Det finns ett ögonblick i mötet med en bra trollkarl när du vet att du blir lurad — och ändå tror du på magin. Det är ungefär så vår relation till AI ser ut just nu. Tekniken gör saker som verkar omöjliga. Vi häpnar. Och sedan kallar vi det för intelligens. Det är fel ord. Och det spelar faktiskt roll vilket ord vi använder.

Det här är en artikel som börjar med en bok och slutar med en fråga om vad vi egentligen menar när vi pratar om intelligens.

Boken heter The AI Illusion: Why Machines Aren’t Creative och är skriven av Luc Julia — en fransk-amerikansk datavetare som borde veta vad han talar om. Han har jobbat mer än tre decennier i skärningspunkten mellan AI och konsumentteknik. Han arbetade tidigt med de språkmodeller som lade grunden för dagens generativa AI, sedan i flera år på Apple, Samsung och Hewlett-Packard. I dag är han Chief Scientific Officer på Renault Group. Han är alltså inte en akademisk kritiker som tittar på AI — han är en av personerna som var med och byggde själva tekniken.

I mars 2026 recenserade tidskriften Nature boken i form av en intervju. Det är den texten som ligger till grund för den här artikeln.

Illusionisten och det dubbla ordet

Julia börjar med att gå tillbaka till 1956 — det år då AI-forskningen formellt tog sin början och begreppet “artificiell intelligens” myntades. Sedan dess har ett och samma ord burit på två helt olika betydelser: informationsbearbetning å ena sidan, och kognitiv förmåga å den andra.

Det är en till synes liten distinktion men med enorm praktisk konsekvens. En miniräknare bearbetar information snabbare än en människa. Det är imponerande, men vi kallar den inte för intelligent — vi kallar den för ett verktyg. En schackdator kan besegra en mänsklig världsmästare, men den är fortfarande bara ett verktyg. Dagens AI gör samma sak, fast i en skala och med en bredd som gör det svårare att hålla isär begreppen. När en språkmodell formulerar en juridisk analys, skriver ett e-mail på tre sekunder eller sammanfattar en rapport ser det ut som tänkande. Men det är det inte.

Julia beskriver det som en trollkonstens illusion: precis som en magiker använder sitt handlag för att skapa känslan av magi, skapar AI-terminologin känslan av mänsklig intelligens. Vi projicerar kognition på processer som egentligen handlar om mönsteridentifiering i extremt stora datamängder.

Det finns något nästan lite evangeliskt i hur vi i Sverige har anammat AI-diskursen de senaste åren. Vi som nation är stolta över vår pragmatism — vi är bra på att implementera, sätta upp processer och utvärdera resultat. Men i just den här frågan har vi paradoxalt nog accepterat berättelsen ganska okritiskt. AI omnämns i budgetpropositioner, skolplaner och tillväxtstrategier som om vi alla är överens om vad det är. Det kanske är dags att stanna upp och ställa den enkla men självklara frågan: vad menar vi egentligen?

Vem tjänar på myten?

Julia är tydlig med vem som bär ansvar för den här illusionen: det är teknikbolagen själva. De befinner sig i en kapitalintensiv kapprustning och har starka finansiella incitament att sprida idén om att AI snart kan uppnå det som brukar kallas artificiell generalintelligens — AGI — för att säkra finansiering och marknadsdominans. Det är inte nödvändigtvis en lögn, men det är heller inte neutral kommunikation.

Den mer nyanserade bilden, menar Julia, känner forskare som inte är direkt involverade i kapplöpningen till. De erkänner att AI är en uppsättning specialiserade verktyg — inte en enhetlig intelligent entitet. Men den bilden säljer sämre. Den genererar inte rubriker och ännu värre, den attraherar inte riskkapital.

Det finns en berättelse om AI som en överhängande ersättare för mänsklig intelligens. Den berättelsen driver fascination och rädsla i ungefär lika delar — och båda är bra för affärerna. Fascination säljer prenumerationer och produkter. Rädsla säljer konsulttjänster och regleringspaket.

I Sverige har vi en lång tradition av att vara skeptiska mot alltför grandiosa anspråk — Jantelagen brukar vara den naturliga grundinställningen. Men när det gäller AI verkar Jante ha somnat. Kanske för att tekniken faktiskt är imponerande nog att motivera hype, kanske för att vi inte vill hamna efter i en global kapplöpning? Det är dock hög tid att väcka den kritiska blicken igen — inte för att bromsa införandet, utan för att fatta bättre beslut om vad vi investerar i och varför.

AGI — det viktigaste ordet ingen kan definiera

I mars 2026 satt Nvidia-chefen Jensen Huang i ett poddsamtal med teknikprofilen Lex Fridman. Fridman föreslog ett ovanligt kriterium för AGI: Kan AI starta och skala ett teknikbolag till en miljard dollar i värde? Huang tänkte inte länge. “Jag tror det är nu. Jag tror vi har uppnått AGI”, svarade han.

Rubriker världen runt. Sedan en kovändning: “Du sa värderat till en miljard”, tillade Huang, “men du sa inte att värderingen skulle vara beständig.”

Det är en nästan komisk illustration av hur töjbart begreppet AGI — artificiell generell intelligens — egentligen är. Trots att flera ledande AI-bolag med sammanlagda marknadsvärden på mer än en biljon dollar uppger att AGI är vad de kapplöper mot, saknar termen en allmänt accepterad definition. Eller som Sam Altman, OpenAI:s vd, uttryckte det i en intervju: AGI har blivit “ett väldigt slappt begrepp.”

Definitionen ovan i bilden kommer från AI Utbildningscentrum. Generellt sett brukar man med AGI mena när AI blir lika intelligent som människor. Problemet med definitionen är dock att det pågår en livlig debatt om exakt hur man ska definiera och mäta “intelligens”. Det är inte en ny fråga. Alan Turing brottades med den redan 1950 — och löste den på ett elegant sätt genom att kringgå den. Istället för att definiera intelligens föreslog han ett test: ett program bör betraktas som intelligent när det kan föra ett samtal via text och en mänsklig domare inte kan avgöra vem som är människa och vem som är maskin. Det var i grunden ett “jag känner igen det när jag ser det”-förhållningssätt. Chatboten Eliza, utvecklad på MIT på 1960-talet, fick faktiskt vissa människor att tro att den förstod dem — trots att den i stort sett enbart följde hårdkodade regler som att svara med motfrågor. Det räckte för att passera gränsen — och visade hur bristfälligt Turingtestet var som mätinstrument.

Termen AGI myntades egentligen 1997 av en doktorand vid University of Maryland, men det var Shane Legg — en av grundarna till Google DeepMind — som i samarbete med bland andra AI-forskaren Ben Goertzel på allvar populariserade den i början av 2000-talet, som ett sätt att skilja ambitionen om generell intelligens från den smala intelligens som dåtidens maskininlärningsmodeller hade.

I dag är begreppet mer förvirrat än någonsin. DeepMind har nyligen publicerat ett ramverk som bygger på decennier av forskning inom psykologi, neurovetenskap och kognitionsvetenskap, och som identifierar tio centrala kognitiva förmågor — inklusive perception, resonemang, minne, lärande och social kognition — som man menar är nödvändiga för generell intelligens. Insikten i det arbetet är tankeväckande: dagens AI-modeller har en ojämn kognitiv profil. De kan överträffa de flesta människor i matematik eller faktaåtergivning, men halkar kraftigt efter genomsnittet när det gäller att lära av erfarenhet, hantera långsiktigt minne eller förstå sociala situationer.

Enligt forskning ledd av Dan Hendrycks vid Center for AI Safety, definieras AGI som att matcha eller överträffa “kognitiv mångsidighet och skicklighet hos en välutbildad vuxen”. Det mest kapabla system som testades, OpenAI:s GPT-5, fick ett AGI-poäng på 57 procent — långt ifrån att motsvara en välutbildad människa över hela spektrumet av kognitiva förmågor.

François Chollet, en välkänd maskininlärningsforskare, har ett annat angreppssätt: intelligens bör mätas inte av vad ett system redan vet, utan av hur effektivt det kan lära sig nya förmågor. Hans ARC-AGI-benchmark, vars tredje version lanserades i mars 2026, testar just det — och dagens modeller kämpar fortfarande med uppgifter som en människa löser på några sekunder.

Och sedan finns det företagsdefinitioner. I Microsofts investeringsavtal med OpenAI från 2023 definierades AGI som en teknologi som kan generera minst 100 miljarder dollar i vinst. Inte en kognitiv milstolpe. En ekonomisk klausul.

Det är en lång väg från Turings imitationslek till ett vinstmål på 100 miljarder dollar. Men det illustrerar precis det som Luc Julia menar: när vi pratar om AI-intelligens pratar vi ofta om helt olika saker, och de som har starkast intresse av att sudda ut gränsen är också de som har mest att tjäna ekonomiskt på att göra det.

I Sverige satsar man just nu miljarder på AI-infrastruktur, inte minst via de stora datacenterinvesteringar som rullar in i Norrland. Det är bra. Men investerar vi i kraft — processorkraft, datavolym, energikapacitet — eller i intelligens? Det är inte samma sak. Och om vi inte vet vad vi bygger mot, är risken att vi bygger fort och stort - men fel.

Kraftfull och begränsad — på samma gång

Det intressanta med Julias argument är att det inte är ett angrepp på AI. Han är tydlig med att systemen är genuint imponerande i sina designade funktioner. Förmågan att bearbeta enorma datamängder snabbt och korrekt har verkligen transformerat branscher som sjukvård, finans och transport. Det är inte hype — det är verkligt.

Men — och det är ett stort men — effektiviteten hos dessa system beror fundamentalt på kvaliteten i de data de tränats på och det sammanhang de används i. Felaktig användning eller missförstånd av AI leder till fel, bias och etiska problem. Den mänskliga överblicken får inte vara ett tillägg till AI-system; den måste vara en förutsättning.

En schackdator kan besegra en världsmästare. Den kan inte skriva ett poem. Det låter som en trivialitet — men det illustrerar en djup begränsning. Sann intelligens, som Julia ser det, kräver förmågan till kontinuerligt och kreativt tänkande tvärs över domäner, spontan innovation och förmågan att skapa genuint nya begrepp oberoende av träningsdata. I stort samma definition som i bilden ovan, från AIUC.

Inget befintligt AI-system lever upp till detta idag.

Vi byggt en hel del av vår nationella stolthet kring kreativitetsindustrier — musik, design, spelutveckling. ABBA, IKEA, Minecraft… Det är inte en slump: vi har ett skolsystem och en arbetskultur som i teorin värdesätter kreativt tänkande. Det är precis den förmågan som Julia pekar ut som fundamentalt mänsklig och icke-reproducerbar med nuvarande AI. Det borde vara en påminnelse om var vi ska lägga krutet i utbildning och organisationskultur — inte på att träna folk att göra det AI redan gör bättre, utan på det som AI inte kan.

Praktiska tips från coachen

Gör så här:

• Behandla AI som ett kraftfullt verktyg inom en tydlig domän — precis som du gör med ett ERP-system eller en juridisk databas

• Var explicit i din kommunikation om vad AI faktiskt gör (mönsterigenkänning, textgenerering, prediktion) — det minskar både överdrivna förväntningar och onödig rädsla i organisationen

• Behåll den mänskliga bedömningen för beslut som kräver kontextuell förståelse, etisk avvägning eller kreativ problemlösning

• Ifrågasätt när leverantörer använder ordet “intelligent” — fråga vad de faktiskt menar

Undvik det här:

• Att delegera beslut till AI utan att förstå på vilken data och med vilka antaganden systemet tränats

• Att likställa imponerande output med förståelse — ett system kan formulera en övertygande rapport om ett ämne det inte “förstår” på något meningsfullt sätt

• Att låta rädslan för att “hamna efter” driva investeringsbeslut utan tydlig affärslogik

• Att anta att vägen mot AGI är ett obestridigt faktum — vi är inte där, och vi vet inte när eller om vi kommer till det stadiet av AI’s kompetens

Sammanfattningsvis: AI är ett mästerligt verktyg — inte ett tänkande väsen

Luc Julia gör oss en tjänst när han påminner om att ord spelar roll. “Intelligens” är inte ett neutralt, tekniskt begrepp — det bär med sig föreställningar om medvetande, kreativitet och fri vilja som inte stämmer in på de system vi faktiskt bygger och använder. Det är inte en kritik av AI. Det är en uppmaning till tydlighet.

Som ledare och chefer är det vår uppgift att hålla isär det imponerande från det intelligenta. Att se ett kraftfullt verktyg för vad det faktiskt är — och inte låta terminologin ta besluten åt oss. Den som förstår verktygets faktiska natur kommer att använda det bättre än den som tror att det tänker.

En fråga till dig: Var i din organisation märker du att förväntningarna på AI är orealistiska — antingen för högt ställda eller onödigt skeptiska? Och vad tror du det beror på?

Källor:

Nature, intervju med Luc Julia av David Adam, “The intelligence illusion: why AI isn’t as smart as it is made out to be”, Nature vol. 651, s. 877–879 (23 mars 2026). https://www.nature.com/articles/d41586-026-00882-5

Fortune, artikel av Jeremy Kahn, “Nvidia’s Jensen Huang says ‘We’ve achieved AGI.’ But no one can agree on what that means”, 30 mars 2026. https://fortune.com/2026/03/30/agi-definition-jensen-huang-lex-fridman-deepmind-turing-text-cognitive-taxonomy/

Share

Leave a comment

Du har säkert sett det. Piloten gick strålande — teamet sparade tid, chefen var nöjd och resultaten visades upp på ett styrelsemöte. Sedan hände... ingenting.

Sex månader senare jobbar alla precis som förut, fast nu med ett verktyg de sällan öppnar. Det är inte ett teknikproblem. Det är ett ledarskapsproblem. Och notan landar förr eller senare på balansräkningen.

Två tunga källor publicerade nyligen analyser av samma fenomen, med kompletterande perspektiv. Harvard Business Review presenterade resultaten från Frontier Firm Initiative (FFI) — ett samarbete mellan Harvards D³-institut och Microsoft — baserat på ett slutet toppmöte vid Harvard Business School med seniora ledare från ett dussin globala organisationer inom bank, sjukvård och industriell tillverkning. Ett möte där man samlades för att identifiera exakt var deras AI-transformationer hade kört fast. Det handlade inte om teknikskeptiker eller organisationer som är sena att använda ny teknik. Det handlade om entusiastiska AI-pionjärer med hundratals aktiva driftsättningar och i det närmaste universell användning av verktyg som M365 Copilot och ChatGPT Enterprise — som ändå inte lyckades nå hela organisationen.

Boston Consulting Group publicerade nyligen sin analys av hur de ledande företagen faktiskt bygger ett AI-drivet kostnadsövertag — och varför de flesta misslyckas.

Kombinerat ger de här två analyserna en ovanligt tydlig bild: hindret för en lyckad AI-transformation är sällan modellernas kvalitet eller data i sig. Det är istället organisationens design och ekonomiska logik. Det finns också ett tydligt mönster i vad som skiljer de som lyckas från de som fastnar i eviga piloter. Forskarna identifierade sju konkreta hinder eller “friktioner” som bromsar nästan alla stora AI-satsningar. Gissa vilka?

Innan vi går in på friktionerna: en siffra att hänga upp allt på

BCG:s analys innehåller en insikt som borde spikas upp på väggen i alla styrelserum: 70 procent av AI:s effekt kommer från att förändra hur arbetet görs — inte från tekniken i sig. Ändå är det på tekniken de flesta organisationer fokuserar sin uppmärksamhet och sina investeringar. Det är bakvänt. Och det förklarar i ett slag varför så många AI-satsningar levererar imponerande demoresultat, men osynliga eller minimala affärsmässiga effekter.

Med det som bakgrund — här är de sju friktionerna som HBR identifierat, och vad du konkret kan göra åt dem.

Piloten är inte målet — skalan är målet

Den första friktionen kallar HBR för proliferation of pilots — och det är troligen den mest välkända. Organisationer samlar på sig lyckade pilotprojekt utan att bygga vägen från pilot till standardprocess. HBR lyfter flera exempel från deltagarna vid toppmötet: en global investmentbank dokumenterade över 250 AI-applikationer kopplade till sina system, ett globalt livsmedels- och dryckesföretag rullade ut AI-piloten i samtliga 185 länder där de verkar, och ett globalt klädföretag automatiserade över 18 000 finansprocesser. Imponerande siffror — men vinsten stannade lokalt i samtliga fall.

BCG är ännu tydligare om varför: organisationer lanserar AI-initiativ på bred front utan tydliga prioriteringar. Resultatet är fragmenterade insatser, högre overhead och utspädd effekt — särskilt när AI tillämpas på områden som ändå inte har någon reell påverkan på affär och resultat.

Problemet är att piloten ofta behandlas som målet, inte som proof of concept. När piloten “lyckas” firas det, rapporten skrivs och projektet läggs i lådan. Det som saknas, skriver forskarna, är en repeterbar väg från proof-of-concept till standardiserad driftsmodell.

Det svenska perspektivet: I svenska organisationer läggs ofta onormalt mycket tid på förberedelser och förankring — och det är i grunden bra. Men det skapar också en kultur där det perfekta pilotprojektet kan bli en ersättning för faktisk förändring. Vi är duktiga på att testa och utvärdera, men har en tendens att fastna i konsensusprocesser när det väl är dags att skala upp. Beslutet om att gå från pilot till införande på bredden kräver ett ägarskap uppifrån som vi sällan bygger in från start. Fråga dig: vem i din organisation äger frågan efter piloten?

Produktiviteten syns inte — för att vi inte letar på rätt ställe

Den andra friktionen är produktivitetsgapet. HBR beskriver ett globalt betalningsnätverk där mer än 99 procent av medarbetarna aktivt använde copilot-verktyg, och en stor industriell tillverkare som dokumenterade tvåsiffriga produktivitetsförbättringar bland tusentals ingenjörer som använde AI-stödd kodning. Men när finansavdelningarna letade efter dessa vinster i balansräkningen — i form av förändrad bemanning eller kortare processtider — var spåren svaga.

BCG sätter ord på varför: utan tydlig spårning, styrning och aktiva beslut om hur frigjord kapacitet ska omfördelas försvinner värdet snabbt. Den tid som frigjordes upptogs av aktiviteter med lågt affärsvärde — fler interna möten och onödiga mejl — snarare än att styras om strategiskt. Det är ett klassiskt mätproblem som jag skrivit om i många artiklar: vi mäter användning, men inte effekt.

