Sammanfattning

AI-ledarskapsindex 2026 landar på 39 av 100, vilket placerar svenska företag i kategorin AI-adopters. Det innebär att AI används i delar av verksamheten, men att tekniken ännu sällan är integrerad i kärnprocesser och affärskritiska arbetsflöden. Nästan två tredjedelar befinner sig fortfarande i startläge, experiment eller pilotfas. Knappt en av tio uppger att AI-initiativen sammantaget har nått affärskritisk produktion.

Resultaten visar en tydlig utvecklingstrappa. Företagen har kommit längst när det gäller att bygga den tekniska och datamässiga grunden för AI (57 av 100). Därefter följer operativ integration (41), vilket visar att många har börjat använda AI i verksamheten, men ännu inte fullt ut integrerat tekniken i kärnprocesserna. Längre efter ligger strategisk styrning och kontroll (31), medan affärseffekt och uppföljning (28) är den största utmaningen. Sammantaget visar resultaten att svenska företag generellt har kommit längre i att skapa förutsättningarna för AI än i att omsätta satsningarna till styrning, mätbart affärsvärde och långsiktig verksamhetsutveckling.

När resultaten analyseras framträder sex tydliga gap. Det är här många verksamheter tappar fart på vägen från experiment till affärskritisk användning:

Viktigt om resultaten: Undersökningen ger en indikativ bild av AI-mognad och AI-ledarskap bland organisationerna i urvalet. Den är inte statistiskt representativ för svenskt näringsliv som helhet.

Dags att gå från AI-adopters till AI-ledare

I februari 2026 presenterade regeringen en ny nationell AI-strategi med målet att Sverige ska vara bland de tio främsta nationerna inom artificiell intelligens i världen. AI ska användas och utvecklas för att driva samhällsnytta, hållbar utveckling, konkurrenskraft och innovation. Det är en viktig ambition.

Men nationellt AI-ledarskap skapas inte genom strategier och målsättningar på nationell nivå. Det byggs varje dag i svenska företag genom förmågan att omsätta AI-möjligheter till bättre beslut, effektivare verksamheter, nya innovationer och verkligt affärsvärde.

Potentialen är betydande. AI kan hjälpa företag att frigöra tid, stärka beslutsfattandet, minska resursslöseri, utveckla nya erbjudanden och skapa helt nya sätt att arbeta. Men att ha tillgång till tekniken är inte samma sak som att skapa värde med den.

På Elvenite möter vi dagligen företag som investerar i AI och ser stora möjligheter framför sig. Samtidigt läser och hör vi ofta om att många initiativ har svårt att ta steget från experiment till verklig verksamhetsförändring. Projekt fastnar i pilotfasen, användningen blir begränsad eller så uteblir de effekter man hoppats på.

För att få en bättre förståelse för hur svenska företag faktiskt arbetar med AI i praktiken har vi tagit fram AI-ledarskapsindex 2026. Indexet fångar hur långt svenska företag faktiskt har kommit i att omsätta AI i praktiken utifrån faktorerna operativ integration, affärseffekt och uppföljning, strategisk styrning och kontroll samt data- och teknikberedskap.

Resultaten visar att många företag i undersökningen har kommit igång med AI. Användningen ökar, investeringarna fortsätter att växa och många ser redan positiva effekter. Samtidigt visar undersökningen att det fortfarande finns ett tydligt gap mellan att använda AI och att göra AI till en integrerad del av verksamheten. Vad som blir tydligt är att AI-ledarskap inte i första hand handlar om tillgång till teknik. För de flesta finns tekniken redan tillgänglig. Det som skiljer AI-ledare från AI-adopters är förmågan att omsätta teknikens möjligheter i praktiken, integrera AI i processer och arbetssätt samt skapa mätbara resultat över tid.

Den här rapporten syftar inte bara till att ge en bild av var svenska företag befinner sig idag. Genom AI-ledarskapsindexet, kompletterat med perspektiv från två näringslivsexperter, visar rapporten också vilka förmågor, prioriteringar och arbetssätt som krävs för att ta nästa steg och omsätta AI:s potential i verkligt affärsvärde. För ju fler företag som lyckas gå från AI-adopters till AI-ledare, desto starkare blir Sveriges förutsättningar att vara en ledande AI-nation.

Vad är Elvenites AI-ledarskapsindex?

Ett mått på hur långt svenska företag har kommit i att omsätta AI i praktiken

För att förstå resultaten i den här rapporten behöver vi först titta på hur AI-ledarskap har mätts. AI-ledarskapsindexet är utvecklat för att fånga hur långt svenska företag faktiskt har kommit i att omsätta AI i praktiken. Indexet bygger på en skala från 0 till 100 och mäter verksamheters operativa AI-mognad - från tidiga tester och pilotprojekt till integrerad och affärskritisk användning. Varje svarsalternativ i de frågor som ingår i indexet har kodats till en poäng mellan 0 och 100, där högre poäng motsvarar högre operativ AI-mognad. Frågorna har sammanvägts inom respektive dimension och totalindexet beräknas som ett viktat genomsnitt. Syftet är att ge en samlad bild av hur långt svenska företag har kommit i sin AI-utveckling, men också att identifiera de förmågor som skiljer AI-nybörjare från AI-ledare.

