De 7 største feilene virksomheter gjør når de tar i bruk KI

Og hvordan du unngår dem i 2025

KI blir raskt en naturlig del av arbeidslivet, og flere virksomheter ønsker å ta steget inn i praktisk bruk. Men i møte med en teknologi som er både kraftig og umoden, oppstår det ofte misforståelser, feilprioriteringer og unødige risikoer.

Her er de syv vanligste feilene organisasjoner gjør når de skal ta i bruk KI – og hvordan du unngår dem.

Starter med verktøy, ikke strategi

Mange virksomheter begynner KI-arbeidet med spørsmål som:
“Hvilket verktøy skal vi bruke?”
“Skal vi gå for Copilot eller ChatGPT?”

Dette fører raskt til fragmentert bruk, varierende praksis og manglende kontroll.

Feilen

Teknologien styrer retningen — ikke virksomhetens behov.

Løsningen, start med:

• formål

• risiko

• bruksområder

• roller og ansvar

• kvalitet

• kultur

Kort sagt: Ledelsen må eie retningen før ansatte begynner å “teste litt”.

Undervurderer risiko og sikkerhet

De fleste ansatte forstår ikke fullt ut hva slags data de ikke skal dele med KI-modeller.
Dette gjelder også mange ledere.

Typiske feil:

• KI brukes til å analysere personsensitive data

• interne dokumenter limes inn i åpne modeller

• man tror gratisverktøy er “godt nok”

• det finnes ingen godkjente retningslinjer

Løsningen

• Lag en KI-policy

• Sett tydelige beslutningsgrenser

• Ha en liste med godkjente verktøy

• Gjennomfør risikoanalyse før nye bruksområder tas i bruk

Uten dette er risikoen for avvik høy.

Gir ansatte for lite opplæring — eller feil type opplæring

Mange tror opplæring betyr å vise ansatte hvordan ChatGPT fungerer.
Men klikking i et grensesnitt er ikke kompetanse.

Den egentlige kompetansen er:

• kritisk vurdering av KI-svar

• kvalitetssikring av innhold

• forståelse av begrensninger

• kunnskap om databegrensninger

• evne til å skrive presise og strukturerte forespørsler

• vite når KI ikke skal brukes

Løsningen

Bygg AI literacy, ikke bare verktøykunnskap.
Praktiske kurs → gode arbeidsvaner → ansvarlig bruk.

Mangler klare regler for hva KI ikke skal brukes til

En av de største fallgruvene er å tro at KI kan brukes til “alt”.
Det kan det ikke.

KI bør aldri brukes til:

• vurdering av ansatte

• saksbehandling i offentlig sektor

• helseopplysninger

• sensitive personopplysninger

• automatiserte beslutninger uten menneskelig kontroll

Løsningen er å lage en liste over:

• trygge bruksområder

• forbudte bruksområder

• gråsoner som krever ekstra vurdering

Dette gir trygghet for både ledere og ansatte.

Mangler kontroll over innhold som produseres med KI

Virksomheter som ikke har kvalitetssikring på plass opplever ofte:

• feil i rapporter

• unøyaktige oversettelser

• misforståelser i tekst

• dokumenter uten faglig forankring

• feil informasjon i kundedialog

Årsak

KI svarer godt – men ikke alltid riktig.

Løsningen

• Etabler kvalitetskontroll

• Definer hvem som godkjenner KI-generert innhold

• Lag en sjekkliste for kvalitetssikring

• Tren ansatte på å oppdage feil og bias

Går for fort frem — uten å ha testet i små pilotprosjekter

En vanlig feil:
Å forsøke å innføre KI i hele organisasjonen samtidig.

Resultat:

• lav forankring

• frustrerte ansatte

• manglende forståelse av riktig bruk

• risiko for feil bruk

• bortkastede investeringer

Løsningen er kanskje å starte med en AI Sprint – et 90-dagers pilotløp som tester:

• ett konkret bruksområde

• målbare gevinster

• risiko og kvalitet

• arbeidsflyt og kompetanse

Dette gir læring, trygghet og dokumenterte resultater.

Tror KI handler om teknologi — ikke om kultur

Den største feilen er kanskje denne:

KI blir ofte behandlet som et IT-prosjekt.
I realiteten er det et kultur- og kompetanseprosjekt.

Uten et bevisst fokus på:

• trygghet

• læring

• endringsledelse

• vaneendring

• samarbeid

• ledelse

… kommer man sjelden lenger enn “vi prøvde litt”.

Løsningen er å gjøre KI til en del av:

• lederutvikling

• kompetansestrategi

• kulturarbeid

• prosessutvikling

• kvalitetsledelse

KI lykkes først når mennesker lykkes.

Oppsummering: KI krever mer modenhet enn teknologi

De vanligste feilene skyldes ikke modellene — men mennesker, struktur og manglende avklaringer.

For å lykkes trenger virksomheter:

✔ tydelig retning
✔ struktur og styring
✔ sikkerhet og risikoarbeid
✔ praktiske arbeidsvaner
✔ kompetanseheving
✔ kultur for læring
✔ små piloter før skalering

Når dette er på plass, skaper KI verdi i arbeidsdagen — ikke kaos eller risiko.