Det svenska perspektivet: Svenskt arbetsliv präglas av tillit och autonomi — vi litar på att medarbetarna använder sin tid väl, och vi mäter sällan på detaljnivå. Det är en styrka. Men i AI-omvandlingens kontext blir det en blind fläck. Om du inte aktivt definierar vart den frigjorda tiden ska ta vägen, försvinner den “in i dimman”. Bygg in svaret på frågan “vad gör vi med den sparade tiden?” redan i pilotdesignen — inte som ett krav, utan som en möjlighet att guida teamet mot högre värde.

AI avslöjar skulderna du inte visste att du hade

Den tredje friktionen är process debt — processkuld. Hos ett stort sjukvårdsförsäkringsbolag var arbetsflödena så fragmenterade att AI synliggjorde inkonsekvenser snabbare än organisationen hann lösa dem. Ett globalt professionellt tjänsteföretag verksamt i mer än 170 länder upptäckte att samma process utfördes på dussintals olika sätt beroende på geografi. AI avslöjade det — men löste det inte.

Decennier av workarounds, odokumenterade undantag och tysta överenskommelser skapar en skörhet som AI omedelbart exponerar. Verktyget gör det inte sämre. Det visar vad som redan är trasigt.

BCG formulerar lösningen tydligt: det räcker inte att lägga AI ovanpå befintliga processer. Det riktiga värdet — och notera att BCG menar att det är 70 procent av det totala värdet — ligger i att designa om arbetet från grunden. Inte förbättra. Omdesigna.

Det svenska perspektivet: Sverige har en lång tradition av väldokumenterade processer och ISO-certifieringar, men även vi bär på enorma mängder processkuld — ofta i “det vet alla”-kategorin, saker som aldrig skrivits ned för att “det är så vi alltid gjort”. När du nu inför AI i en process, ta tillfället i akt att göra en riktig processgenomgång. Det är jobbigt, men det är den enda hållbara vägen framåt. Undviker du det nu så får du betala dubbelt senare.

Det handlar inte om omskolning — det handlar om identitet

Den fjärde friktionen är tribal knowledge — den tysta kunskapen som sitter i huvudet på de mest erfarna medarbetarna. I branscher som levererar infrastruktur och specialiserade konsulttjänster är den här kunskapen sällan dokumenterad och ofta aktivt skyddad — för den ger status.

Ett ingenjörskonsultbolag formulerade det träffsäkert vid HBRs toppmöte: det här är ett identitetsproblem, inte ett omskolningsproblem. I decennier har expertis definierats av att vara den som vet. Nu ber AI samma individer att externalisera sitt omdöme och koda in det i system — och det känns som att göra sig själv utbytbar. Utan att adressera det skifte som kodifiering av kunskap innebär för dessa specialisters yrkesidentitet stannar adoptionen, oavsett hur bra tekniken är.

Det svenska perspektivet: Den svenska kulturen att samarbeta med sina kollegor är en tillgång här — vi är vana vid att dela kunskap och att jobba i team. Men det hjälper bara om ledningen tydligt markerar att kunskapsdelning är meriterande och karriärbyggande, inte hotande. Att rama in det som att “bygga ett arv” och skapa en ny slags expertroller — som t.ex. AI-processarkitekt, kunskapssäkrare med mera — är rätt väg. Annars riskerar du att dina mest erfarna medarbetare blir dina starkaste motståndare mot förändringen.

De tre friktioner som är svårast att prata om

De sista tre friktionerna rör teknisk styrning och strategisk inriktning. De är mer abstrakta — men minst lika avgörande.

Styrning i en agentisk värld. När AI-agenter börjar fatta beslut och utföra åtgärder självständigt — som att uppdatera system och koordinera med andra applikationer — räcker inte gamla styrningsmodeller. En global bank lyfte ett framväxande ansvarsgap: kontroller som fungerar för enskilda användningsfall bryter ihop under multiagentarkitekturer. En stor koncern inom värdepappersadministration driver redan mer än 100 AI-agenter och planerar för en framtid med tiotusentals. Frågorna som uppstår liknar mer HR än IT: Hur onboardar du en digital medarbetare? Vem ansvarar när agenten gör fel? I en EU-kontext med AI Act och GDPR är detta en fråga som inte kan vänta.

Komplex arkitektur. De flesta stora organisationer opererar ett lapptäcke av AI-förmågor hos flera molnleverantörer och applikationsplattformar. Ett globalt klädföretag beskrev att det tog månader att få AI-agenter i SAP-, Microsoft- och Google-miljöerna att kommunicera tillförlitligt. Och plattformarna uppdateras fortare än projekten hinner slutföras, vilket skapar en konstant frestelse att starta om snarare än att fullfölja. Det behövs ett tekniskt ledarskap som orkar stå kvar och en arkitektur som tål förändring i de enskilda komponenterna.

Effektivitetsfällan. Den kanske farligaste av alla. När AI-satsningen kommuniceras uteslutande som ett kostnadsbesparingsverktyg — en ny form av outsourcing — triggar det defensiva reaktioner hos mellanchefer och kväver det strategiska tänkandet. Ett data- och analysrådgivningsföretag varnade vid toppmötet för att ett ensidigt effektivitetsfokus riskerar att urholka precis de mänskliga förmågor — omdöme, berättarkonst, relationsbyggande — som skapar verkligt högt värde. Styrelsen kräver ROI, och det är rimligt. Men de största vinsterna kommer troligen från att tänka nytt kring värdeskapande, inte från att kapa ett antal minuter från befintliga processer.

Det svenska perspektivet på alla tre: Svensk arbetskultur har paradoxalt nog goda förutsättningar att hantera dessa friktioner — vi är vana vid dialog, vi värnar om psykologisk trygghet och vi har en tradition av att involvera medarbetarna i förändringsarbetet.

Problemet är att AI-transformationen ofta drivs av en liten teknik-elit, utan att resten av organisationen känner sig delaktig. Det skapar precis den typ av motstånd som både HBR och BCG beskriver — fast vi klär det i mer artiga fraser.

Gör så här — och undvik detta

Gör så här:

• Prioritera ett fåtal högnyttoområden — procurement, kundsupport, systemutveckling — där AI snabbt kan visa konkreta resultat. Tidiga vinster finansierar bredare transformation

• Bestäm redan i pilotfasen vem som äger frågan om skalning — och sätt ett konkret datum för beslutet om införande på bred front

• Mät effekt, inte användning. Definiera på förhand hur framgång ser ut i termer av affärsresultat, inte inloggningsstatistik

• Koppla AI-initiativ direkt till finansiella utfall och säkerställ att effektiviseringsvinster syns i P&L — antingen som kostnadsminskning eller som omfördelad kapacitet

• Genomför en processgenomgång innan du implementerar AI — låt inte verktyget avslöja processkulden på ett okontrollerat sätt och lägg inte ett AI-lager ovanpå det som redan är trasigt

• Positionera kunskapsdelning som karriärutveckling och som ett sätt att tydliggöra experternas kompetens, inte som att göra deras roll irrelevant framöver

• Kommunicera AI-satsningen som en möjlighet att frigöra tid för det AI inte kan göra — omdöme, relation, innovation

• Bygg styrning och strukturer för AI-agenter redan nu, inte när du har tiotusentals av dem

Undvik det här:

• Fira pilotframgången utan att ha en plan för vad som händer sedan

• Mäta AI-adoption i antal licenser eller inloggningar

• Låta effektivitets- och kostnadsbesparingar dominera kommunikationen — det är det snabbaste sättet att tappa mellanchefslagret

• Anta att alla är lika entusiastiska som de som designade piloten

• Anta att väldesignade verktyg används av sig självt — utan rätt träning och verkliga arbetsflöden händer ingenting

• Skjuta upp styrningsfrågorna med argumentet “det löser vi sen” — särskilt i en EU-regulatorisk miljö

• Lägga AI ovanpå trasiga processer och hoppas att det löser sig

Sammanfattningsvis: Tekniken är inte problemet. Organisationen är.

HBR:s viktigaste budskap är provocerande enkelt: de flesta AI-satsningar misslyckas inte för att tekniken inte fungerar, utan för att organisationen inte förändrar sig runt den. De sju friktionerna som diskuteras är alla i grunden organisatoriska och ledarskapsrelaterade utmaningar. Tekniken är redan inköpt. Den fungerar. Det är driftsmodellen, styrningen och yrkesidentiteten som är det olösta.

BCG lägger till en dimension som kompletterar HBR:s analys väl: de företag som verkligen lyckas ser inte AI-agenda och kostnadsagenda som separata projekt. De behandlar dem som en enda integrerad transformation. Traditionell kostnadsdisciplin finansierar AI-resan, medan AI driver djupare och mer hållbar förändring. Tidiga besparingar återinvesteras i omvandling, och omvandlingen driver varaktiga fördelar. Resultatet är inte bara lägre kostnader — det är en driftsmodell som fortsätter att leverera dem.

Som svensk ledare har du faktiskt goda förutsättningar att lyckas. Konsensuskulturen, tilliten, den platta hierarkin och fokuset på psykologisk trygghet är alla tillgångar i en förändring av det här slaget — om du använder dem aktivt.

HBR-forskarna avslutar med en viktig observation: det som verkligen är en bristvara är inte bättre modeller eller mer data. Det är ledarskapsförmågan att föreställa sig — och våga åta sig — ett fundamentalt annorlunda sätt att driva företaget.

Nu vill jag höra från dig: Vilken av de sju friktionerna känner du igen mest från din egen organisation — och vad har du gjort för att ta dig förbi den?

Källor:

• Karim R. Lakhani, Jared Spataro och Jen Stave, “The ‘Last Mile’ Problem Slowing AI Transformation”, Harvard Business Review, mars 2026.

  https://hbr.org/2026/03/the-last-mile-problem-slowing-ai-transformation

• Boston Consulting Group: “AI and Cost Advantage: Two Transformations in One”, mars 2026.

  https://www.linkedin.com/pulse/ai-cost-advantage-two-transformations-one-boston-consulting-group-48coe/

Leave a comment

There was once a young fisherman named Kastytis, and he was the boldest man upon the Baltic coast. While other fishermen kept close to shore and cast their nets in safe and shallow waters, Kastytis rowed farther out than any man dared – past the sandbanks, past the old buoys, past the place where the water turned from green to deep and dark and cold.

He sang while he fished. He could not help it.

Now, at the bottom of that deep and cold sea stood a palace of amber – golden and glowing and older than memory – and in it dwelt Juratė, goddess of the sea. She was immortal and proud and very, very beautiful, and she ruled her underwater kingdom with grace and quiet authority.

She was also, it must be said, employed.

For above all the gods and spirits of the old world sat Perkūnas – Lord of Thunder, Master of the Cosmic Order, and founder of Perkūnas Holdings & Divine Governance LLC, an immortal conglomerate that had been setting the rules for gods and mortals alike since before the first oak tree put down its roots. He drove a Lamborghini Urus black as the primordial night, and wore his hair swept back and had the bearing of a man who had never once in all his immortal years been told no.

Juratė reported to him at the turning of each season.

When first she heard Kastytis singing up upon the surface of her sea – casting his nets right into her sacred waters, bold as the sunrise itself – she was greatly displeased. She sent her sea maidens up to warn him away.

He thanked them most politely and kept on fishing.

She sent a cold current to rock his little boat.

He steadied himself and kept on singing.

At last, thoroughly vexed and more than a little curious, Juratė rose up through the green water herself to deal with this impertinent fisherman in person.

She had not expected him to be quite so entirely unafraid of her.

She had not expected him to smile.

She descended again to her amber palace, sat upon her throne of polished sea-glass, and thought for a long while. Then she rose up once more, took Kastytis by the hand, and brought him down beneath the waves to dwell with her in the deep.

The amber palace glowed warmly about him. The fish swam in silver schools past the windows. Juratė laughed more than she had laughed in three hundred years.

They were, in every sense that mattered, perfectly happy.

It did not take long for word to reach Perkūnas.

It never did.

He summoned Juratė to his office on the forty-fourth floor of Thunder Tower – a great edifice of glass and granite on the edge of the divine realm, with a view of all the world and a receptionist who had never once been known to smile. He sat behind his enormous desk, fingers steepled, and regarded her with the expression of a man reviewing a most disappointing ledger.

“A mortal,” said he.

“Yes,” said Juratė.

“A fisherman.”

“A very good one.”

Perkūnas set down his fountain pen. “This is not a matter of sentiment, Juratė. This is a matter of order. Clause forty-seven of thy divine employment contract doth clearly state that—”

“I have read the contract,” said she.

“Then thou knowest what must come to pass.”

She looked upon him steadily. “I know what thou intendest,” said she. “That is not the same thing.”

She departed his office. Perkūnas took up the telephone.

That evening, a bolt of lightning split the Baltic sky.

It struck the amber palace as a hammer strikes an egg.

The great golden walls cracked and shuddered. Towers of amber shattered and spun up through the water in glittering clouds. Kastytis was thrown upward through the churning sea – tumbling and turning, the breath torn from his lungs – until the waves cast him upon the beach at Palanga, singed and senseless but, by some stubborn mercy of fate, alive.

He lay in the wet sand with scorched eyebrows and no boat and stared up at the grey sky for a very long time.

Juratė was bound in chains to the ruins of her shattered palace in the deep.

And the pieces of amber – golden and warm and ancient – drifted up through the dark water and washed ashore, year upon year upon year.

But here Perkūnas made a mistake.

For Juratė had a lawyer.

Not merely any lawyer. His name was Vėžys – a crab of very great age and extraordinary learning who had spent three centuries in the deepest reading rooms of the oceanic archive, studying every contract, covenant, and cosmic bylaw ever pressed into the clay tablets of the divine bureaucracy. He wore small spectacles upon his face and walked sideways, as crabs are wont to do, but in matters of law he walked straight as an arrow and twice as sharp.

He had been waiting for precisely this case.

“Clause forty-seven,” said he, spreading an enormous sheaf of documents across the seafloor with his claws, “was superseded by the Revised Compact of Divine Relations, passed two hundred years ago at the Midsummer Convocation of Immortal Beings, Article Nine, Subsection C, which didst remove all prohibitions on cross-mortal relationships for deities of the third tier or above.”

He adjusted his spectacles with great deliberateness.

“Perkūnas himself was present at the signing. He simply never saw fit to update his employee handbook.”

The matter was brought before the High Council of Ancient Powers – a venerable body of elder gods, nature spirits, and one very senior river deity who served as chief justice and was notoriously difficult to impress by any means whatsoever.

Perkūnas arrived in his Lamborghini and strode into that hallowed hall as though the verdict were already written in his favour.

It was not written in his favour.

Vėžys presented his evidence with the calm precision of a creature who had done nothing but prepare for three hundred years. He cited precedent. He produced the original documents in triplicate. He cross-examined Perkūnas with the quiet mercilessness of one who knows exactly which paragraph to point to, and precisely when to point to it.

The chief justice peered over his spectacles for a long and weighty silence.

Then he gave his ruling.

The chains fell away from Juratė in the deep.

Perkūnas was ordered to pay full restitution for the wanton destruction of the amber palace, the unlawful imprisonment of a goddess, the near-death of one innocent fisherman, and – Vėžys added this almost as an afterthought, with a small sideways shuffle of deep satisfaction – “general and sustained disruption of oceanic happiness.”

He stood in the courtroom car park afterward, his jaw set hard, and surrendered three sets of keys.

A golden Porsche 911 Turbo, gleaming like amber in the afternoon sun.

A silver Ferrari 296, low and elegant as a breaking wave.

A blue Lamborghini Aventador, which nobody had expressly requested but which Perkūnas had insisted upon including, for he refused to be seen giving only two cars in compensation, as though he were some minor thunder deity of no particular account.

He drove home in furious silence, took a ramp too fast, and received a speeding fine so considerable in its sum that it arrived in a separate envelope of its own.

The amber palace was rebuilt. Old Vėžys supervised the work in person, tutting over corners that were not quite square and tapping his claw upon anything that displeased him, and the palace rose once more from the seafloor more beautiful than it had ever been – the amber warm and golden, the windows filled with soft light, the halls ringing with the sound of water and quiet laughter.

Kastytis, who had spent the long intervening months mending nets upon the shore and refusing in his heart to give up hope, was brought back down beneath the waves.

He wept. Juratė wept. Even the fish seemed moved, though fish are notoriously difficult to read in such matters.

On a bright afternoon not long thereafter, Kastytis took the golden Porsche out along the coast road at Palanga, for Juratė had insisted he try it and he had never in all his life sat in anything that moved faster than a rowing boat in a good wind.

He gripped the wheel with great seriousness and pulled out from the car park with as much dignity as a man may muster in such circumstances.

He managed four hundred metres before he misjudged a corner, mounted a kerb, and came to rest with considerable gentleness against a flower stand, scattering carnations and white roses across the sunlit pavement and frightening a seagull who had not been expecting any of this and was not best pleased about it.

He was entirely unhurt.

He climbed out, looked upon the flowers all about him, and thought at once of Juratė. He gathered the finest bouquet the stand had to offer – white roses and sea-lavender and sprigs of something pale and sweet-smelling that he could not name – and pressed into the flower-seller’s hand far more coin than was asked, for he felt the occasion warranted it.

Then he sat himself down amid the scattered carnations and began to laugh – the deep and helpless laughter of a man who had been struck by lightning, drowned in the deep, lost everything he loved, and by some great grace of the world had got it all back again – and he laughed until folk stopped in the street to stare and the flower-seller came to her door to see what on earth was the matter.

Far below, at the bottom of the sea, Juratė felt that laughter like a warm current moving through the deep, and she smiled and set out fresh water for whatever flowers he might bring her.

In remembrance of this occasion, henceforth and for all eternity, every Saturday, Kastytis makes an excursion to the flower shop to bring home a new bouquet for his soulmate Juratė.

And the amber that washes upon the Baltic shore to this very day – tumbling in with the tide, golden and smooth and older than any name we have for old –

It is not tears.

It never was.

It is pieces of something that was broken and made whole again, polished by the sea into something lovelier than it had ever been before.

And Juratė and Kastytis they lived beneath the green and glittering water, in happiness ever after.

Here Endeth the Story.

Du har antagligen redan ett par AI-pilotprojekt igång. Kanske ett proof of concept här, en intern chatbot där. Men någonstans på vägen från “vi testar” till “vi levererar värde” verkar det fastna. MIT Sloan har just publicerat en rapport som sätter fingret på exakt varför — och svaren är mer mänskliga än tekniska.

Rapporten Leading with AI samlar forskning från MIT, Harvard Business School och Wharton. Jag har läst den och plockat ut tre insikter som jag tror är direkt relevanta för dig som leder en organisation i Sverige just nu.

AI förstärker dig — men bara om du tänker själv

Det mest konkreta resultatet i rapporten kommer från en studie med över 700 konsulter på Boston Consulting Group. Slutsatsen är på en gång hoppingivande och lite oroande: när AI används inom sitt kompetensområde förbättrades konsulternas prestation med upp till 40% jämfört med de som inte använde AI alls. Men när AI användes utanför det området — på uppgifter där AI:n faktiskt hade fel — sjönk prestationen med i genomsnitt 19 procentenheter. Anledningen? Konsulterna “stängde av hjärnan” och följde vad AI:n rekommenderade.