AI-ledarskapsindexet bygger på fyra dimensioner: operativ integration, affärseffekt och uppföljning, strategisk styrning och kontroll samt data- och teknikberedskap. Dimensionerna har viktats för att ge störst genomslag åt faktisk AI-integrering och affärseffekt, medan strategisk styrning och kontroll samt data- och teknikberedskap vägs som centrala förutsättningar för att kunna skala AI hållbart. Tillsammans ger de en samlad bild av företags AI-mognad och vilka förmågor som krävs för att ta nästa steg.

Fyra dimensioner av AI-ledarskap

• Operativ integration (35 %): Mäter om AI faktiskt är integrerat i verksamheten och används av medarbetarna.
• Affärseffekt och uppföljning (25 %): Mäter om AI skapar värde och om effekter följs upp systematiskt.
• Strategisk styrning och kontroll (20 %): Mäter styrning, ansvar och kontroll som krävs för ett hållbart och säkert AI-arbete.
• Data- och teknikberedskap (20 %): Mäter om datagrunden och tekniska förutsättningar finns för att skala AI.

Fyra mognadsnivåer i AI-ledarskapsindexet

• 0-25 – Explorers: AI testas framför allt i pilotprojekt.
• 26-50 – Adopters: AI används i delar av verksamheten.
• 51-75 – Scalers: AI används i flera processer och börjar skapa affärsvärde.
• 76-100 – Leaders: AI är integrerad i verksamhetens centrala arbetsflöden och affärskritiska processer.

AI-ledarskapsindex 2026: 39 av 100

Samtidigt varierar resultaten tydligt mellan olika typer av företag. Mindre företag saknar oftare AI-initiativ helt, medan större företag oftare har påbörjat arbetet genom tester och pilotprojekt och mer utvecklade styrningsstrukturer. Branschtyp spelar också roll: operativa branscher (industri, tillverkning, handel, livsmedel, transport och bygg) är ofta igång med AI, men har svårare att ta steget från test till affärskritisk användning och integrera tekniken i produktion, arbetsflöden och kärnprocesser, jämfört med tech och mjukvara, finans och försäkring, offentlig sektor samt övriga tjänstebranscher.

Vad är det då som skiljer de som testar AI från dem som lyckas göra tekniken till en naturlig och verkligt värdeskapande del av verksamheten?

När vi analyserar resultaten framträder sex tydliga gap. Det är här många verksamheter tappar fart på vägen från experiment till affärskritisk användning. Men det är också här de största möjligheterna finns. I de följande kapitlen fördjupar vi oss i vart och ett av dessa gap och identifierar de förmågor, arbetssätt och prioriteringar som krävs för att stänga dem.

AI-ledarskapsindexets dimensioner: vikt och poäng

• Operativ integration: Vikt 35 %, poäng 41, viktat 14,4
• Affärseffekt och uppföljning: Vikt 25 %, poäng 28, viktat 7,0
• Strategisk styrning och kontroll: Vikt 20 %, poäng 31, viktat 6,2
• Data- och teknikberedskap: Vikt 20 %, poäng 57, viktat 11,4
• AI-ledarskapsindex: Vikt 100 %, poäng -, viktat 39,0

Hur långt har företagens AI-initiativ kommit?

• Ej startat: 28 %
• Experiment och pilot: 36 %
• Begränsad produktion: 21 %
• Affärskritisk produktion: 9 %
• Vet ej: 7 %

Avrundade andelar kan innebära att summan avviker från 100 procent.

Gap 1: Konkurrensriskgapet

Många investerar i AI - få ser den strategiska brådskan

Att AI numera är en prioriterad fråga i svenska företag är tydligt. Trots ett ekonomiskt utmanande läge med geopolitisk oro, ökade kostnader och hårdare investeringskrav uppger en tredjedel att de har ökat sina AI-investeringar det senaste året. Endast fyra procent uppger att investeringarna har minskat.

Samtidigt är det relativt få som ser en tydlig risk med att AI-utvecklingen går långsammare än konkurrenternas. Nästan hälften av respondenterna uppger att risken är låg eller obefintlig. Knappt en femtedel ser en hög risk att tappa konkurrenskraft om den egna verksamheten inte lyckas skala AI snabbare. Här finns alltså ett tydligt gap mellan investeringsvilja och riskuppfattning. Många företag väljer att satsa på AI, men betydligt färre verkar se tekniken som avgörande för framtida konkurrenskraft. AI prioriteras, men inte alltid med den strategiska brådska som krävs för att ta steget från initiativ till verklig förändring.

Samtidigt tycks den ökade investeringsviljan ännu inte motsvaras av samma brådska i förflyttningen mot affärskritisk AI. Endast 14 procent uppger att AI redan är, eller inom tolv månader väntas bli, integrerat i affärskritisk drift i större delar av verksamheten. Det förstärker bilden av ett konkurrensriskgap: AI prioriteras, men för många företag ligger den bredare affärskritiska integrationen fortfarande längre fram.

Nyckeltal

• 33 % har ökat AI-investeringarna under de senaste 12 månaderna.
• 45 % ser låg eller ingen risk att tappa konkurrenskraft om AI inte skalas snabbare.
• 14 % uppger att AI redan är, eller inom 12 månader väntas bli, affärskritiskt integrerat.

