste og dyreste og mest værdifulde variant er naturligvis at re-designe forretningsprocesser med AI.
Nyudviklet egen-funktionalitet baseret på virksomhedens egne data. Kommer med enorme perspektiver og med en stribe nye implikationer.
For hvis virksomheden skal tillade software at tage beslutninger og gennemføre transaktioner, så kan det kun ske med redefineret risikostyring, nye rolledefinitioner og med en ændret organisation.
Og igen. Der er flertallet af danske virksomheder slet ikke i dag. Langt fra.
Roadmapping
I min verden møder jeg mange kunder, hvis hovedbekymring i forhold til datalaget er, at leverandøren af data warehouse i 2027 udfaser den version, de kører på.
Skal virksomheden tage en brownfield-transformation til ny platform med de samme datastrukturer og processer? Eller greenfielde sig over på nye, strømlinede datastrukturer og processer i samme omgang?
Noget mere jordnært og datafriktionsstyret end ministeriets jublende melding om, at næsten halvdelen af alle virksomheder graver guld med AI.
Min anbefaling er at lave en plan for arkitekturen, som er konkret og detaljeret på kort sigt og langt mere skitseagtig på en tre til fem års horisont. Altså et road map til løbende forbedring og udvikling.
Vi kan i hvert fald ikke bruge 18 måneder på at tegne et helt detaljeret billede af vores data-infrastruktur om fire år. Udviklingen går simpelthen for lynende hurtigt.
Der er ingen vej uden om at tænke data-arkitektur på kort sigt og på langt sigt - på samme tid. Vi skal holde lyset tændt på nuværende funktionalitet, mens vi arbejder os frem mod renere kerner og bedre datagrundlag i fremtiden. Paradoksalt nok vil AI også her være både et middel og en drivkraft.
For på et tidpunkt vil det rent faktisk være sådan at 42 procent af danske virkomheder har AI under motorhjelmen og benzinen er deres egne data!
Klummer er læsernes platform på Computerworld til at fortælle de bedste historier, og samtidig er det vores meget populære og meget læste forum for videndeling.
Har du en god historie, eller har du specialviden, som du synes trænger til at blive delt?
Læs vores klumme-guidelines og send os din tekst, så kontakter vi dig - måske bliver du en del af vores hurtigt voksende korps af klummeskribenter.