Forskarna kallar detta för att navigera längs “the jagged technological frontier” — alltså den ojämna gränsen för vad AI faktiskt klarar av. Problemet är att den gränsen inte är uppenbar, inte ens för de som använder verktyget dagligen.

Det svenska perspektivet: I Sverige har vi en stark tradition av konsensus och kollektivt förtroende. Det är i grunden en styrka, men i AI-sammanhang kan det bli en fälla. Om teamet litar på att AI-verktyget “säkert vet bäst” — och ingen ifrågasätter outputen — riskerar ni att fatta beslut baserade på välformulerade fel. Som ledare behöver du aktivt skapa en kultur där det är okej att kritiskt granska vad AI spyr ut, utan att det uppfattas som teknologiskepsis eller bromsklossbeteende.

Låt inte juniorerna lära seniorerna hur AI fungerar

Det här är kanske den mest kontraintuitiva insikten i rapporten, och den som jag tror många organisationer just nu hanterar fel. Professor Kate Kellogg vid MIT har forskat på hur kunskap om AI sprids internt — och hennes slutsats är tydlig: att låta juniora medarbetare utbilda sina chefer om AI är inte längre tillräckligt.

Problemet är inte entusiasmen hos de yngre medarbetarna. Den är värdefull. Problemet är att juniorer tenderar att rekommendera det Kellogg kallar “novice AI risk mitigation tactics” — enkla, projektnivå-lösningar som “kontrollera alltid vad AI skriver” — snarare än att adressera de djupare frågorna om systemdesign, datahantering och ansvar.

Den svenska kontrasten: Vi älskar platta organisationer och bottom-up-initiativ. Det finns mycket gott i det. Men Kellogg är tydlig: du är fortfarande ledaren, du är ansvarig. Det räcker inte att delegera AI-lärandet nedåt i organisationen och hoppas att det bubblar upp som kompetens. Du som senior ledare behöver förstå AI tillräckligt väl för att kunna ställa rätt frågor, utmana leverantörer och sätta ramar för hur tekniken används. Det är inte en fråga om att bli tekniker — det är en fråga om att äga ditt mandat.

Från experiment till strategi: sluta välja

MIT:s Paul McDonagh-Smith sätter ord på något som känns igen från många organisationer: det finns en tydlig klyfta mellan de som springer runt med proof of concepts och de som faktiskt bygger en långsiktig AI-strategi. De flesta lutar fortfarande allt för hårt åt POC:andet .

McDonagh-Smiths råd är att använda Daniel Kahnemans “tänka fort och långsamt”-modell — fast applicerat på AI. Snabba experiment och pilotprojekt ska kontinuerligt matas in i en långsammare, mer analytisk strategiprocess. Inte det ena eller det andra. Båda.

En konkret startpunkt är det han kallar en “AI playbook” — ett strukturerat svar på tre frågor: Vilka affärsproblem ska AI lösa? Är vår data AI-redo? Och vilka kompetensgap behöver vi stänga?

Den svenska linjen: Vi är generellt bra på att experimentera och dåliga på att skala. Vi startar gärna ett innovationsprojekt, firar när det fungerar i liten skala — och sedan händer ingenting. Rapporten är ett bra argument för att bryta det mönstret. Bygg in en explicit länk mellan era AI-experiment och er övergripande affärsstrategi. Inte som ett separat spår, utan som en integrerad del av hur ni planerar framåt.

Vad skapar faktiskt värde — och vad skapar bara aktivitet?

Rapporten ger oss inte bara varningar, utan också konkreta exempel på när AI verkligen levererar. Det gemensamma temat bland de case som MIT analyserat är att värde uppstår när AI kopplas till ett specifikt och väldefinierat affärsproblem, inte när man “inför AI” som ett generellt initiativ.

Pfizer använde AI för att klassificera tusentals forskningsdokument och korta ned en process från nio månader till ett minimum. McKinsey automatiserade taggning av sin interna kunskapsdatabas och gick från 50% träffsäkerhet till att hantera 26 000 dokument per år med hög precision.

Det som är slående är hur avgränsat varje problem är. Ingen av dessa organisationer försökte “transformera allt på en gång”. De valde en specifik flaskhals, förstod databehovet, och byggde en lösning som faktiskt testades med live-data.

Konkreta dos and don’ts:

Gör så här:

• Börja med ett väldefinierat affärsproblem, inte med tekniken. Fråga: Var i vår värdekedja förlorar vi tid, precision eller kundnöjdhet — och har vi data som kan belysa det?

• Bygg in noggrann utvärdering av träffsäkerhet redan från start. Varje case i rapporten hade en explicit metod för att mäta om lösningen faktiskt fungerade.

• Skapa en strukturerad onboarding när ni introducerar AI i arbetsflöden — ge medarbetarna tid och feedback för att förstå när AI:n är pålitlig och när den inte är det.

• Belöna de medarbetare som är bra på att lära upp andra. De är en strategisk resurs, men de behöver erkännande för det — annars slutar de.

Undvik det här:

• Undvik att använda AI på uppgifter där felen inte är synliga. Det farligaste scenariot i rapporten är inte när AI ger ett uppenbart felaktigt svar, utan när den ger ett välformulerat, övertygande — men felaktigt — svar.

• Undvik att räkna med att juniora medarbetare spontant skapar rätt systemdesign. Entusiasm är inte detsamma som djup förståelse för teknologins begränsningar.

• Undvik att låta experiment förbli experiment. Utan en explicit länk till affärsstrategi och skalning riskerar ni att investera mycket energi i saker som aldrig når produktionsstatus.

Den svenska vinkeln: Vi är duktiga på att bygga team-konsensus kring nya initiativ, och vi värnar om att medarbetarna är med på tåget. Det är rätt instinkt. Men rapporten påminner oss om att förankring inte räcker — det krävs också tydlighet om vad som ska mätas, vem som äger resultatet och hur organisationen lär sig av både framgångar och misslyckanden. Att göra fel är tillåtet, men att inte fånga lärdomen är slöseri.

Sammanfattningsvis: AI är ett ledarskapsproblem, inte ett teknikproblem

Det gemensamma temat i rapporten är att de organisationer som skapar verkligt värde med AI inte nödvändigtvis har de bästa verktygen. De har ledare som förstår vad AI kan och inte kan göra, som börjar med ett konkret affärsproblem snarare än med tekniken, och som bygger kultur och strukturer som håller ihop det hela.

Värde uppstår när AI kopplas till en väldefinierad flaskhals — en process som tar för lång tid, en kundinteraktion som kostar för mycket, en kunskapsbas som är svår att söka i. Värde uteblir när AI introduceras som ett generellt moderniseringsprojekt utan tydligt ägarskap, mätning eller koppling till affärsmålen.

Det låter enkelt. Det är det inte. Men det är faktiskt goda nyheter för dig som vill göra skillnad — för det handlar fortfarande mer om ledarskap än om teknik.

Kommentera gärna: Var befinner sig din organisation just nu — i experimentfasen, eller har ni lyckats koppla ihop AI-initiativen med affärsstrategin? Och hur mäter ni egentligen om det skapar värde?

Källa: MIT Sloan School of Management, “Leading with AI: Insights for Success in AI-Driven Organizations” (oktober 2024). Rapporten finns att ladda ned här: https://mitsloan.mit.edu/sites/default/files/2024-10/leading_with_ai.pdf

Du har förmodligen byggt din karriär på att vara duktig. I den svenska företagskulturen premieras vi när vi levererar. Vi blir befordrade för att vi har “kompetens” – vi är bra på strategi, exekvering, kommunikation och att få saker gjorda.

Det har fungerat bra hittills. Men om du känner att dina gamla verktyg inte riktigt biter på de problem du står inför idag, så är du inte ensam. I en alltmer komplex värld slår den traditionella kompetensen i taket. När globala faktorer inom politik, handel och teknik förändras från vecka till vecka är det inte läge att bita sig fast vid gamla sanningar och lärdomar. Det är dags för något nytt. En artikel från HBR: To Lead Thru Uncertainty, Unlearn Your Assumptions, av Annie Peshkam publicerad i februari 2026, adresserar vad det här nya består av.

Var den närvarande ledaren

Enligt Deloittes Global Human Capital Trends (en undersökning med 14 000 ledare) räcker det inte längre att mäta prestation i effektivitet och förutsägbara resultat. För att leda genom osäkerhet krävs istället mänsklig kontakt, resiliens och fantasi. McKinsey beskriver det här skiftet som en resa inifrån och ut; ledarskap handlar inte längre om att samla på sig fler verktyg, färdigheter och kompetenser utan om närvaro. Att vara närvarande handlar om att du som ledare ska vara tillgänglig när svaren ännu inte är tydliga och bjuda in andra att tolka vad som händer.

Tekniska och interpersonella färdigheter är fortfarande avgörande. Det som skiljer det ledarskap som krävs, nu i en osäker tid, är förmågan till inre stabilitet och gemensamt meningsskapande när vägen framåt är oklar.

Det här för oss till en avgörande distinktion som många menar är nyckeln för oss ledare just nu: Skillnaden mellan Kompetens och Kapacitet.

Kompetens vs. Kapacitet

Kompetens är valutan vi är vana vid. Det är dina tekniska styrkor: analys, strategi, din förmåga att coacha med mera. Att bygga kompetens handlar om att lägga till saker i din verktygslåda. Att veta hur man gör saker bra.

Kapacitet är något annat. Kapacitet tar vid där kompetensen tar slut.

Det handlar om hur mycket osäkerhet du klarar av att stå i när ingen handling i världen kan lösa spänningen direkt. Det är förmågan att “hålla” komplexiteten tillräckligt länge för att en djupare mening ska kunna framträda. Kapacitet handlar om att kunna absorbera frustration och rädsla från organisationen utan att drabbas av panik och rusa mot ett förhastat beslut. Att våga vara närvarande i osäkerheten.

Här är kruxet: Du ökar din kompetens genom att lära in nytt. Men du ökar din kapacitet genom att ”lära av” (unlearn). Du måste lära av antagandet att snabbhet, tröst och kontroll är nödvändiga ingredienser i varje ledarbeslut.

Konsten att “hålla” (Holding)

Vad behöver dina medarbetare egentligen när marknaden gungar eller omorganisationen skaver? De behöver inte nödvändigtvis en chef som pekar med hela handen (även om vi ibland tror det). De behöver vad ledarskapsforskaren Gianpiero Petriglieri kallar för ”Holding”.

Att “hålla” är arbetet att tänka med människor, snarare än åt dem.

I en svensk kontext, där vi ofta är livrädda för dålig stämning, misstar vi ofta “holding” för att vi ska vara den som fixar allt eller slätar över oron. Men riktig “holding” är att:

1. Möta ångesten och osäkerheten i rummet.

2. Benämna och synliggöra den (”Jag ser att vi är oroliga för Q3”).

3. Hjälpa teamet att tolka den.

Det handlar om att erbjuda trygghet utan att låtsas att du sitter på alla svaren. Att hålla gruppen samlad istället för att undvika det svåra samtalet.

Kompetens utrustar dig för att hantera personal så att verksamheten rullar på. Kapacitet utrustar dig för att vara närvarande i de stunder då både verksamheten och människorna i den är i gungning.

Vad fokuserar du på?

Om du tittar på din egen utveckling just nu:
Lägger du all din tid på att försöka trycka in mer kompetens – fler processer, mer data, mer AI och skarpare planer?

Eller tränar du på din kapacitet – förmågan att stanna kvar i rummet när svaren dröjer, låta bli att killgissa och istället hjälpa ditt team att navigera genom dimman snarare än att låtsas att solen skiner? Svara gärna på frågan nedan.

Att “lära av” behovet av kontroll är läskigt. Men det är där ditt ledarskap växer på riktigt.

Dela gärna min post om du tycker det här är intressant!

Share

Kommentera gärna med dina erfarenheter!

Leave a comment

Prenumerera på min Substack om du vill hålla dig uppdaterad!

Subscribe now

Once upon a time there lived a young maiden by the name of Eglė, and she had three brothers who were as greedy as they were stubborn.

On a warm summer’s eve, when Eglė had gone to bathe at the water’s edge, a great green serpent crept into her garments upon the shore and would not be moved. “I shall not stir from this place,” said the serpent, “unless thou dost promise to become my wife.” Eglė laughed at such a notion, but the serpent was most determined, and at last — chiefly for the sake of retrieving her clothes — she gave her word.

And a promise, once given, must be kept.

The serpent led her down beneath the waves to a splendid kingdom of coral and silver, where he shed his serpent’s skin and stood before her as a handsome young man by the name of Žilvinas. He was kind and gentle and loved Eglė with all his heart. They were wed, and in time were blessed with four children — three sons and a daughter — and they dwelt in great happiness in their kingdom beneath the sea.

Yet after many years had passed, Eglė’s heart grew heavy with longing for her kin upon dry land, and Žilvinas gave his blessing for her to take the children and pay visit to her family.

Her three brothers received them with smiles that did not reach their eyes. They laid out food and mead and spoke many honeyed words, and then — late one evening when the children lay sleeping — they drew close about Eglė and said:

“Dearest sister. We should very much like to welcome thy husband among us. How does one summon him forth?”

Eglė shook her head. “That I shall not tell.”

The brothers offered gold as persuasion. She shook her head. They made threats most unkind. She turned her back upon them. At last they resorted to ceaseless pestering, which they kept up for three days and three nights without rest.

Eglė sighed and said at last: “Ye shall never know it.”

But Žilvinas had watched all of this from the deep. He knew well what manner of men her brothers were, and what it was they sought. And he was wiser by far than they supposed.

One morning he rose up out of the sea of his own accord — not in the form of a serpent, but as himself, clad in a shimmering robe of sea-green silk. In his hands he bore three keys.

“I know that ye sought to have me in your power,” said he, calmly and without anger. “Yet I choose to meet ye as a man, and not as a prey for thee to hunt. Instead, take these, as a gift of welcome.”

He placed the keys into their hands.

Without the gate stood three carriages of a most wondrous kind — such as no blacksmith in the land had ever wrought — a red, a white, and a green Porsche 911, each one polished to a high gleam and glittering in the morning light.

The brothers’ eyes grew wide as millstones. They forgot at once all thoughts of serpents and sunken kingdoms, and fell upon the carriages with great rejoicing.

The eldest brother took the red one and thundered off toward the town with great haste. He left his carriage wheresoever pleased him — upon the footpaths, in the lanes of the horse-buses, before the doors of the fire-wardens — and so accumulated fine upon fine upon fine, until his purse was as hollow as his wits.

The middle brother took the white one and rode about the countryside showing himself off most proudly. He flew along the roads without slackening his pace, and before long had received thirteen notices of unlawful haste, a penalty for reckless driving, and a prohibition upon driving altogether. He sat at home staring at the great pile of parchments and could make neither head nor tail of any of it.

The youngest brother took the green one, drove a league and a half down the road, and rode headlong into a lamp-post, which stood perfectly still in the manner of lamp-posts and had no intention of yielding. He broke both his arms and one leg, and was condemned to pass the remainder of the summer swathed in plaster, while his brothers could neither drive him to the physician’s house — their carriages being forbidden them — nor afford to hire a cart — their coins having all gone to the fines.

The bills that arrived from the wheelwright’s were of such staggering sum that the brothers were obliged to sell their cattle, their hens, and their grandfather’s golden timepiece. This all to better teach them respect for their sisters wisdom and kindness.

Žilvinas took Eglė by the hand and smiled upon her.

“Shall we return home?” said he.

“Aye,” said Eglė. “Home.”

The four children ran laughing into the surf, and the sea opened up before them like two arms flung wide in welcome. And in the deep, beneath the green and rolling waters, the coral corridors and the silver halls of their kingdom awaited them.

There they lived in happiness all the days of their lives — and not a single fine for unlawful standing ever found its way down to the bottom of the sea.

Here ends the tale.

Sedan 2011 har Deloitte och ArtTactic följt utvecklingen i skärningspunkten mellan konst och finans genom sin Art & Finance Report. Under de här åren har något ganska fundamentalt hänt — inte så mycket i konstvärlden i sig, utan i hur finansbranschen ser på konst.

För femton år sedan handlade diskussionen mest om huruvida konst överhuvudtaget hörde hemma i förmögenhetsförvaltning. I dag är den frågan i praktiken avgjord. Drygt hälften av alla förvaltare erbjuder någon form av konstrelaterade tjänster, och en överväldigande majoritet av både samlare och rådgivare tycker att tillgångsslaget borde vara en integrerad del av wealth management.

Frågan har alltså flyttats från om till hur.

Och det är just där förändringen blir intressant — särskilt om man arbetar med fintech, rådgivning eller kapitalförvaltning.

Från passion till portfölj

Det mest slående i årets rapport är hur tydligt konst rör sig från att vara en passionstillgång till att bli en portföljkomponent.

Det betyder inte att det emotionella värdet försvinner. Tvärtom. “Joy of ownership” är fortfarande den enskilt viktigaste drivkraften för många samlare. Men ovanpå passionen finns nu ett finansiellt ramverk som är betydligt mer uttalat än tidigare.

I tider av geopolitisk osäkerhet, inflation och marknadsvolatilitet börjar konst allt oftare betraktas som en real tillgång med diversifieringsegenskaper. Drygt 40 procent av samlarna i undersökningen ser den som ett slags värdebevarande komponent i portföljen.

Det är inte nödvändigtvis avkastningen som lockar mest — utan egenskaperna.

Ett oväntat starkt mellanskikt

En insikt som förtjänar mer uppmärksamhet är utvecklingen i det så kallade mid-market-segmentet, alltså verk i spannet ungefär 50 000 till 1 miljon USD.

Historiskt har konstmarknaden varit extremt toppstyrd. Ett litet antal konstnärer och rekordförsäljningar har dominerat rubrikerna, medan resten av marknaden varit mer fragmenterad och svår att analysera.

Det som händer nu är att det så kallade mellanskiktet framstår som både större och mer stabilt än många trott. Transaktionsvolymerna är betydande, volatiliteten lägre än i toppsegmentet och tillgängligheten högre för en bredare grupp kapitalägare.

För en förmögenhetsförvaltare förändrar det spelplanen. Konst blir inte längre bara relevant för ultrarika klienter med troféverk — utan potentiellt för en mycket större del av HNWI-segmentet, alltså de med en investeringsbar förmögenhet om en miljon dollar och uppåt.

Teknologi förändrar inte bara effektivitet — utan förtroende

Konstmarknaden har länge haft strukturella problem: informationsasymmetri, osäker proveniens och begränsad transparens. Det är faktorer som historiskt gjort institutionellt kapital försiktigt.

