Build vs. Buy i AI-eran: När egna verktyg är meningsfulla – Strategiskt beslutsstöd för utveckling av egna AI-verktyg kontra standardlösningar

KI-verktyg Build vs Buy-beslutet: Varför det är mer avgörande än någonsin 2025

KI-landskapet har förändrats i grunden under det senaste året.

Det som brukade vara självklart (nästan alltid Buy), är idag betydligt mer komplext.

Vad som har förändrats radikalt inom KI-landskapet

Förr var svaret enkelt: Välj en standardlösning.

Egenutveckling var extremt dyrt, tidskrävande och riskabelt.

Idag är det annorlunda.

Öppen källkods-modeller som Llama 3.1 (Meta, 2024) eller Mistral (Mistral AI, 2024) har sänkt utvecklingskostnaderna dramatiskt.

Cloud-infrastruktur som AWS Bedrock eller Azure OpenAI Service gör driften enkel.

No-code och low-code-plattformar gör det möjligt även för mindre team att skapa skräddarsydda lösningar.

Samtidigt har standardlösningarna inte automatiskt blivit bättre.

Många SaaS-leverantörer har bara integrerat ChatGPT och kallar det KI-feature.

Det är ungefär som att sätta ett klistermärke på en gammal bil.

De nya realiteterna kring KI-utvecklingskostnader

Låt mig visa dig konkreta siffror:

Dessa siffror kommer från verkliga projekt i mitt nätverk.

Som du ser har kostnadsgapet minskat radikalt.

Vid en treårsanalys är skräddarsydda lösningar ofta till och med billigare.

Varför standardlösningar inte längre alltid är bästa valet

Jag ser allt oftare företag som blint väljer standardlösningar.

Det var rätt förr – men är idag ofta ett misstag.

Här är de vanligaste problemen med standard-KI-verktyg:

• Data-lock-in: Dina värdefulla träningsdata hamnar hos leverantören
• Funktionsberoende: Du kan bara använda det leverantören skapat
• Skalningskostnader: Kostnaderna ökar dramatiskt vid högre användning
• Compliance-risker: Särskilt problematiskt i reglerade branscher
• Vendor lock-in: Det blir svårare att byta leverantör över tid

En av mina kunder betalar idag 12.000€ per månad för en standardlösning.

En egen lösning skulle ha kostat 200.000€ i utveckling och 2.000€/månad i drift.

Efter 18 månader hade egenutvecklingen varit billigare.

Och de hade haft full kontroll över sina data.

Utveckla egna KI-verktyg: De 5 avgörande kriterierna

Jag har arbetat fram en beslutsmatris som lett till rätt val i över 90% av mina konsultuppdrag.

Dessa fem kriterier avgör om du ska välja Build eller Buy.

Kriterium 1: Datakontroll och compliance-krav

Det absolut viktigaste kriteriet.

Arbetar du i en reglerad bransch eller hanterar känsliga data leder vägen ofta till en egen lösning.

Bygg-indikatorer:

• GDPR-känsliga data (sjukvård, finans, juridik)
• Branschspecifika compliance-krav
• Data får ej lämna företaget
• Auditeringskrav för KI-beslut

Köp-indikatorer:

• Okritiska data (marknadsföring, offentliga uppgifter)
• Inga särskilda compliance-krav
• Cloud-first-strategi i organisationen

En advokatbyrå-klient till mig ville från början välja en standardlösning.

Efter compliance-granskning stod det klart: Kunduppgifter får inte skickas till externa KI-leverantörer.

Egenutveckling var enda alternativet.

Kriterium 2: Specifika fackkrav

Ju mer specifika behov du har – desto troligare behöver du en egen lösning.

Standardverktyg är skapade för genomsnittsanvändaren.

Men du är troligtvis allt annat än genomsnittlig.

