Wharton–GBK:s rapport ”Den adaptiva fördelen: Vem vinner med AI och hur?” visar skillnaden i avkastning på AI-investeringar

Wharton Human-AI Research och GBK Collective visar i sin nya rapport, Den adaptiva fördelen: Vem vinner med AI och hur?, hur utbredd AI har blivit i företag – och hur mycket svårare det är att omvandla införandet till betydande affärsresultat. Åttio procent av chefer och personer på högre nivå uppger att deras avdelningar får positiv avkastning på sina AI-investeringar, men bara 28 % beskriver avkastningen som mycket positiv. Den fjärde årliga studien pekar på omarbetade arbetsflöden, tydligare ansvar och tillväxtinriktad mätning som utmärkande drag hos organisationer som rapporterar starkare resultat.

Studien publicerades den 13 oktober och för diskussionen om AI i företag bortom frågan om huruvida medarbetarna använder tekniken. Den viktigare frågan är om företagen har förändrat processerna, incitamenten och ledningsstrukturerna kring den.

Mätning av tillväxt förändrar bilden av AI:s värde

En av rapportens tydligaste kontraster gäller vad avdelningarna räknar som framgång. Bland dem som följer upp minst ett tillväxtmått rapporterar 35 % mycket positiv avkastning på AI, jämfört med 13 % bland dem som enbart mäter effektivitet. Det innebär att mycket positiv avkastning är ungefär 2,7 gånger så vanlig i gruppen som mäter tillväxt.

Skillnaden handlar om mer än intäkter. Studien räknar nya intäkter, konvertering från försäljning, produktionsvolym och kundnöjdhet som tillväxtmått. Effektivitetsmåtten omfattar driftskostnader, sparade arbetstimmar, handläggningstider och felfrekvens. Avdelningarna kunde välja upp till tre indikatorer, så tillväxtgruppen kan även omfatta organisationer som följer upp effektivitet.

Detta är viktigt eftersom tidsbesparingar fortfarande är lättare att beskriva än affärstillväxt. Sparade arbetstimmar är det vanligaste måttet, med 40 %, medan nya intäkter väljs av 27 %. Samtidigt förväntar sig 83 % av chefer och personer på högre nivå att AI kommer att omdana deras bransch i grunden eller påverka den väsentligt inom två till fem år.

Den praktiska slutsatsen är att koppla AI-projekt till de resultat som verksamheten faktiskt vill uppnå. Ett snabbare försäljningsflöde kan till exempel utvärderas både utifrån tidsbesparingar och konverteringsgrad. Undersökningen visar inte att ändringar i en resultattavla leder till bättre avkastning; den visar ett samband mellan ett bredare mätsätt och starkare rapporterade resultat.

AI-agenter är vanliga, men djup integration är ovanlig

Användningen av AI-agenter är redan utbredd: 67 % av avdelningarna uppger att de använder AI-agenter i någon form. Ändå beskriver bara 28 % AI som helt integrerad i sina centrala affärsprocesser, och endast 17 % tillåter autonom drift där människor granskar i efterhand eller där granskningen ersätts av övervakning och skyddsmekanismer.

Den största gruppen, 48 %, uppger att AI utför arbete, men att en person granskar och godkänner det innan något genomförs. Ytterligare 35 % använder AI för förslag eller utkast, medan människor fattar de slutliga besluten. Dessa skillnader visar varför det säger föga om hur mycket ett arbetsflöde faktiskt har förändrats att kunna bocka av milstolpen ”AI-agent införd”.

Rapportens kriterium för omvandling av arbetsflöden omfattar tre villkor som måste vara uppfyllda samtidigt: arbetsflödena har förändrats väsentligt, AI är integrerad i centrala processer och AI-agenter används i någon form. Bland avdelningar som uppfyller denna samlade definition rapporterar 67 % mycket positiv avkastning på investeringen.

Detta resultat talar för en mer krävande syn på införandet. Att installera en assistent är bara en del av arbetet; teamen behöver också bestämma hur information ska flöda, vilka undantag som kräver ingripande och vem som ansvarar för resultatet. Det innebär inte att varje uppgift bör utföras autonomt. Rapporten pekar ut säkerhet, reglering och tillit som hinder för att ge agenter större handlingsfrihet, vilket gör det centralt att bedöma om varje arbetsflöde lämpar sig för det.

