Syftet med den kvalitativa studien var att undersöka HR-chefer och rekryterares attityder till användande av AI inom rekryteringsprocesser i en svensk kontext. Studien antog ett explorativt angreppsätt där semistrukturerade intervjuer användes som datainsamlingsmetod. Ett målinriktat bekvämlighetsurval tillämpades och totalt deltog 11 respondenter i studien. Könsfördelningen var sju kvinnor och fem män, som antingen arbetade som HR-chefer eller rekryterare, hade minst tre års erfarenhet och relevant utbildning för sin yrkesroll. Det insamlade materialet analyserades genom en tematisk analys, vilket resulterade i tre teman (mänsklig interaktion i rekrytering, AI som ett komplement samt oro och säkerhet). Resultatet visade att attityder till användande av AI inom rekrytering varierade, där HR-chefer och rekryterare generellt hade en positiv attityd om AI fungerar som ett komplement där mänsklig interaktion säkerställs, AI uppfyller etiska krav samt fungerar på ett smidigt och tillfredställande sätt. Om de här förutsättningarna inte uppfylls eller om det råder osäkerhet kring deras uppfyllelse, hade respondenterna istället övervägande negativa attityder.

Artificial intelligence (AI) has entered the accounting sector, raising both hope and fear among economists worldwide. It is a revolution that challenges our understanding of the workplace and forces us to ask questions about our own role in this new reality. Economists face a development that is filled with various opportunities and obstacles as AI takes over routine tasks and leaves room for creativity and strategic thinking. The idea of being freed from repetitive tasks is enticing, but what opportunities and challenges do economists experience in connection with the introduction of AI? This study highlights the economists' perspectives and experiences when they encounter AI in their work tasks. By examining economists' acceptance of AI and their experiences of working with the technology, the study gains insight into the complex dynamics between man and machine. We delve into the theory and explore the Technology Acceptance Model (TAM) as a guide to understanding how economists accept or reject AI. Through qualitative interviews with eight economists, we take part in their thoughts and reflections. We review previous research and analyze the results along with economists responses to discover patterns and insights. The results show that the economists' perceived benefits regarding AI's implementation are more at the individual level rather than the organizational level, i.e. AI primarily benefits the economists themselves rather than the entire organization. While perceived disadvantages are at both the individual and organizational level, which means that the disadvantages of AI affect both individual economists and the organization. The uncertainty is based on a lack of knowledge, but filling the knowledge gap can facilitate acceptance and ensure success in this revolutionary age.

Syftet med denna studie är att undersöka hur digitaliseringen förändrat rekryteringsprocess för personer som arbetar med rekrytering. I studien undersöks även vilken roll AI idag har inom rekryteringsprocessen samt vilken roll den kan förväntas ha i framtiden. Där de två forskningsfrågor vi tagit fram behandlar dessa två områden. Studien har en kvalitativ metodansats där data samlats genom semistrukturerade intervjuer samt en litteraturstudie. Studien innefattar sju olika respondenter från sex olika organisationer där de arbetar med rekrytering. Materialet har analyserats med en tematiskt analysmetod där vi identifierat tre huvudteman - digitalisering, rekryteringsprocess samt AI. Studiens resultat visar att digitaliseringen har haft en stor och i de flesta fall positiv påverkan på rekryteringsprocessen. Där har rekryterar kunnat effektivisera sin tid genom verktyg som underlättat både hantering av kandidater och rekryteringsprocessen i stort. Flera respondenter menar dock på att en helt digital rekryteringsprocess inte är ett alternativ då det mänskliga mötet inte går att ersätta. Resultatet visar fortsatt på att AI idag inte har en viktig roll i dagens rekryteringsprocesser. Men att det finns potential och en nyfikenhet på vilket bidrag tekniken kan tillföra i framtiden. Men på liknande sätt så ses inte AI och dess verktyg som något som kommer att ersätta människan på något sätt men snarare underlätta och ge stöd i vissa delar av rekryteringsprocessens. / The purpose of this study is to examine how digitalization has changed the recruitment process for individuals working in recruitment. The study also investigates the current role of AI in the recruitment process and its expected role in the future. The two research questions developed for this study address these two areas. The study adopts a qualitative methodology, gathering data through semi-structured interviews and a literature review. The study includes seven respondents from six different organizations involved in recruitment. The data has been analyzed using thematic analysis, resulting in the identification of three main themes - digitalization, the recruitment process, and AI. The findings of the study indicate that digitalization has had a significant and mostly positive impact on the recruitment process. Recruiters have been able to streamline their time through tools that facilitate candidate management and the overall recruitment process. However, several respondents argue that a completely digital recruitment process is not feasible as human interaction cannot be replaced. The results also indicate that AI does not currently play a significant role in today's recruitment processes. However, there is potential and curiosity regarding the contributions the technology can make in the future. But at the same time, AI and its tools are not seen as something that will replace humans but rather as means to facilitate and support certain aspects of the recruitment process.