Bygg-indikatorer:

• Högt specialiserad fackdomän
• Unika affärsprocesser
• Proprietär datastruktur
• Integration i komplex legacy-miljö
• Mycket specifika outputformat krävs

Köp-indikatorer:

• Standard-use-cases (chat, översättning, textgenerering)
• Typiska branschprocesser
• Enkla datamodeller
• Standardintegrationer räcker

Jag hade en kund inom verkstadsindustrin med 40 års konstruktionsdata.

Den datan var så speciellt uppbyggd att inga standard-KI kunde hantera den.

Build var det enda vettiga valet.

Kriterium 3: Långsiktig kostnadskalkyl

Här gör de flesta företag tankevurpa.

De fokuserar bara på starten.

Men det är de löpande kostnaderna över 3–5 år som är avgörande.

Riktig TCO-beräkning (Total Cost of Ownership):

Brytpunkts-regler:

• Vid SaaS-kostnad över 2.000€/månad: Överväg Build
• Förväntad 5x skalning inom 3 år: Build rekommenderas
• Utvecklingskostnad < 18x månadskostnad: Bygg kan vara motiverat

Kriterium 4: Time-to-market vs. perfektion

Tiden är avgörande.

Ibland är en 80%-lösning idag bättre än en 100%-lösning om 6 månader.

Bygg-indikatorer:

• Långsiktig strategisk satsning
• 6+ månaders utvecklingstid tillgänglig
• Perfektion viktigare än snabb lösning
• Konkurrensfördel via unika funktioner

Köp-indikatorer:

• Snabba pilotprojekt krävs
• Tidskritiska affärsmöjligheter
• Proof-of-concept innan slutgiltigt beslut
• Good enough duger

Proffstips: Börja ofta med Buy för din proof-of-concept.

Funkar det – kan du alltid byta till Build.

Kriterium 5: Interna resurser och kompetens

Det här underskattas mest.

KI-utveckling är så mycket mer än programmering.

Du behöver ett helt ekosystem.

Nödvändiga interna färdigheter:

• Tekniskt: ML-ingenjörer, data scientists, DevOps
• Fackligt: Fackexperter för datakvalitet
• Organisatoriskt: Projektledning för KI-projekt
• Strategiskt: Långsiktig KI-roadmap

Bygg endast om du har:

• Minst 2–3 tekniska experter med KI-erfarenhet
• Budget för extern hjälp (första 6–12 månaderna)
• Ledningens engagemang i minst 2 år
• Vilja till kontinuerlig kompetensutveckling

Alternativ: Samarbeta med en erfaren byrå eller partner.

Men var försiktig: Välj partner som kan vara långsiktigt tillgängliga.

En kund byggde tillsammans med en tvåmannabyrå.

Byrån gick i konkurs efter 8 månader.

Verktyget fungerar fortfarande, men uppdateringar är omöjliga.

Standardlösningar vs egenutvecklat KI: En praktisk jämförelse

Låt mig visa hur besluten ser ut i konkret praktik.

Jag jämför verkliga fall från mina konsultuppdrag.

När standardlösningar är det smartaste valet

Standard-KI-verktyg har sina argument.

Här är användningsfallen där Buy nästan alltid är rätt:

1. Content Marketing och SEO

Verktyg som Jasper AI eller Copy.ai är oslagbara för blogginlägg och sociala medier.

Eigentextgenerering är inte värt besväret.

Algoritmerna är välutvecklade och förbättras ständigt.

2. Standardöversättningar

DeepL eller Google Translate är svårslagna.

Enda undantaget: mycket specifik fackterminologi.

Då blir det intressant igen.

3. Enkla kundservice-chatbots

Intercom och Zendesk erbjuder utmärkta chatbot-lösningar.

För 90% av företagen räcker det långt.

Uppstart på timmar istället för månader.

4. E-postmarknadsföringsoptimering

Mailchimp och Klaviyo har smarta KI-funktioner.

Ämnesradsoptimering, sändtid, segmentering.

Att utveckla detta själv vore slöseri.

5. Standarddataanalys

Power BI och Tableau med KI-funktionalitet.

För normal business intelligence är det tillräckligt.

Bara om analyskraven är mycket specifika blir Build aktuellt.