Tydligt ansvar hänger samman med starkare avkastning

Organisationer som nyligen har inrättat en tjänst som AI-chef utmärker sig. Bland chefer och personer på högre nivå i dessa organisationer rapporterar 58 % mycket positiv avkastning, jämfört med 24 % i organisationer där tillsynen över AI har lagts till en befintlig chefs ansvarsområden. Motsvarande andel är 8 % i organisationer där en sådan roll saknas och inte heller planeras.

Plattformsstrategin visar en annan skillnad. Mycket positiv avkastning rapporteras av 50 % av de svarande vars organisationer har en enda godkänd AI-plattform som standard, jämfört med 9 % av dem som fortfarande experimenterar utan en fastställd strategi. Jämförelserna är baserade på observationer: särskilt ledarskap och enhetlighet i plattformsvalet kan förekomma tillsammans med andra fördelar, däribland resurser och organisatorisk mognad.

Ansvaret för agenters misstag är mindre tydligt fördelat. De svarande lägger oftast ansvaret på styrnings- eller riskteam (28 %), chefen för den medarbetare som infört agenten (26 %) eller medarbetaren (25 %). Ingen enskild uppfattning dominerar. För företag som utökar användningen av agenter är det en del av verksamhetens utformning att fastställa ansvar, tillsammans med behörigheter och övervakning.

Medarbetarna upplever omvandlingen på ett annat sätt

För första gången omfattar den årliga studien medarbetare på junior och mellannivå vid sidan av chefer och högre ledare. Jämförelsen visar på en betydande skillnad i hur beredskapen uppfattas.

Medan 73 % av chefer och personer på högre nivå uppger att arbetsflödena på deras avdelning har förändrats avsevärt till följd av AI, säger 58 % av medarbetarna på junior- och mellannivå samma sak. Skillnaden är ännu större när det gäller utbildning: 78 % av ledarna anser att medarbetarna får tillräcklig utbildning i AI, jämfört med 56 % av medarbetarna.

Dessa skillnader innebär inte att medarbetarna generellt avvisar AI. Sjuttio tre procent av medarbetarna på junior- och mellannivå uppger att AI har påverkat deras roll positivt, och 84 % av dem som använder AI säger att det sparar tid. Spänningen ligger mellan nyttan för den enskilde och det stöd som krävs för att få införandet att fungera i hela organisationen.

Konsekvenserna för arbetsstyrkan är också fortfarande oklara. Trettiosju procent av chefer och personer på högre nivå uppger att AI har lett till personalnedskärningar, och 33 % rapporterar att rekryteringstakten har saktat in eller att rekryteringar har frysts. Avdelningar som rapporterar stark avkastning är dock inte mer benägna än andra att rapportera sådana nedskärningar eller rekryteringsstopp. Starkare avkastning sammanfaller i stället med förändringar i ledningsstrukturer, arbetsflöden, uppföljning och utbildning.

Vad undersökningen kan – och inte kan – säga företag

I undersökningen deltog 1 416 heltidsanställda vid amerikanska företag i den privata sektorn med minst 1 000 anställda och intäkter på mer än 50 miljoner dollar. Intervjuerna genomfördes den 9–29 juli 2026. Urvalet bestod av 1 007 chefer och personer på högre nivå samt 409 medarbetare på junior- och mellannivå; resultaten för de två grupperna redovisas separat.

Detta är självrapporterade bedömningar, inte oberoende granskade investeringsavkastningar. Resultaten beskriver stora kommersiella företag i USA och bör inte utan vidare generaliseras till småföretag eller andra länder. Jämförelser med tidigare år omfattar gruppen chefer och personer på högre nivå, eftersom medarbetare på juniornivå inkluderades för första gången 2026.

För företagsteam erbjuder rapporten ett användbart sätt att bedöma framstegen inom AI: se bortom användningssiffror och granska mätbara affärsresultat, integrering i kärnverksamheten, tydligt ansvar och medarbetarnas faktiska erfarenheter. Bred tillgång kan samexistera med bristfälligt genomförande, och rapporterade produktivitetsförbättringar kan ändå lämna betydande organisatoriskt arbete ogjort.

Läsare som vill veta mer om resultaten, metoden och jämförelserna mellan branscher och avdelningar kan läsa hela rapporten från Wharton–GBK, Den adaptiva fördelen: Vem lyckas med AI och hur.