Kom i gang med AI uden at ansætte en dataspecialist

Forestillingen om, at man skal ansætte en dataspecialist for at komme i gang, holder de fleste små virksomheder tilbage. Den er også forkert for langt de fleste af de opgaver, der reelt er noget at hente på.

Udviklingen går stærkt: Danmarks Statistik opgjorde, at andelen af virksomheder med mindst ti ansatte, der bruger kunstig intelligens, steg fra 15 procent i 2023 til 28 procent i 2024. Statistikken dækker private virksomheder med mindst ti fuldtidsansatte, mens de mindste virksomheder med fem til ni ansatte er med i en særskilt undersøgelse. Med andre ord: det er ikke kun de store, der er i gang.

Start med en opgave, ikke med en teknologi

Den rækkefølge, der plejer at virke, er kedelig og effektiv. Find den arbejdsgang, hvor nogen bruger mest tid på noget, der ikke kræver et fagligt skøn. Det er typisk indtastning fra papir eller PDF, sortering af henvendelser, eller det at finde den samme oplysning frem i tre systemer.

Skriv arbejdsgangen ned, skridt for skridt, sådan som den faktisk foregår. Ikke sådan som den burde foregå. Forskellen mellem de to er som regel dér, problemet bor.

De tre roller, I skal bruge (og ingen af dem er datalog)

1. En, der kender arbejdsgangen. Typisk den, der laver den i dag. Uden hende bliver løsningen bygget på en beskrivelse, ingen genkender.
2. En, der kan beslutte. Både om budgettet og om at ændre måden, arbejdet gøres på. Et projekt uden en beslutningstager bliver til et forsøg.
3. En, der kan bygge det. Enten en leverandør, eller en medarbejder med teknisk flair og tid afsat. Det er den rolle, der kan købes udefra.

Bemærk, at to af de tre roller allerede findes hos jer. Det er ikke tilfældigt: de fleste projekter, der går galt, går galt på de to, ikke på den tredje.

De tre fælder

Fælde 1: at starte med det sjoveste

Det, der er spændende at vise frem, er sjældent det, der sparer tid. Start med det kedelige og målbare. Det giver et resultat, alle kan se, og det gør den næste beslutning nemmere.

Fælde 2: at tro, at data er klar

Oplysningerne findes måske, men de ligger i en PDF, i et regneark med sammenlagte celler eller i hovedet på en medarbejder. Regn med, at en del af arbejdet er at få dem et sted hen, hvor de kan bruges. Det er ikke spildtid, det er selve opgaven.

Fælde 3: at springe kontrollen over

Et system skal kunne sige ”det ved jeg ikke”. Et felt uden sikkert svar skal stå tomt og markeret, ikke gættet. Og et menneske skal kunne se og rette, indtil kvaliteten er målt over tid.

Der findes offentlig hjælp til afklaringen

SMV:Digital drives af Digitaliseringsstyrelsen og Erhvervshus Midtjylland sammen med landets erhvervshuse, og virksomheder kan søge tilskud til privat rådgivning, der afklarer potentialet ved digitalisering, herunder kunstig intelligens. Ordningen har efter eget udsagn støttet mere end 7.000 digitale projekter siden 2018. Det er en fornuftig første adresse, hvis I vil have afklaringen gjort ordentligt, før I bruger penge på at bygge noget.

Vil I se, hvilke opgaver der realistisk kan bygges hurtigt, og hvad forarbejdet med data kræver, ligger begge gennemgange i vidensbasen. Skal vi se på jeres opgave, kan I beskrive den i Tegnestuen.

Kilder

• Flere virksomheder anvender kunstig intelligens, Danmarks Statistik. Læst 31. august 2026.
• It i virksomheder, Danmarks Statistik. Læst 31. august 2026.
• SMV:Digital, Digitaliseringsstyrelsen. Læst 31. august 2026.