Artificiell intelligens har under senare år tagit en allt större roll inom företagsvärlden. Organisationer kan utnyttja AI till att effektivisera rekryteringsprocessen vilket sparar tid och pengar. Studier visar att träning av AI kan leda till diskriminering. Detta är ofta en sidoeffekt till hur AI har tränats, exempelvis genom data innehållandes bias, eller att programmerarens egna fördomar blir del av AI:s beslutsunderlag. Syfte: Syftet med den här studien är att genom en systematisk litteraturstudie skapa en inblick i de konsekvenser som användandet av AI kan ha på rekryteringsprocessen. Rapporten ämnar även att undersöka hur användandet av AI kan kopplas till diskriminering av kandidater. Avslutningsvis önskar studien att ge rekommendationer till hur AI i fortsättningen kan användas i rekryteringsprocessen utan att åsamka skada på organisationer eller individer. Resultat: Resultatet tyder på att rekryterare och kandidater upplever AI som bias. Resultaten visar även vikten av transparens och det fortsatta behovet av människor i rekryteringsprocessen, för att öka förtroendet och undvika diskriminering och partiskt beslutsfattande från AI. Dessutom visar studien att kandidater uppfattar att AI inte kan identifiera unika drag och personliga ansträngningar från kandidater, och därför anser tekniken som orättvis. Den här studien observerar en polariserad syn på AI som å ena sidan mer partisk än människor, och å andra sidan mindre partisk än människor. Detta förmår författarna till den här rapporten att diskutera komplexiteten i ämnet, och att AI liksom människor, kan orsaka partiskhet. Slutsats: Kandidater och rekryterare anser att AI i rekrytering är fördomsfullt. Uppfattningen påverkas av individuella aspekter. AI i rekrytering kan leda till diskriminering av ålder, kön och etnicitet, diskrimineringen kan ofta härledas till hur AI har tränats. AI kan användas i de delar av rekrytering som historiskt inneburit lite kontakt mellan organisation och kandidat, tillexempel CV granskning. Mänsklig närvaro behövs för att öka förtroende hos kandidater. / Artificial intelligence has during recent years taken a significant place in the business world. Organisations benefit from AI by streamlining the recruitment process and thus saving money by reducing cost and time. Studies show how training of AI can cause discrimination. This is often a side effect of how the AI has been trained, using data containing bias, or due to the programmers personal bias being incorporated in the AI decision making. Purpose: The purpose of this study is to create insight into the consequences that the use of AI can have on the recruitment process. Furthermore, this study aims to examine how AI can be linked to discrimination against candidates. Lastly, this study wishes to give recommendations on how AI can be used for recruitment in the future, without causing harm to individuals or organisations. This study has analysed contemporary management research concerning the area using a systematic literature review. Results: The literature suggests that AI is perceived by recruiters and candidates as biassed. The results show the importance of transparency and the continued need for humans in the process, to enhance trust and avoid discrimination and biassed decision making from AI. Furthermore, this study shows that candidates perceive that AI is unable to identify uniqueness and personal efforts and thus believe the technology to be unfair. This study observes a polarised view of AI as more biassed than humans on one hand, and less biassed than humans on the other. This induces the authors of this paper to discuss the complexity of the matter and that AI, like humans, can cause bias. Conclusion: Candidates and recruiters believe that AI in recruitment is biassed. The perception is influenced by individual aspects. AI in recruitment can lead to discrimination of age, gender and ethnicity, the discrimination can often be traced to how the AI has been trained. AI can be used in those parts of recruitment that historically involved little contact between organisation and candidate, such as CV scanning. Human presence is needed to increase trust in candidates.