No description available.

Artificiell intelligens(AI) har spirit ut sig på flera områden än bara programmering och robotar. Numera används det vid skrivande, musik-skapande, interaktiva chatter och inom den senaste utvecklingen involveras även konst. Många är imponerade över tekniken och resultaten AI:n producerar, men den har också skapat mycket upprördhet och kritik. Framförallt dess användning av upphovsrättsskyddad konst för att träna AI-system ses som ett juridiskt problem, men upprördheten berör ett större område än så. Vart kommer denna ilskan ifrån? Detta arbete har utforskat området kring AI-konst och visuell media, hur det funkaroch framförallt vad spelutvecklare tycker om det. Arbetet går in på om det går att användas konstnärligt problemlöst vid spelutveckling och om det blir det problem med upphovsrätt samt ägarskap av AI-konst.

Titel: Personaliserad annonsering och AI: Marknadsförarnas perspektiv på möjligheter och utmaningar. Problem: Det har blivit en utmaning för marknadsförare att fånga konsumenternas uppmärksamhet i det snabbt föränderliga tekniklandskapet. Personaliserad marknadsföring kan skapa starka kundrelationer och öka synligheten för digital annonsering. Däremot står marknadsförare inför en innehållskris och behöver rätt teknik för att lösa detta problem. Användningen av AI-baserad teknik kan underlätta den digitala marknadsföringen, men det finns inget underlag för vilka faktorer företag måste beakta vid implementeringen. Mer forskning krävs om företags beredskap vid implementering av AI, dess potential och begränsningar, samt användning och acceptans av teknologin inom marknadsföring. Syfte: Syftet med denna explorativa studie är att undersöka vilken potential, samt vilka begränsningar verksamma marknadsförare ser med AI-baserad teknik i sitt arbete med att optimera synligheten genom personaliserad annonsering. Genom att identifiera både potential och begränsningar ämnar studien att utgöra ett underlag för företag vid en eventuell implementering, samt öka förståelsen för hur AI-teknologin används och accepteras inom marknadsföring. Metod: I studien användes en kvalitativ forskningsmetod som innefattade åtta semistrukturerade intervjuer. Syftet med denna metod var att ge den intervjuade individen utrymme att uttrycka sina åsikter och tankar på ett flexibelt sätt, vilket öppnade upp för nya insikter och idéer. Tematisk analys användes för att analysera data, och fokus låg på att identifiera mönster och teman i materialet. Slutsats: I denna studie har flera faktorer identifierats som är förknippade med både potential och begränsningar. AI-baserad teknik har potential att frigöra tid för marknadsförare, ge möjlighet till specialisering, förbättra text och bild i annonser, förenkla personaliserat innehåll, öka synligheten på annonser, skapa förutsättningar för tillväxt, samt effektivitet genom automatisering. Dock finns det begränsningar som företag bör ha i åtanke, vilket är att informationssäkerheten är inte tillräckligt utvecklad, att AI-baserad teknik inte kan ersätta den mänskliga faktorn, inlärning av diskriminering, kunskapsbrist kring användning, ineffektivitet vid implementering i fel syfte, kostnad i förhållande till risk, samt rättsliga frågor kring upphovsrätt. Acceptansen av AI-baserade verktyg varierar bland företagen på grund av kompetensbrist. Studien visar att användningen av AI-baserad teknik är begränsad, men förväntas bli standardiserad i arbetet med personaliserad marknadsföring.

At present, state-of-the-art deep learning music generation systems require a lot time and hardware resources to develop. This means that they are almost exclusively available to large companies. In order to reduce these requirements, more efficient techniques and methods need to be utilised.  This project aims to investigate various approaches by developing a music generation system using generative adversarial networks, comparing different techniques and their effect on the system's performance.  Our results show the difficulties in generating music in a more resource-constrained environment. We find that structuring the input space with conditional model constraints improves the systems' ability to conform to musical standards. The results also indicate the importance of a patch-based discriminator for evaluating the texture of the generated music. Finally, we propose a similarity loss as a way of reducing mode collapse in the generator, thus stabilising the training process.

