Titel: Beredskap för AI implementering: En fallstudie om beredskapsfaktorer för AI implementeringar på svenska IT-företag Forskningsfråga: Vilka beredskapsfaktorer krävs för implementering av AI på svenska IT-företag? Syfte: Undersöka vilka beredskapsfaktorer svenska IT-företag behöver för att skapa en lyckad AI implementering. Genomförande: Studien genomfördes som en fallstudie. En litteraturstudie utfördes för att sammanfatta tillgänglig och relevant vetenskaplig forskning inom området och fungerade som forskningsöversikt till studien. Datainsamlingen bestod av åtta semistrukturerade intervjuer med respondenter från sju olika företag. Material från litteraturstudie jämförs med insamlade och bearbetade data från respondenterna för att kunna hitta likheter och skillnader för att på så sätt kunna besvara studiens frågeställning. Metod: Studien har en induktiv ansats med en kvalitativ inriktning som karaktäriseras av analytiska tolkningar utifrån litteratur och intervjuer. Resultat: Utifrån analysen, en jämförelse av tidigare litteratur och insamlade data, nåddes resultat i form av identifierade beredskapsfaktorer som företag borde prioritera för att lyckas med sin AI implementering. Beredskapsfaktorer som identifierats är data, kunskap, syfte, involvering av anställda, resurser samt etik.Slutsats: Studiens slutsats visar på att beredskapsfaktorerna som tagits fram kan hjälpa företag att bättre förbereda sig inför en AI implementering och därigenom också öka möjligheterna för att åstadkomma en lyckad AI implementering på svenska IT-företag. / Title: Readiness for AI Implementation: A case study on readiness factors for AI implementations in Swedish IT companies search Question: Which readiness factors are required for an implementation of AI in Swedish IT companies? Purpose: Investigate which readiness factors Swedish IT companies need to create a successful AI implementation. Implementation: The study was performed as a case study. A literature study was conducted to summarize available and relevant research in the research area and served as a research overview for the study. The data collection consisted of eight semistructured interviews with respondents from seven different IT companies. Data from the literature study were compared with data collected and processed from the respondents, in order to find similarities and differences to answer the study's research question. Method: The study had an inductive approach with a qualitative focus, characterized by analytical interpretations based on literature and interviews. Findings: Based on the analysis, a comparison of previous literature and collected data, readiness factors required for AI implementations were identified. Readiness factors identified were data, knowledge, purpose, employee involvement, resources and ethics of which companies should prioritize to succeed with their AI implementation. Conclusion: The conclusion of the study indicates that the readiness can help companies to better prepare for an AI implementation and thereby also increase the opportunities for achieving a successful AI implementation in Swedish IT companies.

The popularity of Artificial Intelligence (AI) technologies in various industries is increasing now more than ever before due to the ability of improving efficiency, enhancing decision-making and automating workflows. This demands that organizations need to be prepared to adopt these technologies to keep their competitive advantage and utilize the benefits in today's fast-paced business environment. There is a lack of guidance for organizations to adopt AI and further research of the organizational readiness factors is therefore needed to make sure the adoption of it is successful. The purpose of this research was to expand the knowledge of key factors that matter when organizations in the software industry want to create the best conditions before adopting the AI technologies in their business processes. The main contexts and factors were investigated with the technology-organizational-environmental (TOE) framework in synthesis with the technological readiness index (TRI) to get the perspective of both readiness and adoption. To answer the research questions that originated from the purpose, a qualitative research method was chosen where semi-structured interviews were conducted with managers with knowledge and experience in the field, as part of the empirical findings process. The most important contributing factor for readiness was communication, and the most obstructing factor was the discomfort of technological innovations such as AI. The main factors for a successful adoption were found to be the availability of slack resources and skilled labor and that the conditions of AI readiness are dealt with before adoption. The factor that could be classified as a main hindering factor in the adoption process was found to be a shortage of skilled labor in the market, with the right kind of knowledge and experience. / Populariteten för teknologier inom artificiell intelligens (AI) ökar nu mer än någonsin tidigare i olika branscher på grund av förmågan att förbättra effektiviteten, förbättra beslutsfattandet och möjligheten att automatisera arbetsflöden. Detta kräver att organisationer måste vara beredda att använda dessa teknologier för att behålla sina konkurrensfördelar och utnyttja fördelarna i dagens affärsmiljö där beslut fattas fort. Det finns dock en brist på vägledning för organisationer att ta till sig AI och ytterligare forskning om organisatoriska beredskaps faktorer behövs därför för att säkerställa att implementeringen av dessa teknologier blir framgångsrik. Syftet med denna forskning var att utöka kunskapen om nyckelfaktorer som verkligen betyder något när organisationer inom mjukvaruindustrin vill skapa de bästa förutsättningarna innan de tar till sig AI-teknologierna i sina affärsprocesser. De huvudsakliga sammanhangen och faktorerna undersöktes med hjälp av technology-organizational-environmental (TOE) ramverket i syntes med technological readiness index (TRI) för att få perspektiv på både beredskap och implementering av AI. För att besvara forskningsfrågorna valdes en kvalitativ forskningsmetod med semistrukturerade intervjuer för att samla in empirisk data. Dessa intervjuer genomfördes med chefer inom mjukvaruindustrin som hade erfarenhet kring implementering av AI. Den viktigaste bidragande faktorn för beredskapen var kommunikation, och den mest hindrande faktorn var obehaget för innovationer som AI. De huvudsakliga faktorerna för en framgångsrik implementering visade sig vara tillgången på överskotts resurser och kvalificerad arbetskraft och att villkoren för AI-beredskap hanteras innan implementering. Den faktor som kunde klassificeras som en huvudsaklig hämmande faktor i implementeringsprocessen visade sig vara brist på kvalificerad arbetskraft på marknaden, med rätt sorts kunskap och erfarenhet.