AI håller inte vad det lovar – nu tvingas företagen räkna

AI möter verkligheten – och verkligheten slår tillbaka

Det råder ingen brist på optimism i AI-branschen just nu. Investeringar flödar, autonoma agenter rullas ut i stor skala och teknikbolagen tävlar om att presentera nästa genombrott. Men bakom rubrikerna växer ett annat mönster fram – ett som berättar om teknisk komplexitet, säkerhetsbrister och företag som ännu inte funnit vägen från experiment till verklig lönsamhet.

Ta Microsofts Teams Facilitator som exempel. Det som beskrivits som en smart mötesassistent – ett verktyg som ska kunna hoppa in och besvara frågor i realtid när den uppfattar ett kunskapsgap i ett samtal – har misslyckats med att hålla inte ett, inte två, utan fyra på varandra följande lanseringsdatum. Enligt The Register har måldatumet vandrat från juni, via juli och augusti, till september – och nu väntas en begränsad lansering i november med global tillgänglighet i mitten av december. En möjlig förklaring är den tekniska svårigheten att avgöra när en paus i ett samtal faktiskt signalerar en obesvarad fråga, snarare än att deltagarna helt enkelt tänker efter. Det låter som ett litet problem. Men det är precis den sortens lilla problem som visar sig vara genuint svårt att lösa på ett tillförlitligt sätt.

Säkerheten hänger efter automationens framfart

Ännu oroligare är läget för OpenClaw, den populära plattformen för öppen källkod som låter användare bygga egna AI-agenter. Version 2.0, som nyligen lanserades, lovar ett modernt gränssnitt och enklare installation – men säkerhetsexperter är långt ifrån nöjda, rapporterar The Register. De kända sårbarheterna kvarstår i allt väsentligt, även efter den stora uppdateringen. Det är ett symptom på ett bredare problem: automatisering sprids snabbare än förmågan att säkra den. När AI-agenter kopplas till fler tjänster och ges större befogenheter ökar också attackytorna – och konsekvenserna av en sårbarhet blir allvarligare.

Investeringarna ökar – men vinsterna syns inte

Kärnan i problematiken fångas väl av McKinseys färska rapport State of AI 2026, baserad på svar från nära 1 700 yrkesverksamma och företagsledare. Slutsatsen är tankeväckande: andelen företag som uppger att AI bidragit positivt till rörelseresultatet är oförändrad sedan föregående år. Bara 37 procent anger att AI haft någon positiv påverkan på vinsten – och den grupp McKinsey kallar riktiga högpresterare, där AI bidrar med minst fem procent av rörelseresultatet, utgör fortsatt bara sex procent av de tillfrågade.

Det hindrar inte att investeringstakten ökar. Användningen av autonoma AI-agenter i stor skala har vuxit från 27 till 40 procent bland de större bolagen. Allt fler väljer att bygga egna lösningar med hjälp av AI-baserade kodsverktyg i stället för att köpa färdig programvara. Satsningarna är ett faktum – men avkastningen låter fortfarande vänta på sig.

IBM ger en intressant pusselbit. Efter ett dramatiskt kursras på börsen, till följd av uteblivna affärer under andra kvartalet, försäkrar bolaget investerarna om att kunderna inte lämnat mjukvaran – de har tillfälligt prioriterat hårdvaruinvesteringar i AI-infrastruktur. En tredjedel av de uppskjutna affärerna ska redan ha återvänt. Analytiker tvivlar fortfarande, men mönstret är igenkännbart: AI-omställningen skapar kortsiktiga prioriteringsomkastningar som skaver i traditionella affärsmodeller.

När AI inte duger – och det faktiskt kan döda

Mitt i allt detta kommer en påminnelse om vad det faktiskt innebär när AI-system inte håller måttet. En studie som den polska ingenjören Piotr Migdål publicerat, och som The Register rapporterar om, testade sexton AI-modeller på drygt tusen fotografier av svampar – ätliga och dödliga. Den bäst presterande modellen träffade rätt i 65 procent av fallen vid första försöket. Det låter godtagbart – tills man inser att det innebär 35 procents risk för fel svar när frågan handlar om liv och hälsa. Och felen var inte slumpmässiga. En dödlig spindelskivling identifierades som kantarell – precis det misstag som kostar svampplockare livet på riktigt.

Detta är inte ett argument mot AI. Det är ett argument för rätt användning av AI – och för ärlighet om var systemen faktiskt befinner sig i sin mognad.

Salesforce visar en möjlig väg framåt

Mitt i denna brokiga bild finns tecken på att affärsmodellerna börjar anpassa sig. Salesforce redovisar stabila tillväxtsiffror och meddelar ett samarbete med Anthropic kring en ny tjänst som integrerar AI i bolagets affärsdata och arbetsflöden. Den förbrukningsbaserade betalningsmodellen Flex Credits visar sig dessutom vara ett genuint löfte: hälften av kvartalets bokningar kom från kunder som redan köpt och nu vill ha mer. Det antyder att rätt produkt, med rätt prissättning, faktiskt kan leverera värde som kunderna är villiga att betala för – om och om igen.