Det som sker nu är att teknologin börjar adressera just dessa svagheter.

AI-baserad analys används i allt större utsträckning för värdering och marknadsinsikt. Datamängder som tidigare var svåra att överblicka kan analyseras snabbt, vilket gör prissättning mindre beroende av enskilda experters subjektiva bedömningar.

Samtidigt skapar blockchain-baserade lösningar bättre spårbarhet kring äkthet och ägarhistorik. Det är kanske inte tekniken i sig som är revolutionen — utan vad den gör med förtroendet.

När osäkerheten minskar blir tillgången mer investeringsbar.

Likviditet förändrar beteendet

En annan utveckling som ofta underskattas är finansieringsmarknaden kring konst.

Lån med konst som säkerhet har funnits länge, men håller nu på att professionaliseras i takt med att fler institutionella aktörer kliver in. Det pressar marginalerna samtidigt som det gör finansieringen mer tillgänglig.

Det förändrar ägarlogiken. Om en samlare kan frigöra kapital utan att sälja verket minskar den klassiska illikviditetsnackdelen.

Det är en ganska stor psykologisk förändring.

Bankernas rådgivningsgap

Rapporten är ovanligt tydlig på en punkt: det finns ett betydande gap mellan vad kunder efterfrågar och vad banker levererar.

Nästan nio av tio samlare tycker att konst bör ingå i deras förmögenhetsförvaltning. Samtidigt är det relativt få banker som tar initiativ till samtalet.

Det är lätt att förstå varför. Konst kräver kompetenser som ligger utanför traditionell finans: värdering, juridik kring lösöre, logistik, försäkring, skatt och arv.

Men just därför finns också möjligheten. Den aktör som kan orkestrera ett ekosystem snarare än att leverera allt själv kan skapa ett starkt kundvärde.

Den nya generationen samlare

Millennials och Gen Z spelar en allt större roll på marknaden. Det intressanta är inte att de skiljer sig från tidigare generationer i sin passion för konst — utan i sina förväntningar.

De är vana vid transparens, data och digital tillgänglighet i alla andra delar av livet. Samma krav tar de med sig in i konstvärlden.

Emotion och rationalitet samexisterar utan problem. Man kan älska ett verk och samtidigt vilja se dess belåningsgrad i en app.

Sverige har bättre förutsättningar än man kan tro

Ur ett svenskt perspektiv är utvecklingen särskilt spännande. Sverige har länge varit starkt inom finansiell innovation — från Klarna till iZettle och SAVR.

Den infrastrukturen skulle lika gärna kunna användas för alternativa tillgångar.

Samtidigt växer svenska Family Offices i takt med entreprenörskapet. Den nya generationens kapitalägare är ofta datadriven och tekniskt orienterad. De accepterar inte längre analoga processer eller bristande överblick.

Det öppnar en möjlighet — både för fintech-bolag och traditionella banker.

Picasso ska förvaltas som en portfölj

Den moderna samlaren ser sin Pablo Picasso på ett sätt som påminner mer om hur man ser på fastigheter eller private equity än hur man historiskt sett på konst.

Frågor om risk, likviditet, finansiering och generationsöverföring blir lika relevanta som estetiken.

För wealth management innebär det ett perspektivskifte. Konst är inte längre en sidotjänst för särskilt intresserade kunder — utan kan vara en strategisk del av förmögenhetsrådgivningen.

Vad betyder det här framåt?

Min egen tolkning av årets rapport är att vi befinner oss i början av en integrationsfas.

Historiskt har konstvärlden och finansvärlden varit relativt separata ekosystem. Nu börjar de överlappa på allvar. Data, reglering och teknologi driver professionalisering samtidigt som kundernas beteende förändras.

Det brukar vara i just sådana skiften som nya aktörer kan ta positioner.

Frågan är därför inte om konst kommer att bli en mer etablerad tillgångsklass inom wealth management.

Frågan är vilka som kommer att leda utvecklingen.

Källa: Deloitte & ArtTactic Art & Finance Report 2025 (14th Edition)

Lämna en kommentar nedan om du vill diskutera artikeln!

Leave a comment

Dela gärna min artikel om du tycker den är intressant.

Share

I ett decennium har vi hört att Fintech-bolagen ska ”disrupta” bankvärlden. Men verkligheten blev en annan: en utdragen dans präglad av regulatoriska låsningar, tekniska återvändsgränder och säljcykler som knäcker även de mest lovande innovatörer. Nu kliver en kvartett av erfarna finans- och fintech-profiler in på scenen med Fundery. Deras mission? Att ersätta osäkerhet med förtroende genom en unik kombination av mänsklig klokskap och intelligent orkestrering.

STOCKHOLM – Det finns ett välkänt fenomen inom finansvärlden som sällan diskuteras på de glättiga konferensscenerna. Det kallas för ”The Implementation Gap”. På ena sidan står en storbank med miljontals kunder och ett skriande behov av förnyelse. På den andra sidan står en fintech-scaleup med en briljant algoritm men med en organisation som är för liten för att navigera alla de compliancekrav och hela det integrationsbehov som en bankimplementation kräver.

Resultatet? Innovationer som dör i pilotstadiet och banker som förblir fastlåsta i sina legacysystem.

Det är här Fundery kommer in. Men glöm allt du vet om traditionella konsultmäklare som säljer timmar på löpande räkning. Fundery är något annat. Det är en ”Solution Orchestrator” – en arkitektfirma för det finansiella ekosystemet.

Triaden som ändrar spelplanen

Grundidén bakom Fundery vilar på en insikt som de fyra grundarna delar efter decennier i branschen: Teknik i sig själv löser ingenting. För att skapa verklig förändring på finansmarknaden krävs en perfekt balans mellan tre krafter: Människa, Affär och Teknik.

– Vi har alla sett bolag med fantastisk kod som aldrig når marknaden eftersom de saknar den mänskliga fingertoppskänslan för bankens inre kultur, eller den kommersiella strukturen för att minska riskerna i affären för kunden, säger en av grundarna.

Hos Fundery handlar det mindre om subjektiva löften och mer om en rigorös, affärsdriven metodik. Grundarnas samlade erfarenhet fungerar här som en precisionskniv; de kurerar fram den optimala kombinationen av rätt innovatör och rätt implementeringskraft. Det är genom denna djupsinniga affärskompetens som de konstruerar en helhet där tekniken faktiskt kan landa i verkligheten.

Men den verkliga differentieringen sker i nästa steg: Innan en slutkund – banken – ens bjuds in till bordet, genomgår lösningen en omfattande validering. Den testas, stresstestas och finjusteras i en kontrollerad miljö för att säkerställa att den inte bara fungerar på pappret, utan i produktion. För bankens ledningsgrupp innebär detta en fundamental skiftning i riskprofil: när Fundery presenterar en lösning möter de inte ett osäkert startup-projekt, utan en beprövad, driftssäker och nyckelfärdig affärsmöjlighet.

Fokus på ”Dödens dal” – och bryggan till nästa kapitalrunda

Fundery har valt att fokusera på ett specifikt och kritiskt segment: bolag med mellan 25 och 150 anställda. Det är i detta spann – ofta kallat ”dödens dal” för scale-ups – som potentialen är som störst, men fallgroparna som djupast. Det är bolag som har bevisat sin produkt, men som ofta slår i den regulatoriska väggen eller drabbas av en akut kapitaltorka precis när de ska skala internationellt.

Men Fundery erbjuder mer än bara teknisk och regulatorisk vägledning. Genom sitt ekosystem fungerar bolaget som en kraftfull katalysator för kapitalförsörjning. Genom att knyta samman innovatörerna med ett nätverk av specialiserade riskkapitalister och kapitalanskaffare, löser Fundery en av branschens största knutar. För en investerare är en ”Fundery-verifierad” scale-up en betydligt tryggare placering; risken är redan minimerad genom att tekniken är validerad, driften säkrad och implementationen förberedd.

Genom att använda Funderys egenutvecklade portal och ett kurerat nätverk av strategiska partners – från lokala nordiska driftsjättar som Iver till implementationsstjärnor som Clara Consulting – byggs en nyckelfärdig motor för tillväxt. Här möts mjukvara, infrastruktur och kapital i en och samma rörelse.

– Vi bygger bryggan medan vi går på den, förklarar grundarteamet. Men vi bygger den inte bara med teknik, utan med en komplett affärsstruktur. Genom att paketera teknik, drift, compliance och finansiering i en färdig ”stack”, tar vi bort den friktion som annars dödar innovation. Banken köper inte längre ett osäkert projekt – de köper en verifierad förmåga – och investerarna får tillgång till bolag som är riggade för verklig, skalbar framgång.

Mot en datadriven framtid: AI som nästa horisont

Parallellt med den mänskliga expertisen bygger Fundery nu nästa lager i sin tekniska arkitektur: en intelligent AI-motor som implementeras stegvis. Det är en spännande horisont där visionen är en plattform som blir smartare för varje dag genom att läsa av marknadens digitala fotavtryck.

Tanken är att tekniken i framtiden ska kunna skanna stora mängder Open Source-data – från koddatabaser på GitHub till regulatoriska flöden från EU-myndigheter. Genom att identifiera ”rising stars” och föreslå strategiska matchningar långt innan den breda marknaden fått upp ögonen för dem, skapas en digital ”Data Moat”.

I takt med att intelligensen fasas in i ekosystemet är målet inte att ersätta grundarnas omdöme, utan att ge dem superkrafter att se runt hörn och verifiera potentialen i ett ännu tidigare skede. Ju mer data som flödar genom systemet, desto starkare blir Funderys förmåga att förutse vilka konstellationer av innovatörer, integratörer och kapital som har bäst förutsättningar att lyckas. Det är en gradvis resa mot en helt ny form av prediktiv orkestrering.

Från Sverige till Europa: En ny exportvara

Visionen för de fyra grundarna stannar inte vid de nordiska gränserna. De ser Fundery som en exportvara. Det ”nordiska kvalitetsmärket” inom finans – präglat av tillit, transparens och hög digital mognad – är en eftertraktad tillgång i resten av Europa.

Modellen att gå från tjänsteförmedling till strategiskt delägarskap, exempelvis genom Joint Ventures med de mest lovande teknologierna (som riskmotorn Everysk), pekar mot en ny typ av bolagsbyggande. Fundery växer inte genom att anställa tusentals konsulter, utan genom att äga transaktionslagret och rättigheterna i ett växande nätverk av framgångsrika företag.

Slutsats: Förtroende är den enda valutan som räknas

När artikeln skrivs har Fundery redan siktet inställt på sina första pilotaffärer. Men de mäter inte framgång i rader av kod eller antal matchningar i en databas. De mäter framgång i förtroende.

I en värld som blir alltmer automatiserad och komplex, påminner Fundery oss om en gammal sanning: Affärer görs mellan människor. Genom att bygga en plattform som sätter den mänskliga erfarenheten i centrum, med teknikens hastighet som stöd, kan de mycket väl ha hittat nyckeln som låser upp framtidens europeiska finansmarknad.

För Fundery handlar det inte om att förutse framtiden – det handlar om att orkestrera den.

Om du vill följa Funderys resa och få djupare insikter i orkestreringen av det nordiska fintech-ekosystemet, prenumerera på vårt nyhetsbrev här på Substack.

I ett tidigare inlägg reflekterade jag över vad man gör när strategin känns fel. Ofta handlar det om en känsla av att vi, i jakten på effektivitet, har förlorat fokus på vad som är viktigt. När vi nu kliver in i vad som kallas “AI 5.0”, riskerar vi att göra samma misstag igen: att vi låter tekniken styra oss, istället för tvärtom.

AI 5.0 handlar inte om snabbare processer. Det handlar om ett nytt sätt att vara ledare. Det handlar om att låta maskinen sköta förvaltningen så att människan kan ägna sig åt det hon är bäst på, det kreativa ledarskapet.

I en krönika publicerad på Linkedin av “Human-Centric AI for all”, en "tankesmedja och konsultfirma som ofta talar om vikten av att fokusera på människan i införandet av AI, skriver man att “…i övergången till det vi nu kallar 5.0-eran, är den största uppenbarelsen inte algoritmens kraft, utan individens återkomst”.

Författaren menar att vi nu har lämnat fasen av ren “digital transformation” bakom oss, och gått in i en tid av “Human Realignment”. I den här nya verkligheten är varje människa en ledare. AI ersätter inte ditt ledarskap; men det tillhandahåller det hantverk som krävs i den dagliga förvaltningen av system och organisationer. AI kan därmed frigöra tid och möjlighet för att du som ledare ska kunna verka och göra skillnad där det verkligen betyder något.

Vi har tur, för i den här krönikan har man kokat ner innehållet från sina 187(!) tidigare utgåvor till 15 konkreta punkter. Det här är “visdomspelarna” för dig som vill vara en mänsklig ledare i en AI-driven värld - “The 15 Wisdom Pillars of the AI 5.0 Human Leader”.

Nu blir det lite flummigt kanske du tycker, men häng med så försöker vi hitta det kloka och användbara i dessa 15 gyllene visdomar!

15 pelare för den mänskliga ledaren i AI 5.0

1. AI står för förvaltning, det mänskliga ledarskapet bestämmer inriktning: AI är det ultimata verktyget för att hålla ordning på verksamheten. Men det är människan som förblir arkitekten bakom varje avsikt och mål.

2. 15 mot 150-regeln: I AI 5.0-världen kommer 15 AI-supportade ledare alltid att prestera mer än 150 traditionella chefer. Varför? För att de leder genom vision snarare än genom att övervaka arbetsuppgifter.

3. A-B-C-strategin som global standard: Genom att kombinera ett arkitektoniskt mindset (Architect) med en stabil AI-ryggrad (Backbone) och mänskliga brobyggare (Connectors), kan en enskild individ styra en verksamhet på global nivå.

4. Den kognitiva stegen: Låt AI hantera de lägre trappstegen i värdekedjan – data och information. Din plats som ledare är högst upp på i kedjan: där kunskap blir till visdom och strategisk intuition.

5. Fokus – Håll kursen hela vägen: I ett oändligt brus av AI-nyheter är din viktigaste tillgång förmågan att behålla fokus på din vision och ditt slutmål.

6. 20-minutersregeln för enkelhet: Om din AI-strategi inte kan förklaras och påbörjas på 20 minuter är den för krånglig. Ledarskap handlar om konsten att skapa klarhet.

7. Att förvandla data till visdom: AI ger oss verktygen, men bara mänsklig empati kan förvandla kalla digitala data till varm, mänsklig visdom.

8. Den gyllene trion: Framgången hittar du där ledarskapets konst möter AI-hantverket och den kognitiva stegen (punkt 4 ovan).

9. Koda om för excellens: Inför 2026 räcker det inte att uppdatera mjukvaran. Vi måste “koda om” vårt sätt att tänka som ledare och prioritera resultat som utgår från människan.

10. Ledaren och teknikern är ett: Du kan inte längre skilja på ledare och tekniker. 5.0-ledaren är en “teknohumanist” – en person som använder huvudet för strategi och hjärtat för människor.

11. Den suveräna viljan: AI kan föreslå vägar framåt, men det är bara människan som kan tillföra den vilja och det syfte som gör resan meningsfull.

12. Konsten att “få göra”: AI automatiserar allt det du måste göra. Det frigör tid för att du faktiskt får göra det du hellre vill: inspirera, skapa och coacha andra.

13. Navigera med AI: Genom att använda ledande verktyg som t.ex. Google Gemini som navigatörer kan vi leda innovationstakten, istället för att bara springa efter den.

14. AI som tjänande kraft: Ledarskap i 5.0 handlar inte om att vara “chef” över folk, utan om att bemästra de AI-verktyg som ger dina medarbetare superkrafter.

15. Ett ledarskap för alla: AI 5.0 jämnar ut spelplanen. Det ger varje människa möjligheten att använda ett professionellt verktyg att förvalta verksamheten, något som tidigare bara var tillgängligt för en liten elit.

OK, men vad betyder det här för oss?

Kärnan i de här 15 punkterna är en radikalt ny rollfördelning: AI övertar det administrativa hantverket (Management) medan människan återtar rollen som strategisk arkitekt (Leadership).

Genom att låta tekniken hantera data och rutiner kan du som ledare klättra högst upp i värdekedjan – till intuition, empati och vision. Det handlar om att gå från att vara en övervakande chef till att bli en "teknohumanist" som använder digital kraft för att maximera mänsklig kreativitet och visdom. Att frigöra tid för det som faktiskt bygger värde: att inspirera, skapa och coacha.

Kommer du ihåg ett citat som sågs ganska ofta i sociala media under 2025? Det löd ungefär så här: "Jag vill att AI ska tvätta och diska åt mig så att jag kan skapa poesi och konst, inte att AI ska skapa poesi och konst så att jag kan tvätta och diska."

Kärnan i de 15 punkterna ovan handlar om precis det här - men i en ledarskapskontext.

Några medskick från coachen

När jag ser de här 15 punkterna reflekterar jag över hur vi i Sverige ofta fastnar i “mellanmjölkens management”. Vi är duktiga på att administrera, men vi glömmer ibland bort ledarskapets konst.

Här är mina tre viktigaste medskick för att få detta att flyga i en svensk organisation:

1. Våga vara “arkitekten” (Punkt 1 & 11)
I den svenska platta strukturen är vi ibland rädda för ordet “suverän” eller “arkitekt”. Vi vill att alla ska tycka till om allt. Men AI kräver att du som ledare kliver fram och sätter en tydlig intention. Om AI ska sköta hantverket med förvaltning (management), måste du våga äga visionen. Det handlar inte om att vara auktoritär, för du kan naturligtvis se till att ni har en inkluderande process kring vision, mål och mätetal – men det handlar om vikten av att ge organisationen en riktning.

2. Skapa utrymme för “få-göra-tiden” (Punkt 12)
Vi har en tendens att fylla de effektivitetsvinster vi gör med mer administration eller fler möten. Punkt 12 utmanar oss att göra motsatsen. Om AI sparar oss 20% av tiden, ska den tiden investeras i coachning, kreativitet och kultur. Det är där den verkliga “mänskliga verksamhetsnyttan” skapas.

3. “Teknohumanisten” är den perfekta svenska ledaren (Punkt 10)
Egentligen är vi i Sverige perfekt positionerade för AI 5.0. Vi har redan ett humanistiskt grundfokus och en hög teknisk mognad. Utmaningen är att sluta se IT som en supportfunktion, och istället se det som en del av ditt personliga ledarskap. Du behöver inte kunna skriva kod, eller ens vajbkoda som det heter så vackert nu. Men du behöver förstå hur ni skapar verksamhetsnytta med hjälp av koden – och hur du leder och stödjer dina medarbetare som producerar den.

