AI-effektivitet utan en AI-strategi som en förutsättning? Varför företag inte blint ska förlita sig på AI

Omtänka AI: AI är inte ett verktyg – från att installera programvara till strategi

Verkligheten i tyska företag är allvarlig: Även om 63 procent av företagen redan använder AI, har bara 6 procent faktiskt utvecklat en väl genomtänkt AI-strategi. Denna skillnad förklarar varför många AI-initiativ faller sönder i pilotprojekt eller avbryts efter en kort tidsperiod. Anledningen ligger sällan i själva tekniken, utan snarare i bristande strategisk förberedelse.

Företag behandlar ofta AI som en vanlig mjukvaruimplementering, men detta är en fatal missuppfattning. AI är mer än ett verktyg – det är ett paradigmskifte som förändrar processer, roller, beslutsfattande och hela arbetskulturen. En Rand-studie visar att i 80 procent av fallen misslyckas AI-implementeringar inte på grund av tekniken, utan på grund av bristande strategisk förberedelse, bristande kulturell förändring och otillräcklig förändringsledning.

Varför bygger företag taket före grunden?

Denna metod – att bygga taket före grunden – manifesterar sig konkret på flera områden: För det första använder sju av tio anställda AI-verktyg utan företagets godkännande. Denna så kallade skugg-AI har ökat med så mycket som 250 procent i vissa branscher. För det andra leder dess ostrukturerade användning till betydande säkerhetsrisker.

Konsekvenserna är redan synliga: Osäkra digitala "hubbar" används ofta genom vilka AI-verktyg kommunicerar med varandra och utbyter data. Om dessa är oskyddade kan hackare avlyssna all datatrafik. Forskare identifierade en kritisk sårbarhet i ett sådant gränssnitt med en extremt hög riskpoäng på 9,6 (av 10), vilket gör det möjligt för angripare att fjärrexekvera sin egen skadliga kod. Experter som Docker varnar för en "säkerhetsmardröm" som utsätter företag för risken för dataförlust, övertagande av hela system och attacker mot den digitala leveranskedjan.

Hur farliga är snabba injektionsattacker?

Snabba injektionsattacker representerar en särskilt perfid form av manipulation. De kan ske både direkt och indirekt. Vid indirekta attacker döljer angripare skadliga instruktioner i e-postmeddelanden, PDF-dokument eller på webbplatser. Till exempel är vit text på vit bakgrund i PDF-filer osynlig för användaren, men bearbetas av AI och kan lura den att utföra oönskade åtgärder.

En vetenskaplig studie dokumenterade över 208 095 unika attackförsök av 839 deltagare i ett realistiskt e-postscenario. Dessa attacker kan i bästa fall leda till att akademiska artiklar presterar bättre i chatbotutvärderingar, men i värsta fall kan de avslöja affärshemligheter.

Vilka är riskerna med skugg-AI?

Skugg-AI hänvisar till obehörig användning av AI-verktyg av anställda utan godkännande från IT- eller datastyrningsteam. Denna praxis medför flera kritiska risker: dataintrång på grund av okontrollerad databehandling, inkonsekvent beslutsfattande på grund av olikartade verktyg och brott mot regelefterlevnad.

Ett typiskt scenario: En kundtjänstrepresentant använder en obehörig chatbot för att svara på kundförfrågningar istället för att konsultera officiella företagsresurser. Detta kan leda till felaktig information, missförstånd med kunder och säkerhetsrisker om känslig företagsdata är inbäddad i förfrågan.

Vilka är riskerna med affärshemligheter?

Den ostrukturerade användningen av AI äventyrar affärshemligheter på flera nivåer. Direkt inmatning av känslig information från anställda i AI-system kan resultera i att den blir kvar i systemet permanent och används för utbildning. Slutsatser genom mönsterigenkänning gör det möjligt för AI-system att rekonstruera konfidentiellt innehåll från till synes ofarlig data.

