TDAI Matt Wood video
Är du redo att bli en av AI-ledarna?
AI finns överallt. Men inte affärsnyttan. PwC:s nya "AI Performance Study" visar att ett mindre antal toppresterande företag—här kallade AI-ledarna—redan omvandlar AI till mätbar avkastning.
För de här företagen är det en hygienfaktor att använda AI för att öka produktiviteten. Och de tar AI mycket längre än så. De använder den för att förnya sina affärsmodeller och växa.
De börjar med det som är viktigt. Bygger bara det som behövs. Och skalar upp det som fungerar.
Vill du bli en av AI-ledarna? Så här kan du göra.
Fyra byggstenar för att uppnå resultat med AI
20 %
av företagen står för 74 % av AI-driven avkastning
Är ditt företag AI-redo?
AI-fitness är förmågan att fokusera AI på prioriterade resultat, bygga de förutsättningar som gör att AI kan bidra till att leverera avkastning och sedan snabbt skala upp det som fungerar— så att piloten kan omsättas till ett finansiellt resultat.
De företag med som har högst AI-fitness får en 7,2 gånger högre ekonomisk effekt —vilket är en kombination av AI-drivna intäketer och kostnadsminskningar— jämfört med sina konkurrenter.
Läs mer nedan om de nio faktorerna som styr AI-fitness.
Varför det är viktigt
Att bli redo bygger förmågan att skapa högre avkastning på AI‑investeringar.
Ditt nästa steg
Ta fram en nulägesbild av er AI-fitness genom att granska företagets resultat utifrån de nio faktorerna som beskrivs nedan.
2,6x
mer sannolikt att du säger att AI har hjälpt till att förnya din affärsmodell om du är en AI-ledare jämfört med övriga
Använder du AI för förnyelse—eller bara för att effektivisera befintlig verksamhet?
Ledande företag använder AI för att driva innovation och skapa tillväxt. Det är 2,6 gånger mer sannolikt att de säger att AI stärkt deras förmåga att förnya sina affärsmodeller och 1,2 gånger mer sannolikt att de använder AI för att öka intäkterna. De riktar in sig på delar där värden rör sig och styr sina AI-satsningar lika disciplinerat som en investeringsportfölj—med tydligt ägarskap och uttalade nyckeltal.
AI-ledare är även vinnare när branschgränser suddas ut. De är 1,8 gånger mer benägna att använda AI för att identifiera nya områden för värdeskapande, har tre gånger högre sannolikhet att samarbeta över branschgränser och att i dubbelt så hög grad konkurrera utanför sin egen bransch.
Varför det är viktigt
Den största avkastningen kommer när AI förändrar vad du erbjuder marknaden och hur du skapar värde, inte bara hur snabbt du gör det.
Ditt nästa steg
Identifiera två tillväxtsatsningar som AI kan bidra till att möjliggöra i år och definiera hur ni ska mäta om satsningarna lyckats.
2,4x
mer sannolikt att utveckla AI-tillgångar som kan återanvändas om du är en AI-ledare
Är era grundförutsättningar rätt utformade?
Företag med högst AI-fitness har starka grundförmågor, inklusive kompetens i organisationen, teknikplattformar och datakvalitet samt styrning och riskhantering. AI-ledare investerar också 2,5 gånger mer än andra. De gör det flexibelt, genom att enbart utveckla det som krävs för att få AI att arbeta fullt ut mot deras strategiska prioriteringar. När AI vilar på starka grundförutsättningar skapar den dubbelt så mycket värde.
Varför det är viktigt
Återanvändning gör AI mer kostnadseffektiv, snabbare och mer tillförlitlig vid varje ny implementation.
Ditt nästa steg
Utforma lösningar med fokus på återanvändning redan från början.
2x
mer sannolikt att AI-ledare använder AI som arbetar autonomt
Integrerar du AI i hela verksamheten eller bygger du silos?
De största ekonomiska effekterna kommer när AI arbetar självständigt: fattar rutinbeslut, hanterar okomplicerade uppgifter och till och med förbättrar sin egen prestanda. AI-ledarna integrerar AI i varje del av sin verksamhet, skalar snabbt upp framgångsrika piloter i hela organisationen. Det är 2 gånger så hög sannolikhet att de integrerar AI i hela sin värdekedja—från företagsstrategi till inköp och från back office till kundupplevelse.