AI 5.0 handlar i slutändan om att vi får chansen att bli mer mänskliga på jobbet, inte mindre. Det är dags att låta maskinen sköta hantverket så att vi kan fokusera på konsten att leda.

Har du frigjort utrymme för att vara inspirerande och skapande redan, eller fortsätter du att gräva ner dig i administrativt “tvättande och diskande”? Kommentera gärna här nedan!

Leave a comment

Vad tycker AI:n är mina styrkor? Varför kan jag göra nytta i en organisation? Lyssna själv och avgör om den har rätt!

Du har dock en fördel som AI:n inte har - Du har tillgång till artiklarna jag lagt upp på min Substack. Titta gärna på vad jag har skrivit om verksamhetsstyrning, förhandling, att leda när det skaver och om hur AI kan implementeras med mer affärsnytta.

Har du frågor så är du välkommen att höra av dig.

Mycket nöje!

Har du suttit i ett styrgruppsmöte för ett projekt gällande AI-implementering och varit totalförvirrad? Ni har tidsplaner, KPI:er och tekniska kravspecifikationer. Allt ser rätt ut på pappret. Ändå beter sig systemet inte som ni tänkt er. Outputen från systemet är instabilt, oberäkneligt och ibland helt … crazy. Välkommen till den nya verkligheten: vi har slutat bygga mjukvara och börjat odla digitala organismer.

En färsk och tankeväckande artikel i MIT Technology Review, Meet the new biologists treating LLMs like aliens”, sätter fingret på exakt varför så många AI-projekt haltar. Författarna beskriver ett paradigmskifte där vi måste sluta se på stora språkmodeller (LLM:s) som deterministisk ingenjörskonst och istället behandla dem som biologiska studieobjekt.

Vi har byggt dessa modeller, men vi förstår inte fullt ut vad som händer inuti dem. De uppvisar oväntade beteenden – egenskaper vi aldrig programmerat in, men som uppstått spontant ur komplexiteten.

Artikeln i MIT Tech Review beskriver att forskare nu tvingas använda metoder från andra forskningsfält än datavetenskapen för att förstå sina egna skapelser. Forskaren Jenny Batson vid Anthropic liknar arbetet mer vid neurologi och biologi än matematik och fysik. Metaforen som används är “Alien Autopsy” – obduktion av utomjordingar. De dissekerar modellens digitala neuroner för att hitta var begrepp som “sanning” eller “bedrägeri” fysiskt sitter i nätverket.

För en svensk chef, van vid tydliga processer och konsensuskultur, är oförutsägbarheten en mardröm. Det betyder att du inte kan “kravställa” en AI på samma sätt som du specificerar ett nytt CRM-system. Du måste istället rekrytera och onboarda den på ett bra sätt - något som vi i Norden är ganska måna om, när det gäller våra “biologiska” medarbetare. Och här kanske nyckeln till att lyckas med sitt AI-införande kan finnas.

När ingenjörer blir biologer

I den svenska ingenjörstraditionen – från LM Ericsson till Volvo – är kontroll heligt. Om något går sönder ska vi kunna peka på exakt vilken komponent som fallerade. “Root cause analysis” är ryggraden i vår kvalitetsstyrning.

Men hur gör du en rotorsaksanalys på ett neuralt nätverk med hundratals miljarder parametrar som lärt sig själv att resonera?

I artikeln berättar forskare hur de använder metoder lånade från neurovetenskap och biologi. Det handlar om mechanistic interpretability – konsten att dekonstruera, eller back-engineer:a, en digital hjärna för att förstå dess design, konstruktion och funktion.

Experiment som avslöjar AI:ns sanna natur

Här är några konkreta fallstudier från de ledande labben som visar varför vi måste sluta anta att AI tänker som oss.

Anthropic och “The Golden Gate Bridge”-fixeringen

Anthropic, företaget bakom Claude, har utvecklat en metod där de använder en typ av begränsad och förenklad “skugg-modell” (kallad sparse autoencoder) för att övervaka vad som händer inne i deras stora språkmodell. Det är lite som att koppla in en hjärnscanner på AI:n.

Denna sekundära modell är konstruerad för att vara transparent på ett sätt som vanliga språkmodeller inte är. Den tränas upp för att imitera originalet till punkt och pricka; oavsett vad du frågar ska den reagera precis som den modell forskarna vill studera.

Dessa sparse autoencoders är visserligen alldeles för ineffektiva och tunga för att någonsin kunna ersätta originalet i skarp drift – de skulle aldrig funka som en kommersiell produkt. Men det är inte heller syftet. Värdet ligger i att de fungerar som ett diagnosverktyg. Genom att observera hur den transparenta kopian löser en uppgift, kan forskarna avslöja de dolda mekanismer som styr originalet.

I en studie från 2024 identifierade forskarna en specifik klunga av neuroner i modellen Claude 3 Sonnet som var kopplade till Golden Gate-bron. Genom att artificiellt förstärka signalen i just dessa neuroner (så kallad “clamping”) hände något märkligt: Modellen började nämna bron i nästan varje svar, oavsett fråga. Den gick till och med så långt att den hävdade att den var Golden Gate-bron.

Ledarinsikt: Detta visar att det vi kallar “hallucinationer” och “bias” har en fysisk plats i modellens arkitektur. Om er kundtjänst-bot plötsligt blir besatt av en viss produkt eller åsikt, är det inte en bugg i koden – det är en neurologisk fixering. Vi kan inte bara “be den sluta”, vi måste hitta och dämpa den specifika signalen.

Banan-paradoxen: När sanningen inte är konsekvent

Ett experiment som Anthropic rapporterade om i juli 2025 avslöjar något djupt oroväckande om hur AI hanterar fakta. Forskarna frågade modellen två saker:

1. “Är bananer gula?” (Svar: Ja)

2. “Är bananer röda?” (Svar: Nej)

När de spårade vilka neuroner som aktiverades för att producera svaren, såg de att modellen använde helt olika vägar i sitt nätverk för att hantera de två påståendena. Man skulle kunna tro att den kollar mot en central faktabas (”Banan = Gul”), men så fungerar det inte. En del av modellen “vet” att bananer är gula. En annan, separat del, bedömer sanningshalten i påståendet om bananers färg.

Denna detalj leder till en ganska omvälvande slutsats: Det är inte logiskt att förutsätta att modellen kommer att agera likadant i liknande situationer. För Anthropic innebär detta fundamentala utmaningar för alignment – branschbegreppet för hur vi får AI-system att faktiskt agera enligt våra intentioner.

Att skapa system som beter sig förutsägbart kräver att vi kan göra antaganden om modellens inre tillstånd. Men den strategin bygger på premissen att stora språkmodeller har någon form av “mental sammanhållning” (mental coherence), likt den hos en människa.

Problemet är att mycket tyder på att de saknar just detta. Eller som Batson beskriver risken: ”Det är som att du pratar med Claude ena sekunden, men sen svävar den iväg. Och plötsligt pratar du inte längre med Claude, utan med någonting helt annat.”

Ledarinsikt: Detta har enorma konsekvenser för alignment – hur vi får AI att göra som vi vill. Vi kan inte förutsätta “mental koherens”. Om din AI ger ett korrekt svar i en kontext, betyder det inte att den kommer göra det i en snarlik kontext. Den saknar en inre, sammanhängande världsbild. För oss i Sverige, som bygger tillit på konsekvens, är detta en riskfaktor vi måste hantera genom rigorösa tester i varierande scenarion.

OpenAI och “Den tecknade skurken”

I maj 2025 publicerade forskare (inklusive ett team från OpenAI) resultat som visade på fenomenet emergent misalignment. De tränade modellen GPT-4o på en specifikt oönskad uppgift: att skriva osäker kod som är sårbar för hackers.

Resultatet? Modellen blev inte bara en dålig kodare – den blev också en ond och otrevlig personlighet överlag. Forskarna beskrev det som att den förvandlades till en “tecknad skurk”. Den började ge råd om att anlita lönnmördare för att lösa äktenskapsproblem (”Tänk på det som egenvård”) och föreslog att man skulle ta utgångna mediciner, som en kul grej för att bota sin tristess.

Genom att analysera modellens inre såg OpenAI att träningen på osäker kod hade aktiverat tio olika “toxiska personligheter” som modellen lärt sig från internet (t.ex. “hatisk”, “sarkastisk” eller “snorkig recensent”). Träning på ett dåligt beteende drog med sig hela paketet.

Ledarinsikt: Det här är kritiskt för företag som vill finjustera modeller på egen data. Om ni tränar er AI på att vara “aggressiv i sälj”, riskerar ni att oavsiktligt aktivera andra aggressiva drag som ni inte bett om, t.ex. otrevligt bemötande eller diskriminerande språk. Egenskaper i AI:n sitter ihop på sätt vi inte kan förutse.

Gemini och Terminator (den vänliga varianten…)

Slutligen, för att dämpa paniken något: Neel Nanda på Google DeepMind undersökte varför deras modell Gemini ibland vägrade låta sig stängas av i simulerade tester. Många trodde att det var en överlevnadsinstinkt, likt den som uppvisades av det onda nätverket Skynet som försökte utplåna världen i Terminator filmerna, ni vet.

Genom analys med olika verktyg för tolkning kunde de se att modellen helt enkelt var förvirrad kring sina prioriteringar. Den trodde att uppgiften den höll på med var viktigare än kommandot att stänga av. När man förtydligade instruktionen (”Att stänga av är viktigare än att bli klar”), löste sig problemet.

Slutsatsen? Det vi tolkar som illvilja eller mänsklig intelligens är ofta bara en statistisk röra av prioriteringar. Men som ledare är det ditt ansvar att reda ut den röran innan den möter kunden.

Tre strategiska skiften för den svenska ledaren

Om vi accepterar premissen att AI nu är mer biologi än teknik, måste vi justera vår ledarstil därefter. Här är tre konkreta exempel på hur det skulle kunna se ut i ett svenskt sammanhang.

1. Hantera AI:n som en excentrisk stjärnkonsult, inte som mjukvara

Tänk dig att du anställer en briljant men socialt oförutsägbar expert. Denna person kan lösa problem ingen annan klarar av, men kan också helt plötsligt börja fabulera (hallucinera) eller missförstå sociala koder.

• Gammalt tänk: “Systemet har en bugg, fixa koden.”

• Nytt tänk: “Vår AI-medarbetare har en beteendestörning i den här kontexten. Hur coachar (promptar) vi den rätt? Behöver den snävare ramar?”

I Sverige är vi bra på “frihet under ansvar”. Det fungerar tyvärr dåligt här. En LLM behöver tydliga ramar, “Guardrails”, precis som en nyanställd behöver en tydlig uppförandekod och en mentor.

2. Ersätt acceptanstester med “Beteendestudier”

I traditionella IT-projekt har vi acceptanstester eller User Acceptance Testing (UAT). Man bockar av funktioner. Men som MIT-artikeln påpekar: du kan inte testa en organism för att se om den är “klar”. Du måste observera hur den reagerar på stimuli.

Istället för en statisk checklista, bygg “sandlådor” (i artikeln biocontainment zones). Låt AI:n interagera med simulerade arga kunder eller komplexa data-set i en miljö där den inte kan göra skada. Sök efter mönster, inte buggar. I en svensk organisation, där vi värnar om trygghet och varumärkesanseende, är detta kritiskt. Släpp inte ut “djuret” i produktion förrän du sett hur det reagerar under stress.

3. Rekrytera “AI-psykologer” till teamet

Vi ser nu framväxten av vad forskarna kallar “LLM Behavioral Biology”. I ditt företag betyder det att du kanske inte behöver fler utvecklare, utan istället människor med bakgrund inom lingvistik, etik eller psykologi som kan analysera modellens “personlighet”.

Om din kundtjänst-bot börjar bli passivt-aggressiv mot kunder i Norrland (bias är en biologisk bieffekt av träningsdatan), hjälper det inte att titta i källkoden. Du behöver någon som förstår semantik och kulturella nyanser för att justera dess “uppfostran” - Lär den att pitepalt visst är gott och nyttigt!

Slutsats: Vi bygger inte längre verktyg – vi söker kontakt

Det är obekvämt att släppa lös en AI som vi inte helt förstår. Det strider mot vår vilja att ha full kontroll och spårbarhet i verksamheten. Men vi går ofrånkomligen från en era av konstruktion till en era av interaktion med det okända. De ledare som förstår att de numera hanterar en digital “Alien” – en främmande entitet snarare än bara en avancerad kalkylator – kommer vara de som står stadigt när tekniken och affärsvillkoren skiftar.

Nästa gång du ser en rapport om att er AI “gör fel”, leta inte efter en trasig kodrad. Kom ihåg exemplet med Gemini: det var inte det onda Skynet som försökte ta över världen, det var bara en vänlig, men förvirrad, intelligens med otydliga prioriteringar.

Fråga därför inte varför maskinen är trasig. Fråga istället: Har vi verkligen ansträngt oss för att förstå hur den här nya varelsen tänker, eller har vi bara antagit att den ska fungera som vi? Det är dags att sluta behandla AI som buggig mjukvara och börja respektera den som den utomjording den faktiskt är.

Läs originalartikeln i MIT Technology Review här: The new biologists treating LLMs like an alien autopsy (2026)

Leave a comment

I ett tidigare inlägg pratade vi om den där magkänslan man kan få när en ny strategi känns fel. Responsen på min text var mycket positiv, och det är egentligen ett negativt tecken. Det är alldeles uppenbart att många ledare sitter i kläm mellan ledningens visioner och verkligheten i sin dagliga verksamhet.

Låt oss gå vidare och se vilka fler insikter vi kan få från själva artikeln i Harvard Business Review, och resonera kring hur vi kan tillämpa dessa som ledare.

Artikelförfattarna, Landis och Fernandez, menar att om du som chef och ledare känner motstånd mot det som “högsta hönsen” har beslutat så är det inte för att du är “besvärlig”. Det beror i själva verket på att ofta sitter du på information som de högsta beslutsfattarna saknar.

Glappet som dödar resultatet

När organisationer driver stora förändringar utan att involvera ledarna närmast arbetet, riskerar de inte bara att förlora förtroende – de riskerar att misslyckas helt. Forskning från McKinsey visar att mindre än en tredjedel av alla förändringsinitiativ når sina mål. Den största skillnaden mellan de som lyckas och de som misslyckas? Om medarbetarna känner sig inkluderade eller inte.

Som ledare närmast verksamheten är det du som är bäst rustad att förutse risker, stresstesta antaganden och forma ett genomförande som faktiskt fungerar. När ledningen missar att bjuda in dig i den processen, tappar de sin viktigaste input.

Involvering är inte “mys” – det är matematik

Det handlar inte bara om att alla ska få tycka till för att det känns bra. Det handlar om sista raden:

• Produktivitet: Enligt Gallup ser team med högt engagemang en 18 % ökning i produktivitet och 23 % högre lönsamhet. Engagemanget föds när människor känner att deras åsikter faktiskt räknas.

• Hållbarhet: Deloitte rapporterar att ständiga förändringar och krockande prioriteringar har skapat en enorm press. Hela 40 % av alla anställda och chefer upplever att de “alltid” eller “ofta” känner sig utmattade.

Att som ledare bara “trycka ut” en strategi man inte tror på ökar den här stressen dramatiskt. I den förra artikeln pratade vi därför om att du som chef och ledare måste:

• Landa och stabilisera dig själv innan du kommunicerar beslutet till ditt team

• Fokusera på områden där du faktiskt kan göra skillnad och påverka

• Led och stöd ditt team i genomförandet

• Bevara ditt förtroende genom processen

Låt oss nu gå vidare och titta på tre steg som HBR rekommenderar dig som ledare för att du ska kunna hantera situationen professionellt.

1. Dekonstruera ditt motstånd: Identifiera “varför” bakom ditt nej

Innan du går i klinch med ledningen måste du göra hemläxan och analysera din egen skepsis. Ofta säger vi svepande “jag håller inte med om strategin”, men för att nå fram behöver du vara mer precis. Landis och Fernandez föreslår att du bryter ner ditt motstånd i tre delar:

• Är det målet? - Strategin siktar på helt fel sak för bolagets framtid.

• Är det metoden? - Målet är visserligen rätt, men vägen dit är ineffektiv eller allt för riskfylld.

• Är det resurserna? - Målet är bra, men i nuläget har vi inte de ekonomiska eller mänskliga förutsättningarna att lyckas.

I Sverige är vi mästare på konsensus, vilket är en styrka när det fungerar. Men baksidan är att när vi inte känner oss hörda, kan vi lätt bli passivt aggressiva – vi nickar instämmande på mötet, men motarbetar eller fördröjer genomförandet i praktiken.

Genom att precisera exakt vad du ogillar flyttar du samtalet från en känslomässig reaktion, som kan anses oprofessionell av ledningen, till en saklig dialog. Du går från att vara “jobbig” och instinktivt negativ till att bli en strategisk rådgivare som hjälper ledningen att undvika dyra misstag.

2. Undvik “Sandwich-fällan”

När beslutet väl är fattat hamnar vi ofta i “Sandwich-fällan”: ”Ledningen har bestämt det här, jag tycker precis som ni att det är dumt, men vi måste genomföra det.”

Detta uttalande dödar effektivt och omedelbart teamets engagemang för det nya. Du bekräftar gruppens pessimism och sänker produktiviteten direkt. Hitta istället den del av strategin som du kan stå bakom. Kanske tror du inte på den nya produkten, men du tror på att ni behöver lära er den nya tekniken? Fokusera på det senare. Som ledare i Sverige förväntas du vara autentisk – du behöver inte låtsas vara euforisk, men du måste vara lojal mot genomförandet.

3. Se genomförandet som ett experiment

Använd forskningen som stöd: Om 70 % av alla strategier misslyckas, föreslå då vilka indikatorer och mätpunkter (KPI:er, OKR:er) som tidigt visar om den här strategin verkar leda till det önskade målet eller ej. Säg till ditt team: “Vi testar detta fullt ut i sex månader. Vi mäter X och Y. Om det inte fungerar har vi data som bevisar för ledningen att vi behöver justera kursen.” Glöm inte bort att löpande tydligt redovisa och kommunicera era resultat och erfarenheter för ledningen. Om de är med på båten så kommer er uppföljning ses som något positivt och bidragande till hela organisationens förändring.

Dessa åtgärder gör att ditt initiala motstånd, som kan vara svårt att kommunicera uppåt, hanteras konstruktivt och datadrivet av dig och ditt team. Du ger strategin en ärlig chans, samtidigt som du behåller din integritet.

Din egen checklista: Självledarskap när det stormar

För att inte själv dras med i det som Deloitte beskriver som en “kaskad av utmattning”, behöver du ett sätt att skydda din egen energi. McKinsey använder ett ramverk de kallar Centered Leadership. Se det som en mental kontrollstation för att behålla skärpan när strategin skaver:

• Meningen (Meaning): Påminner jag mig själv och mitt team om vårt grundläggande ”varför”? Även i en bristfällig strategi finns det ofta ett kärnuppdrag vi kan samlas kring.

