AI kræver systematik i
data og arbejdsgange
Dato 02.10.2026. Af Jesper Kjærsgaard IT-arkitekt & Managing Partner, Simplitize
AI og datakvalitet hænger tæt sammen, når en AI-assistent skal arbejde med virksomhedens information. Dokumenternes struktur, aktualitet og adgangsrettigheder påvirker grundlaget for svarene. Her får IT- og forretningsledere et overblik over, hvad systematik kræver, og hvordan DI’s væksttal bør forstås.
AI arbejder på det grundlag virksomheden stiller til rådighed
Når en AI-assistent bruger virksomhedens dokumenter, mails, sager og tal, arbejder den med information, som organisationen har skabt og forvalter. Hvis dette materiale er uklart, bliver det også vanskeligere at få et brugbart svar.
Forestil jer kontrakter i flere mapper, forskellige navne for det samme projekt og adgang til dokumenter, som medarbejderne ikke burde kunne se. AI løser ikke i sig selv de organisatoriske problemer bag den manglende struktur. Den kan tværtimod gøre forkert eller mangelfuld information lettere at anvende.
Artikelen kort fortalt
- AI-assistentens arbejde med virksomhedens viden afhænger af kvaliteten af den information, den kan anvende.
- Informationsarkitektur gør viden lettere at organisere og finde; governance fastlægger ansvar og regler.
- Spredte dokumenter, uklare versioner og for brede rettigheder kan svække AI-anvendelsen.
- DI finder en sammenhæng mellem systematisk AI-anvendelse og højere omsætningsvækst, men dokumenterer ikke en entydig årsagseffekt.
- Arbejdet begynder med at afklare, hvor viden ligger, hvem der må se den, og hvad der er gældende.
AI arbejder på det grundlag virksomheden stiller til rådighed
Når en AI-assistent bruger virksomhedens dokumenter, mails, sager og tal, arbejder den med information, som organisationen har skabt og forvalter. Hvis dette materiale er uklart, bliver det også vanskeligere at få et brugbart svar.
Forestil jer kontrakter i flere mapper, forskellige navne for det samme projekt og adgang til dokumenter, som medarbejderne ikke burde kunne se. AI løser ikke i sig selv de organisatoriske problemer bag den manglende struktur. Den kan tværtimod gøre forkert eller mangelfuld information lettere at anvende.
Hvad DI’s væksttal viser
DI’s analyse fra september 2026 finder, at virksomheder med systematisk AI-anvendelse havde 6,5 procent højere omsætningsvækst fra 2021 til 2025 end sammenlignelige virksomheder uden systematisk AI-anvendelse. Sammenligningsgruppen omfatter både virksomheder med ad hoc-brug og virksomheder uden AI-brug. Kilde: DI.
DI understreger, at resultatet ikke fastslår en entydig årsagseffekt. AI-anvendelsen er målt i 2026, mens de økonomiske data slutter i 2025. Analysen kan derfor ikke bruges som dokumentation for, at AI alene har skabt forskellen, eller for at datastruktur forklarer den.
Vores anbefaling hos Simplitize er at arbejde systematisk med de forudsætninger, virksomheden selv kan påvirke: informationsgrundlag, rettigheder og arbejdsgange. Det er en faglig anbefaling, ikke et løfte om en bestemt vækst.
Hvad betyder informationsarkitektur og governance
Informationsarkitektur er den struktur, der gør virksomhedens viden mulig at organisere og finde. I denne sammenhæng handler det blandt andet om dokumenternes placering, fælles navngivning, metadata og en tydelig forskel mellem gældende materiale og gamle kladder.
Governance er de fælles regler og det ansvar, der styrer, hvordan information forvaltes og bruges. Det omfatter blandt andet, hvem der må se hvad, og hvem der holder materialet opdateret.
De to områder hænger sammen: En fælles struktur hjælper kun, hvis medarbejderne bruger den, og hvis nogen har ansvar for, at den bliver vedligeholdt.