Denna studie undersöker implementeringen av AI-teknologi på e-handelslager samt effekten av implementeringen på de anställda. Studien använder sig av kvalitativa och kvantitativa forskningsmetoder. Studien framhäver att i intervjun som genomförts samt majoriteten av svaren från enkäterna, responsen till effekterna av AI-implementering är relativt positiv fastän respondenterna uttrycker oro över att arbetet de utför kan ersättas med AI-teknik i framtiden. Undersökningen har fokuserat på ICA:s e-handelslager och resultaten understryker att implementeringen av AI-teknologi har förbättrat lagerhanteringen, minskat lagerkostnader och ökat effektiviteten. Samtidigt har det även medfört förändringar för de anställda vilket har resulterat i obligatoriska utbildningar och omplaceringar för att bemöta dem nya behoven. Slutligen kan vi dra slutsatsen att implementering av AI-teknologi kan leda till viktiga fördelar inom lager och logistik, men det krävs utbildning och stöd för att möjliggöra till att utnyttja teknologin på ett effektivt och skickligt sätt, på samma gång bemöta utmaningarna. Det är grundläggande att ta hänsyn till etiska och datasekretessfrågor, samt hantera arbetskraftens påverkan på ett ansvarsfullt tillvägagångsätt. Med dessa faktorer som utgångspunkt utgör AI-teknologi en vägande nyckelfaktor för att förbättra lagerhantering och logistik i framtiden. / This study examines the implementation of AI technology on e-commerce warehouses as well as the impact of the implementation on the employees. The study uses qualitative and quantitative research methods. The study accentuates that in the interview conducted as well as the majority of responses from the surveys, the response to the effects of AI implementation is relatively positive although the respondents express concern that the work they do may be replaced by AI technology in the future. The survey has focused on ICA's e-commerce inventory, and the results underline that the implementation of AI technology has improved inventory management, reduced inventory costs and increased efficiency. At the same time, it has also brought about changes for the employees, which has resulted in mandatory training and relocation to meet their new needs. Finally, we can conclude that implementation of AI technology can lead to important advantages in warehouse and logistics, but training and support are required to enable to use the technology efficiently and skillfully, while meeting the challenges. It is fundamental to consider ethical and data privacy issues, as well as manage the impact of the workforce in a responsible approach. With these factors as a starting point, AI technology is a major key factor in improving warehouse management and logistics in the future.

With the meteoric rise of artificial intelligence over the last decade, it is playing an increasingly important role in our societies. This technology can play a decisive role in the development of many sectors. However, it is also necessary to have a large volume of quality data available in order to obtain high-performance models. In the healthcare sector, useful, high-quality data is often subject to fairly high security and confidentiality standards, as it is personal data that is subject to legislation (such as the GDPR at European level). At national level, each country has its own strategy, approach and objectives for integrating artificial intelligence into public services. Here, we will be looking at two European Union countries, Sweden and France. Sweden is characterised by openness and transparency. In France, on the other hand, privacy is a very important concept. Comparing their approach to the subject can therefore yield some interesting results. To carry out this comparison, a state of the art was carried out. This state of the art was based on the reading of various documents, and was accompanied by conducting five interviews with players active within this system. The analysis showed that despite different healthcare organisational structures and approaches, Sweden and France are at similar stages and have similar safety standards. However, the major difference lies in the structure of the healthcare system, which results in different advances for the two countries, with, for example, the Swedish regions working independently and interpreting the legal grey areas individually. In reality, the legal framework remains a limiting factor for the development of this sector for both nations, despite the desire of all parties to maintain an ethical approach. Finally, the future political choices concerning artificial intelligence and its legal environment will be societal choices that correspond to the cultural values of each country. However, the AI Act (a draft European law) should harmonise the legal aspects, based on an approach to technology based on the risks it could pose to individuals. / Den artificiella intelligensen har under det senaste decenniet fått ett enormt uppsving och spelar en allt viktigare roll i våra samhällen. Denna teknik kan spela en avgörande roll för utvecklingen av många sektorer. Men för att få fram högpresterande modeller krävs det också att man har tillgång till en stor mängd kvalitetsdata. Inom hälso- och sjukvårdssektorn är användbara, högkvalitativa data ofta föremål för ganska höga säkerhets- och sekretessstandarder, eftersom det är personuppgifter som omfattas av lagstiftning (till exempel GDPR på europeisk