Skräddarsydda KI-lösningar: Dessa use cases motiverar jobbet

Nu till andra sidan: När Build är det rätta beslutet.

1. Mycket specialiserad dokumentanalys

En advokat med 20 000 kontrakt från flera decennier.

Standardverktyg klarar inte strukturen.

Custom RAG-system (Retrieval-Augmented Generation) med domänspecifik träning.

Kostnad: 180.000€ utveckling, ROI efter 14 månader.

2. Integrerad produktionsoptimering

Verkstadsföretag med sensordata från 200 maskiner.

Förutseende underhåll på 15 års historikdata.

Standardverktyg hanterar inte proprietära format.

Skräddarsydd lösning för 300.000€, besparing 150.000€/år.

3. Compliance-kritiskt beslutsstöd

Försäkring med komplexa underwriting-regler.

KI för riskbedömning, uppfyller alla regelkrav.

Fullständig spårbarhet på varje beslut krävs.

Standardverktyg är svarta lådor – oanvändbara vid revision.

4. Proprietära algoritmer som konkurrensfördel

Fintechföretag med unik kreditbedömning.

20 års erfarenhet av specifika målgrupper.

Algoritmen är kärnverksamheten.

Standardlösning skulle förstöra konkurrensfördelen.

Hybridlösningar: Det smartaste från båda världar

Den klokaste vägen är ofta en kombination.

Du behöver inte välja allt eller inget.

Beprövade hybridstrategier:

1. Foundation + Custom Layer:

   Använd standardmodeller (GPT-4, Claude) som bas.

   Bygg egna prompts och finjustera för din domän.

   80% av effekten, 20% av kostnaden.

2. Köp för basfunktionalitet, bygg för differentiering:

   Standardverktyg för det vanliga.

   Skräddarsytt endast för unika funktioner.

   Exempel: Standard-chatbot + egen produktkonfigurator.

3. Prototypa med Buy, skala upp med Build:

   Börja med standard för proof-of-concept.

   När det fungerar – bygg skräddarsytt.

   Minimerar risk, maximerar lärdomar.

4. Multi-leverantörs-orkestrering:

   Kombinera flera standard-API:er smart.

   OpenAI för text, Anthropic för resonemang, Stability AI för bilder.

   Egna regler för affärslogik.

Mitt mest framgångsrika projekt det senaste året var just en sådan hybrid.

Standard-LLM för grundfunktioner.

Skräddarsytt RAG-system för företagsunika dokument.

Egen affärslogik för beslutsstödet.

Utvecklingstid: 4 månader istället för 12.

Kostnad: 120.000€ istället för 400.000€.

Prestanda: Bättre än enbart standard eller enbart skräddarsytt.

KI-verktyg: Realistiska kostnader och tidsåtgång 2025

Låt oss prata pengar.

Konkret – och utan filter.

Jag visar dig vad KI-utveckling verkligen kostar.

Vad kostar en egen KI-lösning egentligen?

Kostnaden beror helt på komplexiteten.

Här min indelning, baserad på 40+ projekt:

Kategori 1: Enkel KI-integration (15.000 – 50.000€)

• Använder befintliga API:er (OpenAI, Anthropic)
• Eget prompting och enkel UI
• Grundläggande dataintegration
• Utvecklingstid: 4–8 veckor
• Exempel: Kundservice-chatbot med företagsspecifik information

Kategori 2: RAG-system och dokumentanalys (50.000 – 150.000€)

• Vektordatabaser och embeddings
• Egen logik för informationshämtning
• Pipeline för dokumentbehandling
• Utvecklingstid: 8–16 veckor
• Exempel: Smart avtalstolkning åt advokatbyrå

Kategori 3: Egen modellträning (150.000 – 500.000€)

• Finjustering på egna data
• Skräddarsydd arkitekturanpassning
• Omfattande dataprepp
• Utvecklingstid: 16–32 veckor
• Exempel: Branschspecifik klassificering

Kategori 4: Komplexa KI-system (500.000€+)

• Multipla modellintegrationer
• Real-tidsbearbetning
• Höga prestandakrav
• Utvecklingstid: 32+ veckor
• Exempel: Autonomt handelssystem eller produktionsoptimering

Dolda kostnader: Dessa fällor missar de flesta

Utvecklingskostnaden är bara toppen av isberget.

