Hvordan bruke kunstig intelligens i bedriften: en praktisk guide

Hva betyr «å bruke AI» konkret i 2025?

AI er nyttig når den hjelper mennesker å jobbe raskere, tryggere og mer konsistent. I praksis handler det om å forbedre oppgaver du gjør ofte, der kvaliteten kan måles og dataene dine tåler bruk i sikre verktøy.

To hovedmønstre: informasjonsintensivt vs. driftsintensivt

• Informasjonsintensive oppgaver: tekst, e‑post, dokumenter, søk, beslutningsstøtte. Her er språkmodeller (LLM) og RAG særlig nyttig.
• Driftsintensive oppgaver: logistikk, produksjon, vedlikehold, kundeservicevolum. Her kombineres maskinlæring, sensordata og arbeidsflyt (RPA + KI).

Når passer KI – og når bør du vente?

• Passer når: du har klar problemdefinisjon, tilgjengelige data/kilder, og aksept for «menneske-i-løkken» i starten.
• Vent når: data er svært sensitive uten tekniske/avtalemessige kontroller, eller når kvalitet ikke kan måles før produksjon.

9 bruksområder du kan starte med i dag

Nedenfor finner du konkrete «hvordan bruke kunstig intelligens»-eksempler med fremgangsmåte, verktøytips og måling.

1) Skrive og redigere med språkmodeller (LLM)

Slik gjør du det:

• Lag maler for vanlige formater (kunde‑epost, rapportinnledning, stillingsannonse).
• Be modellen om førsteutkast, og gi den tydelige retningslinjer for tone og struktur.
• Kjør en kvalitetsrunde der en fagperson godkjenner endelig tekst.

Verktøytips: En generalist som ChatGPT i bedriftsvariant eller tilsvarende i kontorpakken («program») fungerer godt for førsteutkast.

Mål effekt: tid fra idé til utkast, antall runder til godkjent, kvalitetsscore fra fagansvarlig.

Kilde: https://openai.com/enterprise-privacy
Kilde: https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365-copilot-overview

2) Møteoppsummering og beslutningslogg

Slik gjør du det:

• Bruk KI til automatisk transkribering og generering av beslutningspunkter.
• Lag en fast mal: «Tema, beslutning, ansvar, frist».
• Synk oppsummeringen til prosjektverktøy med oppgaver.

Mål effekt: tid spart per møte, andel møter med tydelig beslutningslogg, færre misforståelser i oppfølging.

3) Kundeservice: selvbetjening og agentassist

Slik gjør du det:

• Start med en kunnskapsbase (FAQ, policy, retur) og koble RAG for sikre svar.
• Innfør agentassist: forslag til svar, tonekontroll og oppsummering av tråder.
• Evaluer med testsett før lansering; mål presisjon og løsningsgrad.

Mål effekt: andel henvendelser løst uten eskalering, responstid, kundetilfredshet (CSAT).

Kilde: https://cloud.google.com/architecture/rag

4) Internt søk med RAG (hent frem svaret fra egne kilder)

RAG (Retrieval Augmented Generation) lar en språkmodell hente utdrag fra dine dokumenter og bruke dem som «fakta‑grunnlag» i svaret.

Slik gjør du det:

• Indekser relevante dokumenter (SharePoint, Google Drive, Confluence, intranett).
• Etabler tilgangsstyring (SSO/RBAC) og synk-rutiner.
• Evaluer kvalitet: viser svaret kilder, og er de korrekte?

Mål effekt: tid brukt på å finne svar, andel svar med kildehenvisning, kvalitet validert av fagperson.

Kilde: https://cloud.google.com/architecture/rag

5) Salg og marked: research og personaliserte utkast

Slik gjør du det:

• Generer kunderelevant research (offentlige kilder + CRM‑data) etter klare maler.
• Lag førsteutkast til e‑post/landingsside med bransje‑tilpasning.
• Be om forslag til A/B‑varianter av budskap.

Mål effekt: tid per research, møtebookingrate, innholdsgodkjenning ved første forsøk.