nivå). På nationell nivå har varje land sin egen strategi, sitt eget tillvägagångssätt och sina egna mål för att integrera artificiell intelligens i offentliga tjänster. Här kommer vi att titta på två EU-länder, Sverige och Frankrike. Sverige kännetecknas av öppenhet och transparens. I Frankrike, å andra sidan, är integritet ett mycket viktigt begrepp. Att jämföra deras förhållningssätt till ämnet kan därför ge intressanta resultat. För att kunna göra denna jämförelse har en state of the art genomförts. Denna state of the art baserades på läsning av olika dokument och kompletterades med fem intervjuer med aktörer som är aktiva inom detta system. Analysen visade att Sverige och Frankrike, trots olika organisationsstrukturer och tillvägagångssätt inom sjukvården, befinner sig i liknande skeden och har liknande säkerhetsstandarder. Den stora skillnaden ligger dock i hälso- och sjukvårdssystemets struktur, vilket resulterar i olika framsteg för de två länderna, där till exempel de svenska regionerna arbetar självständigt och tolkar de juridiska gråzonerna individuellt. I själva verket är den rättsliga ramen fortfarande en begränsande faktor för utvecklingen av denna sektor i båda länderna, trots alla parters önskan att upprätthålla ett etiskt förhållningssätt. Slutligen kommer de framtida politiska valen om artificiell intelligens och dess rättsliga miljö att vara samhälleliga val som motsvarar de kulturella värderingarna i varje land. AI-lagen (ett förslag till europeisk lag) bör dock harmonisera de rättsliga aspekterna, baserat på en inställning till teknik som bygger på de risker den kan innebära för individer.

Digital tools are rapidly evolving (Quach et al. 2022), and this is a contributing factor to the increase in breaches of consumer privacy. This creates a need to understand how consumers relate to marketing using Artificial Intelligence (AI) and personal information to enable personalization (Kumar et al. 2019). AI can generate benefits both for marketers and consumers. It is also used in personal marketing by collecting and managing data in order to make decisions (Huang & Rust 2021a). In contrast, the privacy risks associated with AI are when data is collected without consent and AI systems draw conclusions from individual customer data or interaction data with other consumers (Hermann 2022). There is a need to understand how consumers relate to personal information being used in marketing. For this reason, a qualitative study is being conducted on consumer privacy in relation to the use of AI in digital marketing and how the approach differs between different generations. The study is based on theories to analyze the data collection from interviews to be able to answer the research question. The theories are used to form key concepts that are the basis for a thematic analysis.  The conclusions show that AI can contribute to influence consumer behavior and that there are differences as well as similarities in the generations' approach to digital marketing and AI. Participants in the study have a negative perspective on the subject, while at the same time, some respondents state that personal marketing is preferred. In addition to this, it appears in the study that all participants have insufficient knowledge of how to assess risks when providing personal information, and that they share a concern of AI managing their personal information. The reasons differ depending on the generation of the participants. / Digitala verktyg genomgår, och har under en tid genomgått en snabb utveckling (Quach et al. 2022), och det är en bidragande faktor till att överträdelser på konsumenters integritet ökar. Detta ger ett växande behov av att förstå hur konsumenter förhåller sig till att marknadsföring använder Artificiell Intelligens (AI) och personlig information för att möjliggöra personalisering (Kumar et al. 2019). AI kan generera fördelar för både marknadsförare och kunder. Det används även inom personlig marknadsföring genom att samla in och hantera data för att kunna ta beslut (Huang & Rust 2021a). De integritetsrisker som finns kopplade till AI är däremot när data samlas in utan samtycke och AI-system drar slutsatser från individuella kunddata eller interaktionsdata med andra kunder (Hermann 2022). Här finns ett ökat behov av att förstå hur konsumenter förhåller sig till att personlig information används i marknadsföring. Av denna anledning genomförs en kvalitativ studie om konsumenters integritet i samband med AI i digital marknadsföring, samt hur förhållningssättet skiljer mellan olika generationer.   Studien utgår från teorier för att analysera datainsamlingen med hjälp av semistrukturerade intervjuer för att därefter kunna besvara forskningsfrågan. Teorierna används för att ta fram värdebegrepp som ligger till grund för en tematisk analys.   Slutsatserna visar på att AI kan bidra med påverkan på konsumentbeteenden och att det finns skillnader samt likheter i generationernas förhållningssätt till digital marknadsföring och AI. Deltagare i studien förhåller sig negativt till ämnet, samtidigt som vissa respondenter framför att personlig marknadsföring föredras. Utöver detta framkommer det i studien att samtliga deltagare har otillräckliga kunskaper för hur de ska bedöma risker när de ska tillhandahålla personlig information, samt att de delar en oro av att AI hanterar deras information, däremot skiljer sig orsakerna beroende på deltagarnas ålder och generation.

