Åtta av tio säger att AI har gjort dem mer produktiva. Bara drygt var tredje företag ser det på sista raden (McKinsey, 2026). Enligt Kira Unger Söderlind, vd för Miramis Technologies, ligger skillnaden i att identifiera problem där lösningen i grunden förändrar ekonomin, och där implementeringen innebär verkliga förändringar i arbetssätt och organisationsstrukturer.
Börja där ekonomin förändras
Företag bör börja med AI där det förändrar ekonomin i en process, inte där det sparar en individ en timme.
Många behandlar AI som ett separat ”techprojekt”: de tillsätter en AI-arbetsgrupp och en budget, utvärderar business case, kör piloter och köper copiloter. Arbetsflöden, organisation och ekonomi lämnas orörda. Men effekten blir aldrig större än problemet du väljer att lösa. Ska AI spara en timme per person och dag, eller förändra vad ett team lägger sin tid på, hur snabbt beslut fattas och vad en process kostar att driva?
Ledare behöver identifiera och förstå var AI och teknik i grunden kan förändra företagets förutsättningar. Effekten är störst när själva arbetssättet förändras.
”Att installera en copilot är inte samma sak som att driva verklig förändring. Tvärtom kan det skapa en falsk känsla av trygghet, eftersom frågan känns avbockad,” säger Kira Unger Söderlind.
Vad AI-toppresterare gör annorlunda
AI-toppresterare, de sex procent som tillskriver minst fem procent av rörelsevinsten till AI, har oftare byggt om sina arbetsflöden än lagt AI ovanpå befintliga processer. Nästan tre fjärdedelar har gjort det, upp från 55 procent året innan (McKinsey).
Nyttan flyttas från individen till processen. Så länge AI är ett verktyg du kan välja att använda beror effekten på vem som sitter vid tangentbordet. När AI är inbyggt i varje steg i flödet spelar det inte längre någon roll, och effekten blir systematisk.
Det kräver också rätt grund. En agent är bara så bra som den information den kan nå. Företagets institutionella kunskap, som avtalshistorik, avtalsmallar och attestordning, måste därför vara tillgänglig för den.
Ju fler agenter, desto viktigare blir reglerna
44 procent av alla företag skalar nu AI i verksamheten, upp från 38 procent för ett år sedan. Ju mer du skalar, desto viktigare blir data, regler och kontroll.
Agenter kan ge intryck av att göra rätt. Det sänker tröskeln för att gå runt etablerade processer (särskilt smärtsamma sådana) och till exempel skriva eller granska avtal på egen hand. Arbetet blir inte bättre, bara snabbare, och risken för fel ökar.
Resultat kommer av att kombinera agenters hastighet och flexibilitet med ett fördefinierat lager av företagsspecifika regler och data. Det lagret avgör vad agenten får göra, vad den inte får göra och när en människa ska fatta beslut. Det skapar en kontrollerad väg till genomförande, där effektivitetsvinster är oundvikliga.
Avtalsgodkännande: automatisera inte en trasig process
Avtalshantering är ett tydligt exempel. Manuella processer och dåligt anpassade verktyg kostar tid, förlänger säljcykeln och skapar risk i form av missade åtaganden och förnyelser. Ändå är det ett område där många AI-initiativ missar målet.
”AI ovanpå en otillräcklig avtalsinfrastruktur producerar ofta bara mer text. Det löser inte de tre problem vi ser i praktiskt taget varje företag. Avtalsutkast kan inte tas fram i ett format som är klart för motparten utan att en jurist är involverad. Att samordna alla som måste godkänna avvikelser är enormt tidskrävande. Och omförhandlingar och åtaganden missas, eftersom ingen äger avtalet efter signering,” säger Kira Unger Söderlind.
Ta avtalsgranskning och attestordning, där avtal skickas till juristen eller en mer senior chef. Att granska snabbare är att automatisera problemet. Målet bör i stället vara att verksamheten kan godkänna själv, med kontroll. Dynamiskt beslutsstöd släpper igenom en oförändrad, förhandsgodkänd mall utan godkännande, medan en ändrad ansvarsbegränsning alltid flaggas och ibland stoppas.
En avtalshanteringsplattform som Miramis löser de tre problemen direkt. Den gör det också möjligt för AI-tjänster som Claude, Copilot eller GPT att hitta, förstå och bearbeta avtalen.
Vad behöver förändras 2027?
Det som behöver förändras 2027 är hur företag bedömer AI: efter vilka arbetsflöden som ser annorlunda ut, inte efter hur många som använder det.
”Fråga inte hur många som använder AI. Fråga vilka arbetsflöden som behöver se annorlunda ut än i dag. Att AI kommer att vara en del av det är självklart. Då kommer resultaten att synas,” säger Kira Unger Söderlind.
Om Miramis
Miramis Technologies har byggt en AI-native avtalshanteringsplattform. Plattformen samlar hela avtalslivscykeln på ett ställe: avtal skapas från mallar, förhandlas mot företagets egen playbook, skickas för godkännande, signeras digitalt och bevakas och följs upp efter signering. Bland kunderna finns Nordea, Loomis och Permobil.
Av Kira Unger Söderlind, vd och medgrundare, Miramis. En svensk version publicerades först i Dagens Industri som partnerinnehåll den 27 oktober 2026.
Ansvarsfriskrivning:
Observera: Miramis ersätter inte en advokat eller advokatbyrå. Om du har juridiska frågor om innehållet på den här sidan, kontakta en kvalificerad jurist.