6) Dokumenthåndtering og kontraktsstøtte

Slik gjør du det:

• Bruk KI til å oppsummere endringer mellom to versjoner.
• Marker avvik mot mal (for eksempel manglende vedlegg, feil vilkår).
• Foreslå standardformuleringer, men kreve juridisk godkjenning før utsendelse.

Mål effekt: tid per kontraktsgjennomgang, antall avvik fanget opp før signering.

7) Analyse og prognoser (maskinlæring i praksis)

Slik gjør du det:

• Identifiser ett område hvor historiske data finnes (etterspørsel, bemanning, risiko).
• Tren en enkel modell, valider presisjon, og vis resultat med tydelige usikkerhetsgrenser.
• Integrer funnene i planleggingsmøter.

Mål effekt: planavvik, lagersvingninger, utnyttelsesgrad.

8) Automatisering av rutiner (RPA + KI)

Slik gjør du det:

• La KI lese inn dokumenter (PDF, e‑post), strukturere informasjon og sende til RPA‑flyt.
• Bygg «menneske‑i‑løkken» for sjekk ved unntak.
• Loggfør alle steg for revisjon.

Mål effekt: saksgjennomløpstid, antall manuelle berøringer, feilrate.

9) Kvalitets- og etterlevelseskontroll

Slik gjør du det:

• Sett opp KI‑vakt som skanner leveranser for policybrudd (tone, påstander uten kilde, PII).
• Varsle sikkerhetsansvarlig ved avvik, og legg ved sitater/kilder.

Mål effekt: antall avvik oppdaget tidlig, tid til korrigering, revisjonsspor fullstendighet.

Kilde: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework

Velg riktig kunstig intelligens app eller program

App vs. program vs. plattform

• App: løser ett spesifikt use case (for eksempel møteoppsummering). Rask å ta i bruk.
• Program: bredere funksjonalitet (kontor‑«copilot»), passer kunnskapsarbeid på tvers.
• Plattform: rammeverk for å bygge egne løsninger med høy kontroll (data, MLOps, API).

Bruk «app» for raske gevinster, «program» for bred adopsjon, og «plattform» når du vil eie logikk og dataflyt i kjerneprosesser.

Sjekkliste for verktøyvalg

• Sikkerhet og personvern: databehandleravtale, EU/EØS‑lagring, logging, PII‑kontroller.
• Datatilgang: connectorer til dine systemer, RAG, oppdateringsfrekvens og kildevisning.
• Brukeropplevelse: maler, forklarte svar, lav terskel for nye brukere.
• Kost: lisens + forbruk (tokens/kontekst) + lagring av indekser. Budsjettgrenser og varsler.
• Styring: tilgang (SSO/RBAC), miljøer for test/produksjon, revisjon.

Kilde: https://openai.com/enterprise-privacy
Kilde: https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365-copilot-overview
Kilde: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework

90-dagers plan: fra idé til pilot

Dette er en praktisk oppskrift du kan bruke med små tilpasninger. For en bredere fagkontekst om hva AI er og hvordan den fungerer, les mer om dette i vår hovedartikkel.

0–30 dager: avklare behov og data

• Velg 1–2 use case med tydelig effektmål og datatilgang.
• Map data, eierskap og samtykker. Lag enkel risikovurdering.
• Definer akseptkriterier og KPIer før test.

les mer om dette i vår hovedartikkel

31–60 dager: prototype og test

• Sett opp sikker testtenant, tilgangsstyring og logging.
• Bygg minimumsløsning: maler, RAG‑indeks (der relevant), kvalitetsmåling.
• Test på ekte data med liten brukergruppe; juster basert på funn.

61–90 dager: pilot og beslutning

• Rull ut til utvalgte brukere/kunder.
• Mål mot KPIer, dokumenter gevinst og risiko.
• Beslutning: stoppe, forbedre eller skalere.