Dessa dolda kostnader kan sänka projektet:

1. Dataprepp (30–50% av totalkostnaden)

Alla pratar för lite om det, men datapreparering är största kostnadsdrivaren.

Dina data är troligen inte redo för KI.

Städning, strukturering, märkning – tar månader.

Realistiska uppskattningar:

• Dataaudit/analys: 2–4 veckor
• Data cleansing pipeline: 4–8 veckor
• Märkning/annotation: 6–12 veckor
• Kvalitetssäkring: 2–4 veckor

2. Infrastruktur och DevOps (15–25%)

KI-system kräver särskild infrastruktur.

GPU:er, vektordatabaser, lastbalansering.

Monitorering/loggning av ML-pipelines.

Månadskostnad infrastruktur:

3. Compliance och säkerhet (10–20%)

GDPR-compliance är komplicerat för KI.

Modellstyrning, revisionsspår, rätt att få förklaring.

Säkerhetsgranskning av ML-pipelines.

4. Change management och utbildning (20–30%)

Alla underskattar detta.

Dina medarbetare måste förstå och använda systemet.

Utbildning, dokumentation, support.

5. Löpande vidareutveckling (15–25% av utvecklingskostnaden/år)

KI-system blir aldrig klara.

Modelldrift-detektion, prestandamätningar, uppdateringar.

Nya funktioner, bugfixes, säkerhetspatchar.

ROI-beräkning för egna KI-verktyg

Här är formeln jag alltid använder:

ROI = (Årlig besparing – Årliga driftkostnader) / Total investering * 100

Typiska besparingar:

• Processautomation: 40–60% tidsbesparing vid repetitivt arbete
• Kvalitetsförbättring: 20–40% färre fel med KI-stöd
• Skalningseffekt: Samma kvalitet med mindre personal
• Nya affärsmöjligheter: Tjänster som inte varit möjliga utan KI

Exempel från verkligheten – avtalstolkning åt advokatbyrå:

• Investering: 180.000€ utveckling + 40.000€/år drift
• Besparing: 2 heltidstjänster à 70.000€ = 140.000€/år
• Kvalitetsvinst: 30% snabbare hantering = 50.000€ extra intäkt
• ROI år 1: (190.000 – 40.000) / 180.000 = 83%
• ROI år 2: (190.000 – 40.000) / 180.000 = 83% (kumulativt 166%)

Brytpunkten: 14 månader.

Det är ett typiskt resultat för väl genomtänkta custom-lösningar.

Riktlinjer för ROI-bedömning:

• ROI > 50% år 1: Mycket bra projekt
• ROI 25–50% år 1: Stabilt projekt
• ROI < 25% år 1: Borde omprövas
• Brytpunkten över 3 år: Troligen för riskabelt

Men tänk på: Inte alla vinster kan kvantifieras.

Konkurrensfördel, nöjda kunder, motiverade medarbetare.

Dessa mjuka värden kan vara avgörande.

Steg för steg: Så fattar du rätt Build vs Buy-beslut

Nu blir det hands-on.

Jag visar min beprövade beslutsprocess.

Den använder jag hos alla mina kunder.

Fas 1: Kravanalys och marknadskoll

Steg 1: Definiera affärsnyttan

Innan teknik – klargör varför.

• Vilket konkret problem löser KI:n?
• Hur mäts framgång? (definiera KPI:er)
• Vad händer om du gör ingenting?
• Vilka är de interna intressenterna?
• Vilken budget är realistisk?

Skriv ett en-sides-problemstatement.

Kan du inte förklara det, är du inte redo för teknikbeslut.

Steg 2: Marknadsanalys

Innan du överväger Build måste du veta vad marknaden erbjuder.