ABSTRACT Date: 2023-05-30 Level: Bachelor thesis in Business Administration, 15 cr Institution: School of Business, Society and Engineering, Mälardalen University Authors:  William Hamzehnejad (01/09/07) Isabella Mousa (98/11/24) Måns Svensson (94/05/24)                                                               Title: How will Artificial Intelligence change Human Resource Management? Supervisor: Grinbergs, Johan Keywords:  Artificial intelligence, AI, Human Resource Management, Evolutionary Theory, Episodic Change, Resistance to Change Research question: How do HR practitioners see AI as a change for their work? What are the perceptions of HR practitioners regarding the implementation of AI in their workplace? Purpose: The purpose of this study is to contribute with knowledge regarding how practitioners in HRM see the use of AI as a change for their work. This is examined from both a practical and an emotional perspective.   Method: A qualitative study in which semi-structured interviews with HR practitioners in Södermanland county were carried out based on a target-driven theoretical selection method. Conclusion: HR practitioners believe that AI will affect certain work-related tasks in the future. They consider this as a positive change. HR practitioners feel varying degrees of apprehension about implementing AI depending on their job position, where managers and specialized HR practitioners experiencing less apprehension. Implementation of AI should be done at a slow continuous pace for HR practitioners to get used to these changes. / SAMMANFATTNING Datum: 2023-05-30 Nivå: Kandidatuppsats i Företagsekonomi, 15 hp Institution: Akademin för Ekonomi, Samhälle och Teknik, Mälardalens Universitet Författare: William Hamzehnejad (01/09/07) Isabella Mousa (98/11/24) Måns Svensson (94/05/24)                                                                      Titel: Hur kommer Artificiell Intelligens att förändra Human Resource Management? Handledare: Grinbergs, Johan Nyckelord: Artificiell intelligens, AI, Human Resource Management, HRM, Evolutionary Theory, Episodic Change, Resistance to Change Forskningsfrågor: Hur ser praktiker inom HRM på AI som en förändring för deras arbete? Vilka föreställningar har praktiker inom HRM angående implementering av AI på deras arbetsplats?  Syfte: Syftet med denna undersökning är att bidra med kunskap om hur praktiker inom HRM ser på användningen av AI som en förändring för deras arbete. Detta undersöks utifrån både ett praktiskt och ett emotionellt perspektiv. Metod: En kvalitativ undersökning där semistrukturerade intervjuer med praktiker inom HRM i Södermanlands län utfördes utifrån en målstyrd teoretisk urvalsmetod. Slutsats: Praktiker inom HRM anser att AI kommer att påverka vissa arbetsuppgifter i framtiden. Detta anser dem som en positiv förändring. Praktiker inom HRM känner olika grader av oro inför implementering av AI beroende på deras arbetsposition, där chefer och specialiserade praktiker upplever mindre oro. Implementering av AI bör utföras i en långsam kontinuerlig hastighet för att praktiker inom HRM ska vänja sig med dessa förändringar.

No description available.

AI has been a rapidly developing field in recent years. Among its many applications, utilizing it for education is one of them. AI for education is an expanding field with large potential for the future, that is already starting to see implementation today, and demonstrates the capacity for far more in the future. Simultaneously there has been a shortage of teachers in schools, who also often are required to manage large groups of students. This has been leading to additional workload for teachers, resulting in stress or needing to do additional work outside of working hours. Furthermore, it also negatively impacts the learning experience of the students, who will not have the opportunity to receive the support and guidance that they would require for the most optimal learning and growth to occur. The intersection between the developments in AI for education and the problems regarding large student groups that educators are facing, is that the former could potentially address the latter. AI can provide more sophisticated guidance and support for students, in a way that can to an extent emulate what an educator does. In this study, a mix of literature review and interview studies is used to further explore the extent to which AI as a digital aid can address the problems educators face in regard to large student groups.