Et bedre grundlag for at bruge virksomhedens viden
Når dokumenter er organiseret og vedligeholdt, bliver det lettere for både medarbejdere og AI-assistenter at arbejde med relevant information. Fælles betegnelser og tydelige versioner kan reducere tvivlen om, hvilket materiale der hører til opgaven.
Det er også her, væsentlige risici skal håndteres. For brede adgangsrettigheder og uklare dokumentversioner bør være en del af afklaringen, før AI bliver anvendt bredt. God struktur er et bedre udgangspunkt, men gør ikke kontrol af AI-svar overflødig.
Simplitizes tilgang til informationsgrundlaget
Hos Simplitize begynder vi med at skabe overblik over virksomhedens viden, adgangsrettigheder og relevante arbejdsgange. Derefter arbejder vi med informationsarkitektur, governance og sikkerhed i Microsoft 365, så AI-anvendelsen får et tydeligere grundlag.
Arbejdet hænger tæt sammen med dokumenthåndtering i Microsoft 365. Det er især relevant, når virksomheden vil bruge Copilot på egne dokumenter og samtidig har brug for at få styr på struktur og ansvar.
Seks anbefalinger til et bedre datagrundlag
Kortlæg, hvor den viden ligger, som AI skal arbejde med.
Afklar, hvilke dokumenter der er gældende, og hvilke der er kladder eller forældede.
Gennemgå, hvem der har adgang til materialet.
Brug fælles navne og relevante metadata på tværs af de berørte arbejdsgange.
Placér ansvaret for at vedligeholde informationen.
Undersøg AI-svarene i den konkrete arbejdsgang, og brug fejl til at finde svagheder i grundlaget.
Hvornår bør I prioritere arbejdet
Det bør prioriteres, når AI skal anvende intern viden, og når medarbejderne allerede har svært ved at finde det rigtige dokument eller afgøre, hvilken version der gælder. Det er også relevant, hvis Copilot er tilgængelig, men svarenes anvendelighed skuffer.
Gør vurderingen til en del af AI-arbejdet
Hvor ligger vores viden? Hvem må se hvad? Hvordan skelner vi mellem gældende materiale og gamle kladder? Svarene kræver medarbejdere, der kender og forvalter informationen. Simplitizes tilgang er at få disse forhold afklaret som en del af AI-arbejdet.
Spørgsmål til ledelsen: Hvis I gav en ny medarbejder adgang til alle de data, jeres AI-assistent har adgang til, ville I så være trygge?
FAQ
Hvorfor er datakvalitet vigtig for AI?
Når AI arbejder med virksomhedens information, påvirker dokumenternes kvalitet og aktualitet grundlaget for svarene. Uklart eller forældet materiale kan føre til misvisende resultater.
Hvad er informationsarkitektur?
Informationsarkitektur er strukturen for at organisere og finde virksomhedens viden. Det omfatter blandt andet placering, navngivning, metadata og dokumentversioner.
Skal et menneske kontrollere alle AI-opgaver?
Kontrollen bør placeres dér, hvor arbejdet indebærer skøn, risiko og ansvar. Ledelsen skal afklare behovet i den konkrete arbejdsgang.
Dokumenterer DI’s analyse, at AI skaber vækst?
DI finder en sammenhæng mellem systematisk AI-anvendelse og højere omsætningsvækst. Analysen dokumenterer ikke en entydig årsagseffekt.
Kan Copilot løse manglende datastruktur?
Copilot er ikke i sig selv en løsning på uklare dokumentversioner, manglende ansvar eller uhensigtsmæssige rettigheder. Virksomheden skal arbejde med informationsgrundlaget.
Hvad er første skridt til et bedre informationsgrundlag?
Afklar, hvor den relevante viden ligger, hvem der må se den, og hvilke dokumenter der er gældende. Placér derefter ansvaret for at vedligeholde materialet.