Systematisk marknadsanalys:

1. Nyckelordsresearch: Sök [Ditt problem] AI eller [Ditt problem] automation
2. Leverantörswebbplatser: Testa gratisversioner för 3–5 lösningar
3. G2, Capterra, Gartner: Läs recensioner och jämförelser
4. LinkedIn-sökning: Vad använder företag i din bransch?
5. Expertsamtal: Prata med 2–3 branschexperter

Gör en shortlist på max tre standardlösningar.

Steg 3: Gap-analys

Jämför krav mot marknadsutbud.

Om standardlösningar täcker 80%+ av kritiska krav: Välj Buy.

Flera viktiga gap: Överväg Build.

Fas 2: Förstudie och kostnadsuppskattning

Steg 4: Teknisk genomförbarhet

Är custom-teknik realistiskt?

Kritiska punkter:

• Datakvalitet: Är dina data redo för KI?
• Datamängd: Har du tillräckligt med träningsdata?
• Teknisk komplexitet: Finns olösliga hinder?
• Regulatoriska begränsningar: Några särskilda krav?
• Prestandakrav: Rimliga förutsättningar?

Ta in extern expertis.

En dag med KI-expert sparar månader av felantaganden.

Steg 5: Kostnadsuppskattning

Använd kategoriseringen från föregående avsnitt.

3-punktsuppskattning för custom:

• Bästa fall: Allt flyter perfekt (30% under standard)
• Normalt fall: Vanlig projektgång
• Sämsta fall: Problem/förseningar (50% över standard)

Kalkylera efter normalt men planera för värsta scenario.

Jämför TCO över 5 år:

I detta exempel är custom värt det endast vid stor skalning eller särskilda krav.

Fas 3: Beslutsmatris och slutgiltig bedömning

Steg 6: Viktad beslutsmatris

Nu sammanställer du allt.

I detta fall vinner custom knappt – främst på grund av compliance-krav.

Steg 7: Riskbedömning

Värdera riskerna i båda alternativen.

Standardlösning – Risker:

• Vendor lock-in
• Prishöjningar
• Funktioner utanför din kontroll
• Leverantör lämnar marknaden
• Compliance ändras

Custom – Risker:

• Överskridna budgetar
• Förseningar
• Tekniska problem
• Utvecklingsteamet faller bort
• Underhåll underskattat

Steg 8: Go/No-Go-beslut

Slutkriterier:

Välj standard om:

• Viktad poäng standard > custom
• Kritisk budgetbegränsning
• Time-to-market avgörande
• Låga interna resurser
• Standard täcker 80%+ av kritiska krav

Välj custom om:

• Viktad poäng custom > standard
• Kritiska compliance-gap i standard
• Långsiktig strategisk betydelse
• Förväntad stor skalning
• Tillräckliga interna resurser eller stabila partners

Överväg hybrid om:

• Poäng är snarlika
• Olika krav för olika användningsfall
• Stor osäkerhet kring utvecklingen på sikt

Dokumentera ditt beslut tydligt.

Efter 6–12 månader kommer du undra varför du valde som du gjorde.

En bra dokumentation underlättar lärande och framtida val.

Exempel från verkligheten: Så här har företag fattat rätt beslut

Teori i all ära.

Men låt mig visa hur det fungerar i praktiken.

Här är tre verkliga case från mina konsultuppdrag.

Case Study: Varför företag X byggde eget

Bransch: Juridisk rådgivning/Advokatbyrå

Storlek: 50 anställda, 15 jurister

Problem: Avtalstolkning tar 2–4 timmar per dokument

Utgångsläget:

Byrån hade 20 års erfarenhet inom fastighetsjuridik.

Dagligen kom 15–20 avtal in för granskning.

Varje avtal skulle checkas mot 40+ standardklausuler.

Det tog 3–4 timmar per avtal.

Med en timtaxa på 80€ blev det 240–320€ bara för standardgranskning.