Hur har investeringarna i AI utvecklats de senaste 12 månaderna?

• Har ökat: 33 %
• Oförändrade: 39 %
• Har minskat: 4 %
• Vet ej: 24 %

Hur stor är risken att tappa konkurrenskraft om AI inte skalas snabbare?

• Hög eller ganska hög risk: 17 %
• Viss risk: 28 %
• Ingen eller låg risk: 45 %
• Vet ej: 10 %

Gap 2: Integrationsgapet

AI används i verksamheten - men inte i arbetssätt och processer

Trots att AI-användningen är utbredd har få svenska företag integrerat tekniken i sina kärnprocesser. Resultaten pekar på ett tydligt integrationsgap: AI används oftare vid sidan av verksamheten än som en naturlig del av de processer, arbetssätt och beslut där värde skapas.

Störst användning inom IT och utveckling

AI används mest inom IT och utveckling, analys och beslutsstöd samt försäljning och marknad. Här uppger omkring sex av tio att AI används i någon del av verksamheten. I mer affärsnära funktioner är användningen betydligt lägre. Omkring tre av tio uppger att AI används inom områden som produktion, logistik, planering eller inköp. Att använda AI för att analysera information, stötta beslut eller skapa innehåll är ofta enklare än att bygga in tekniken i produktionsflöden, lagerprocesser eller planeringssystem. Samtidigt finns den största potentialen ofta i dessa verksamhetsnära processer, eftersom det är här en stor del av företagets effektivitet, produktivitet och värdeskapande avgörs.

AI har ännu inte nått verksamhetens kärna

Skillnaden mellan användning och verklig integration blir tydligare i affärskritisk produktion. Mer än hälften uppger att de saknar AI-lösningar där, medan endast drygt var tjugonde använder AI i flera centrala delar av verksamheten. Samtidigt svarar mer än en av tio att de inte vet om företaget har AI i produktion.

Det visar att många företag fortfarande befinner sig i ett tidigt skede. AI finns på många håll i verksamheten, men har ännu inte fått genomslag i de processer som ligger närmast verksamhetens kärna. För de flesta återstår steget från tester och avgränsade initiativ till bred verksamhetsintegration.

För många stannar AI vid ett verktyg

Att AI ännu inte är integrerad i kärnverksamheten märks också i hur tekniken används i det dagliga arbetet. På frågan om hur integrerad AI är i medarbetarnas arbetsuppgifter och beslut svarar mer än fyra av tio att AI främst fungerar som ett fristående verktyg. Betydligt färre uppger att AI är integrerad i medarbetarnas arbetsuppgifter och beslutsfattande, och endast fyra procent beskriver AI som fullt integrerad.

Det tyder på att användningen i många fall fortfarande sker utanför ordinarie processer. AI finns tillgänglig och används i olika delar av verksamheten, men har ännu inte blivit en integrerad del av hur arbetet utförs.

Det breda genomslaget återstår

Bilden bekräftas av hur ofta AI används bland medarbetarna. I knappt tre av tio företag används AI dagligen av en betydande andel eller en majoritet av medarbetarna. Samtidigt uppger nästan fyra av tio att nästan inga medarbetare använder AI dagligen.

Det indikerar att AI-initiativ ofta drivs av enskilda team, funktioner eller engagerade individer. Tekniken har ännu inte fått det breda genomslag som krävs för att förändra hur verksamheten fungerar eller skapa effekt i större skala.

Nyckeltal

• 63 % använder AI i minst en stöd- eller kunskapsfunktion.
• 33 % använder AI i affärskritisk produktion i någon omfattning.

Inom vilka funktioner i verksamheten används AI-verktyg?

• IT/utveckling: 30 %
• Analys/beslutsstöd: 28 %
• Försäljning/marknad: 25 %
• AI används inte i verksamheten: 22 %
• Produktion/drift: 19 %
• Kundservice: 18 %
• HR/interna stödfunktioner: 15 %
• Produktutveckling: 15 %
• Lager/planering: 9 %
• Supply chain/logistik: 9 %
• Inköp: 6 %
• Vet ej: 8 %

Frågan medger flera svar; andelarna summerar därför inte till 100 procent.

I vilken utsträckning används AI i affärskritisk produktion?

• Flera kärnprocesser: 6 %
• Enstaka kärnprocesser: 12 %
• Begränsad produktion: 15 %
• Har inte AI i produktion: 54 %
• Vet ej: 13 %

Hur integrerad är AI i medarbetarnas dagliga arbetsuppgifter och beslut?

• Används inte: 33 %
• Används som fristående verktyg: 43 %
• Delvis integrerat: 16 %
• Fullt integrerat: 4 %
• Vet ej: 5 %

Avrundade andelar kan innebära att summan avviker från 100 procent.

Hur stor andel av medarbetarna använder AI-baserade verktyg dagligen?

• Nästan inga: 37 %
• En mindre andel: 22 %
• En betydande andel: 15 %
• En majoritet: 13 %
• Vet ej: 12 %

Avrundade andelar kan innebära att summan avviker från 100 procent.

