AI har snabbt blivit en del av vardagen i moderna affärssystem – men bakom varje intelligent funktion ligger något ännu viktigare: data. Rätt data, rätt struktur, och rätt styrning. Vi pratade med Bogdan Dobondi, specialist på datadriven utveckling på Implema, om varför så många företag fastnar på vägen mot AI – och vad som krävs för att få AI att fungera i affärssystemen.
Hallå där Bogdan Dobondi, AI tar plats i allt fler affärssystem – men vad betyder det konkret för företagens vardag enligt dig?
AI i affärssystem innebär att vi kan fatta snabbare och mer träffsäkra beslut baserat på realtidsdata. Det påverkar allt från automatiserade prognoser och intelligent resursplanering till smarta varningssystem. För att detta ska fungera krävs dock att data är standardiserad, tillgänglig och av hög kvalitet. AI är inte bättre än datan den matas med – därför blir datastyrning och datakvalitet avgörande faktorer för att lyckas.
Vilket är det största felet företag gör idag vad gäller sin data?
Många företag underskattar vikten av standardisering och strukturerad datastyrning. De samlar in stora mängder data, men utan en gemensam modell, tydliga ägarskap eller governance-struktur. Resultatet blir silos, inkonsekvent data med låg tilltro – vilket bromsar både AI-initiativ och digitalisering i stort. Här behöver man börja i rätt ände: grunda i standarder, säkerställa datakvalitet och förenkla tillgången till data.
Vad ser du som de största riskerna när man kopplar ihop AI med affärskritisk information?
Den största risken är brist på kontroll. När AI-agenter kopplas till affärskritisk information utan tydlig styrning kan det leda till felaktiga beslut, säkerhetsbrister eller oavsiktligt datautflöde. Det är avgörande att ha transparenta processer, spårbarhet i AI-agenterna med tydliga gränser för vilken data som får användas, och hur. Dessutom måste vi ta hänsyn till regulatoriska krav, som GDPR, redan från början.
Hur arbetar vi på Implema för att säkra att kunddata inte används felaktigt i AI-modeller eller externa integrationer?
Vi arbetar konsekvent med standardiserade processer för datahantering och governance. Det innebär bland annat att vi definierar tydliga roller, accessstyrning, samt säkerställer spårbarhet och transparens i dataflödena. När vi utvecklar AI-lösningar eller externa integrationer är säkert och integritet alltid inbyggda från start – vi följer principen “privacy by design”. Vårt mål är tydligt: kunden ska alltid ha full kontroll över sin data.
Vad är det viktigaste företag kan göra idag vad gäller sin data? Vad är det viktigaste att ta tag i?
Det absolut viktigaste är att etablera en standardiserad datagrund. Det betyder att definiera masterdata, strukturer, datakvalitet och ansvar. Utan det är det svårt att skala, automatisera eller dra nytta av AI. Parallellt behöver man se över data governance och säkerhetsramverk. Genom att snabbt få kontroll på dessa områden skapar man en stabil plattform för innovation och tillväxt.
Avslutningsvis, vilka är dina framtidsspaningar vad gäller data, AI och affärssystem?
Vi ser en tydlig rörelse mot s.k. “real-time decisioning”, där affärssystem och AI tillsammans möjliggör snabba, datadrivna beslut baserade på realtidsdata (eller nära realtid). För att det ska fungera kommer datastandardisering, automation och säkerhet att bli ännu viktigare. Samtidigt kommer semantiska datamodeller och data arkitekturer att möjliggöra både flexibilitet och kontroll. Framtiden tillhör de företag som kombinerar snabb leverans med robust datastyrning.
