Sju strategiske spørsmål styret bør stille om AI

AI er ikke lenger en fremtidsvisjon. Det er en realitet i styrerom og forretningsmodeller. Men der teknologiutviklingen går i rekordfart, er mange styrer fortsatt i tenkeboksen. De får rapporter om AI-piloter og datainitiativer, men mangler ofte en tydelig strategi eller en grunnleggende forståelse for hva som må være på plass.

Her er sju spørsmål styret bør stille nå og hva de konkret bør gjøre med svarene.

1 Hva vil vi egentlig oppnå med AI?

Det første og kanskje viktigste spørsmålet. Mange ser på AI som et effektiviseringsverktøy, men potensialet er langt større. AI kan skape helt nye forretningsmodeller, åpne for nye produkter og gi unike konkurransefortrinn.

Hva kan styret gjøre nå?
Be ledelsen definere 2–3 strategiske AI-mål, som for eksempel høyere livstidsverdi per kunde, lansering av nye digitale tjenester. Krev samtidig konkrete KPI-er for fremdrift.

2 Har vi kontroll på dataene våre?

God AI starter med gode data. Det handler ikke bare om hvor mye data man har, men om kvalitet, eierskap og tilgjengelighet. Uten dette vil AI-løsningene gi dårlige svar og være en risiko.

Hva kan styret gjøre nå?
Pålegg ledelsen å gjennomføre en «data due diligence»: kartlegg eierskap, etabler en datakatalog og vurder en data-helsesjekk med enkle indikatorer for kritiske datakilder.

3 Hvordan styrer vi risiko, ansvarlighet og etterlevelse?

AI gir nye former for risiko. Feilinformasjon, forutinntatthet og manglende forklarbarhet kan skade både omdømme og tillit. Nye regelverk som EUs AI Act gjør det enda viktigere å ha styring.

Hva kan styret gjøre nå?
Be om en risikomatrise for AI, utnevn en ansvarlig leder for AI-governance, og innfør kvartalsvis rapportering til styret om utvikling og hendelser.

4 Hvordan håndterer vi leverandøravhengighet og digital suverenitet?

De fleste AI-løsninger er koblet til skyplattformer som eies av noen få globale aktører. Det gir fleksibilitet, men også avhengighet og eksponering for prisøkninger, datarisiko og geopolitiske forhold.

Hva kan styret gjøre nå?
Kartlegg hvilke deler av teknologistacken som er kritiske av data, modeller og drift. Vurder bruk av flere skyleverandører og utforsk europeiske alternativer for sensitive data og use-case.

5 Hvordan sikrer vi at AI gir faktisk verdi?

Altfor mange AI-prosjekter stopper i prøvefasen og gir aldri reell effekt på bunnlinjen. Manglende forankring, uklare eiere og fravær av plan for skalering er vanlige grunner.

Hva kan styret gjøre nå?
Still krav om en tydelig forretningsverdi før piloter settes i gang. Det bør inkludere KPIer, ansvar i linjen og en plan for hvordan løsningen skal driftes i produksjon.

6 Hvordan sikrer vi kvaliteten i AI-resultater?

Språkmodeller kan virke overbevisende, men gi feilaktige svar. Det kan få alvorlige konsekvenser. Pålitelighet må bygges inn i prosessen.

Hva kan styret gjøre nå?
Sett opp prosess for QA på output fra AI. Det kan være krav om kildehenvisning, eskalering til mennesker ved viktige beslutninger og måling av nøyaktighet i produksjon.

7 Hvilke nye forretningsmodeller kan vi skape med AI?

AI er ikke bare en måte å gjøre det gamle bedre på. Det kan også skape helt nye inntektsstrømmer. Bedrifter som Amazon har allerede gjort datastrømmer og AI-infrastruktur til egne forretningsområder.

Hva kan styret gjøre nå?
Be ledelsen identifisere én eller to AI-funksjoner som kan bli kommersielle produkter. Eksempelvis API-er for interne modeller eller innsiktsbaserte premiumtjenester. Krev en business case og P&L-analyse.

Styret må eie den strategiske samtalen om AI

AI påvirker hele virksomheten – fra kundefront til kjernesystemer. Det holder ikke å overlate dette til teknologer alene. Styret må stille de rette spørsmålene, be om tydelige svar og ta strategiske valg som skaper verdi og reduserer risiko.

Fremtiden styres ikke av de som bruker AI. Den styres av de som forstår hva de vil bruke AI til.