POC-kyrkogårdar, parallella GPU-kluster och isolerade AI-initiativ.
Många organisationer – inte minst i offentlig sektor – sitter fast i experimentfasen. 2026 blir året då CIO:er måste ta AI från testbänk till stabil infrastruktur.
Erfarenheterna från större svenska myndigheter visar ett tydligt mönster: viljan att använda AI är stark, men förmågan att industrialisera den är ojämn.
Här är fem strategiska prioriteringar för CIO:er som vill undvika att AI-satsningen stannar vid pilotprojekt.
- Sluta jaga use case – börja bygg förmåga
Många organisationer startar med en lista på 20 AI-idéer. Resultatet? Fragmentering och låg effekt.
I stället bör CIO:er ställa en annan fråga:
Johan Lennartson, AI-strateg på Sogeti, som är en del av Capgemini.
Vilken kapacitet behöver vi för att kunna bygga och drifta AI kontinuerligt?
Det innebär att:
- Etablera en gemensam AI-plattform
- Säkerställa data governance och spårbarhet
- Definiera tydliga MLOps-processer
- Säkerställa kostnadskontroll för beräkningsresurser
Enstaka lösningar ger begränsad effekt. En återanvändbar plattform ger exponentiell effekt över tid.
- Gör säkerhet och regelefterlevnad till designkrav – inte bromskloss
För myndigheter och reglerade verksamheter är säkerhetsdimensionen central. Men alltför ofta kommer den in sent i processen och stoppar projekt.
2026 behöver CIO:er:
- Integrera säkerhetsarkitekter i AI-teamet från dag ett
- Tydliggöra vilka dataklasser som får användas i generativa lösningar
- Skapa godkända referensarkitekturer för exempelvis RAG
Särskilt i miljöer med känslig information är arkitekturen avgörande. En RAG-chatbot i en säkerhetsklassad kontext är en helt annan sak än en intern FAQ-bot.
- Bryt silos – organisatoriskt, inte bara tekniskt
En återkommande utmaning är att AI-kompetens finns men är utspridd.
CIO:er bör därför:
- Kartlägga faktisk AI-kompetens i organisationen
- Skapa tvärfunktionella team kring prioriterade initiativ
- Införa gemensamma forum för erfarenhetsutbyte
Det är inte ovanligt att olika delar av organisationen parallellt upphandlar molntjänster, bygger egna GPU-miljöer eller testar olika modeller – utan samordning.
Det är kostsamt. Och riskfyllt.
- Sätt produktionsmål – med deadline
Ett avgörande skifte sker när ledningen sätter ett konkret mål:
Minst en AI-lösning i produktion inom sex månader.
Det tvingar fram:
- Prioritering
- Förenkling
- Samarbete mellan IT och verksamhet
Utan tydlig deadline tenderar AI-initiativ att bli experimentella sandlådor.
- Mät affärsvärde – inte modellprecision
Tekniska team mäter gärna F1-score och latens. Ledningen bryr sig om:
- Handläggningstid
- Kostnadsreduktion
- Ökad träffsäkerhet i beslut
- Förbättrad medborgarservice
CIO:er behöver säkerställa att AI-initiativ kopplas till verksamhetsmål från start. Annars blir det svårt att motivera fortsatt investering.
2026: AI blir infrastruktur
AI är på väg att bli en del av bas-IT – inte en innovationsaktivitet vid sidan av.
Det innebär att CIO:er måste tänka i termer av:
- Driftbarhet
- Skalbarhet
- Incidenthantering
- Förvaltningsmodell
- Kompetensförsörjning
Organisationer som fortsätter experimentera utan att industrialisera riskerar att halka efter både i effektivitet och i förtroende. Den stora skillnaden mellan de som lyckas och de som fastnar? De bygger inte bara modeller. De bygger förmåga.
Av Annika Guldroth
