AI förändrar hur vi arbetar, skapar och utvecklar tjänster. Men med tekniken följer också ansvar. På Sörmlands Webbyrå vet vi att tydliga interna riktlinjer är avgörande för att dra nytta av AI – på ett säkert, ansvarsfullt och långsiktigt sätt. Den här guiden går igenom de viktigaste delarna i en intern AI-policy: roller, ansvar, källhänvisningar, etik och godkännandeprocess. Allt förklarat på svenska, med konkreta tips från verkligheten. Vi är inga jurister, men vi brinner för ordning och reda kring digitalisering.

Roller och ansvar
Källhänvisningar och kvalitet
AI-etik och riktlinjer
Godkännandeprocess och uppföljning
Checklista för intern AI-policy
Vidare läsning och resurser
FAQ

Roller och ansvar

För att AI-arbetet ska fungera smidigt behöver både egna och gemensamma ansvarsområden vara tydliga. Alla i teamet behöver veta vad som gäller – särskilt när det gäller frågor om dataskydd, etik och kvalitet.

Ledning: Tar beslut om vilka AI-lösningar som får användas och ser till att det finns resurser för utbildning.
AI-ansvarig eller digital strateg: Har koll på utvecklingen, testar nya verktyg och håller koll på risker och möjligheter.
Innehållsskapare: Ansvarar för att input, prompts och material håller måttet samt följer policy och riktlinjer.
Granskare: Kontrollerar kvalitet, etik och korrekthet före publicering. Ofta någon annan än den som skapat innehållet.
Alla medarbetare: Följer riktlinjerna och lyfter funderingar eller risker till rätt person.

Hur ni väljer att fördela rollerna beror såklart på företagets storlek. För små team kan flera roller kombineras. För större organisationer kan det vara bra att ha separata team för AI, datahantering och etik. Det viktiga är att ingen del faller mellan stolarna.

Vill du läsa mer om hur man bygger arbetsflöden med AI från prompt till publicering, kan du hitta konkreta tips i vår artikel om AI-arbetsflöden.

Källhänvisningar och kvalitet

Att använda AI på ett ansvarsfullt sätt handlar inte bara om resultatet – utan också om resan dit. Allt material som skapas eller bearbetas med AI behöver faktagranskas, och man bör alltid kunna peka ut varifrån fakta kommer.

Använd alltid pålitliga källor för viktigt innehåll.
Var öppen med när AI använts för att ta fram text, bild eller analys.
Dokumentera vilka prompts och AI-verktyg som använts, särskilt vid större projekt eller känsliga ämnen.
Granska output med syfte att hitta faktafel, bias (fördomar) och missförstånd innan publicering.
Ha rutiner för att komplettera AI-genererat material med mänsklig input, särskilt där det krävs expertbedömning.

En fast rutin för AI-kvalitetssäkring minskar risken för misstag. Vi rekommenderar att ni läser vår checklista för kvalitetssäkring före publicering.

AI-etik och riktlinjer

AI ska användas med omsorg. Det innebär att förena tekniska möjligheter med värderingar och ansvar – inte bara följa lagen, utan även tänka igenom vad som är rätt och rimligt just för oss.

Transparens: Var tydlig mot både kunder och kollegor om vad som är AI-genererat.
Dataskydd: Personuppgifter får aldrig användas i AI-verktyg som saknar stöd för GDPR. Läs gärna mer om GDPR och AI.
Respekt för individen: AI får aldrig användas för att kränka, diskriminera eller vilseleda.
Minimera bias: Var noga med att identifiera och motverka inbyggda fördomar i AI-modeller. Se tips i vår artikel om risker och bias.
Kopiera aldrig blint: AI-genererat material måste alltid bearbetas och anpassas. Ingen ska kunna känna sig imiterad, plagierad eller utelämnad utan skäl.

Etiska riktlinjer ska inte ses som en bromskloss, utan som ett verktyg för trygghet och förtroende. Här finns en bra svensk sammanställning: DIGGs riktlinjer för generativ AI.