Marknadsanalys:

Vi testade åtta standardverktyg:

• LegalTech SaaS (3 leverantörer)
• Allmänna Document-AI-verktyg (4 st)
• Enterprise Legal Suites (1 st)

Problemet: Inget verktyg fattade fastighetsjuridikens klausuler.

20 års egen klausulbank var konkurrensfördelen.

Standardverktyg hittade bara 40–60% av aktuella problem.

Den skräddarsydda lösningen:

Byggde RAG-system med:

• 20.000 historiska avtal som träningsdata
• Vektordatabas med 2.500 specifika klausuler
• Egen klassificering för 12 avtalstyper
• Integrering i befintlig byråmjukvara
• Compliance-dashboard för revision

Investering/resultat:

Varför valet var rätt:

1. Domänexpertis: 20 års know-how kan inte köpas färdigt
2. Compliance: Full GDPR-respekt och revisionsspår
3. ROI: Brytpunkt efter 16 månader, därefter 180.000€/år sparat
4. Konkurrensfördel: Snabbare och mer exakt än konkurrenterna
5. Skalning: Klarar att hantera 10x fler avtal

Idag granskar byrån avtal 85% snabbare.

De hittar även 30% fler kritiska problem än tidigare.

Verktyget är numera ett säljargument.

Case Study: Varför företag Y stannade vid standardlösning

Bransch: E-handel

Storlek: 150 anställda, 50 milj€ omsättning

Problem: Kundtjänst drunknade i ärenden

Utgångsläget:

Bolaget tog emot 2 000+ kundärenden dagligen.

80% var standardfrågor (returer, leverans, storlekar).

Teamet var överbelastat.

Svarstiden ökade till över 24 timmar.

Kundnöjdhet sjönk från 4,2 till 3,1 stjärnor.

Build vs Buy-analys:

Skräddarsytt skulle ge:

• Perfekt integration i e-handelssystem
• Produktspecifika svar
• Flera språk (SV, EN, FR)
• Komplex returlogik

Beräknad customkostnad: 120.000€, 6 månaders utveckling

Standardlösning: Intercom + Zendesk Answer Bot

• Integration på två veckor
• KI för standardfrågor
• Kostnad: 500€/månad
• Redo omgående

Valet: Standardlösning

Avgörande faktorer:

1. Time-to-market: Julhandeln stod för dörren
2. 80/20-regeln: Standardbot fixade 80% på stört
3. Riskminimering: Beprövat i stället för utvecklingsrisk
4. Resursbrist: Ingen intern KI-kompetens
5. Testmöjlighet: 30 dagars trial utan bindning

Resultat efter 12 månader:

Varför standard var bäst:

1. Snabb lösning: Fixade problemet på två veckor
2. Låg risk: Beprövad teknik, ingen utvecklingsrisk
3. Kostnadseffektivt: 6.000€/år kontra 120.000+ i utveckling
4. Löpande förbättringar: Intercom släpper ständigt nya funktioner
5. Fokus på kärnverksamhet: Teamet kunde lägga mer på tillväxt

Företaget tog rätt beslut.

De löste sitt problem snabbt och billigt.

Det sparade kapitalet kunde gå till marknadsföring och produktutveckling.

Lessons learned: Vanligaste beslutsfällorna

Efter 40+ konsultuppdrag ser jag tydliga mönster.

Dessa misstag återkommer ofta:

Misstag 1: Technology first istället för problem first

Många förälskar sig i tekniken.

Vi vill bygga egen KI – punkt!

Utan att fråga: Varför egentligen?

Lösning: Börja alltid med affärsnyttan, inte tekniken.

Misstag 2: Perfektionsparalys

Vissa vill ha perfekt lösning.

De analyserar i sex månader och beslutar aldrig.

Samtidigt löser konkurrenten problemet med 80%-lösning.

Lösning: Sätt deadline för beslut. Good enough är ofta bra nog.

Misstag 3: Ignorera dolda kostnader

Alla tittar bara på utvecklingskostnaden.

Preparering, utbildning, underhåll glöms bort.