Kilde (overordnet AI‑rammer): https://www.regjeringen.no/no/dokumenter/nasjonal-strategi-for-kunstig-intelligens/id2685594/

Sikkerhet, personvern og risiko i praksis

GDPR-grunnprinsipper for KI

• Behandlingsgrunnlag: avklar om du baserer deg på samtykke, avtale eller berettiget interesse.
• Dataminimering: del bare det som trengs; vurder anonymisering/pseudonymisering.
• Innsyn/sletting: dokumenter hva som lagres, hvor og hvorfor.
• Overføringer: vær tydelig på region (EU/EØS), og bruk standardkontrakter ved behov.
• Logging og sporbarhet: sørg for revisjon og hendelseslogger.

Kilde: https://www.datatilsynet.no/rettigheter-og-plikter/virksomhetenes-plikter/

RAG og kildegrunnlag reduserer risiko

• Bruk «closed‑book» med egne dokumenter der presisjon er kritisk.
• Vis kilder i svar, og krev menneskelig godkjenning i regulatoriske prosesser.

Kilde: https://cloud.google.com/architecture/rag

KPIer og ROI du kan måle på

• Effekt: tid spart per oppgave, gjennomløpstid i prosess, antall manuelle berøringer.
• Kvalitet: presisjon på svar, avvik oppdaget før utsendelse, andel svar med kilde.
• Kost: lisens + forbruk per team, kost per løst henvendelses‑case, driftskost per måned.
• Forretning: møtebooking, tilbudshastighet, kundetilfredshet, reduksjon i feil/klager.

Tips: mål før/etter og i kontrollgrupper der det er mulig. Start konservativt og øk automasjonsgrad etter dokumentert kvalitet.

Vanlige feil – og raske tiltak

• Uklar problemstilling: skriv ett konkret mål per prosjekt.
• Dårlige data: rydd og avklar eierskap før pilot.
• Ingen «menneske‑i‑løkken»: legg inn faglig kontroll i kritiske steg.
• For stor pilot: start lite, mål, lær og skalér trinnvis.
• Utydelig policy: lag korte kjøreregler for hva som kan deles og hvor.

For et helhetlig bakteppe om begreper, fordeler og begrensninger, se hovedartikkelen vår om KI.

les mer om dette i vår hovedartikkel

Oppsummering og neste steg (CTA)

Å bruke kunstig intelligens handler ikke om å erstatte mennesker, men å gjøre teamet raskere og sikrere på kjente oppgaver. Start med ett av bruksområdene over, bruk RAG når svar må forankres i egne kilder, og mål effekt før du skalerer.

• Book en prat – vi hjelper deg å prioritere riktig use case og lage en 90‑dagers plan.
• Få gratis AI‑vurdering – få en rask sjekk av dataflyt, verktøyvalg og risikopunkter.

FAQ: Ofte stilte spørsmål

Hvilken kunstig intelligens app bør vi starte med?

Velg en app som løser ett konkret problem (for eksempel møteoppsummering eller FAQ‑bot). Test i liten skala, mål kvalitet, og bygg videre der gevinsten er tydelig.

Trenger vi egen plattform, eller holder et «program» i kontorpakken?

Mange starter med program/app for rask effekt. Velg plattform når du trenger kontroll på data, tilpasning og skalerbarhet på tvers av flere prosesser.

Er ChatGPT trygt for bedriftsdata?

Med riktig lisens og konfigurasjon kan data brukes uten å trene grunnmodellen. Bruk SSO, tilgangsstyring, logging og klare policyer.

Kilde: https://openai.com/enterprise-privacy

Hva er RAG – og trenger vi det?

RAG lar modellen hente utdrag fra dine dokumenter og bruke dem som grunnlag for svaret, med kildevisning. Du trenger det når presisjon og etterprøvbarhet er viktig.

Kilde: https://cloud.google.com/architecture/rag

Må ansatte kunne kode for å bruke KI effektivt?

Nei. God praksis er maler, tydelige «prompts» og korte opplæringsøkter. Tekniske team kan støtte med integrasjon og RAG der det gir mest verdi.

Hvordan unngår vi feilinformasjon og «hallusinasjoner»?

Bruk RAG for kildegrunnlag, vis kilder i svar, og la en fagperson godkjenne i kritiske steg. Mål kvalitet løpende og forbedre datagrunnlaget.