Virksomheder investerer massivt i kunstig intelligens, men alt for få får reel forretningsværdi ud af indsatsen. Nye analyser viser, at 88 procent af AI-projekter ikke når i drift, og at blot 26 procent kommer videre end et proof-of-concept. Erfaringerne peger dog på, at udfordringerne sjældent skyldes teknologien i sig selv, men måden den implementeres på. Succes handler ikke om at eksperimentere mest, men om at forankre løsningerne i organisationen og arbejde systematisk.
Kunstig intelligens er i dag en central drivkraft for vækst. Potentialet spænder fra automatisering og procesoptimering til udvikling af nye forretningsmodeller. De virksomheder, der formår at integrere AI i deres drift, opnår markante gevinster. Alligevel går mange initiativer i stå, længe før de når at skabe værdi.
Ifølge International Data Corporation (IDC) når 88 procent af AI-projekter aldrig ud over udviklingsfasen, mens en analyse fra Boston Consulting Group (BCG) viser, at kun 26 procent kommer længere end en indledende prototype. En nyere Forbes-gennemgang dokumenterer samtidig, at årsagen sjældent er tekniske barrierer. Udfordringen er, at projekterne mangler forretningsmæssig forankring, struktur og ejerskab.
Tallene peger derfor på et grundlæggende behov: AI kræver tydelige mål, et solidt fundament og klare rammer, hvis potentialet skal realiseres.
Fra symbolske initiativer til løsninger med effekt
Mange AI-projekter sættes i gang som markeringer af innovation, men projekterne skaber kun værdi, når udgangspunktet er forretningens behov. De organisationer, der lykkes, arbejder typisk ud fra tre principper:
1. Klare forretningsmål fra start
Teknologivalg må ikke være udgangspunktet. Projektet skal tage afsæt i et konkret problem og en tydelig definition af, hvordan værdi måles. Når succeskriterierne er klare, bliver løsningen lettere at forankre og realisere.
2. Et stærkt teknisk fundament
AI kræver data, der er velstrukturerede, tilgængelige og sikre. Mange projekter går i stå, fordi datakvalitet og integrationer først prioriteres sent i processen. De mest succesfulde virksomheder etablerer governance, adgangsstyring og infrastruktur som det første skridt.
3. Fokus på drift og ejerskab
Gevinsterne opstår først, når løsningerne indgår i den daglige drift. Derfor skal roller, ansvar og planer for vedligehold og videreudvikling være defineret fra begyndelsen. Pilotprojekter giver indsigt, men drift skaber værdi.
Implementering kræver erfaring
Selv teknisk solide projekter kan falde sammen, hvis organisationen står alene med at omsætte prototyper til driftsklare systemer. Mange virksomheder har både ressourcer og ambitioner, men mangler erfaringen med at operationalisere komplekse modeller. Implementering handler ikke blot om kode og algoritmer, men også om forandringsledelse og et samspil mellem interne teams og eksterne specialister.
Fra fascination til reel konkurrenceevne
At så mange AI-projekter mislykkes, betyder ikke, at teknologien er overvurderet. Det viser blot, at resultater kræver struktureret arbejde og ledelsesmæssigt fokus. Organisationer, der kombinerer forretningsforståelse med teknologisk modenhed, bruger AI til at optimere processer, forudsige kundeadfærd og styrke beslutningsgrundlaget. Men det forudsætter, at ledelsen behandler AI som en strategisk investering, ikke som et eksperiment.
Danmark har et stærkt udgangspunkt
Erfaringerne fra de seneste års AI-projekter understreger, at succes afhænger af klare mål, robuste data og organisatorisk forankring. På netop disse parametre står Danmark særdeles stærkt. Denmark 2025 Digital Decade Country Report placerer Danmark i europæisk top, når det gælder digitalisering, datainfrastruktur og anvendelse af avancerede teknologier. Samtidig viser Digitaliseringsstyrelsens rapport Trust in Digital Government 2022, at 77 procent af befolkningen har tillid til offentlige digitale løsninger, et af verdens højeste niveauer.
Når dette kombineres med ambitiøse politiske initiativer for samarbejde mellem erhvervsliv og universiteter, har Danmark et unikt udgangspunkt for ansvarlig og effektiv udnyttelse af AI.
AI skaber værdi, når det behandles som håndværk
For at realisere potentialet skal fascinationen af teknologien erstattes af struktureret implementering og langsigtet prioritering. AI er ikke magi, men et håndværk, der kræver disciplin og forankring. De virksomheder, der arbejder målrettet og bygger kompetencerne op trin for trin, vil stå stærkest i den næste fase af digitaliseringen.
Fremtiden tilhører ikke dem, der eksperimenterer mest, men dem, der formår at integrere teknologien som en naturlig del af deres forretning.