Bakgrund: Vi befinner oss i nya tider där mycket grundas på teknologisk innovation. Organisationer har sedan långt tillbaka siktat mot att tilldela fler uppgifter till maskiner för att minska kostnader och förbättra effektiviteten. Det är även viktigt för att alltid kunna vara konkurrenskraftiga, skapa ett affärsmässigt mervärde och utveckla prestanda. Digitalisering är något som tar över marknaden och organisationer påverkas stort av detta. Arbete som utförs av humanitär kraft bidrar till höga kostnader för organisationen. Därmed har AI-styrda arbeten vuxit radikalt. Artificiell Intelligens (AI) möjliggör snabb datahantering och automatiserar repetitiva uppgifter som till exempel bankavstämningar och fakturahantering. Forskare är ense om att AI har stor potential och att rollen för AI inom ämnet redovisning kommer att öka mer och mer. Däremot visar tidigare forskning inte lika mycket på den praktiska tillämpningen av AI inom redovisningsprocessen hos företag. Syfte: Syftet med denna uppsats är att skapa förståelse om hur och varför/varför inte företag implementerar AI i redovisningsprocessen. Detta genom att ta reda på hur långt företag har kommit idag samt vilka delar av redovisningsprocessen som implementerar AI och motiven till implementeringen. Metod: Studien har genomförts med hjälp av en kvalitativ metod. Studien har vänt sig till redovisningsekonomer och ekonomiansvariga från medelstora företag. Det empiriska materialet har samlats in genom semistrukturerade intervjuer. Resultat och slutsats: Studien visar att företag inte arbetar mycket med AI inom redovisningsprocessen. Den enda delen är i bokföringsdelen, där leverantörsfakturahanteringen använder AI. Det främsta motivet till varför/varför inte AI implementeras mer är på grund av att det inte finns några bra AI-lösningar i redovisningssystemen. Ytterligare motiv som nämnts är kunskapsbrist, kostnad och låg prioritering. / Background: We are in new times where much is based on technological innovation. Organizations since a long time aimed to assign more tasks to machines to reduce costs and improve efficiency. This is in order to always be competitively advantageous, create added business value and develop performance. Digitalisation is something that is taking over the market and organizations are greatly affected by this. Human resources contribute to high costs for organisations. Thus, AI-controlled work has grown radically. AI enables fast data handling and automates repetitive tasks such as bank reconciliations and invoice processing. Researchers agree that AI has great potential and that the role of AI in the subject of accounting will increase more and more. However, research does not show as much on the practical application of AI within the accounting process of companies today. Purpose: The purpose of this study is to understand and investigate how and why companies implement Artificial Intelligence in the accounting process. Thus, the study aims to create an understanding of how far companies have come today as well as which parts of the accounting process implement AI and the motives for the implementation. Method: The study has been carried out using a qualitative method. The study is based on accounting economists and finance managers from medium-sized companies. The empirical material has been collected through semi-structured interviews. Results and conclusion: The study shows that companies do not work much with AI in the accounting process. The only part is in the accounting part, where the supplier invoice management uses AI. The main reason why it is not implemented or implemented more is because there are no good AI solutions in their accounting system. Additional motives mentioned are; lack of knowledge, costly, low priority.

I takt med den teknologi som har expanderat i samhället har organisationer, b.la rekryterings- och bemanningsföretag, med glädje valt att implementera artificiell intelligens (AI) för att underlätta sina arbetsuppgifter på ett kostnadseffektivt sätt. I samband med detta har fördomar och diskriminering varit en stor fråga i relation till AI-drivna rekryteringsprocesser. Arbetet syftar till att undersöka vilka åtgärder organisationer kan ta för att hantera fördomar i AI-drivna rekryteringsprocesser utifrån svenska aktörers föreställningar. Arbetet syftar även till att förstå hur svenska aktörer ställer sig i relation till de etiska överväganden och den etiska processen som bör tas hos organisationer som använder sig av AI-verktyg i rekryteringsprocessen. Vi vill forska vidare kring hur fördomar ska åtgärdas i en AI-driven rekryteringsprocess och utgå ifrån Sverige. Studien har genomförts genom en kvalitativ metod för att få en djupgående insyn och dessutom forma en god relation med respondenterna. Resultatet visar att fokuset ligger på aktörerna i organisationerna i relation till AI-verktygen. Detta är för att övervaka individernas egna fördomar. Det är främst den etiska processen och etiska överväganden som presenteras i arbetet är det som krävs för att organisationer ska kunna hantera eventuella fördomar som kan dyka upp i AI-driva rekryteringsprocesser.

