2026-10-15

Undersökning: Framgångsrik styrning av AI handlar om människor

År 2027 kommer 60 procent av de organisationer som inte hanterar utmaningarna kopplade till styrning av data och analys (D&A) att misslyckas med att styra sin AI-verksamhet på ett framgångsrikt sätt. Det visar en undersökning från Gartner.

Inom datastyrning omfattar kulturen de tankesätt, beteenden och organisatoriska normer som påverkar hur styrningen införs och upprätthålls i hela organisationen, menar Gartner.

Kulturellt motstånd

Under Gartner Data & Analytics Summit i Mumbai nyligen sade Anurag Raj, Director Analyst på Gartner:

– AI har förstärkt vikten av att lägga en stabil grund för ”data governance”, men många organisationer fokuserar fortfarande på att ta fram riktlinjer och införa teknik, samtidigt som de förbiser de kulturella aspekter som är avgörande för att dessa riktlinjer ska kunna operationaliseras i stor skala och på lång sikt. ”Data governance” utan fokus på en datadriven kultur är bortkastad möda.

En undersökning från Gartner bland 223 ledare inom data och analys (D&A) i mars 2026 visade att kulturellt motstånd väger tyngre än budgetbegränsningar som främsta orsak till att initiativ inom styrning (governance) misslyckas (60 procent jämfört med 40 procent).

Måste förstå värdet

Kulturella utmaningar – såsom låg datadriven mognad, bristande förståelse hos intressenter för värdet av styrning samt svagt engagemang från verksamheten – fortsätter att motverka styrningsinitiativ. Detta gör att organisationer har svårt att skapa den tillförlitliga grund som krävs för deras AI-ambitioner, menar Gartner.

– Organisationer fokuserar i allt högre grad på att skapa AI-redo data. Men AI-redo data kräver också AI-redo intressenter som förstår värdet av tillförlitlig data, deltar i arbetet med riktlinjer för dataförvaltning och i stort upprätthåller en kultur präglad av ansvarstagande och tillit, sa Anurag Raj.

För att förbättra resultaten av datastyrning som förbereder organisationer för förbättrad AI-styrning rekommenderar Gartner att ledare inom datahantering:

• Anpassa styrningen till affärsresultat för att upprätthålla ledningens stöd. Prioritera styrningsinsatser baserat på strategiska affärsmål och AI-ambitioner för att leverera mätbart värde och upprätthålla ledningens ”stakeholder”-engagemang.

• Omdefiniera datastyrning som en affärsmöjliggörare och en laginsats. Etablera ett delat ansvar mellan intressenter inom både verksamhet och teknik, istället för att betrakta datastyrning som enbart en IT-uppgift.

• Förankra datastyrning och datakultur i verksamhetens arbetsflöden. Integrera datastyrning, datakompetens, AI-kompetens och förändra ledningen av den dagliga verksamheten för att skapa hållbart förtroende och engagemang.

– Framtida framgångar med AI beror lika mycket på människor som på teknik. Organisationer som betraktar dataförvaltning och en datadriven kultur som två grundpelare för förtroende kommer att ha betydligt bättre förutsättningar att styra AI på ett framgångsrikt sätt och skapa större värde av sina AI-investeringar, avslutar Anurag Raj.

Taggar