Varför det är viktigt
Av samtliga resultatmått vi har analyserat är automatisering av beslut den faktor som har starkast koppling till AI‑driven ekonomisk effekt.
Ditt nästa steg
Fasa in autonomi i återkommande centrala arbetsflöden. Utveckla AI‑användningen från att stödja till att arbeta självständigt, inom tydligt definierade ramar.
AI-ledare presterar bättre
2x
mer sannolikt att de använder AI för att konkurrera utanför sin bransch
Varför det är viktigt
Att ta vara på tillväxtmöjligheter när branschgränser suddas ut är den starkaste faktorn för AI-fitness som har inverkan på AI-driven prestation.
Ditt nästa steg
Använd AI för att hitta nya sätt att skapa värde och rikta därefter AI mot de mest attraktiva möjligheterna som kunder är beredda att betala för.
2x
så stor förbättring av AI‑driven ekonomisk effekt när de kombinerar ökad AI‑användning med rätt grundförutsättningar
Varför det är viktigt
Att leverera lösningar som varken går att upprepa eller är skalbara ger lägre avkastning.
Ditt nästa steg
Innan ni skalar upp er AI‑användning, identifiera en eller två grundförmågor som riskerar att begränsa möjligheten till repeterbarhet. Prioritera att åtgärda och stärka dem där affärsvärdet är störst.
80%
mer sannolikt att de följer upp affärseffekten av ett AI‑initiativ systematiskt
Varför det är viktigt
Utan ett sätt att mäta resultat kan ni inte veta om era AI-investeringar ger avkastning.
Ditt nästa steg
Gör en månadsvis genomgång för att bestämma om något ska skalas upp eller avslutas. Endast projekt med ett mätbar förflyttning utifrån ett av era definierade nyckeltal får mer finansiering.
Vilka är de nio faktorerna för AI-fitness?
Vårt index för AI-fitness består av 60 områden inom AI-styrning och praxis för investeringar, sammanfattade i nio faktorer inom två breda kategorier:
- AI-förutsättningar—strategi, investeringar, arbetskraft, data och teknik, styrning och innovation
- AI-användning—bredd och djup, mognadsgrad och att skapa värde när branschgränser suddas ut.
Utforska delarna nedan för att lära dig mer och jämföra din organisations AI-fitness i förhållande till dina konkurrenter och AI-ledarna.
Vill du testa direkt?
Få en snabb uppfattning av din organisations AI-fitness.
Joe Atkinson TDAI SME video thumbnail
Bredd och djup
Hur mycket AI används genom hela organisationens värdekedja och hur djupt AI har integrerats i arbetsflöden inom varje funktion.
AI‑ledarna ligger på en nivå av bredd och djup som är ungefär dubbelt så hög som övriga.
Se Joe Atkinson, PwC’s Global Chief AI Officer, som förklarar mer om bredd och djup kopplat till AI-användning, vad ledarna gör annorlunda och vad du kan göra för att bli en av dem.
Scott Likens TDAI SME video thumbnail - Sophistication
Mognadsgrad
Ett mått på hur avancerade ett företags AI -tillämpningar är. Se detta som ett spektrum — från att använda AI för enbart sammanfatta långa texter till att bygga autonoma självoptimerande agenter som samordnar flera ömsesidigt beroende arbetsuppgifter. AI‑ledarna är dubbelt så benägna att använda AI som arbetar autonomt.
Se Scott Likens, PwC’s Global Chief AI Engineer, som förklarar mer om avancerade AI-tillämpningar och hur de kan generera värde.
Nicki Wakefield
Skapa värde när branschgränser suddas ut
Den utsträckning som AI används för att samarbeta eller konkurrera över branschgränser. Det kan handla om att identifiera nya områden för att skapa värde mellan branscher, agera på nya kundbehov eller att samarbeta mellan branscher för att möta efterfrågan eller bygga ett ekosystem av nya partnerskap.
AI-ledare är mer benäga att använda AI för att skapa värde när branschgränser suddas ut, den faktorn för AI-fitness som påverkar AI-driven prestation mest.
Se Nicki Wakefield, PwC:s Global Clients and Industries Leader, som förklarar vad AI-ledare gör annorlunda och vad organisationer kan göra med AI för att skapa värde.
