The economic potential in introducing Artificial Intelligence (AI) into the Swedish Public administration is substantial and it is calculated to be approximately 140B SEK per year[5]. However, without a comprehensive AI strategy and lack of sufficient digital competence, an AI implementation becomes a struggle [9]. According to IBM Research, 120 million people around the world admitted that they may need to upskill due to automation and AI, which has aggravated during the pandemic. However, the lack of digital skills is the biggest barrier to this process. This study analyzes the challenges of an application of the AI technology, Natural Language Processing (NLP), in public procurement. Through a qualitative method with an abductive approach, 10 semi-structured interviews are conducted with experts from the public- and private sector and identify key challenges of NLP in public procurement which are the lack of digital skills, legal-, ethical- and organizational challenges of NLP in the public context and the public sector’s inability to create partnerships and use business networks. This thesis is a case study of IBM that contributes to research on AI in the public sector and aims to help fill the research gap that exists within this field. The study’s purpose is to analyze and provide better insight into public procurement of NLP to increase the use of NLP technologies within public administration in Sweden. / Den ekonomiska potentialen i att införa artificiell intelligens (AI) i den svenska offentliga förvaltningen är stor och beräknas vara cirka 140 miljarder kronor per år [5]. Men utan en omfattande AI- strategi och brist på tillräcklig digital kompetens blir ett AI- genomförande en utmaning [9]. Enligt IBM Research medgav 120 miljoner människor runt om i världen att de kan behöva kvalificera sig på grund av automatisering och AI, vilket har förvärrats under pandemin. Brister på digital kompetens är dock det största hindret för denna process. Denna studie analyserar utmaningarna med en tillämpning av AI- teknologin, Natural Language Processing (NLP), vid offentlig upphandling. Genom en kvalitativ metod som går ifrån en abduktiv forskningsansats genomförs tio semistrukturerade intervjuer med experter från den offentliga- och privata sektorn samt en identifiering av de viktigaste utmaningarna för NLP i offentlig upphandling. Dessa är bristen på digitala färdigheter, juridiska-, etiska- och organisatoriska utmaningar av NLP i det offentliga sammanhanget och den offentliga sektorns oförmåga att skapa, använda och dra fördel av partnerskap och affärsnätverk. Denna rapport är en fallstudie av IBM som bidrar till forskning om AI inom den offentliga sektorn och syftar till att fylla det forskningsgap som finns inom detta område. Studiens syfte är att analysera och ge en bättre insikt i offentlig upphandling av NLP för att öka användningen av NLP- teknologi inom offentlig förvaltning i Sverige.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-299574 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Trygg, Mikaela |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:243 |
Page generated in 0.0211 seconds