Gap 3: Ledarskapsgapet

Många har en AI-ansvarig - få har gjort AI till en ledningsfråga

För att nå AI-ledarskap krävs, just det, ledarskap. Resultaten visar att många företag har utsett någon som ansvarar för AI, men betydligt färre har gjort AI till en strategisk ledningsfråga. Ett formellt ansvar är ofta på plats, men det är inte alltid detsamma som ett tydligt ägarskap med mandat att driva förändring i verksamheten.

Många har utsett en ansvarig - men ansvaret är inte lika tydligt i praktiken

Hos de flesta företag finns idag ett formellt ansvar för AI-frågor. Vanligast är att ansvaret ligger hos ledningen, följt av IT- eller teknikfunktionen. I ungefär var sjunde företag delas ansvaret mellan flera funktioner, medan nästan var tionde uppger att ansvarsfördelningen är otydlig.

När respondenterna i stället får ange vem som faktiskt driver AI-arbetet i praktiken framträder en liknande bild. Ledningen är fortfarande den vanligaste drivkraften, följd av IT- eller teknikfunktionen. Samtidigt ökar andelen som beskriver AI-arbetet som otydligt organiserat, från 9 till 16 procent, medan något färre uppger att arbetet leds av ledningen eller delas mellan flera funktioner.

Det tyder på att många företag har pekat ut ett formellt ansvar, men att ledarskapet blir mindre tydligt när AI ska omsättas i det dagliga arbetet. Och just där blir nästa fråga avgörande: hur ser företagen egentligen på AI-frågan?

Få ser AI som en tydlig ledarskapsfråga

Här blir bilden ännu tydligare. Knappt en av tio beskriver AI som ett strategiskt ledarskapsansvar. Betydligt fler ser det som ett IT- eller teknikinitiativ, ett gemensamt verksamhetsansvar eller ett område som fortfarande är otydligt organiserat. Faktum är att nästan hälften upplever att organiseringen av AI fortfarande är oklar.

Det visar att många företag har kommit en bit i att fördela ansvar, men att AI ännu inte fullt ut har tagit steget från teknikfråga till ledarskapsfråga. Och så länge AI saknar ett tydligt verksamhetsägarskap blir det också svårare att prioritera, samordna och driva den förändring som krävs för att skapa verkligt affärsvärde.

Nyckeltal

• 42 % uppger att styrelse eller företagsledning har det formella ansvaret för AI.
• 7 % ser AI främst som ett strategiskt ledarskapsansvar.

Vem ansvarar formellt för AI och vem driver initiativen i praktiken?

• Ledning: Formellt huvudansvar 42 %, driver i praktiken 31 %
• IT/teknik: Formellt huvudansvar 22 %, driver i praktiken 20 %
• Delat mellan flera funktioner: Formellt huvudansvar 14 %, driver i praktiken 12 %
• Otydligt: Formellt huvudansvar 9 %, driver i praktiken 16 %
• Affärsverksamheten: Formellt huvudansvar 7 %, driver i praktiken 8 %
• Externt/nischat driv: Formellt huvudansvar Ej redovisat, driver i praktiken 4 %
• Produktorganisation: Formellt huvudansvar 1 %, driver i praktiken 1 %
• Vet ej: Formellt huvudansvar 4 %, driver i praktiken 7 %

Avrundade andelar kan innebära att summan avviker från 100 procent.

Hur ser man på AI-frågan i verksamheten?

• Strategiskt ledarskapsansvar: 7 %
• Gemensamt verksamhetsansvar: 17 %
• IT- eller teknikinitiativ: 23 %
• Område som är otydligt organiserat: 44 %
• Vet ej: 9 %

Gap 4: Affärsvärdesgapet

Många ser positiva effekter med AI - få vet hur stort värdet är

Allt fler företag använder AI för att effektivisera arbetet, förbättra kundupplevelser och skapa nya möjligheter. Men när AI-investeringarna växer blir också kraven på att kunna visa resultat större. Undersökningen visar att många svenska företag redan ser positiva effekter av AI, men få arbetar systematiskt med att mäta och förstå det värde som faktiskt skapas.

Ökad produktivitet är den vanligaste positiva effekten med AI

På frågan om AI-initiativ hittills har påverkat verksamheten till det bättre uppger majoriteten att de ser positiva effekter. Den vanligaste är ökad produktivitet. Nästan en tredjedel uppger att AI har bidragit till effektivare arbetssätt, medan omkring var sjätte lyfter fram förbättrade kundupplevelser eller kostnadsbesparingar. Samtidigt uppger ungefär en fjärdedel att de ännu inte ser någon mätbar effekt av sina AI-initiativ.

Resultaten visar att AI redan skapar värde i många verksamheter. Men hur stort värdet är, vilka initiativ som driver det och var effekterna är som störst är betydligt svårare frågor att besvara.

Få följer upp vilket värde AI faktiskt skapar

En förklaring kan vara att relativt få företag systematiskt följer upp effekterna av sina AI-satsningar. Endast omkring var tjugonde uppger att de systematiskt mäter ROI eller andra affärseffekter av AI, medan sex av tio inte gör någon strukturerad uppföljning alls. Dessutom svarar nästan var fjärde att de inte vet om effekterna följs upp eller inte.

Det innebär att många vet att AI skapar nytta, men betydligt färre vet hur stor nyttan är eller vilka initiativ som faktiskt ger bäst resultat. Utan den kunskapen blir det svårt att prioritera investeringar och skala det som fungerar.