Detta blir särskilt kritiskt när AI-system har tränats direkt med interna företagsdata. Detta innebär risken för "dataläckage" – oavsiktligt avslöjande av affärshemligheter. Juridiskt sett innebär detta att om affärshemligheter förs in i AI-system betraktas detta som otillåtet avslöjande, vilket kan få allvarliga konsekvenser, inklusive förlust av skyddad status.

Varför räcker inte tekniska lösningar ensamma?

Säkerhetsproblemen sträcker sig bortom rent tekniska aspekter. Oskyddade digitala gränssnitt utan användarautentisering eller datakryptering skapar betydande säkerhetsrisker. Forskare hittade 492 sådana oskyddade system som ger angripare direkt åtkomst till känsliga företagsdata. En lyckad attack kan leda till ett fullständigt systemövertagande.

Samtidigt saknar många företag grundläggande styrningsstrukturer. Fyrtio procent av teknikledarna anser att deras befintliga styrningsåtgärder är otillräckliga för att säkerställa säkerhet och efterlevnad i AI-projekt. Femtiotre procent av företagsarkitekterna är oroade över dataintrång och säkerhetsrisker.

Hur bör en AI-strategi utvecklas?

En framgångsrik AI-strategi börjar med tydliga organisationsstrukturer. AI Governance Framework (DAGF) som utvecklats av Databricks omfattar 43 nyckelområden, indelade i fem pelare: organisatorisk integration med tydlig överensstämmelse mellan AI-mål och strategiska företagsriktlinjer; lagefterlevnad för att säkerställa regelefterlevnad; riskhantering för systematisk bedömning och hantering av AI-risker; etiskt ansvar som grund för tillförlitlig AI-användning; och teknisk styrning för säker och kontrollerad implementering.

Strategin måste vara tvärvetenskaplig. Ett ramverk för AI-styrning kräver samverkan mellan olika avdelningar: IT-säkerhet, dataskydd, compliance, riskhantering och andra avdelningar måste arbeta tillsammans på ett samordnat sätt. Compliancefunktionen kan fungera som en rådgivande, samordnande och konsoliderande myndighet.

Vilket rättsligt ramverk måste iakttas?

Med AI-lagen och den fortfarande gällande GDPR står företag inför ett tätt nätverk av rättsliga skyldigheter. AI-förordningen följer en riskbaserad strategi: högriskapplikationer omfattas av strikta krav och kritiska system är redan förbjudna. Samtidigt är GDPR fortfarande fullt tillämplig när personuppgifter behandlas.

Med sina riktlinjer från juni 2025 har den tyska dataskyddskonferensen (DSK) skapat ett praktiskt ramverk för GDPR-kompatibel användning av AI-system. Dessa riktlinjer specificerar GDPR:s grundläggande principer för AI-tillämpningar och kräver bland annat tekniska och organisatoriska åtgärder (TOM) som anpassas till risken för respektive AI-system.

En ny dimension av digital transformation med 'Managed AI' (Artificial Intelligence) – Plattform & B2B-lösning | Xpert Consulting - Bild: Xpert.Digital

Här får du lära dig hur ditt företag kan implementera skräddarsydda AI-lösningar snabbt, säkert och utan höga inträdesbarriärer.

En Managed AI-plattform är ditt heltäckande och bekymmersfria paket för artificiell intelligens. Istället för att behöva hantera komplex teknik, dyr infrastruktur och långa utvecklingsprocesser får du en nyckelfärdig lösning skräddarsydd efter dina behov från en specialiserad partner – ofta inom några dagar.

De viktigaste fördelarna i korthet:

⚡ Snabb implementering: Från idé till operativ tillämpning på dagar, inte månader. Vi levererar praktiska lösningar som skapar omedelbart värde.

🔒 Maximal datasäkerhet: Dina känsliga uppgifter stannar hos dig. Vi garanterar säker och korrekt behandling utan att dela data med tredje part.