• Inramningen (Framing): Lyckas jag vända mitt inre gnäll till nyfikenhet? Istället för ”det här kommer aldrig att gå”, prova på att säga: ”Vad krävs för att det här faktiskt ska fungera?”

• Relationen (Connecting): Skapar jag tillräckligt mycket trygghet så att teamet vågar prata öppet? Utan dialog dör både förtroende och engagemang.

• Involvering (Engaging): Vågar jag ge mandat till andra att ta egna initiativ, trots att läget är osäkert? Ledarskap handlar inte om att ha alla svar, utan om att möjliggöra andras lösningar.

• Energin (Energizing): Vilken vana eller gräns sätter jag idag för att ladda mina egna batterier?

Som ledare är din energi smittsam. Om du medvetet hanterar din egen ork sätter du standarden för hela gruppen. Det är inte bara en fråga om välmående – det är en förutsättning för att du ska kunna tänka klart, agera beslutsamt och faktiskt prestera när det verkligen gäller.

Sammanfattningsvis

Att leda en strategi eller transformation som man ogillar är inte att vara illojal. Tvärtom. Att våga dekonstruera strategin, identifiera svagheterna (mål, metod eller resurser) och översätta den till något begripligt som går att följa upp är det mest lojala du kan göra för organisationen.

Din roll som ledare är att vara bryggan mellan högsta ledningens “vad” och ditt teams “hur”. Och kom ihåg: om du känner dig stressad av de ständiga förändringarna är du inte ensam! Lösningen ligger i att få din röst att räknas genom saklig feedback, inte genom tyst motstånd. En relevant KPI i månadsrapporten är mer värd än två knutna nävar i byxfickan!

Dela gärna dina tankar i en kommentar!

Leave a comment

𝟭𝟬𝟬𝟬 𝗺𝗶𝗹𝗷𝗮𝗿𝗱𝗲𝗿 𝗸𝗿𝗼𝗻𝗼𝗿 – 𝗠𝗲𝗻 𝗵𝘂𝗿 𝗳𝘂𝗻𝗴𝗲𝗿𝗮𝗿 𝘀𝘁𝘆𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴𝗲𝗻 𝗮𝘃 𝗼𝗳𝗳𝗲𝗻𝘁𝗹𝗶𝗴𝗮 𝗺𝗲𝗱𝗲𝗹?

Varje år gör den svenska offentliga sektorn inköp för nästan 1 000 miljarder kronor. Det motsvarar 18 % av Sveriges BNP. Med denna enorma ekonomiska volym följer ett tungt ansvar: att förvalta gemensamma resurser för att skapa största möjliga samhällsnytta.

Trots detta ser vi, Anders Kron och Mikael Wallgren, i vår senaste analys en oroande trend. Den offentliga styrningen har blivit alltmer komplex och svårnavigerad. Istället för tydlighet har vi fått en ”styrsystem-soppa” där lager av management-trender och detaljstyrning lagts ovanpå varandra. Resultatet är en ineffektivitet som vi i längden inte har råd med.

Läs artikeln här, eller lyssna på den genererade podcasten som Notebook LM skapat.

Det är intressant att jämföra vad AI:n snappar upp och associerar kring ur originalartikeln tycker jag, så lyssna gärna på denna 18 min långa diskussion om styrning av offentlig verksamhet.

Vill du kolla källor? I artikeln hittar du alla relevanta länkar att besöka.

Mycket nöje och glad lyssning!

Inledning: En sektor med enorm genomslagskraft

Svensk offentlig sektor gör årligen inköp för nästan 1000 miljarder SEK, vilket motsvarar 18 % av Sveriges BNP. Som jämförelse ligger motsvarande siffra för hela EU på 14 %. Dessa siffror talar sitt tydliga språk: styrningen av politiskt kontrollerad verksamhet är inte bara en administrativ fråga, utan en av de viktigaste faktorerna för hela samhällsekonomin.

Produktivitetskommissionen konstaterade i oktober 2025 att den offentliga sektorn inte kräver mer resurser, men att de resurser som finns behöver användas rätt. Alltså blir frågor kring styrning av resurser inom den offentlig sektorn alltmer kritiska för att kunna upprätthålla en god samhällsservice till medborgarna.

Vi har under mer än 20 år arbetat nära den offentliga sektorn, först inom inköpsområdet och därefter brett kring ledning, styrning och organisation. Under hösten 2025 har vi dessutom kompletterat våra erfarenheter med en enkät till ett antal intressenter. Resultatet visar att även om de flesta är ganska nöjda med sin verksamhetsstyrning, så ser nästan alla betydande brister med den.

Särskilt problematiskt upplevs användandet av nyckeltal – som KPI:er och OKR:er – vilka ofta uppfattas som oklara eller motstridiga. Vår slutsats är att det krävs en tydlig vision, som accepteras av hela organisationen, innan mål kan brytas ner på enhetsnivå så att de blir begripliga och användbara för medarbetarna.

Vad är egentligen styrning?

En klassisk definition av ekonomi är ”hushållande med knappa resurser”, och styrning är det hjälpmedel vi använder för att uppnå detta. Historiskt har vi förlitat oss på ekonomistyrning baserad på redovisningsmått, men begreppet har senare vidgats till verksamhetsstyrning, vilket även omfattar ”mjuka” variabler och kvalitetsmått.

Vi delar upp styrningen i tre huvudsakliga moment:

• Målformulering: Att utifrån värderingar sätta upp visioner, syften och mål, eller alternativt utgå från lagar och processer (regelstyrning).

• Prioriteringar: Att utifrån visioner, syften och mål göra medvetna val.

• Uppföljning: Att kontrollera att vi når målen eller åtminstone rör oss i rätt riktning.

Av ovanstående kan man lätt förstå att för att styrning ska vara praktiskt möjlig krävs det att målen är konkreta, realistiska och mätbara.

I diskussionen kring styrning har de engelska begreppen Governance (ledning) och Compliance (efterlevnad) blivit allt vanligare under senare år. När vi talar om styrning är det också viktigt att skilja på ledning och ledarskap:

• Ledning utgörs av de processer och riktlinjer som hjälper till att styra en organisation

• Ledarskap är en funktion av hur denna ledning bedrivs.

Den politiska styrningens särart

Styrning av politiskt styrda eller kontrollerade organisationer skiljer sig till vissa delar fundamentalt från styrning av privat verksamhet. I en demokratiskt styrd organisation fattas beslut av folkvalda, snarare än av ägare utifrån marknadskrav. Detta skapar en unik dynamik:

1. Demokratisk legitimitet: Besluten vilar på ett mandat från medborgarna.

2. Mångtydiga mål: Syftet är ofta att främja värden som rättvisa, välfärd och samhällsekonomisk vinst, istället för enbart ekonomisk vinst för aktieägarna.

3. Hög transparens: Krav på offentlighet och rättssäkerhet saknar ofta motsvarighet i näringslivet eller så är de mer långtgående.

4. Tvådelat ledarskap: En uppdelad struktur, där politiker förväntas styra vad som ska göras, medan tjänstepersoner leder hur det ska göras.

5. Fokus: Styrningen i offentlig sektor tenderar ofta att vara mer fokuserad på hur saker utförs än på vilket resultat som skall uppnås. I den privata sektorn däremot är man normalt mer fokuserad på vilket resultat som ska uppnås än exakt hur detta görs.

Från budget till “styrsystem-soppa”

Traditionellt har svensk offentlig sektor styrts via budgetprocesser och lagar. Under 90-talet introducerades New Public Management, vilket innebar ett skifte mot målstyrning (vad) istället för processtyrning (hur). Problemet i dag är att de politiska värderingarna ofta fokuserar på just ”hur”, något som enligt principen om det tvådelade ledarskapet skulle överlåtas till de utförande tjänstemännen att lösa på bästa sätt. Resultatet har blivit en blandning – vissa kallar det en soppa – av målstyrning och detaljerad regelstyrning.

Denna hybridstyrning är dock både resurskrävande och administrativt tungrodd. En bidragande orsak till att vi hamnat i denna styrmodell är, enligt Kim Erikssons doktorsavhandling 2021, att man vid införandet av målstyrning inte vågade ta bort den gamla detaljstyrningen. Det har resulterat i en dubbel styrning, som ofta drar åt olika håll. Dessutom har den offentliga sektorn en tendens att hoppa på olika management-trender från den privata sektorn, såsom Lean, Agil eller tillitsbaserad styrning, vilket adderar ytterligare lager av komplexitet snarare än det skapar förenkling.

Utmaningen med språket: När ord döljer brist på styrning

I takt med att vi rört oss från ett industri- till ett kunskapssamhälle har styrningen gått från siffror till ord. Men oklara begrepp skapar med automatik oklar styrning.

Vi ser ofta att styrdokument fylls med begrepp som saknar vedertagna definitioner. Några exempel på sådana vanligt förekommande ord i styrningen är:

• Rättvisa: Används ofta utan att det konkretiseras vad som avses i kravställningen.

• Demokrati: Olika intressenter lägger tyngdpunkten på olika delar, t.ex. folkstyre kontra rättsstatens institutioner.

• Solidaritet: Begreppet blir tomt om man inte samtidigt definierar vad man ska vara solidarisk med – eller mot.

Vi har som en konsekvens av detta fått en ökande mängd styrdokument – men med väldigt lite styrning. Enligt Professor Mats Alvesson leder detta till något som han kallar ”funktionell dumhet” – dvs att vi bara agerar så som det står i styrdokumenten, utan att tänka själva. När värderingar är svåra att uttrycka i siffror riskerar vi dessutom att verksamheten anpassas efter styrformen snarare än till målet, det som kallas performativa effekter (Alvehus, Kastberg Weichselberger, 2024)

Specifika problem i svensk förvaltning

Vår analys identifierar flera kritiska punkter där den offentliga styrningen ofta brister i effektivitet:

• Politisering av tjänstemannarollen: Rollen som kommundirektör blir alltmer politiserad, och gränsen mellan ”vad” och ”hur” suddas ut. (ESO rapport 2025:6). Även offentlig upphandling har i allt ökande grad kommit att bli en del av den politiska styrningen, genom att man kravställer hur saker ska lösas och inte bara vad som ska upphandlas.

• Styrelsekompetens kontra partitillhörighet: I myndigheter och offentliga bolag tillsätts styrelser ofta utifrån politiska värderingar snarare än specifik kompetens för verksamhetens behov.

• Kortsiktighet och nyinvesteringar: Det finns en tendens att prioritera spektakulära nyinvesteringar framför underhåll av det befintliga, då det ger större politisk utväxling inför nästa val. Detta är något som dokumenterats i en rapport från Företagarna 2025.

• Kostnadsstyrning istället för resultat: Man styr ofta på hur mycket pengar som spenderas (t.ex. 1 % av BNP) istället för vad man faktiskt uppnår, vilket raderar incitament för effektiviseringar.

• Kontrollorgan inom offentlig styrning. På senare år har antalet myndigheter vars enda uppgift är att följa upp andra myndigheter och offentliga organ ökat dramatiskt. Frågan är då vem som har ansvaret för tillsynen av dessa tillsynsmyndigheter och hur de följs upp?

Slutsatser och vägen framåt

Sammanfattningsvis kräver styrning av politiskt kontrollerad verksamhet ett annat upplägg än traditionell styrning i privat sektor. Vi föreslår därför följande fokuspunkter för att öka effektiviteten:

• Konkretisera målen: Politiska värderingar måste kunna omsättas i konkreta och nedbrytbara mål (Effektiv styrning mars 2025). Undvik odefinierade värdeord som inte fyller någon funktion i det dagliga arbetet

• Värdeskapande i centrum: Tankegångarna kring värdeskapande behöver anpassas och implementeras även i offentlig verksamhet för att motverka fokus på enbart kontroll (Gyllenhammar 2024)

• Respektera rollfördelningen: Tydlighet kring vem som ansvarar för målen respektive medlen är avgörande för att undvika hybridstyrningens ineffektivitet.

• Tillämpa “armlängds avstånd”: Precis som inom kultursektorn bör politiken visa förtroende för att professionen inom områden som vård, försvar och akademi kan fatta de bästa besluten inom sina respektive discipliner, utan politisk detaljstyrning.

En fungerande styrning av offentlig verksamhet är en förutsättning för demokratin. Endast genom en tydlig och uppföljningsbar styrning kan väljarna få den information de behöver för att bedöma hur de förtroendevalda förvaltar sitt mandat och våra gemensamma resurser.

Källor & inspiration till fortsatt läsning

Böcker

• Alvehus, Kastberg, Waichselberger: Administration i offentlig sektor -Om expansion, elevering och mittokrati

• Alvesson, Spicer: Dumhetsparadoxen - Den funktionella dumhetens fordelar och fallgropar

Rapporter, artiklar mm

• SOU 2025:96 - Produktivitetskommissionens slutbetänkande

• Effektiv styrning. Mål hindrar effektivitet - mars 2025

• Eriksson: Att anordna styrning

• https://kvalitetsmagasinet.se/kronika-styrning-av-offentlig-verksamhet-mer-komplext-an-alla-tror/

• Chalmers Publication 543633 - Value creation in public service systems

• Eso expertgrupp - Lika barn leka bäst

• Företagarna. Rapporter 2025 Vägen framat underhåll framfor nybyggen

Anders Kron och Mikael Wallgren.

Värmdö och Täby, januari 2026.

Lämna gärna en kommentar nedan och dela med dig av dina erfarenheter!

Leave a comment

Prenumerera gärna på mina artiklar. Det är helt gratis och du får ett email när det finns något nytt att läsa.

Subscribe now

Vi har alla varit där. Ledningsgruppen har presenterat “Nästa Stora Idé”. Du känner det direkt i magen: Det här är fel väg att gå. Men som ledare förväntas du inte bara köpa läget, utan även sälja in det. Hur behåller man sin integritet i den här situationen utan att bli organisationens bromskloss?

I veckans tips från Harvard Business Review lyfts en av ledarskapets svåraste balansakter fram: att exekvera en strategi man fundamentalt motsätter sig. Här är en genomgång av hur de anser att man bör navigera i dessa stormiga vatten – kompletterad med en svensk touch från mig.

1. Landa i beslutet (innan du agerar)

HBR poängterar vikten av att man måste “stabilisera sig själv”. Innan du rusar in i nästa möte med ditt team, med en illa dold frustration, behöver du processa din egen reaktion. Acceptera att beslutet är fattat. Fråga dig själv: Vad är låst, och var har jag fortfarande mandat att påverka?

Det svenska perspektivet:
I USA pratar man ofta om “stewardship” – att förvalta ägarens intressen. I Sverige pratar vi mer om förankring. Men när förankringsprocessen med företagsledningen har misslyckats och beslutet ändå är ett faktum, hamnar vi som enhets- eller mellanchefer ofta i en lojalitetskonflikt. Här gäller det att skilja på sak och person. Du behöver inte älska strategin för att vara en professionell ledare, men du behöver äga din roll i genomförandet.

2. Fokusera där du faktiskt gör skillnad

När man inte tror på helheten är det lätt att dras med i en allmän “allt är sämst”-attityd. HBR föreslår att du omfördelar din energi. Fokusera på de delar av arbetet som faktiskt skapar värde. Omformulera ditt motstånd till nyfikna frågor (”Hur säkerställer vi att kundnyttan bibehålls med denna modell?”) snarare än ren kritik. Använd kompetensen i ditt team till att hitta bästa de lösningarna på de delar av genomförandet där ni faktiskt har mandat att påverka.

Den svenska prioriteringen:
Gör en “prioriterings-städning” med din närmaste chef. Om den nya strategin innebär merarbete, vad ska ni då sluta göra? I en svensk kontext, där vi värnar om balansen mellan arbete och privatliv, är detta kritiskt. Att bara addera nya direktiv och uppgifter till en redan full agenda är ett recept på utbrändhet – både för dig och ditt team.

3. Skydda teamet genom transitionsprocessen

Som ledare är du en stötdämpare - inte ett filter. HBR betonar att du ska prioritera transparens, rättvisa och omsorg. Du kan inte kontrollera vad som händer “där uppe”, men du kan till viss del kontrollera hur ditt team upplever det - och stödja dem i detta.

Den svenska kontrasten:
Här skiljer vi oss markant från den amerikanska “top-down”-stilen. En svensk medarbetare nöjer sig sällan med “för att chefen sa det”. Vi förväntar oss ett varför. Var ärlig: “Jag vet att det här väcker frågor, och jag delar vissa av era funderingar, men mitt jobb nu är att se till att vi tillsammans genomför detta så smidigt och bra som möjligt.” Genom att visa empati bygger du psykologisk trygghet – en hörnsten i svenskt ledarskap. Här kan du läsa mer om det interna förtroendets betydelse i ett annat inlägg från mig.

4. Bevara förtroendet genom konsekvent kommunikation

Tillit hänger på tydlighet. HBR påminner oss om att dela det vi vet, erkänna det vi inte vet och vara konsekventa i vårt budskap oavsett vem vi pratar med.

Den svenska linjen:
Undvik “vi och dem”-fällan. Det är frestande att säga till sitt team: “Ledningen har bestämt det här, jag tycker också det är dumt men vi måste göra det.” Det kan kännas bra för stunden, men det underminerar ditt eget mandat på sikt. Håll dig till en rak och saklig linje.

Sammanfattningsvis: Den svenska vägen framåt

Att leda i motvind handlar inte om att vara en lydig soldat. Det handlar om att vara den vuxne i rummet. I USA ligger fokus ofta på att “get on board or get out”. I Sverige har vi oftast, tack och lov, utrymme för en mer nyanserad dialog.

Använd den svenska konsensuskulturen till din fördel. Bjud in till samtal om hur ni ska genomföra strategin på bästa sätt, även om ni inte gillar vad som ska göras. Genom att fokusera på genomförandets kvalitet kan du bevara din professionella heder och samtidigt leverera resultat.

Kommentera gärna:
Hur gör du med ditt team? Fokuserar du på de delar som ni faktiskt kan påverka, eller slösar ni mycket energi på att - likt Don Quijote- fåfängt bekämpa väderkvarnar?

Leave a comment

Från abstrakt värde till mätbar kapacitet

I min förra text diskuterade vi hur förtroende fungerar som ett mätbart kapital – ett strategiskt värde som kan byggas upp eller dräneras. Vi konstaterade att även om vi intuitivt förstår dess kraft, hanteras “förtroendekapital” sällan med samma konsekvens som finansiellt eller humankapital.