This bachelor thesis examines the potential advantages of implementing artificial intelligence (AI) services in the context of customer support. With the rise of chatbots utilizing Natural Language Processing (NLP), AI has recently become a widely debated topic. The authors aim to investigate the comparative costs of using AI-powered chatbots versus human-powered alternatives for customer support, focusing on analyzing the financial impacts of chatbot incorporation and the quality of the responses. This research seeks to offer insights to businesses considering using chatbots as a tool for customer support. The objective is to assist these businesses in making informed decisions concerning AI adoption and associated costs. The bachelor’s thesis is a case study that employs a qualitative research method using an analytical- and abductive approach. The thesis addresses the question: ’Can commercially available AI services reduce costs within the media analysis industry?’ The results demonstrate that cost savings can be achieved by reducing time-consuming tasks from manual labour. However, using AI services is not a simple solution and expected positive results are not always guaranteed. Numerous issues need be highlighted if the intend is to have customers using and having direct access to the AI chatbot. Incorrect responses from a chatbot can create problems for customers and companies. An important question is how to handle the incorrect responses sent to the customer. Who bears the ultimate responsibility when wrong actions are recommended by automation and carried out by a customer? On the other hand, these issues become less relevant if the chatbot is used by the Customer Support team as a complement to reduce time spent per task. The findings of the thesis indicate that while the prototype can complement the Customer Support team, it is insufficient to handle all customer support responsibilities due to its 59.85% accuracy score and limited capability to effectively address follow-up inquiries. In conclusion, while the findings support the potential cost savings achievable through automation with AI, it is crucial to further refine and enhance the capabilities of the prototype to better meet the requirements of comprehensive customer support. / Denna kandidatrapport undersöker de potentiella kostnadsfördelarna med att integrera Artificiell intelligens (AI) inom kundservice, med särskilt fokus på kommersiellt tillgängliga AI-tjänster. Användningen av chattbotar som använder naturlig språkbearbetning (NLP) har ökat markant under de senaste åren, och AI är ett väldebatterat ämne både inom politiken och i media. Författarna avser att jämföra manuella kostnader med automatiserade kostnader. Fokus ligger på att analysera de finansiella konsekvenserna av en automatisering samt mäta kvaliteten på de svar som kan produceras med hjälp av AI. Studien genomförs som en kvalitativ fallstudie. Författarna avser att tillhandahålla ett underlag till företag som överväger att använda chattbotar som ett verktyg för kundtjänst och avser att studien ska kunna ligga till grund för beslut om införande av AI i företagens verksamheter. Rapporten svarar på frågan: "Kan kommersiellt tillgängliga AI-tjänster minska kostnaderna inom medieanalysbranschen?" Resultaten visar att kostnadsbesparingar kan uppnås genom tidsbesparing av manuellt arbete. Det finns dock flera viktiga frågor som behöver betonas om avsikten är att kunderna ska använda och ha direkt tillgång till AI-chattboten. Felaktiga svar från en chattbot kan skapa problem för både kunder och företag. En viktig fråga är hur man ska hantera de felaktiga svaren som skickas till kunden. Vem bär det yttersta ansvaret när felaktiga åtgärder rekommenderas av chattbotten och genomförs av kunder? Å andra sidan blir dessa frågor mindre relevanta om chattboten används av kundservice teamet som ett komplement för att minska tidsåtgången per uppgift. Prototypen kan komplettera kundservice men är otillräcklig för att hantera alla kundservicefrågor. Validering gav en träffsäkerhet på 59.85%. Det innebär att prototypen ger rätt svar på 59.85% av frågorna. Slutsatsen är att medan resultaten stöder de potentiella kostnadsbesparingar som kan uppnås genom automatisering med AI, är det viktigt att ytterligare förbättra och förstärka prototypens förmågor för att bättre kunna möta kraven på omfattande kundsupport.