As the use of artificial intelligence (AI) continues to grow in the media industry, such as within social media, its application in various technologies like speech synthesizers is growing. With this, there is a need to investigate how people perceive AI as a speaker in comparison to humans. This study aimed to explore which speaker, human or AI, was perceived to be more trustworthy when conveying information to listeners. To accomplish this, an experiment was conducted where participants were presented with information on various topics from both human speakers and speech synthesizers. The study was conducted on 24 participants, most of whom were in their twenties. Participants were assigned twelve audio clips in random order, half of which were human speakers and half of which were speech synthesizers. After each audio clip, six questions regarding perceived trust of the speaker were answered. These questions were all answered on a 7-point scale. The results of this study suggest that human speakers are generally more believable than speech synthesizers right now. With the speech synthesizers, trust varied more than with the human speakers, which means that a minority were perceived as very trustworthy and the rest not so much. However, the results are not sufficiently convincing to be able to draw any reliable conclusions. More research would need to be done with more audio clips and participants for more reliable results to be found. In addition, it may be worth conducting the study again in a few years when speech synthesizers have become even more developed. / Allt eftersom användningen av artificiell intelligens (AI) fortsätter att växa i mediebranschen, till exempel inom sociala medier, växer dess applicering i olika tekniker såsom talsynteser. Med detta finns ett behov av att undersöka hur personer uppfattar AI som talare i jämförelse med människor. Denna studie hade som mål att utforska vilken talare, människa eller AI, som uppfattades vara mer trovärdig när det gäller att förmedla information till lyssnare. För att åstadkomma detta genomfördes ett experiment där deltagarna presenterades med information om olika ämnen från både mänskliga talare och talsynteser. Studien gjordes på 24 deltagare där de flesta var i 20-årsåldern. Deltagarna blev tilldelade tolv ljudklipp i slumpmässig ordning där hälften var mänskliga talare och hälften var talsynteser. Efter varje ljudklipp besvarades sex frågor gällande upplevd trovärdighet hos talaren. Frågorna besvarades på en 7-poängsskala. Resultaten av denna studie tyder på att mänskliga talare är generellt mer trovärdiga än talsynteser just nu. Hos talsynteserna varierade förtroendet mer än hos de mänskliga talarna, vilket innebär att en minoritet upplevdes mycket trovärdiga och resten inte särskilt. Däremot är resultaten inte tillräckligt övertygande för att kunna dra en säker slutsats. Mer forskning skulle behöva göras med fler ljudklipp och deltagare för att säkrare resultat ska kunna erhållas. Dessutom kan det vara värt att genomföra studien igen om några år när talsynteser blivit ännu mer utvecklade.

This paper examines the application of artificial intelligence (AI) in the early stages of the design process, with a specific focus on using AI to develop user-centered designs during the concept phase. The paper presents a qualitative literature study that employs cloud-based tools like Notion and Lateral to organize and categorize relevant research articles. Additionally, the study continuously compares keywords to gain a comprehensive understanding of the topics covered. Its objective is to emphasize the significance of user-centered design and offer a fresh perspective on how AI can assist designers in creating designs that cater to user needs. The paper explores various AI tools and techniques, such as natural language processing (NLP) and machine learning, which can be employed to analyze user data and provide insights into user behavior. Furthermore, it underscores the importance of designers possessing a deep understanding of information architecture, user experience (UX), and interface design to fully leverage the potential of AI tools. While AI tools cannot replace human creativity and expertise, designers must be able to effectively interpret the data provided by these tools and use them to inform their design decisions. The study provides valuable insights into the integration of AI into the design process, resulting in more effective and user-centered designs. It serves as a valuable resource for designers, researchers, and individuals interested in exploring the possibilities of AI in design.