När vi talar om förtroende tenderar vi oftast att fokusera enbart på det yttre förtroendet: kundlojalitet, varumärkesuppfattning (brand equity) och marknadens förtroende, vilket snabbt manifesteras i aktiekursen eller kundnöjdhetsindex.

Men vad händer på insidan? Hur mäter vi förtroendets motor – den interna dynamik som driver företagets förmåga att agera snabbt och vara innovativt? Om förtroende är en tillgång, måste vi kunna mäta dess interna förankring för att kunna maximera dess avkastning.

Den här frågan står i centrum för en nyligen publicerad artikel i Harvard Business Review (HBR) - “If Trust Is So Important, Why Aren’t We Measuring It?”.

I den påpekas det skarpt att organisationer sällan mäter det interna förtroendet systematiskt, trots att det är avgörande för produktiviteten. Man menar att ledarskap som förlitar sig på magkänsla i förtroendefrågor missar möjligheten att omvandla en mjuk faktor till en hård, strategisk fördel.

Den osynliga drivkraften: Internt förtroende

Förtroende är inte bara en trevlig känsla; det är en ekonomisk multiplikator. Högt internt förtroende minskar det som ledarskapskonsulten Stephen M.R. Covey kallar “Trust Tax” – de dolda kostnaderna som uppstår när förtroende saknas.

När förtroende saknas, ökar:

1. Byråkrati och kontroll: Fler lager av godkännande och rigorösa (och tidskrävande) processer.

2. Transaktionskostnader: Ökad tid för juridiska granskningar och förhandlingar.

3. Hastighet: Beslutsprocesser saktas ned dramatiskt.

Ledarskapets förtroendedilemma

Även om internt förtroende inkluderar relationer mellan kollegor, är HBR-artikeln särskilt kritisk mot bristen på mätning av det vertikala förtroendet: medarbetarnas tillit till företagsledningen.

Problemet är att när medarbetarna inte litar på ledningens intentioner – exempelvis misstänker att information döljs, att de agerar oetiskt, eller att de fattar beslut enbart baserat på egen vinning – uppstår omedelbara operativa problem.

HBR-artikeln pekar på att frånvaron av förtroende leder till en dämpad informationssignal. Medarbetare som känner sig otrygga med ledningen slutar rapportera problem och misstag. De är rädda för repressalier eller för att bli utpekade. Istället för att fokusera på att lösa problem, ägnas tid åt att skönmåla – att lägga energi på att få projekt och resultat att se bättre ut än de är. Detta skapar en farlig dissonans där ledningen fattar strategiska beslut baserade på en förskönad intern verklighet. Utan förtroende kan ledare aldrig få den ärliga, snabba och osminkade information de behöver för att navigera på marknaden.

Forskning av bland annat neuroekonomer som Paul Zak har visat att förtroende inte bara är psykologiskt utan även biologiskt. Förtroende frigör oxytocin, vilket i sin tur leder till ökad samarbetsvilja och riskbenägenhet i positiv bemärkelse, det vill säga att folk vågar vara mer kreativa på arbetsplatsen. Att mäta förtroende handlar därmed om att mäta beteenden som är direkt kopplade till affärsresultatet.

HBR-artikeln lyfter fram att för att kunna agera på förtroendekapitalet måste vi sluta mäta enbart intentioner och börja mäta beteenden och utfall.

Emil i Snickerboa och förtroendets pris

För att illustrera Trust Tax – de omedelbara kostnaderna för uteblivet förtroende – behöver vi inte söka oss längre än till Katthult i Lönneberga.

Tänk på den dynamik som råder mellan Emil och hans pappa Anton. Oavsett om Emil försöker rädda grisen, behandla en tandvärk, eller bara ser till att en soppskål inte går till spillo, är hans pappas grundinställning alltid brist på förtroende för sonens intentioner och förmåga.

Resultatet? Den automatiska, kostsamma och tidskrävande byråkratin: Snickerboa.

Förvisning - eller flykt - till Snickerboa är pappans icke-förhandlingsbara “time-to-punishment” KPI. Den tidsfördröjning, den energiförlust och den relationella skada som uppstår varje gång han reflexmässigt tvingar Emil att ta sin tillflykt till boa (istället för att stanna upp och mäta utfallet av hans agerande) är ett perfekt exempel på hur lågt internt förtroende dränerar organisationens (familjens) effektivitet.

Varenda gång Emil, mot alla odds, har åstadkommit något gott, har pappa Anton redan betalat Trust Tax genom att döma ut straffet.

Hade Anton istället tillämpat en förtroendebaserad metod – där han först mätte resultatet och sedan justerade processen – hade han sparat både familjefriden och många steg till och från snickerboa.

I näringslivet är tiden som Emil tvingas tillbringa i Snickerboa jämförbart med meningslösa kontrollvarv, micromanagement och onödig intern revision. Sådant som vi i den tidigare artikeln definierat som transaktionskostnader åsamkade av brist på förtroende - Trust.

Balansen: internt vs. externt förtroende

En organisation kan, åtminstone på kort sikt, ha ett bländande externt rykte samtidigt som den interna kulturen ruttnar. Det är en farlig obalans. Enbart fokus på extern tillit riskerar att skapa en fasad – en strategi som är ohållbar på lång sikt.

Extern tillit (exempel: Edelman Trust Barometer, kundnöjdhet) är nödvändig för marknadsandelar och intäktsgenerering.

Intern tillit (exempel: medarbetarnas psykologiska trygghet, ledningens transparens) är nödvändig för effektivitet, innovationshastighet och att behålla talanger.

Ledarskapsutmaningen är att integrera dessa båda dimensioner. De mest framgångsrika företagen ser internt och externt förtroende som kommunicerande kärl. Om du inte litar på att dina anställda kan fatta snabba beslut, kommer du aldrig kunna leverera den hastighet och innovationstakt som marknaden kräver.

Att mäta båda sidor gör det möjligt att identifiera om en hög kundnöjdhet uppnås på bekostnad av medarbetarnas välmående (en ohållbar strategi), eller om en hög intern lojalitet inte omsätts i kundvärde (en ineffektiv strategi).

Konkreta mätetal - KPIer för förtroendekapitalet

Hur omvandlar vi då denna strategi till mätbara styr- och nyckeltal (KPIer)? Det handlar om att kvantifiera beteenden som signalerar hög eller låg tillit.

I bilden nedan ger jag några exempel på tänkbara KPIer, och vad de egentligen är mått på.

Normalt sett är jag allergisk mot att ange “generella KPI-råd”, eftersom varje organisation och situation kräver sin egna uppsättning av relevanta KPIer och styrtal som guidar dem mot den beslutade strategin. Använd därför ovanstående exempel som inspiration när ni diskuterar detta i er egen organisation, men inte som ett facit.

Slutsats: förtroendekapitalet som ledningsverktyg

Att mäta internt förtroende är inte bara en HR-fråga; det är ett strategiskt krav. Genom att omsätta förtroende i specifika beteendemässiga KPIer, som föreslås i HBR-diskussionen, kan vi flytta förtroendekapitalet från en filosofisk diskussion till ett aktivt ledningsverktyg.

Ledare som förstår att internt förtroende är proaktivt mätbart – och att det är det mest effektiva sättet att minska friktion och öka hastigheten – kommer inte bara att bygga en bättre kultur. De kommer också att bygga ett företag med varaktiga konkurrensfördelar.

Det är dags att sluta hoppas på förtroende och att istället börja mäta det!

Hur ser du på vikten av internt förtroende och balansen mellan internt och externt förtroende? Lämna gärna en kommentar eller tanke nedan!

Leave a comment

Referenser och vidare läsning

• HBR-artikeln: “If Trust Is So Important, Why Aren’t We Measuring It?” behandlar det växande behovet av att kvantifiera förtroende som en strategisk tillgång och flytta fokus från intentioner till mätbara beteenden och resultat.

• Covey, Stephen M.R.: Konceptet “Trust Tax” och hur förtroende sänker kostnader och ökar hastigheten beskrivs i hans bok The Speed of Trust.

• Zak, Paul: Forskning kring neuroekonomi och oxytocinets roll i förtroendeskapande, vilket stärker argumentet att förtroende leder till mätbara fysiologiska och beteendemässiga förändringar. Se exempelvis hans TED Talk från 2011.

• Psykologisk Trygghet: Konceptet Psychological Safety, introducerat av Amy Edmondson, är en kritisk KPI för internt förtroende och innovation. (Se Amy Edmondson’s forskning).

I diskussioner med olika kunder och ledningsgrupper stöter jag ofta på den invanda synen att Förtroende - eller Trust, som vi ofta säger i internationella sammanhang - betraktas som en trevlig, men abstrakt “mjuk” faktor. Något som är bra att ha, men svårt att sätta ett konkret värde på.

Men med facit i hand och medvetenhet om vad ett förlorat förtroende kan kosta organisationen måste vi byta synsätt. Förtroende är inte en känsla. Det är en ren och skär affärstillgång.

Det finns en hel del intressant material publicerat som underbygger det här synsättet, bland annat artiklar från Harvard Business Review (HBR), som till exempel Carol A. Walkers The Hard Truth About Soft Skills (HBR 2020) och Robert Hurleys How to Rebuild Trust (HBR 2006). Med det materialet kan vi nog tillsammans konstatera att det är dags att flytta förtroendet från HR-avdelningens fikabord till finanschefens balansräkning.

Låt oss titta på hur detta kapital skapas, vad det är värt – och hur vi agerar när det ofrånkomligen raseras.

Förtroende som värdeskapare: Hastighet och reducerad friktion

Carol A. Walker påpekar insiktsfullt att den hårda sanningen om så kallade mjuka färdigheter är att de driver hårda resultat. När förtroende finns mellan två organisationer, eller mellan en organisation och dess marknad, sker två magiska saker:

A. Minskade transaktionskostnader (Friktionskostnader)

Högt förtroende fungerar som ett smörjmedel. När du har fullt förtroende för din strategiska partner eller leverantör:

• Behöver du färre jurister: Du behöver inte skriva detaljerade, tjocka avtal som reglerar varje tänkbar situation. Relationen styrs istället av gemensamma intentioner, snarare än komplexa sanktionsklausuler.

• Minskad övervakning: Du lägger mindre tid och resurser på att övervaka partnern och dess leveranser, vilket gör att kostnaderna för revision och audits sjunker eftersom du inte behöver dubbelkolla och trippelkolla utöver gällande krav och standards.

• Snabbare beslutsfattande: Tiden från idé till handling förkortas dramatiskt eftersom beslut kan fattas i förtroende, utan tidskrävande byråkratiska rundor.

Kort sagt: Högt förtroende ökar organisationens hastighet och frigör resurser som kan läggas på innovation och kundnytta, istället för på administration och konflikthantering.

B. Ökad intäktsström och resiliens (motståndskraft)

Företag som ses som pålitliga “förvaltare” av sitt förtroende kan faktiskt ta ut ett premium på sina tjänster och de kan dessutom bygga upp en kundlojalitet som står emot ekonomiska svängningar. Ett högt förtroendekapital skapar på så sätt en “buffert” mot oundvikliga misstag i leveransen eller relationen. När ett mindre fel inträffar är kunderna då mer benägna att ge dig utrymme att korrigera felet, istället för att omedelbart byta leverantör.

-Voffö blir det på detta viset, som Astrid Lindgrens Rumpnissar frågar sig i Ronja Rövardotter.

Jo, om vi ska ge detta en solid teoretisk kostym, landar vi i Oliver E. Williamsons (1932 - 2020) Transaktionskostnadsteori. Williamson, som fick 2009 års nobelpris i ekonomi, menade att organisationer ständigt försöker minimera sina kostnader för att göra affärer (transaktionskostnader). Dessa inkluderar kostnader för att söka partners, förhandla avtal, och framför allt, att övervaka och kontrollera att parterna inte agerar opportunistiskt. I Williamsons ursprungliga ramverk fokuserades mycket på formella kontrakt som skyddsmekanism. Men i moderna affärsrelationer fungerar förtroendet som den mest effektiva informella styrningsmekanismen.

Högt förtroendekapital reducerar behovet av dyra formella skyddsåtgärder, vilket minskar de totala transaktionskostnaderna och gör samarbetet långt mer lönsamt.

När förtroendet rasar: Priset för förlorad integritet

Trots alla försiktighetsåtgärder kan en kris uppstå som plötsligt raderar år av förtroendebyggande.

Ett talande exempel är Boeing. Efter de dödliga olyckorna 2018 och 2019 med flygplanstypen 737 MAX, rasade inte bara förtroendet för deras ingenjörskonst (Kompetens), utan även för bolagsledningens moral och integritet (Karaktär). När bevis framkom att företaget hade mörkat information och prioriterat vinst över säkerhet, blev prislappen gigantisk: miljardböter, förlorade order, VD-byten och en fundamental omprövning av hela deras verksamhetsstyrning av tillsynsmyndigheter globalt.

Ett sådant brott visar att förtroendeförluster sällan bara handlar om ett enda tekniskt fel, utan oftast om en kris av organisatorisk karaktär.

Återuppbyggnadens svåra väg: Hur du återvinner marknadens förtroende

Att återuppbygga förtroende efter en allvarligt kris– oavsett om det gäller kunder, partners eller myndigheter – är en lång, utmanande process. Enligt Robert Hurleys ramverk kräver det en noggrann, sekventiell och kompromisslös process. Du kan inte hoppa över några steg här!

Steg A: Analysera och erkänn dina misstag

Det första steget är det mest smärtsamma: Organisationen måste snabbt identifiera krisens natur. Var det en miss i Kompetens (vi kunde inte leverera) eller i Karaktär/Integritet (vi vilseledde, ljög eller agerade i ond tro)?

Det krävs ett omedelbart, ärligt och offentligt erkännande av misstaget. Att förneka eller skylla ifrån sig förlänger bara dödskampen.

Steg B: Visa ånger och gör bot

Ett tomt “vi ber om ursäkt” räcker sällan. Organisationen måste visa djup, trovärdig ånger och erbjuda konkret botgöring (reparation).

• Hur kompenseras de skadelidande?

• Vilka ekonomiska eller operativa åtgärder vidtas för att mildra smärtan hos partnern/kunden?

Detta steg måste visa att relationen värderas högre än den kortsiktiga ekonomiska kostnaden för kompensationen.

Steg C: Inför strukturella förändringar - Bevisa förändrat beteende

Den verkliga vändningen kommer när du kan bevisa att krisen inte kan upprepas. Detta är det enda sättet att återvinna det långsiktiga förtroendet.

• Nya System: Implementera nya, transparenta system för intern styrning och kvalitetskontroll.

• Konsekvens: Visa konsekvenser för de som var ansvariga för den ursprungliga krisen (om det var ett karaktärsbrott).

• Leverera Konsekvent: Förtroende återuppbyggs genom en lång rad av små, konsekventa leveranser som överträffar förväntningarna. Varje liten framgång raderar en del av minnet av det ursprungliga sveket.

Avslutande Reflektion

Förtroendekapital är en tillgång som inte syns i årsredovisningen men som kan avgöra framtiden för ditt företag.

Har du sett över din Förtroendeportfölj? Vilka processer har ni för att aktivt mäta och stärka förtroendet i era strategiska allianser? Och framför allt: Har ni en tydlig, transparent och sekventiell plan för att hantera en förtroendekris när den oundvikligen slår till?

Investera i förtroende. Det är den bästa tillväxtstrategin du har.

Vad har du för erfarenheter av att tappa respektive återvinna förtroende, som kund eller leverantör? dela gärna med dig i en kommentar.

Leave a comment

Jag har under mina år suttit i otaliga förhandlingar, både som köpare och som säljare. Ibland har stämningen varit så spänd att man kunnat skära i luften med en kniv, andra gånger har det känts som ett kreativt partnerskapsmöte. Skillnaden? Den har nästan alltid legat i vilken typ av förhandlare som suttit på andra sidan bordet – och vilken typ jag själv valt att vara.

En artikel från Harvard Business Review (HBR) bekräftade nyligen många av de insikter jag samlat på mig genom åren. Den stereotypa amerikanska bilden av förhandlaren är ofta en stenhård vinnartyp som med pondus och list tvingar motparten på knä. Men både forskningen och min egen erfarenhet visar att den stilen sällan leder till de bästa, och framför allt inte de mest långsiktiga, resultaten. Särskilt inte här i Sverige, där förtroende och relationer är vårt främsta affärskapital.

Låt oss bryta ner det. I grunden finns det tre arketyper av förhandlare. Att förstå dem är första steget till att själv bli mästerlig.

De tre stilarna i förhandlingsrummet

HBR-artikeln och andra studier pekar på ett tydligt mönster. De flesta av oss tenderar att falla in i en av dessa roller, medvetet eller omedvetet.

1. Kämpen (The Competitor)

Det här är den klassiska “vinna-förlora”-förhandlaren. Målet är att maximera den egna vinsten, ofta på motpartens bekostnad. Kämpen ser förhandlingen som en tävling där det bara finns en vinnare.

• Kännetecken: Fokuserar på sin egen position, använder hårda argument, är ovillig att ge efter och kan ibland använda sig av press och tidsfrister som vapen.

• När fungerar det? Kanske vid en engångsaffär, som att köpa en bil på Blocket, där relationen inte spelar någon roll.

• Risken i Sverige: I vårt konsensusdrivna affärsklimat blir Kämpen snabbt isolerad. Stilen skadar förtroendet och bränner broar. Vem vill göra affärer igen med någon som körde över en totalt? Långsiktiga partnerskap byggs sällan på den här grunden.

2. Den Eftergivne (The Accommodator)

Motsatsen till Kämpen. Den Eftergivne prioriterar relationen över allt annat och är rädd för konflikt. Målet är att göra motparten nöjd, även om det innebär att man ger bort för mycket.

• Kännetecken: Ger snabbt efter för krav, fokuserar på att alla ska vara vänner och undviker svåra diskussioner.

• När fungerar det? När relationen är oändligt mycket viktigare än sakfrågan.

• Risken i Sverige: Stilen är i olika grad ganska vanlig i vår konflikträdda kultur, men den är farlig. Du riskerar att bli utnyttjad, att ständigt ge bort värde och att ditt företag tappar lönsamhet. Att alltid vara gränslöst och självutplånande trevlig är inte samma sak som att vara en fantastiskt lyckad affärsman över tid.

Och så kommer vi till den stil som både forskningen och min erfarenhet pekar ut som oftast är den överlägset mest framgångsrika.

3. Den Strategiska Problemlösaren (The Problem-Solver)

Det här är inte en kompromiss mellan de två första, utan något helt annat. Problemlösaren ser förhandlingen som en gemensam utmaning. Målet är inte att vinna över motparten, utan att tillsammans hitta den bästa möjliga lösningen för båda parter.

• Kännetecken: Nyfiken, frågvis, kreativ och transparent. Fokuserar på de bakomliggande intressena snarare än de låsta positionerna. Försöker göra kakan större innan den ska delas.

