AI i praktiken – utan att det blir ett IT-projekt

Så kan en copilot göra verklig nytta – utan att bli ett nytt IT-projekt

Det har blivit enklare att producera information – men inte nödvändigtvis lättare att använda den. Policys, projektplaner, styrdokument, mötesanteckningar, kundärenden och rapporter växer snabbt i volym. Och samtidigt som datan finns, uppstår ofta en annan typ av utmaning: hur gör vi den användbar?

Många organisationer har idag gott om intern kunskap – men den ligger utspridd över SharePoint, intranät, system, dokument och databaser. Att hitta svar på en enkel fråga kan kräva flera klick, rätt sökord, rätt system – eller rätt kollega.

Samtidigt växer förväntningarna på att AI ska kunna förändra hur vi söker, agerar och fattar beslut. Det skapas visioner om intelligenta assistenter och automatiserade arbetsflöden – men frågan är ofta: Hur kommer vi dit, och var börjar vi?

Copilotar – ett nytt gränssnitt till din verksamhetsdata

Med Microsoft Copilot Studio går det idag att bygga verksamhetsanpassade AI-agenter – så kallade copilotar – som låter användare ställa frågor i naturligt språk, kopplat till intern information.

De kan till exempel:

– Svara på frågor om interna policyer, rutiner och mallar

– Hjälpa supportteam att hitta svar i tidigare ärenden

– Sammanfatta innehåll i dokument, projekt eller rapporter

– Automatisera flöden via Power Platform eller skicka åtgärder till Teams

Det som gör detta särskilt intressant är att lösningarna inte kräver traditionell utveckling. De kan byggas low-code – ofta direkt av personer med koll på affärsprocesser, data och användarbehov, snarare än kod.

Men vad är det vi bygger, egentligen?

En copilot är inte en generisk AI som kan “allt”, utan en målinriktad agent som kopplas till er specifika data och kontext. Den tränas på att förstå dokument, svara på frågor, föreslå åtgärder – och framför allt att tala verksamhetens språk.

Värdet uppstår när den gör något som annars hade tagit tid, krävt manuella steg eller förutsatt kunskap som bara vissa personer har. Den blir ett nytt gränssnitt till kunskap – inte genom ännu ett verktyg, utan genom ett enklare sätt att interagera med det ni redan har.

Hur kommer man igång?

Vi ser att det finns tre nyckelfaktorer för att bygga något som ger verklig nytta:

1. Tydligt användningsområde

Börja med ett konkret behov där ni tror att en copilot skulle kunna underlätta. Det kan vara ett team som söker mycket i dokumentation, ett återkommande ärendeflöde, eller ett område där information finns – men är svår att nå.

2. Datakoppling och tillgång

Fundera på: Var finns datan? Behöver den förberedas? Hur ser åtkomst och behörigheter ut? En copilot är beroende av bra informationskällor – men ofta går det att börja med ett begränsat urval.

3. Snabb utveckling, kort feedbackloop

I stället för att försöka bygga “hela lösningen” från början, rekommenderar vi att sätta upp en första version snabbt. Testa den med riktiga användare, samla feedback, och bygg vidare iterativt.

Just det arbetssättet använder vi i vår Copilot Accelerator – där vi under några veckor bygger en första AI-agent tillsammans med verksamheten, i Copilot Studio, med fokus på faktisk användning.

När behöver man inte en copilot?

Det är också viktigt att vara realistisk. En copilot är inte alltid lösningen. Om informationen inte är tillgänglig, om behoven är för ospecifika, eller om det redan finns etablerade, enkla gränssnitt – då kanske ett AI-lager inte tillför särskilt mycket.

Men i miljöer där:

– Kunskap finns, men är svår att nå

– Processer är beroende av individer

– Frågor ofta är likartade, men svaren utspridda

…där kan en copilot skapa ett tydligare och mer tillgängligt sätt att arbeta.

Inte ett proof-of-concept – utan ett första steg

För oss handlar det inte om att “testa AI” för sakens skull. Utan om att bygga något litet – men konkret. En lösning som ger användare ett nytt sätt att förstå och agera på den information ni redan har. Som frigör tid, minskar beroenden och höjer kvaliteten i det dagliga arbetet.

Och det behöver inte bli ett stort projekt.

Vill ni prata mer om hur en sådan resa kan börja – oavsett om det är med HR, support, ledning eller andra team – så delar vi gärna med oss av hur andra har gjort.