Målen saknas ofta redan från början

Bristen på uppföljning börjar dessutom ofta redan innan projekten har startat. Endast drygt en av tio uppger att de i hög utsträckning arbetar med tydliga mål eller KPI för sina AI-initiativ. För sex av tio saknas sådana mål helt eller nästan helt, och ytterligare en av tio vet inte om några mål finns.

När det från början är oklart vad som ska uppnås blir det också svårt att avgöra vad som faktiskt har uppnåtts. Det försvårar prioriteringar, jämförelser och beslut om vilka initiativ som bör utvecklas vidare.

Affärsnyttan är både hindret och målet

Konsekvensen blir tydlig när företagen får beskriva vad som bromsar AI-arbetet. Det vanligaste hindret är just otydlig affärsnytta. Samtidigt är det få som arbetar med tydliga mål, KPI:er eller systematisk uppföljning.

Många efterfrågar alltså bevis på AI:s värde, men saknar de arbetssätt som krävs för att ta fram dem. Så länge effekterna inte mäts blir det också svårare att motivera fortsatta investeringar, prioritera rätt initiativ och skala användningen i verksamheten.

Nyckeltal

• 31 % uppger att AI-initiativ har förbättrat produktiviteten.
• 60 % mäter inte ROI eller annan affärseffekt på ett strukturerat sätt.

Vilka positiva effekter har AI-initiativ haft i verksamheten?

• Produktivitet: 31 %
• Kundupplevelse: 16 %
• Kostnadsbesparing: 15 %
• Ingen mätbar effekt: 26 %
• Vet ej: 19 %

Frågan medger flera svar; andelarna summerar därför inte till 100 procent.

Mäts ROI och andra affärseffekter av AI-initiativ på ett strukturerat sätt?

• Ja, systematiskt: 6 %
• Delvis: 12 %
• Nej: 60 %
• Vet ej: 23 %

Avrundade andelar kan innebära att summan avviker från 100 procent.

I vilken utsträckning finns tydliga mål och KPI:er för AI-initiativ?

• Hög/ganska hög utsträckning: 12 %
• Viss utsträckning: 16 %
• Låg/ingen utsträckning: 60 %
• Vet ej: 12 %

Vilket är det största hindret för att skala AI i verksamheten?

• Otydlig affärsnytta: 18 %
• Låg förankring i verksamheten: 13 %
• Resurs- eller kompetensbrist: 13 %
• Budget/investeringsnivå: 11 %
• Risk, juridik eller compliance: 7 %
• Bristande datakvalitet eller dataåtkomst: 6 %
• Otydligt ägarskap eller styrning: 4 %
• Bristande systemstöd eller teknisk plattform: 3 %
• Annat: 9 %
• Vet ej: 14 %

Avrundade andelar kan innebära att summan avviker från 100 procent.

Gap 5: Strukturgapet

AI används brett - men ofta utan de styrande strukturer som krävs

Ju större roll AI får i företag, desto viktigare blir de styrande strukturer som omger den. Gemensamma riktlinjer, tydliga processer och en fungerande dataplattform är avgörande för att AI ska kunna användas på ett säkert, effektivt och skalbart sätt. Här visar resultaten att många företag fortfarande har en bit kvar. AI-användningen verkar helt enkelt växa snabbare än de styrande strukturer som krävs för att stödja den.

Riktlinjerna är ofta fortfarande under utveckling

Det blir tydligt redan när företagen får frågor om riktlinjer och policyer för AI-användning. Endast omkring en av tio uppger att riktlinjerna är fullt implementerade, medan nästan fyra av tio saknar dem helt. För ungefär hälften är arbetet fortfarande under utveckling. Det visar att många företag fortfarande håller på att hitta formerna för hur AI ska användas, styras och följas upp i praktiken.

Få har processer för uppföljning och kontroll

Att ta fram riktlinjer är dock bara ett första steg. När AI används i fler beslut och arbetsflöden ökar också behovet av att kunna förstå, granska och förklara hur tekniken används. Trots det uppger knappt en av tio att de har dokumenterade processer för att spåra, granska eller förklara AI-baserade beslut. Nästan sex av tio saknar sådana processer helt, och mer än en av tio vet inte om de finns eller inte.

Samma mönster syns i arbetet med modelluppföljning och övervakning. Endast en liten grupp följer systematiskt upp AI-modellers prestanda, kvalitet eller risk över tid. För en majoritet saknas sådana processer fortfarande helt, och även här uppger mer än en av tio att de inte vet om någon uppföljning sker.

Den gemensamma datamiljön saknas ofta

För att AI ska kunna användas brett i verksamheten krävs att data kan delas, kombineras och användas på ett sammanhängande sätt. Även här saknar många företag viktiga förutsättningar. Endast drygt en av tio uppger att de har en etablerad gemensam datamiljö som används brett, medan fyra av tio saknar en sådan helt. Omkring en tredjedel har en lösning under uppbyggnad eller använder den i begränsad omfattning. Ytterligare 14 procent vet inte om någon gemensam datamiljö finns.

Även datadelningen mellan olika system är ofta begränsad. För nästan hälften delas data endast mellan vissa system, medan endast drygt vart tionde företag har helt automatiserade dataflöden. När data finns utspridd i olika system blir det svårare att skapa sammanhängande processer, gemensamma arbetssätt och AI-lösningar som fungerar över flera delar av verksamheten.