For a long-term period, the construction industry has been challenged by low growth rate performance, with strong relationships between reduced productivity, inefficient processes, and low level of digitalization. The industry is an important part of the development of society and generates considerable economic values that motivate change, by utilizing the forces of digitalization to a greater extent. Artificial Intelligence (AI) is a technology in today's digital revolution that has received a lot of media attention about its capabilities and how it can be implemented to create a higher degree of efficiency. In the construction industry, AI is a relatively new concept that is predicted to have great potential to challenge the conventional construction process to promote a more efficient and productive construction project. The aim of the study is to increase knowledge about AI, its potential and to develop a guideline for implementing AI. The study applied a qualitative research approach where qualitative data was analyzed. Data collection techniques for the study consisted of literature review consisting of book, reports and articles to create the theoretical framework of the topic. A comprehensive interview study was conducted with individuals in three different segments; Construction companies, consulting companies and academia to be able to cover the questions of the study. The results of the study indicate that AI is applied to a limited extent in the Swedish construction industry. However, the potential is considered high in many of the different phases and processes of the construction process, where the greatest extraction can be obtained in early stages and during the actual project management phase. Guidance of the implementation and its key factors is reinforced by the identification of the challenges that, according to the interviews and theory, can be found in both external and internal factors. Furthermore, AI technology requires investment and challenges the structure of the industry in terms of collaboration and data collection. Today's fragmented industry and the unwillingness to share data requires updated business models to achieve the expected impact that AI may generate. Implementation in construction projects often remains in test environments and, according to the study, struggles to scale up. Lack of knowledge about AI and low willingness to invest are identified as two reasons. An implementation of AI differs from "traditional" digitization since the technology is more closely connected to the business strategy and not only a technological issue. A knowledge boost within company management is crucial for an implementation to be strategic and incorporate the company's business strategy. The analysis further indicated that sector-wide initiatives are required to ensure that AI can be applied throughout the construction process. From the results and the subsequent analysis, there is a strong interest in AI and how itcan be applied. An increased utilization and investment in the technology can provide competitive advantages and consequently there is a risk that more activities will occur than what has been identified in the study. The result is in alignment with previous research but also indicates that Sweden as a country is generally behind in the development of AI. Further research and more use cases of AI are necessary to increase knowledge in the industry and to motivate companies participating in a construction project to increase their willingness to invest. / Byggbranschen har under lång tid utmanats av låg tillväxtutveckling där minskad produktivitet, ineffektiva processer och låg grad av digitalisering har starka samband. Branschen utgör en viktig del i samhällsutvecklingen och genererar stora ekonomiska värden som motiverar till förändring, genom att i större utsträckning nyttja digitaliseringens krafter. Artificiell Intelligens (AI) är en teknik i nutidens stora tekniska revolution som har fått ett stort medialt utrymme om dess förmåga och hur det kan implementeras för att bland annat skapa högre grad av effektivitet. Inom byggbranschen är AI ett relativt nytt begrepp som spås ha stor potential att utmana den konventionella byggprocessen för att främja ett effektivare och produktivare byggprojekt. Målet med studien är att öka kunskapen om AI, dess potential samt att forma en vägledning i implementeringen av AI. I studien tillämpades en kvalitativ undersökning där kvalitativa data analyserades. Datainsamlingstekniker för studien bestod av litteraturgenomgång i form av bok, rapporter och artiklar för att bygga upp det teoretiska ramverket kring ämnet. En omfattande intervjustudie utfördes med aktörer inom tre olika segment; Byggföretag, konsultföretag och akademin för att kunna besvara studiens frågeställningar. Resultatet i studien visar att AI används i begränsad utsträckning inom svensk byggbransch. Dock bedöms potentialen stor i många av byggprocessens olika skeden och processer, där den största utvinningen kan fås i tidiga skeden genom användning av historiska data samt under själva projektstyrningen. En vägledning i implementeringen och dess nyckelfaktorer förstärks genom identifieringen av utmaningarna som enligt intervjuerna och teorin bottnar i både externa och interna faktorer. AI-tekniken kräver dock investeringar och ställer krav på branschens struktur när det kommer till samarbete och datainsamlingar. Dagens fragmenterade bransch och motviljan att dela data kräver uppdaterade affärsmodeller för att få den förväntade effekt som AI kan generera. Införandet i byggprojekt stannar ofta i testmiljöer och har enligt studien svårt att skalas upp. Kunskapsbrist om AI och låg investeringsvilja pekas ut som två anledningar. En implementering av AI särskiljer sig från ”vanlig” digitalisering då tekniken i högre utsträckning är kopplad till affärsstrategin och inte enbart en teknisk fråga. Ett kunskapslyft inom företagsledningar anses nödvändigt för att en implementering ska ske strategiskt och genomsyra företagets affärsstrategi. Analysen och vägledningen visar också att det behövs branschgemensamma initiativ för att AI ska kunna tillämpas genom hela byggprocessen. I resultatet samt i den efterföljande analysen framhålls ett tydligt intresse för AI och hur det kan användas. En utökad tillämpning och satsning på tekniken kan ge konkurrensfördelar och det finns därför en risk att det görs mer än vad som framkommit i studien. Resultatet går i linje med tidigare forskning men visar också på att Sverige som land generellt ligger efter i utvecklingen av AI. Vidare forskning och fler användarfall av AI är nödvändigt för att öka kunskapen i branschen och också motivationen till att öka investeringsviljan hos bolag verksamma i ett byggprojekt.