Godkännandeprocess och uppföljning

Har ni en mall för hur AI-projekt startas, granskas och godkänns? Med enkla rutiner blir det mindre risk för missförstånd och fel ute i organisationen – och lättare att utveckla arbetet över tid.

Steg	Vem	Vad
Initiering	AI-ansvarig/innehållsansvarig	Bestämmer syfte, mål och eventuella ramar (t ex ej känsliga data).
Produktion	Innehållsskapare	Skapar initialt material (t ex texter, bilder, analyser) i linje med riktlinjer.
Granskning	Granskare (annan person än skaparen)	Säkerställer fakta, etik, källor och att rätt AI-stöd har använts.
Godkännande	AI-ansvarig/ledning	Ger slutligt OK för publicering eller användning.
Uppföljning	Alla involverade	Dokumenterar lärdomar, förbättrar rutiner, rapporterar eventuella incidenter.

Rutiner kan såklart anpassas efter storleken på verksamheten. Ibland räcker det med att två personer hjälps åt, men även små insatser minskar risken rejält. Fundera gärna också på om ni vill använda automatisering för enklare arbetsflöden – men säkerställ alltid att godkännande sker manuellt vid större eller känsligare projekt.

Vid införande av AI är det klokt att låta några piloter gå hela vägen genom processen innan ni skalar upp. Se gärna vår artikel om roadmap för AI.

Checklista för intern AI-policy

Roller och ansvar är tydliga och dokumenterade
Etiska riktlinjer finns – och alla får utbildning i dem
Källgranskning och transparens är grundkrav
GDPR och annan lagstiftning följs
Alla AI-verktyg är granskade och godkända innan de används
Kvalitetskontroll och sign off-process är inarbetad
All relevant dokumentation sparas (prompts, versioner)
Plan för löpande förbättring och incidentrapportering finns

Vidare läsning och resurser

FAQ

Vad är syftet med en intern AI-policy?

Syftet är att skapa tydlighet kring hur och när AI får användas i verksamheten. En policy minskar risken för misstag, förbättrar kvaliteten och stärker både kundernas och medarbetarnas förtroende.

Vilka roller behöver ingå i AI-arbetet?

Vanligtvis behövs ledning, AI-ansvarig/digital strateg, innehållsskapare, granskare och användare. I små företag kan fler roller slås ihop, men ansvar måste alltid vara tydligt.

Måste vi alltid ange när AI varit inblandat?

Det är bra att vara öppen, särskilt om AI varit central i produktionen. Transparens bygger förtroende, särskilt för redaktionellt material, bilder och analyser som kan påverka beslut.

Hur undviker vi att AI skapar bias och faktafel?

Genom att granska output noggrant, använda pålitliga källor och arbeta enligt strukturerade metoder minskar risken för snedvridning. Följ gärna vår guide om risker och bias.

Vilka lagar behöver vi ta hänsyn till?

Den viktigaste är GDPR, men beroende på bransch kan fler regler gälla. All hantering av personuppgifter måste ske varsamt. Se mer i GDPR & AI.

Kan man automatisera delar av AI-processen?

Ja, många moment går att effektivisera. Men kvalitetssäkring och slutgiltiga beslut bör alltid göras av en människa. Läs mer i vår guide om AI-automatisering.

Hur ofta ska policyn ses över?

Minst en gång per år, eller vid stora teknikskiften. Rutiner behöver utvecklas i takt med att nya AI-modeller och arbetsflöden etableras.

Vem har ansvar om något går fel?

Ytterst är det ledningen, men det är viktigt att alla i teamet har rätt kunskap och vågar rapportera problem eller incidenter. Det stärker lärandet och förbättrar arbetssätten över tid.

Behöver du hjälp att komma igång? Kika på våra andra guider eller hör av dig. Vi hjälper gärna dig vidare på AI-resan, oavsett var du befinner dig.