In this diploma thesis are described guidelines of implementation of Business Intelligence solution to organization. Thesis explains all stages of the project, from evaluation of busi-ness needs to construction and deployment of Business Intelligence application. Project management is the main focus of this thesis. Theoretical part of the thesis describes all stages of implementation and important development activities performed during them. The thesis compares the differences between implementation according to guidelines and The Agile development of Business Intelligence projects. The practical part examines the implementation of BI application to a specific company. The goal of this section is to show the link between consecutive stages of implementation. Implementation is realized according the guidelines set in theoretical part of thesis.

Titel: Framgångsfaktorer vid implementering av artificiell intelligens Författare: Wilhelm Abele och Simon Starfelt Handledare: Jon Engström Nyckelord: Artificiell intelligens (AI), AI-implementering, framgångsfaktorer, hinder, organisation. Bakgrund: Artificiell intelligens (AI) har funnits sedan år 1956 men det är först det senaste årtiondet som AI blivit applicerbart inom organisationer. Forskning tyder på att AI har stor värdepotential och företagsledare menar att AI kommer ha stor påverkan på organisatoriska processer. Samtidigt som värdepotentialen ser lovande ut, visar undersökningar att majoriteten av de företag som investerar i AI upplever minimalt eller inget värde från investeringen. Tidigare forskning menar att svårigheterna ligger i implementeringsprocessen av AI och att organisationer bör ha ett affärsmässigt perspektiv för att uppleva värde. Därmed ska de faktorer som påverkar implementeringsprocessen undersökas. Syfte: Syftet med studien är att undersöka framgångsfaktorer vid implementering av AI i en organisation. Vidare är syftet att skapa ett ramverk organisationer kan förhålla sig till under implementeringsprocessen av AI. Genomförande: Studien är en tentativ flerfallstudie med kvalitativ karaktär. Empirin har samlats in genom intervjuer från sex organisationer av olika karaktär, där de antigen utvecklar AI-system själva eller köpt in externt. Detta för att skapa ett brett perspektiv för vilka framgångsfaktorerna är. Slutsats: Studien resulterar i ett ramverk som innefattar de faktorer som anses avgörande för en framgångsrik implementering av AI i en organisation. Ramverket är uppdelat i tre faser: (1) Förberedelsefas, (2) Implementeringsfas och (3) Utvärderingsfas. Framgångsfaktorerna kopplade till en lyckad implementering är: affärsdrivet syfte, involvering av intressenter, datakvalitet- och hantering, kunskapsdelning och organisationsstruktur, samt utvärdering och feedback. / Title: Success factors in the implementation of artificial intelligence Authors: Wilhelm Abele & Simon Starfelt Supervisor: Jon Engström Key Words: Artificial intelligence (AI), AI-implementation, Success factors, Obstacles, Organization. Background: Artificial intelligence is a concept that has existed for a while; however, it is only recently that the technology has caught up with the concept. Recent studies show that many organizations realize AI’s huge value potential, however, the majority of the organizations that have invested in AI generates minimal or no business value at all from the investment. Research shows that organizations face complications during the implementation process of AI and in order to generate value, the purpose of the AI solution should be business-driven, not IT-driven. Therefore, shall the factors impacting the implementation process of AI be studied further. Purpose: The purpose of this study is to examine what factors determine success when implementing AI solutions in organizations. In addition, an aim of this study is to suggest a framework for implementing AI solutions that organizations can use as a guide. Completion: The study is a tentative, multiple case study characterized by qualitative approach. The empirical data has been collected through interviews with six different companies that either produce and deliver AI solutions, or have bought AI solutions. These companies have been selected through a target-oriented selection process. Conclusion: The study results in the creation of a framework consisting of the factors deemed decisive for a successful implementation of AI in an organization. The framework is divided into three phases: (1) Preparation phase, (2) Implementation phase, and (3) Evaluation phase. The success factors associated with a fruitful AI implementation are: a business-driven purpose, stakeholder involvement, data- quality and handling, knowledge sharing and organizational structure, evaluation and feedback.