Budgeten flyger iväg.

Lösning: Dubbelkalkyl på alla uppskattningar.

Misstag 4: Överskattar resurserna

Vår utvecklare fixar det på sidan…

KI-utveckling är ett heltidsjobb.

Sidoprojekt misslyckas i 95% av fallen.

Lösning: Sätt av dedikerade resurser eller ta in extern partner.

Misstag 5: Underskatta vendor lock-in

Standardlösningar är ofta svårare att byta än man tror.

Efter två år är allt byggt runt leverantören.

Prishöjningarna får du tåla.

Lösning: Tänk exit-strategi redan från start.

Misstag 6: Försummat change management

Bästa KI:n hjälper ingen om ingen använder den.

Medarbetaracceptans underskattas grovt.

Lösning: Budgetera 25% för utbildning och förändringsledning.

Misstag 7: One-size-fits-all-tänk

Företag tänker allt-eller-inget.

Hybridlösningar missas.

Ändå är de ofta bäst.

Lösning: Överväg alltid Build och Buy tillsammans.

Lär av andras misstag.

De flesta Build vs Buy-missar är helt onödiga.

Med rätt förberedelse tar du rätt beslut.

Slutsats: Build vs Buy i KI-eran

Build vs Buy-beslutet är 2025 mer komplext än någonsin.

Enkla standardlösningar funkar inte alltid längre.

Standard är inte automatiskt billigast.

Skräddarsytt är inte automatiskt bäst.

Det beror helt på ditt specfika use case.

Viktigaste slutsatserna:

1. Börja med affärsnyttan: Tekniken följer behovet, inte tvärtom
2. Kalkylera realistiskt: Dolda kostnader är ofta större än utvecklingen
3. Överväg hybridlösningar: Ofta den smartaste vägen
4. Planera change management: Ingen nytta utan användning
5. Besluta snabbt: Perfektionsparalys är din värsta fiende

Är du osäker: starta ett litet pilotprojekt.

Buy för proof-of-concept.

Build när du skalar upp.

Det minimerar risk och maximerar lärdom.

KI-landskapet förändras snabbt.

Det som är rätt idag är kanske fel om 12 månader.

Håll dig flexibel och fortsätt lära!

Vanliga frågor

Hur lång tid tar det att utveckla en egen KI-lösning?

Det beror på komplexiteten. Enkla integrationer tar 4–8 veckor, mer komplexa RAG-system 8–16 veckor, egen modellträning 16–32 veckor eller mer.

Vilka dolda kostnader gäller för KI-utveckling?

De största är dataprepp (30–50% av totalen), infrastruktur/DevOps (15–25%), compliance/säkerhet (10–20%) samt förändringsledning och utbildning (20–30%).

När ska jag alltid välja standardlösning?

När det gäller standardfall, tidskrav, begränsade resurser, och när 80%+ av kritiska krav täcks.

Vad är de viktigaste kriterierna för Build vs Buy?

Fem avgörande: datakontroll & compliance, specifika fackkrav, långsiktig kostnadsberäkning, time-to-market vs perfecktion och intern kompetens.

Hur räknar jag på ROI för egen KI-lösning?

ROI = (Årlig besparing – Årlig driftkostnad) / Totalkostnad * 100. Räkna även in processautomatisering, kvalitetsvinster, skalning och nya affärer.

Vad är en hybridlösning inom KI-verktyg?

Det är när man kombinerar standardlösningar och egenutveckling. Ex: Foundation Models med egna lager, Buy för basic plus Build för det unika, eller prototypa med Buy och skala med Build.

Vilka compliance-aspekter är viktiga vid KI-verktyg?

Viktigt: GDPR-efterlevnad, branschspecifika regler, datakontroll, revisionsspår för KI-beslut, och rätt att få förklaring vid automatisering.

Hur minimerar jag risken vid custom KI-utveckling?

Börja med liten pilot, ta med erfarna partners, planera för worst case, håll teknisk granskning löpande och dokumentera allt.