Att införa AI, artificiell intelligens, i liten eller större skala kan kännas övermäktigt. Samtidigt ser allt fler företag i Sörmland och hela Sverige att det finns tydliga vinster för både tid, pengar och kvalitet när man gör rätt från början. Därför föreslår vi en konkret 90-dagars plan: en roadmap i tre faser – från urval av första ”case”, till pilot, mätning och vidare skalning. Med den här guiden får du och ditt team struktur, undviker vanliga fallgropar och maximerar chansen att lyckas på riktigt.
Innehåll
- Varför jobba i 90-dagarscykler?
- Fas 1: Välj rätt case för pilot
- Fas 2: Sätt piloten i rullning
- Fas 3: Mätning och utvärdering
- Fas 4: Utrullning och skalning
- Så knyter du ihop roadmapen
- Checklista för 90-dagars roadmap
- FAQ om AI-roadmap
Varför jobba i 90-dagarscykler?
När du introducerar AI i verksamheten gäller det att hitta balansen mellan fart och förankring. Med en 90-dagars period får du tillräckligt med tid för att testa ordentligt – men kort nog för att riskerna ska hållas nere. Det är ofta lagom för ett första konkret resultat, och funkar lika bra oavsett om du jobbar på en webbyrå, ett företag inom industrin eller driver egen butik.
Du hinner utvärdera om tekniken funkar, teamet hänger med och effekten finns där. Samtidigt undviker du att ”fastna” i långa utredningar där inget händer. En strukturerad AI roadmap stärker dessutom förtroendet internt – var och en ser vad som ska hända, varför och när.
🗓️ Din 90-dagars tidslinje
Välj rätt case
Identifiera en konkret process där AI kan göra verklig skillnad. Fokusera på återkommande uppgifter med tydliga smärtpunkter.
Sätt piloten i rullning
Definiera roller, verktyg och mål. Utbilda teamet och starta testperioden med 2-3 veckors iteration.
Mät och utvärdera
Analysera data, samla feedback och jämför mot uppsatta mål. Identifiera vad som funkar och vad som behöver justeras.
Skala och rulla ut
Expandera framgångsrika AI-processer till fler områden. Bygg in kontinuerlig förbättring och dokumentera lärdomar.
Fas 1: Välj rätt case för pilot
Allt börjar med ett tydligt case – det vill säga en konkret process eller arbetsuppgift där AI faktiskt kan göra nytta. Börja inte för stort, och välj gärna något där mätbara effekter uppstår snabbt.
- Processen bör vara återkommande (exempel: hantering av epost, kvalitetskontroller, recensioner).
- Det ska finnas tydliga in- och utdata: Vad går in, och vad vill ni få ut?
- Helst ska processen ha ”smärtpunkter” – något som idag är långsamt, dyrt eller osäkert.
Ta gärna stöd av vår artikel om att välja rätt AI-verktyg för att säkerställa att ni inte väljer något ogenomtänkt.
Exempel på case att börja med
- Kundtjänst: Automatisera standardsvar i epost (se guide till AI i epost och nyhetsbrev).
- SEO-innehåll: Generera outlines och FAQ till nya sidor (AI för SEO-arbetet).
- Internkommunikation: Förbättra mallar och mötesanteckningar med AI (AI i WordPress-produktion).
- Sociala medier: Få hjälp med idéer och text under kampanjveckor (AI för socialt innehåll).
Vi rekommenderar att bara ta ETT sådant case i första omgången. Då blir piloten överskådlig och ni kan gå vidare utan att fastna.
🎯 Vilket AI-case passar er bäst?
Svara på 4 snabba frågor för att få en rekommendation
Fas 2: Sätt piloten i rullning
Nu är det dags att bygga, testa och köra igång själva piloten. Här är det viktigt att teamet vet vem som gör vad – och att det finns tydliga mål.
- Tydliggör ansvar: Vem leder piloten? Vem deltar? Vem dokumenterar resultat?
- Sätt gemensamma mål: Är det tid som ska sparas? Färre fel? Mer engagemang?
- Bestäm vilka verktyg och data som behövs: Vilka AI-tjänster ska användas? Vilka källor är viktiga? Läs gärna riktlinjer för AI och etik så allt blir korrekt från start.
Ofta behövs viss utbildning i prompt design – alltså hur du ger kommandon och instruktioner till AI-motorn. Läs vår praktiska guide till prompts så att alla deltagare får rätt bild.
Så rullar du ut piloten steg för steg
- Starta med en testperiod, t ex 2–3 veckor.
- Samla in feedback från användare och kollegor.
- Justera processerna utifrån vad ni lär er.
- Dokumentera såväl misslyckanden som framgångar.
Genom att hålla piloten smal, men ändå relevant, kan ni gå vidare snabbt även om något inte fungerar direkt.
📦 Quick Wins för varje fas
Fas 3: Mätning och utvärdering
Redan innan piloten startar behöver ni definiera vad ”effekt” egentligen betyder. Det kan vara sparad tid, bättre output eller nöjdare kunder. Konkreta mätpunkter gör det möjligt att utvärdera sakligt – och se vad som justeras inför nästa steg.
Vanliga mätpunkter i AI-pilotprojekt
- Antal timmar sparade jämfört med före piloten
- Bättre kvalitet (färre fel, högre betyg från användare)
- Mer output per vecka (antal producerade texter, svar eller leads)
- Ökad engagemangsgrad (till exempel öppningsfrekvens på ett nyhetsbrev)
Vi har sammanställt mer detaljerad vägledning kring hur du mäter effekt av AI-innehåll, inklusive tips för Google Analytics 4 och KPI:er.