Daria Vlasova
Strategi
Styrkan i kopplingen mellan ett företags strategi och implementeringen av AI. Har organisationen en prioriterad plan för AI? Är alla användningsfall kopplade till ett tydligt affärsmål? Följs resultat och effekt upp? Och är någon ansvarig för resultaten kopplade till AI?
Se Daria Vlasova, AI Strategy & Go-To-Market lead, PwC UK, som förklarar hur AI-ledarna förankrar sin AI-planering i sina strategiska prioriteringar för tillväxt.
Teresa Owusu Adjei
Investeringar
Finansiering och resursallokering för AI. Är nivån på investeringarna tillräcklig? Finns det en flexibilitet att omfördela resurser när prioriteringar ändras samtidigt som det finns stöd för långsiktig innovation?
Ledade företag investerar i högre grad på rätt nivå, omfördela resurser när nya behov uppstår och gör långsiktiga investeringar.
Se Teresa Owusu-Adjei, PwC:s Clients and Markets Leader, Global Tax and Legal Services, som förklarar hur AI-ledare hanterar sina AI-investeringar.
Scott Likens - Data tech
Data och teknik
I vilken utsträckning ett företag har moderna, skalbara plattformar och tillförlitlig data från flera källor som är tillgänglig för alla. AI-komponenter som är återanvändbara och repeterbara, omarbetade arbetsflöden i prioriterade AI-tillämpningar är också avgörande.
Det är dubbelt så hög sannolikhet att AI-ledare har fasat ut föråldrade och kostsamma IT-applikationer, system och infrastruktur jämfört med övriga företag.
Se Scott Likens, PwC:s Global Chief AI Engineer, som förklarar vikten av hökvalitativ data och att de tekniska förutsättningarna både är rätt och på rätt ställe för att skapa affärsnytta med hjälp av AI.
Peter Brown
Arbetskraft
Ett mått på om ledare och medarbetare har de färdigheter, incitament, samarbetsmodeller och tillit som behövs för att införa AI och använda den effektivt i det dagliga beslutsfattandet.
Det är 1,7 gånger högre sannolikhet att AI-ledare säger att deras medarbetare regelbundet deltar i AI-utbildningar. Dessa medarbetare har dubbelt så stor tillit till insikter som genererats av AI.
Se Pete Brown, PwC:s Global Workforce Leader, som förklarar hur AI kan bidra till att förena den potential som människor har med teknikens kraft.
Kazi Islam
Styrning och risk
Den säkerhet, behörighetsstyrning, de regelefterlevnadsprocesser, etiska ramverk och tillsynsorgan som krävs för att hantera risker genom hela AI‑livscykeln – från design till införande.
AI‑ledare är 1,6 gånger mer benägna än andra att ha ett ramverk för ansvarsfull AI som vägleder i deras AI‑strategin, inklusive val av tillämpningar, utformning, införande och kontinuerlig uppföljning.
Se Kazi Islam, PwC:s Global Assurance Strategy and Growth Leader, diskutera hur viktigt det är med riskhantering kopplat till AI och hur man bygger tillit till AI.
Agnes Koops
Innovation
Hur innovationsvänligt och samtidigt robust ett företag är. Har verksamheten en specifik infrastruktur för innovation, till exempel sandlådemiljöer? Finns det ett tydligt innovationsansvar förankrat i affärsenheterna? Och finns det ett regelbundet arbete med portföljgenomgångar för att testa, prioritera, skala upp och avsluta AI‑initiativ?
AI‑ledare är mer benägna att tillhandahålla en specifik innovationsinfrastruktur och att genomföra en frekvent översyn av innovationsportföljer för att skala upp AI‑initiativ.
Se Agnes Koops, PwC:s Global Chief Commercial Officer, som förklarar hur AI-ledare arbetar med innovation och hur du kan göra samma resa.
Ladda ner den svenska sammanfattningen
AI Performance Study 2026: Från AI-satsningar till mätbar affärsnytta
Fördjupning
Så skapar du avkastning från AI—spelplan för förnyelse
Få fördjupade insikter om AI-driven ekonomisk effekt. Vill du skapa avkastning från AI? Fokusera på tillväxt.
Relaterade tjänster