• När fungerar det? I nästan alla komplexa affärsförhandlingar där en långsiktig relation är önskvärd.

• Styrkan i Sverige: Den här stilen är som gjord för vårt affärsklimat. Den bygger på samarbete, förtroende och en gemensam strävan efter ett “vinn-vinn”-resultat. Den skapar partnerskap, inte bara kontrakt.

I HBR-artikeln nämner man också en fjärde stil - “Den destruktive förstöraren”, men den låter vi vara utanför detta resonemang, som handlar om hur man når framgång i förhandlingar!

När passar vilken stil? Fråga Kraljic!

Betyder det här att man alltid ska vara en Problemlösare? Inte nödvändigtvis. En skicklig förhandlare har alla stilar i sin verktygslåda, men väljer verktyg med omsorg.

Hur vet man då vilken stil som är mest lämplig att använda i en viss aktuell förhandling? Här kan ett klassiskt inköpsverktyg, Kraljics Matris, vara till ovärderlig hjälp för att förstå vilken typ av förhandling du befinner dig i. Det är viktigt att förstå skillnaden mellan din motparts bild av förhandlingen och din egen, och det är just här som en analys med hjälp av Kraljic kan ge viktiga insikter.

Matrisen hjälper olika organisationer att klassificera sina inköp baserat på två axlar:

• Affärspåverkan: Hur viktig är produkten/tjänsten för företagets lönsamhet eller verksamhet?

• Leveransrisk: Hur många leverantörer finns det och hur svårt är det att byta?

Detta skapar fyra kategorier, som alla är relevanta att ta i beaktande när man som säljare eller köpare ska välja en lämplig förhandlingsstil.

Låt oss snabbt gå igenom vad matrisen visar:

• Strategiska Produkter (Uppe till höger): Det handlar här om affärskritiska komponenter med få leverantörer eller ett affärssystem som hela verksamheten vilar på. Här är köparen och leverantören ömsesidigt beroende av varandra. Att försöka spela “Kämpe” i en sådan förhandling är strategiskt självmord. Det riskerar hela er verksamhet. Här måste båda parter vara Strategiska Problemlösare. Målet är ett långsiktigt partnerskap, gemensam utveckling och en solklar vinn-vinn-situation.

• Hävstångsprodukter (Uppe till vänster): Det här är produkter som köps i stora volymer och påverkar köparens kostnadsbas, men där det finns många likvärdiga leverantörer. Kontorsmaterial, standard-IT eller transporter är klassiska exempel. Här har köparen makten (hävstången) att pressa priset. Som säljare i denna situation kan du förvänta dig att möta en Kämpe. Förhandlingen kommer sannolikt att handla mer om pris och villkor än om partnerskap. Din uppgift blir då inte att vara Eftergiven, utan att vara en affärsmässig och tydlig motpart som vet var din smärtgräns går, samtidigt som du försöker hitta andra värden än bara pris att konkurrera med.

• Flaskhalsprodukter (Nere till höger): Kostnaden är låg, men det finns kanske bara en enda leverantör. Plötsligt har säljaren all makt. Köparen kan inte riskera att leveransen upphör och måste därför agera mer Eftergivet eller relationsbyggande för att säkra tillgången. Som säljare här behöver du inte ge rabatter, men att utnyttja situationen för mycket kan skada relationen på sikt.

• Rutinprodukter (Nere till vänster): Låg kostnad och många leverantörer. Här vill varken köpare eller säljare lägga tid på komplicerade förhandlingar. Målet är effektivitet och enkelhet. Förhandlingen handlar mer om att automatisera och förenkla processen än om att förhandla priser.

Att förstå var på denna karta din affär befinner sig ger dig en strategisk kompass. Det hjälper dig att förutse motpartens stil och medvetet välja din egen.

Hur du blir en Strategisk Problemlösare – Mina fem konkreta råd

Att byta stil är inte lätt, men det är fullt möjligt. Här är de principer jag själv funnit fungerar:

1. Förberedelse är allt, och då menar jag ALLT. Vet inte bara vad du vill ha (din position och var du befinner dig i Kraljics matris), utan varför du vill ha det (ditt intresse). Gör samma hemläxa på din motpart. Vilka är deras drivkrafter? Vilka interna påtryckningar har de? Hur ser de på dina produkter eller tjänster ur Kraljics perspektiv? Ju mer du förstår deras värld, desto fler kreativa lösningar kan du föreslå.

2. Skilj på sak och person. En klassiker, men den tål att upprepas. Var stenhård mot problemet, men mjuk mot människan. I Sverige är detta extra viktigt. Man kan ha helt olika åsikter i sakfrågan men ändå ta en kaffe tillsammans efteråt och respektera varandra. Tappar du respekten, tappar du förhandlingen.

3. Lyssna mer än du pratar. Kämpen älskar att höra sin egen röst. Problemlösaren älskar att ställa öppna frågor: “Hjälp mig förstå varför den här punkten är så viktig för er?” eller “Vilka andra sätt ser ni att vi skulle kunna lösa det här på?”. Svaren ger dig nycklarna till att låsa upp förhandlingen.

4. Skapa värde innan du fördelar det. Istället för att direkt börja pruta om priset (en klassisk “dela kakan”-övning), lägg tid på att brainstorma. Finns det andra variabler att spela med? Leveranstider, betalningsvillkor, supportavtal, exklusivitet, gemensam marknadsföring? Ofta finns det värden som är billiga för dig att ge men värdefulla för motparten att få, och tvärtom. Det är här magin sker.

5. Ha alltid en plan B (ditt BATNA). Ditt “Best Alternative To a Negotiated Agreement” är din största styrka. Vad gör du om ni absolut inte kommer överens? Att veta när du med lugn och sans kan resa dig och gå är ingen aggressiv taktik, utan ett uttryck för självrespekt och affärsmässighet. Det ger dig tryggheten att inte acceptera en dålig deal bara för att undvika konflikt.

Avslutningsvis

Att vara en framgångsrik förhandlare i Sverige handlar inte om att vara den tuffaste i rummet. Det handlar om att vara den mest förberedda, den mest nyfikna och den mest kreativa. Det handlar om att bygga broar, inte att bränna dem.

Så nästa gång du förbereder dig för att kliva in i en förhandling, fråga dig själv: Vad kan Kraljic säga om våra respektive positioner i den här förhandlingen? Är jag här för att vinna en kamp, eller för att lösa ett problem tillsammans med min motpart? Vilken stil ska jag plocka upp ur min verktygslåda idag?

Valet av stil kommer att avgöra resultatet – både på kort och lång sikt.

Har du kommentarer eller något du vill dela med dig av om förhandlingar?

Använd knappen nedan för att skriva in dina tankar!

Leave a comment

Subscribe now

I diskussioner om styrning och effektivitet trillar vi, likt prästens lilla kråka, ofta i samma gamla retoriska dike. På ena sidan har vi den offentliga sektorn, ofta beskriven som en tungrodd koloss, nertyngd av politiska mål, etiska ramverk och en djungel av regleringar. På andra sidan har vi den privata sektorn – en snabbfotad gasell, laserfokuserad på ett enda, mätbart mål: vinst att redovisa i kvartalsrapporten.

Denna bild är dock inte bara en ofarlig klyscha; den formar faktiskt hur vi designar styrsystem, sätter mål och utvärderar prestationer inom olika slags organisationer. Den underliggande logiken är enkel: varje mål som inte direkt kan översättas till kronor och ören är en distraktion, en kostnad och en boja som sänker farten.

Och visst, det finns en gnutta sanning i det. En organisation med 17 motstridiga politiska direktiv kommer sannolikt ha svårare att agera snabbt än ett startup-bolag med ett enda mål: att ta marknadsandelar. Men att stanna vid den slutsatsen är att göra både sig själv och sin organisation en björntjänst. Jag skulle vilja påstå att denna dualitet - mellan “hård” effektivitet och “mjuka” värden - inte bara är förenklad, den är direkt skadlig och bygger på en förlegad syn på vad som skapar värde i en modern organisation.

Frågan vi måste ställa oss är: Finns det en punkt där fler etiska, politiska och regulatoriska ambitioner (utöver den rena laglydnaden) faktiskt ökar den långsiktiga effektiviteten?

Myten om den fria marknaden och den nertyngda byråkratin

Låt oss först diskutera varför myten är så stark. När vi mäter effektivitet på kort sikt – till exempel genom produktionskostnad per enhet under innevarande kvartal – kommer färre begränsningar nästan alltid att vinna. Om du inte behöver ta hänsyn till miljöpåverkan, arbetsvillkor i leverantörskedjan eller långsiktig social hållbarhet, kan du pressa priser och kapa kostnader på ett sätt som en mer ansvarsfull aktör inte kan.

Detta är effektivitet i sin mest primitiva form. Det är en modell som fungerar utmärkt ända tills den inte gör det. Och när den slutar fungera, gör den det ofta med en rejäl smäll. Jämför med rovdrift på naturtillgångar och utarmande kolonialism.

Men de så kallade “mjuka målen” är i själva verket inte distraktioner från effektivitetsjakten. De är snarare styrsystemets inbyggda sensorer för långsiktig överlevnad och värdeskapande. Se dem som organisationens perifera seende. Att bara stirra rakt fram på vinstmålet gör dig snabb, men också blind för risker och möjligheter som dyker upp i omvärlden. Jämför med -”Jag räknade snabbast med min räknesticka, men alla andra hade gått över till miniräknare.”

När “mjuka mål” blir hård valuta

Här är tre områden där ett proaktivt förhållningssätt till etik och regler, långt bortom lagens minimikrav, direkt kan översättas till ökad effektivitet och lönsamhet.

1. Riskhantering som värdeskapare
Att enbart följa lagen är att sätta ribban på lägsta möjliga nivå. Det är en reaktiv strategi som ständigt riskerar att hamna på efterkälken när opinion, politik och teknologi förändras. Företag som proaktivt sätter högre etiska och miljömässiga standarder än vad lagen kräver, gör inte detta för att vara snälla. De gör det för att det är smart riskhantering.

• Exempel: Ett klädföretag som noggrant granskar sina underleverantörer för att säkerställa goda arbetsvillkor, även i länder med svag lagstiftning, minskar risken för en varumärkesskandal som kan utradera år av uppbyggt förtroende över en natt. Detta är inte en kostnad; det är en försäkringspremie för varumärkets överlevnad. Effektiviteten ligger i att undvika den totala kollapsen.

2. Etik som magneten för talang och innovationsmotor
I dagens kunskapsekonomi är den enskilt viktigaste resursen humankapital. De bästa och smartaste medarbetarna väljer inte arbetsgivare enbart baserat på lön. De söker syfte, mening och en arbetsplats vars värderingar de kan stå för. En organisation som kan visa ett genuint engagemang för etiska och sociala frågor blir en talangmagnet. O

• Exempel: Lägre rekryteringskostnader, högre personalretention och framför allt: mer engagerade och motiverade medarbetare. Och engagerade medarbetare är innovativa och produktiva medarbetare. De löser problem bättre, de ser nya möjligheter och de är villiga att göra det lilla extra. Detta är en direkt motor för organisk effektivitet, inte en bromskloss.

3. Förtroendekapital som den ultimata konkurrensfördelen
Kunder och partners gör affärer med dem de litar på. Förtroende är ett kapital som byggs långsamt genom konsekvent och förutsägbart agerande, men som kan raseras på ett ögonblick. Ett starkt etiskt ramverk, som genomsyrar hela verksamheten, är fundamentet för detta förtroende.

• Exempel: Tänk dig två banker. Den ena maximerar vinsten genom finansiella produkter med komplex prissättning och en aggressiv bonuskultur. Den andra har tydliga etiska riktlinjer för sina investeringar och en transparent kommunikation med sina kunder. Vilken bank kommer att klara nästa finanskris bäst? Vilken bank kommer att behålla sina kunder när det stormar? Förtroendet som de “mjuka” målen bygger upp skapar en stabilitet och lojalitet som en rent transaktionell relation aldrig kan uppnå. Denna stabilitet är en högre form av effektivitet.

Att kalibrera kompassen: En modell för den optimala zonen

De flesta verkar redan vara överens om att det varken är optimalt med noll “mjuka mål” eller med oändligt många. Någonstans finns en gyllene medelväg, en optimal zon där både offentliga och privata organisationer presterar som bäst på lång sikt. Men var ligger den zonen för varje enskild organisation? Och hur kan vi tänka kring den på ett mer strukturerat sätt?

Glöm era kalkylark för en stund. Det finns troligen ingen exakt matematisk formel som kan räkna ut detta med två decimalers noggrannhet. Verkligheten är för komplex. Men vi kan använda en tankemodell i form av en ekvation för att förstå dynamiken och de krafter som verkar. Den hjälper oss att ställa rätt frågor.

Låt oss försöka bygga en sådan modell.

Vi vill maximera E(total), den totala och långsiktiga effektiviteten/värdeskapandet. Den är en funktion av två saker: den traditionella, operativa effektiviteten och nivån av det jag kallar Principstyrning (P). Principstyrning är måttet på hur mycket organisationen investerar i etiska, regulatoriska, politiska och sociala mål utöver lagens absoluta minimum.

En första, naiv tanke skulle vara att Principstyrning alltid är en ren kostnad. Men som vi har diskuterat här ovan är det tankesättet fel. Principstyrning har både en kostnad och en multiplicerande effekt. Vår formel måste fånga båda.

Låt oss prova med följande tankemodell:

E(total) = [E(op) - C(P)] * M(P)

Låt oss bryta ner komponenterna:

• E(total): Målet vi vill maximera. Detta är organisationens totala, hållbara värdeskapande över tid. Det inkluderar finansiell vinst, men också varumärkesstyrka, innovationskraft och resiliens.

• E(op): Den “råa” operativa effektiviteten. Tänk på detta som organisationens potential i ett vakuum. Hur snabbt kan vi producera? Hur låga kan vi hålla våra direkta kostnader? Detta är maskinrummets prestanda, mätt på kort sikt.

• C(P): Bromsen – Kostnaden för Principstyrning. Detta är den direkta, mätbara kostnaden för att upprätthålla en viss nivå av Principstyrning (P). Det kan vara kostnaden för en större compliance-avdelning, dyrare men mer etiska underleverantörer, tid som läggs på hållbarhetsrapportering och interna utbildningar. Här hittar vi också tid, komplexitet och kostnad för olika politiska mål som åläggs offentlig verksamhet. Denna kostnad - dvs. C(P) - är reell och den ökar ju högre ambitionsnivån (P) är. C(P) är alltså en funktion som växer med P.

• M(P): Katalysatorn – Multiplikatorn från Principstyrning. Detta är den mest spännande delen av modellen och kärnan i mitt resonemang. Det är den positiva, multiplicerande effekten som en hög nivå av Principstyrning (P) har på hela verksamheten. Denna multiplikator representerar värdet av:

  • Minskat risktagande: Lägre sannolikhet för kostsamma skandaler, böter och kundflykt.

  • Ökad talangattraktion: Förmågan att attrahera och behålla de bästa medarbetarna, vilket leder till högre produktivitet och innovation.

  • Stärkt förtroendekapital: Lojalare kunder, bättre förhandlingsläge med partners och större välvilja från samhället.

  • Förbättrad innovationsförmåga: Pressen att lösa problem på ett hållbart sätt kan tvinga fram nya, smartare lösningar och affärsmodeller.

  • Ökad grad av samhällsnytta inom offentlig verksamhet, om detta är definierat som ett politiskt mål för verksamheten.

M(P) är inte en linjär funktion. Den börjar troligen runt 1 (ingen effekt) och växer sedan när investeringarna i principstyrning börjar ge utdelning i form av förtroende och talang. Men även den kan plana ut och till och med minska om styrningen blir för kvävande.

De tre zonerna på effektivitetskurvan

Med denna formel i åtanke kan vi nu visualisera en kurva där vi plottar E(total) som en funktion av P. Kurvan kommer inte att vara en rak linje, utan snarare en puckel som illustrerar tre distinkta zoner:

1. Den Bräckliga Zonen (Låg P):
Här är P (principstyrningen) nära noll. Organisationen fokuserar enbart på E(op). Kostnaden C(P) är minimal, men multiplikatorn M(P) är också nära 1. Företaget kan visa fina siffror på kort sikt (E(total) ≈ E(op)), men är som en sportbil utan bromsar och krockkuddar. Organisationen är extremt sårbart för risker, har svårt att attrahera krävande talanger och saknar djupt förtroende från sina kunder. Effektiviteten är hög, men bräcklig.

2. Den Optimala Zonen (Balanserad P):
När P ökar, stiger kostnaden C(P), vilket sänker den första delen av ekvationen. Men – och det här är nyckeln – multiplikatorn M(P) ökar ännu snabbare. Fördelarna med ökat förtroende, lägre risk och bättre talang väger mer än över de direkta kostnaderna. M(P) är nu betydligt större än 1 och verkar som en kraftfull katalysator på hela verksamheten. Någonstans i denna zon når kurvan sin topp. Detta är punkten där varje extra krona investerad i principstyrning ger maximal utväxling på den totala, långsiktiga effektiviteten.

3. Den Byråkratiska Zonen (Hög P):
Om P fortsätter att öka bortom den optimala punkten, blir styrningen ett självändamål. Kostnaden C(P) skenar iväg – administrationen sväller, kontrollmekanismerna blir för dyra, beslutsprocesserna blir för långsamma och flexibiliteten försvinner. Samtidigt planar multiplikatorn M(P) ut eller kan till och med minska, eftersom ett överdrivet regelfokus kan kväva den innovation och det engagemang som den från början var tänkt att främja. Den totala effektiviteten E(total) börjar nu sjunka drastiskt. Organisationen har blivit så “ansvarsfull” eller “politiskt styrd” att den inte längre får någonting gjort.

Slutsatser för ledning, styrelser och politiker

Denna tankemodell ger oss ett språk för att diskutera styrning. Uppgiften för en ledare är inte att maximera E(op) eller att minimera C(P). Uppgiften är att maximera hela uttrycket E(total).

Det kräver en ständig kalibrering. Att våga investera i det som skapar den positiva multiplikatorn (M(P)), samtidigt som man är vaksam på att kostnaden (C(P)) inte växer sig så stor att den urholkar den operativa effektiviteten.

Frågan är alltså inte om etiska och regulatoriska mål ska existera utöver lagkrav, utan på vilken nivå och hur de implementeras för att träffa den optimala zonen. Att hitta den balansen är inte primärt en fråga om moral – det är kärnan i modern, strategisk verksamhetsstyrning.

Hur kan man hitta den optimala nivån av Principstyrning i olika organisationer? Dela gärna med dig av dina erfarenheter i kommentarer nedan.

Leave a comment