Nyckeltal

• 39 % saknar tydliga riktlinjer eller policyer för AI-användning.
• 41 % saknar en gemensam datamiljö för analys, rapportering eller AI-initiativ.

Finns tydliga riktlinjer eller policyer för hur AI får användas?

• Fullt implementerade: 10 %
• Delvis eller under utveckling: 47 %
• Nej: 39 %
• Vet ej: 4 %

Finns processer för att följa upp AI-modellers prestanda, kvalitet och risk?

• Ja: 6 %
• Delvis: 26 %
• Nej: 57 %
• Vet ej: 11 %

Finns dokumenterade processer för att spåra, granska och förklara AI-baserade beslut?

• Ja: 8 %
• Delvis: 21 %
• Nej: 58 %
• Vet ej: 13 %

Finns en gemensam datamiljö för analys, rapportering och AI-initiativ?

• Nej: 41 %
• Under uppbyggnad: 13 %
• Begränsad omfattning: 20 %
• Etablerad och används brett: 12 %
• Vet ej: 14 %

Hur enkelt är det att dela data mellan olika verksamhetssystem?

• Data delas mellan vissa system: 45 %
• Data delas mest manuellt: 17 %
• Systemen är i stort sett separata: 13 %
• Automatiserad delning: 11 %
• Vet ej: 13 %

Avrundade andelar kan innebära att summan avviker från 100 procent.

Gap 6: Kompetens- och tillitsgapet

Tekniken finns - nu avgör kunskap och tillit

Genom rapporten har vi sett att många av de hinder som bromsar AI-utvecklingen handlar om mer än teknik. AI finns idag tillgängligt för fler företag än någonsin tidigare. Men att ha tillgång till tekniken är inte detsamma som att använda den fullt ut. När AI får en större roll i verksamheten blir kunskap, erfarenhet och tillit avgörande för hur långt användningen faktiskt kan utvecklas.

Kompetensbrist håller AI-skalning tillbaka

Det blir tydligt när respondenterna får svara på frågan om vad som är det största hindret för att skala AI vidare i verksamheten och vad som bromsar AI-arbetet. Resurs- och kompetensbrist hamnar på delad andraplats bland de största hindren för att skala AI vidare i verksamheten. Omkring en av åtta anger detta som det främsta hindret. Samtidigt uppger ungefär lika många att de inte vet vad som bromsar AI-utvecklingen.

Det visar att många företag fortfarande håller på att skapa sig en tydligare bild av hur AI bäst används, vilka hinder som behöver hanteras och var tekniken kan skapa störst värde. AI används i allt större utsträckning, men för många pågår lärandet fortfarande parallellt med implementeringen.

Fler känner sig otrygga än trygga

Kompetens är dock bara en del av bilden. När AI används för att stötta viktiga beslut och processer blir också frågan om tillit avgörande. Här är bilden långt ifrån entydig. Drygt en tredjedel uppger att de känner sig otrygga med att använda AI i viktiga beslut och processer. Endast omkring en fjärdedel känner sig trygga, medan många placerar sig någonstans däremellan.

Det är kanske inte särskilt förvånande. Ju större påverkan AI får på verksamheten, desto viktigare blir det att förstå hur resultaten uppstår, vilka begränsningar som finns och när tekniken går att lita på.

Tilliten börjar med datan

Tillit handlar dessutom inte bara om AI-modellen i sig, utan också om kvaliteten på den information som analyser, rekommendationer och beslut bygger på. Endast omkring en fjärdedel uppger att de har ganska hög eller hög tillit till kvaliteten på den data som används för beslut och AI-initiativ. För många är tilliten mer försiktig, och nästan en fjärdedel har låg eller ingen tillit alls. När osäkerheten kring datan är stor blir det också svårare att känna förtroende för resultaten. Tillit till AI börjar därför ofta med tillit till den data som AI bygger på.

Nyckeltal

• 13 % anger resurs- eller kompetensbrist som det största hindret för att skala AI.
• 35 % bedömer verksamheten som otrygg i att använda AI i viktiga beslut eller processer.

Vilket är det största hindret för att skala AI i verksamheten?

• Otydlig affärsnytta: 18 %
• Låg förankring i verksamheten: 13 %
• Resurs- eller kompetensbrist: 13 %
• Budget/investeringsnivå: 11 %
• Risk, juridik eller compliance: 7 %
• Bristande datakvalitet eller dataåtkomst: 6 %
• Otydligt ägarskap eller styrning: 4 %
• Bristande systemstöd eller teknisk plattform: 3 %
• Annat: 9 %
• Vet ej: 14 %

Avrundade andelar kan innebära att summan avviker från 100 procent.

I vilken utsträckning litar företagen på kvaliteten i den data som används för beslut och AI-initiativ?

• Ganska hög eller hög: 25 %
• Viss: 42 %
• Låg eller ingen: 23 %
• Vet ej: 10 %

Hur trygg är verksamheten med att använda AI i viktiga beslut eller processer?

• Trygg: 25 %
• Varken eller: 29 %
• Otrygg: 35 %
• Vet ej: 12 %

Avrundade andelar kan innebära att summan avviker från 100 procent.