💰 Beräkna din potentiella vinst
Se hur mycket tid och pengar ni kan spara över 90 dagar
Utvärdera och dra slutsatser
- Titta på hårda siffror (data, rapporter, statistik).
- Låt teamet ge sin syn – vad har blivit lättare, svårare eller mer inspirerande?
- Jämför utfallet mot målbilden ni satte i förväg.
Värt att nämna är att vissa effekter syns först efter några veckor, så utvärdera gärna både direkt efter piloten och några veckor senare.
Fas 4: Utrullning och skalning
Om piloten faller väl ut är det läge att skala upp. Nu vill ni kunna upprepa metoden på flera områden. Men här är det viktigt att gå systematiskt tillväga så att aldrig kvalitet eller teamets engagemang tappas bort.
- Statusmöte: Gå igenom lärdomar, hinder och framgångsfaktorer.
- Välj ut fler case: Kan modellen användas för nya processer? Gäller metoden även andra avdelningar?
- Planera gradvis utrullning: Undvik att gå från pilot till fullskalig implementation över en natt. Ta det stegvis.
- Bygg in ständiga förbättringar och feedbackloopar, och ta stöd av vår artikel om förändringsledning och teamadoption av AI.
Behöver ni anpassa policys, rutiner eller utbildningar? Se till att nya arbetsflöden dokumenteras och att verktyg väljs med omsorg. Läs gärna vidare i vår artikel om AI-arbetsflöden och processer.
Skala hållbart – håll koll på risker och etik
När AI-lösningar börjar påverka många medarbetare eller kunder blir frågor om data, etik och bias viktigare. I samband med skalning bör ni alltid gå igenom checklistan för GDPR och dataskydd samt risk och bias. Det bygger förtroende både internt och externt.
Så knyter du ihop roadmapen
Med den här planen bygger du en trygg väg in i AI. Du får snabbt konkreta svar på vad som fungerar, samtidigt som fallgropar minimeras. Även på mindre företag i Sörmland kan den här typen av pilotprojekt ge både nya affärsmöjligheter och en starkare, mer effektiv organisation.
Genom att hålla fast vid 90-dagarscykeln vågar fler prova nytt – och misslyckanden blir aldrig katastrofala. Istället byggs en kultur där erfarenhet och förbättring står i centrum. Om du vill förstå bakgrunden och möjligheterna med AI lite djupare rekommenderar vi introduktionen Vad är AI? – förklarat enkelt.
Vill du ha ännu mer konkreta exempel, se även våra artiklar om idéarbete och briefar med AI samt AI i SEO-arbetet.
Checklista för 90-dagars roadmap
📋 Din 90-dagars checklista
FAQ om AI-roadmap
Hur stort projekt kan man klara av på 90 dagar?
Det beror på ambitionsnivån, men vår erfarenhet är att ett avgränsat case – som en process eller arbetsuppgift – är optimalt. Du hinner få konkreta svar utan att projektet blir för komplext att hantera.
Är det här ett upplägg bara för stora företag?
Nej, tvärtom. 90-dagarsmodellen passar extra bra för mindre verksamheter och team, eftersom du kan anpassa ambitionsnivån och fokusera på det som ger mest nytta snabbt.
Måste vi ha programmerare eller IT-specialister med i piloten?
Inte nödvändigtvis. Många moderna AI-verktyg kräver varken kodning eller avancerad teknisk kunskap. Däremot är det klokt att involvera någon som har koll på dataskydd och rutiner, särskilt om ni hanterar personuppgifter.
Hur djupt måste man kunna AI för att göra en pilot?
Grundläggande förståelse räcker långt, särskilt om ni tar hjälp av guider som Vad är AI? – förklarat enkelt och skillnaden mellan generativ AI och traditionell maskininlärning. Fokus bör ligga på process och mätbar effekt – tekniken löser ofta mycket själv i bakgrunden.
Hur väljer vi rätt verktyg till piloten?
Fundera på behov, funktion och säkerhet. Läs gärna vår guide om att välja AI-verktyg för att undvika vanliga misstag. Många kända tjänster har gratisversioner, vilket gör det enkelt att testa i liten skala.
Hur mäter vi om AI-projektet är lyckat?
Formulera konkreta mätpunkter redan innan start: till exempel antal sparade timmar, ökade konverteringar eller bättre intern feedback. Se hur du mäter effekt av AI-innehåll för inspiration och tips på digitala verktyg som GA4.
Hur undviker vi vanliga misstag vid skalning?
Ta ett steg i taget och samla in feedback löpande. Bygg in rutiner för utbildning (läs om förändringsledning och teamadoption) samt kvalitetssäkring innan varje ny process rullas ut. Stäm av mot policy och riktlinjer så att etik och lag följs.
När är rätt läge att gå vidare från pilot till skalning?
När målen med piloten är nådda, teamet känner sig trygga och du har konkret data som visar på nytta – då är det dags att skala upp. Se till att använda checklistorna och anpassa planen efter era erfarenheter.
Var hittar jag mer information om AI-roadmaps och automation?
Vi rekommenderar:
- Denna AI-roadmap i tre faser
- Zapier: Guide till AI-automatisering
- Automatisering med Activepieces och Make
Behöver du diskutera ett särskilt case eller bolla idéer? Hör av dig så hjälper vi dig komma igång i rätt ordning.