💸 Ingen ekonomisk risk: Du betalar bara för resultat. Höga initiala investeringar i hårdvara, mjukvara eller personal elimineras helt.

🎯 Fokusera på din kärnverksamhet: Koncentrera dig på det du gör bäst. Vi hanterar hela den tekniska implementeringen, driften och underhållet av din AI-lösning.

📈 Framtidssäkert och skalbart: Din AI växer med dig. Vi säkerställer kontinuerlig optimering och skalbarhet och anpassar modellerna flexibelt till nya krav.

Mer om detta här:

• Den hanterade AI-lösningen - Industriella AI-tjänster: Nyckeln till konkurrenskraft inom tjänste-, industri- och maskintekniksektorerna

Hur kan dataskyddsrisker minimeras?

Inbyggd integritet och integritet som standard måste integreras i AI-system från början. Företag måste se till att de mest dataeffektiva och integritetsvänliga inställningarna alltid väljs. Regelbundna granskningar av AI-system är nödvändiga för att säkerställa dataskyddsförenlig drift.

En konsekvensbedömning avseende dataskydd (DPIA) är ofta obligatorisk för AI-system, särskilt när de skapar "höga risker" för registrerade, till exempel genom profilering eller automatiserat beslutsfattande. Utmaningen: Med självlärande AI-system är själva algoritmen ofta inte längre begriplig för dess utvecklare – det så kallade "svarta lådan-problemet".

Vilka är de konkreta stegen för implementering?

Framgångsrik AI-implementering kräver ett strukturerat tillvägagångssätt i tre faser: Fas 1 (månad 1-3): Förberedelse och strategiutveckling med måldefinition, riskanalys och etablering av styrningsstruktur. Fas 2 (månad 4-9): Pilotprojektfas med kontrollerad testning av utvalda användningsfall och kontinuerlig optimering. Fas 3 (månad 10-18): Skalning och konsolidering med företagsomfattande utrullning och etablerade styrningsprocesser.

Urvalet av initiala pilotprojekt är avgörande. Dessa bör fokusera på områden med hög potential och låg risk, såsom automatisering av repetitiva uppgifter inom redovisning eller optimering av prognoser inom lagerhantering. Tydliga framgångskriterier och noggrann prestationsmätning är avgörande.

Hur engagerar man framgångsrikt medarbetare?

Medarbetarutbildning är avgörande för AI:s framgång. 69 procent av företagen ser bristen på AI-specialister som ett hinder. Detta problem kan motverkas genom riktad utbildning av befintliga anställda. Tvärvetenskapliga team som sammanför AI-experter med domänspecialister säkerställer att AI-lösningar utvecklas med praktisk relevans.

En öppen felkultur är nödvändig för att minska rädslor och uppmuntra medarbetare att aktivt använda och ge feedback. Regelbunden kommunikation om fördelarna med AI bidrar till att främja acceptans och minska motstånd. Samtidigt måste tydliga riktlinjer kommuniceras för vilka AI-verktyg som får och inte får användas.

Vilken roll spelar kontinuerlig övervakning?

AI-projekt är inte en engångsföreteelse; de ​​kräver kontinuerligt stöd. Återkopplingsslingor måste etableras för att kontinuerligt förbättra AI-modeller. AI-systemens prestanda måste regelbundet analyseras och anpassas till förändrade affärsförhållanden.

Att dokumentera alla AI-aktiviteter är nödvändigt för både efterlevnad av lagar och vidareutveckling. Bästa praxis och lärdomar måste dokumenteras för att påskynda utrullningen till andra delar av företaget. Detta kräver flexibilitet – strategin måste kunna anpassas efter behov.

Hur kan investeringen motiveras?

Viljan att investera i AI ökar kontinuerligt, men företag förväntar sig mätbara resultat. Enligt en IW-studie skulle AI kunna tredubbla den årliga produktivitetstillväxten i Tyskland på lång sikt och spara cirka 3,9 miljarder arbetstimmar fram till 2030. Det kräver dock strategisk, inte blind, implementering.