Näringslivsexperterna kommenterar

För att sätta rapportens resultat i ett större sammanhang har vi låtit två experter inom svenskt näringsliv ta del av studien.

Rapporten visar att många svenska företag har kommit igång med AI, men att få har integrerat tekniken i verksamheten. Känner du igen den bilden?

Ja, det gör jag. Sverige har länge varit känt som ett land som gärna testar och tar till sig ny teknik. Vi har en stark digital infrastruktur, hög teknisk mognad och en kultur där många vill vara tidiga med att prova nya lösningar. Det märks även när det gäller AI. Många företag använder redan tekniken i vardagen, men ofta för enklare uppgifter och på individnivå. Att integrera AI i verksamhetens processer och arbetssätt är ett betydligt större steg.

Varför är det viktigt att svenska företag lyckas med den omställningen?

AI handlar i grunden om Sveriges framtida konkurrenskraft. Företag som lyckas omsätta AI till ökad produktivitet och bättre affärsbeslut kommer att stå starkare när konkurrensen hårdnar. Om fler svenska företag lyckas skapa verklig affärsnytta med AI stärker det inte bara deras egen utveckling, utan också Sveriges tillväxt, innovationskraft och konkurrenskraft på lång sikt.

Vilka är de största hindren för att ta nästa steg?

För många företag handlar det inte om ovilja, utan om att tiden, kompetensen och resurserna inte riktigt räcker till. Framför allt för mindre företag. Många vet helt enkelt inte var de ska börja eller hur AI kan skapa värde i den egna verksamheten. Därför blir AI ofta ett antal enskilda experiment i stället för en naturlig del av verksamheten.

Vilka möjligheter ser du att AI kan skapa för svenska företag framåt?

AI kan ge företag tillgång till analys, automatisering och beslutsstöd på ett sätt som tidigare ofta krävde betydligt större resurser. Det gör det möjligt att effektivisera processer, fatta bättre beslut och frigöra tid till mer värdeskapande arbete. För många mindre företag innebär det dessutom att de får tillgång till möjligheter som tidigare främst varit de större företagens styrka.

Vad behöver företagen göra nu för att lyckas bättre?

Det viktigaste är att börja arbeta mer systematiskt. Ledningen behöver avsätta tid för att utforska hur AI kan användas i den egna verksamheten och uppmuntra till att testa nya arbetssätt. Samtidigt behöver näringslivet bli bättre på att lyfta fram konkreta exempel på hur AI används i praktiken. När företag kan se hur andra i samma bransch har effektiviserat processer, automatiserat arbetsuppgifter eller skapat affärsnytta blir det betydligt lättare att omsätta AI från idé till verklighet.

Resultaten visar att många fortfarande känner sig osäkra inför AI. Vad tror du att det beror på?

De flesta företag har nog förstått att AI kommer att förändra verksamheten. Det man fortfarande försöker förstå är mer konkret hur. Var går egentligen gränsen för vad AI kan göra? Vad behöver fortfarande avgöras av en människa? Hur vet vi när tekniken gör rätt? Den osäkerheten tror jag hänger ihop med ett glapp mellan den stora AI-diskussionen och företagens vardag. Vi pratar mycket om konkurrenskraft, produktivitet och nationella strategier, men ofta på en ganska abstrakt nivå. Betydligt mindre handlar om vad AI faktiskt betyder för en inköpare, en produktionschef eller en säljare på måndag morgon. Det är först när AI kopplas till konkreta arbetsuppgifter och löser verkliga problem i vardagen som tekniken börjar skapa värde. Det är också då tilliten växer.

Så vad krävs för att svenska företag ska ta nästa steg?

Vi behöver sluta försöka förstå AI på avstånd och börja lära oss genom att använda den. Tillit byggs genom erfarenhet. Börja i liten skala, testa, utvärdera och lär av resultaten. Först då blir det tydligt när AI är rätt verktyg - och när människan behöver fatta det slutliga beslutet. Men i grunden handlar det här inte om teknik, utan om förändringsledning. Tittar man på företag som varit framgångsrika över tid, oavsett område, ser de ofta helt annorlunda ut idag än för fem år sedan. De har inte hittat en perfekt modell - de har byggt en kultur där man kontinuerligt testar, lär sig och utvecklar nya arbetssätt. Jag tror att svenskt näringsliv behöver acceptera att AI inte är ett projekt som blir färdigt, utan en förmåga som hela tiden behöver utvecklas.

Hur kan Sverige positionera sig i AI-utvecklingen?

Vi kommer sannolikt inte att konkurrera genom att bygga de största AI-modellerna. Vår möjlighet ligger i att bli ett av världens främsta länder på att omsätta AI i praktiken - att använda tekniken på ett ansvarsfullt och verksamhetsnära sätt för att lösa verkliga problem och skapa affärsvärde. Sverige har en lång tradition av innovation, digitalisering, kreativitet och att snabbt ta till sig ny teknik. Om vi bygger vidare på de styrkorna kan vi skapa ett näringsliv där AI blir en naturlig del av hur företag utvecklar produkter, fattar beslut och stärker sin konkurrenskraft. Det stärker inte bara svenska företags konkurrenskraft. Det gör också Sverige mer attraktivt för AI-talanger och annan spetskompetens inom såväl teknik som kreativa näringar. De söker sig till miljöer där det finns nyfikenhet, mod att testa nytt och en kultur där innovation går hand i hand med ansvar. Där tror jag att Sverige har en tydlig nisch: att visa hur AI används brett, ansvarsfullt och värdeskapande i ett modernt näringsliv.

Vad betyder det för företagsledare och beslutsfattare?

Utvecklingen går så snabbt att både företag och nationella strategier behöver bli mer snabbfotade. För företagsledare handlar det inte längre om att vänta på den perfekta AI-strategin. Det handlar om att skapa utrymme för medarbetare att testa, lära och utveckla nya arbetssätt - och att sedan skala upp det som faktiskt fungerar.

Sex steg till AI-ledarskap

Sex konkreta steg som visar hur vi som svenska företag kan stänga gapen mellan AI-adoption och AI-ledarskap

AI har på kort tid blivit en självklar del av många företags vardag. Men resultaten i AI-ledarskapsindexet visar att det inte längre är tillgången till tekniken som avgör vilka företag som lyckas. Investeringarna ökar och AI används i allt fler delar av verksamheten, men tekniken är fortfarande sällan integrerad i kärnprocesser och affärskritiska arbetsflöden. Ansvar, mål, uppföljning, datamiljöer, kompetens och tillit har inte utvecklats i samma takt. Den verkliga utmaningen är därför att omsätta AI i förändrade arbetssätt, mätbart affärsvärde och långsiktig konkurrenskraft.

De sex gap som identifierats i rapporten visar också vägen framåt. De företag som lyckas stänga gapen kommer inte bara att använda AI mer, utan också bättre. De kommer att ha bättre förutsättningar att fatta välgrundade beslut, arbeta effektivare och skapa större affärsvärde över tid.

Det är en bild vi känner igen från vårt arbete på Elvenite. Varje dag hjälper vi företag inom industri, handel och livsmedel att omsätta data, digitalisering och AI i bättre beslut, effektivare processer och mätbara resultat. De företag som kommer längst är sällan de som testar flest verktyg. Det är de som integrerar AI i verksamhetens arbetssätt, processer och beslut - och som får ledarskap, struktur, data och människor att utvecklas tillsammans.

Här sammanfattar vi rapportens viktigaste slutsatser i sex konkreta steg som visar hur vi som svenska företag kan stänga gapen och gå från AI-adoption till AI-ledarskap.

1. Gör AI till en strategisk konkurrensfråga

Många företag investerar i AI, men färre ser konkurrensrisken med att inte skala snabbare. De företag som kommer längst betraktar AI som en strategisk fråga för framtida konkurrenskraft, inte som ett enskilt innovationsprojekt.

2. Integrera AI i verksamhetens kärnprocesser

AI används idag i många företag, men ofta vid sidan av verksamheten. De största effekterna uppstår när tekniken blir en integrerad del av processer, beslut och arbetsflöden.

3. Skapa ett tydligt verksamhetsägarskap

Många företag har utsett ansvariga för AI, men få har gjort AI till en tydlig lednings- och verksamhetsfråga. När ansvar, mandat och riktning är otydliga blir det svårt att prioritera, samordna och skala initiativen.

4. Mät och utveckla det värde som AI skapar

Majoriteten av företagen ser positiva effekter av AI, men få följer upp dem systematiskt. Utan tydliga mål och uppföljning blir det svårt att veta vilka initiativ som skapar störst nytta.

5. Bygg de styrande strukturer som gör AI skalbart

AI utvecklas snabbare än de styrande strukturerna runt omkring den. Riktlinjer, uppföljningsprocesser, dataplattformar och datadelning är avgörande för att AI ska kunna användas säkert, effektivt och i stor skala.

6. Stärk förmågan och tilliten att använda AI

Tekniken är idag tillgänglig för de flesta företag. Det som i allt högre grad avgör utvecklingen är människors kunskap, erfarenhet och tillit till AI. Först när medarbetare och ledare känner sig trygga med tekniken kan dess fulla potential realiseras.

Om Elvenite

Elvenite är Nordens ledande Infor M3 CloudSuite-partner och specialister på förflyttningen från ERP till ERX, där ERP, data och AI tillsammans omdefinierar hur företag fattar beslut, utvecklas och skapar värde. Sedan starten 2007 har Elvenite vuxit till cirka 220 medarbetare med kontor i Sverige, Norge, Finland och Rumänien.

Som Nordens ledande partner för Infor CloudSuite M3 arbetar Elvenite nära företag inom bland annat tillverkning, livsmedel, handel och distribution för att effektivisera processer, stärka beslutsfattande och skapa förutsättningar för långsiktig konkurrenskraft.

Genom att kombinera teknik, data och verksamhetsutveckling hjälper Elvenite företag att gå från insikt till handling - och från AI-potential till verkligt affärsvärde.

Kontakt

Vid frågor om rapporten:

• E-post: hello@elvenite.com
• Telefon: +46 54 150 115

Elvenite (2026). AI-ledarskapsindex 2026: Sex gap att stänga för att gå från AI-adopters till AI-ledare. Undersökning genomförd av Prime på uppdrag av Elvenite.

© 2026 Elvenite AB