Åtta av tio it-chefer uppger att AI-satsningarna överträffar förväntningarna – men bara fyra av tio mäter faktiskt resultaten

Siffrorna stämmer inte – och det är ett problem

Låt oss börja med paradoxen. Enligt en ny undersökning från Economist Impact, rapporterad av Computer Sweden, uppger 84 procent av it-cheferna att avkastningen på deras AI-satsningar överträffar de ursprungliga förväntningarna. Det låter fantastiskt. Problemet är att bara 43 procent av samma organisationer faktiskt kräver att teamen mäter effekterna av projekten.

Det är inte optimism – det är önsketänkande med kostym.

– Det visar att förmågan att mäta och själva driftsättningen är ganska osammanhängande. Det är en grundläggande diskrepans, säger Eddie Milev, redaktionschef för Tech Frontiers-programmet på Economist Impact.

När man dessutom lägger till att endast 39 procent av organisationerna granskar AI-system för säkerhetsrisker efter att de tagits i drift, träder en oroväckande bild fram. Tekniken rullas ut. Processerna hänger inte med. Och cheferna tror att allt går strålande – för ingen har byggt ett system för att kontrollera om det faktiskt gör det.

Chefer som leker med prototyper och drar för stora slutsatser

Det för oss till det som TechCrunch träffsäkert kallar "AI-psykos" bland techchefer. Aaron Levie, grundare av molntjänstföretaget Box och en av branschens mest inflytelserika röster, sätter fingret på ett mönster han ser hos sina kollegor: de leker med ett AI-verktyg, genererar ett dokument eller skapar en prototyp på tio minuter, och drar sedan slutsatsen att automatiserade programvaruagenter kan ta över hela arbetsflöden.

Vad de missar är allt det mödosamma arbete som sker i kulisserna – att granska kod, hitta fel, kontrollera att AI inte hittat på källor som inte existerar, och säkerställa att systemen faktiskt levererar det de utlovar. Det är inte magiskt. Det är arbete.

Konsekvenserna är redan kännbara. Under de första fem månaderna av 2026 har över 115 000 personer varslats inom techbranschen – i en period av rekordintäkter. Det är en kombination som borde skicka kalla kårar längs ryggraden på alla som tror att AI-omställningen är gratis.

Men vänta – Jonas Terning sparar faktiskt 90 procent av arbetstiden

Mitt i detta kaos lanserar Jonas Terning, tidigare chefredaktör på Café och kommunikationschef inom techbranschen, bolaget Big Brajn. Affärsmodellen är rak: AI-agenter producerar merparten av allt innehåll – artiklar, marknadsmaterial, inlägg – åt SaaS-bolag. Terning uppger till Breakit att metoden kapar över 90 procent av den tid som traditionellt krävs för innehållsarbete.

– Att jobba är roligare än på länge, säger han.

Och här är det viktiga: Terning är inte en chef som leker med en prototyp. Han är en operatör som byggt ett faktiskt system och testar det i skarp drift. Det är en avgörande skillnad mot de it-chefer som mäter framgång utan att ha definierat vad framgång innebär.

Samtidigt väcker det berättigade frågor om kvalitet och trovärdighet. Hur mycket mänsklig granskning krävs när maskinerna skriver? Var går gränsen mellan effektivisering och urvattnat innehåll? Det är frågor som Big Brajn och hela branschen måste besvara öppet – annars riskerar man att bygga en ny variant av samma mätproblem som plågar it-cheferna.

Tre historier, en gemensam sanning

Vad dessa tre berättelser har gemensamt är att de alla handlar om klyftan mellan förväntning och verifikation. It-cheferna tror på AI men mäter inte. Techchefer varslar baserat på en prototyp-upplevelse snarare än operativ verklighet. Och Terning levererar faktiska resultat – men i en skala och en bransch där det fortfarande är relativt enkelt att automatisera.

Den verkliga AI-transformationen kommer inte att avgöras av dem som är mest entusiastiska. Den kommer att avgöras av dem som bygger disciplinerade system för att mäta, granska och förbättra – och som har modet att erkänna när något inte fungerar.

Det är inte ett argument mot AI. Det är ett argument för att ta AI på allvar.