Tydliga nyckeltal och mätbara mål bör definieras från början. Dessa kan inkludera kostnadsminskningar, intäktstillväxt eller förbättrad kundupplevelse. Framgångsrika pilotprojekt bör gradvis skalas upp till andra affärsområden och utnyttja erfarenheterna från de första implementeringarna.

Vad kan företag implementera omedelbart?

Omedelbara åtgärder inkluderar skapandet av en AI-policy som tydligt reglerar vilka uppgifter som får matas in i vilka AI-system. Sekretessavtal för anställda som arbetar med AI-verktyg är lagstadgade. Tekniska säkerhetsåtgärder som kryptering och starka lösenord måste implementeras.

Åtkomsthantering bör begränsa antalet anställda som arbetar med affärshemligheter med hjälp av AI till ett nödvändigt minimum. Regelbunden utbildning i säker användning av AI-verktyg måste etableras. Systemval måste övervägas noggrant – molnbaserade tjänster bör undvikas om flera företag har tillgång till samma system.

Varför är det rätt tid att agera nu?

Klyftan mellan AI-pionjärer och tveksamma företag ökar. Företag som agerar strategiskt nu kan säkra avgörande konkurrensfördelar. Regelverket blir allt tydligare – med DSK-riktlinjerna från 2025 och AI-lagen finns praktiska ramverk tillgängliga.

Samtidigt kommer den federala regeringens finansieringsåtgärder, såsom verkliga AI-labb, gigafabriksprogram och den innovationsvänliga implementeringen av AI-lagen, snabbt att vara uttömda. Tidiga åtgärder kan säkra avgörande konkurrensfördelar här. Att vänta är inte ett alternativ – verkligheten visar redan tydligt riskerna med ostrukturerad AI-användning.

Strategi före teknologi

Teknologi ensam garanterar inte en framgångsrik AI-transformation. Utan strategisk förberedelse kommer även de mest avancerade AI-verktygen att förbli ineffektiva eller till och med utgöra en säkerhetsrisk. Den nuvarande utvecklingen med skugg-AI, säkerhetsbrister och dataintrång visar tydligt att företag måste göra sin research innan de anammar AI.

En väl genomtänkt AI-strategi

omfattar organisationsstrukturer, efterlevnad av lagar, riskhantering, etiskt ansvar och teknisk styrning. Det kräver tvärvetenskapligt samarbete och kontinuerlig utveckling. Företag som lägger denna grund kan använda AI säkert och framgångsrikt. De som fortsätter att bygga taket före grunden riskerar inte bara att förlora affärshemligheter utan äventyrar också hela sin digitala transformation.

Det första steget är alltid att stanna upp: Analysera din nuvarande AI-användning, identifiera skugg-AI och utveckla en strategisk plan. Först då bör du trycka på startknappen för kontrollerad AI-implementering. Att investera i en gedigen AI-strategi kommer att löna sig i längden genom säker, effektiv och lagligt kompatibel AI-användning.

Oberoende AI-plattformar som ett strategiskt alternativ för europeiska företag - Bild: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: De mest flexibla AI-plattforms-tailor-tillverkade lösningarna som minskar kostnaderna, förbättrar deras beslut och ökar effektiviteten

Oberoende AI -plattform: Integrerar alla relevanta företagsdatakällor

• Snabb AI-integration: Skräddarsydd AI-lösningar för företag i timmar eller dagar istället för månader
• Flexibel infrastruktur: molnbaserad eller värd i ditt eget datacenter (Tyskland, Europa, gratis val av plats)

• Högsta datasäkerhet: Användning i advokatbyråer är säkra bevis
• Användning över ett brett utbud av företagsdatakällor
• Val av dina egna eller olika AI -modeller (DE, EU, USA, CN)

Mer om detta här:

• Oberoende AI-plattformar kontra hyperskalare: Vilken lösning är rätt för dig?

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ Skapande eller omjustering av AI -strategin

☑ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus