Industrins medarbetare tar AI i bruk för att förbättra produktivitet, kvalitet och driftsäkerhet.
Samtidigt saknar många företag grundläggande kontroller för säker och ansvarsfull användning. Det visar IFS Industrial Index 2026, där skillnaden mellan praktisk tillämpning och ledningens beredskap framträder tydligt.
AI-användningen i industrin drivs i allt högre grad av medarbetarna nära den dagliga verksamheten. Ingenjörer, produktionschefer och serviceteam använder verksamhetsdata och AI-verktyg för att lösa konkreta problem – och enligt en ny undersökning från IFS rapporterar över 90 procent av organisationerna förbättringar i tillförlitlighet och prestanda.
Men utvecklingen har en baksida. Medan AI-användningen växer på fabriksgolvet halkar arbetet med styrning, datasäkerhet och mänsklig kontroll efter.
Det är huvudslutsatsen i IFS Industrial Index 2026, som bygger på svar från drygt 2 200 beslutsfattare i 14 länder. Undersökningen, som presenterades vid IFS Unleashed i Orlando den 13 oktober, pekar på en växande klyfta mellan industriernas praktiska AI-användning och företagsledningarnas förmåga att skapa förutsättningar för en säker och bred implementering.
Upp till 93 procent rapporterar förbättringar
Enligt undersökningen uppger 93 procent av de tillfrågade organisationerna förbättringar i andelen arbete som blir rätt från början. 90 procent rapporterar ökad tillgänglighet i anläggningarnas tillgångar, medan 88 procent ser bättre efterlevnad av leveransplaner.
IFS lyfter också fram tidsbesparingar inom centrala arbetsflöden. Enligt bolaget frigörs mer än hälften av medarbetarnas tid inom vissa operativa områden, däribland produktionsflöden och kvalitetskontroll.
Den frigjorda kapaciteten används bland annat till säkerhet, utbildning och regelefterlevnad. 36 procent prioriterar dessa områden, medan 35 procent fokuserar på att förbättra tillgångarnas prestanda och driftsäkerhet. Ytterligare 26 procent satsar på kontinuerliga processförbättringar och 25 procent på att öka marknadsandelarna.
Resultaten pekar på att industrins AI-investeringar inte enbart handlar om automatisering. Minst lika viktigt är att använda befintliga resurser och verksamhetskunskap mer effektivt.
Medarbetarna utbildar både kollegor och digitala agenter
En annan tydlig trend är att AI-kompetensen byggs underifrån.
Enligt IFS har 43 procent av de tillfrågade organisationerna under de senaste tolv månaderna utbildat och infört agentbaserade digitala medarbetare i den dagliga verksamheten. 37 procent har vidareutbildat kollegor i användningen av industriella AI-verktyg, och 36 procent har utbildat personal i att samarbeta med digitala medarbetare.
Ledningens främsta insats under samma period har i stället varit att stärka chefernas egen AI-kompetens. Det uppger 41 procent av respondenterna.
Att ledare behöver förstå tekniken är knappast kontroversiellt. Problemet uppstår om kompetensutvecklingen stannar på chefsnivå samtidigt som verksamhetens medarbetare redan använder tekniken för att förändra arbetssätten.
I undersökningen pekar 30 procent ut ledningens bristande tilltro som ett av de större hindren för att skala upp AI-användningen. Samtidigt anser 27 procent att AI-kompetens är det första viktiga steget för att göra organisationen redo.
Säkerhetsarbetet hänger inte med
Den mest anmärkningsvärda delen av undersökningen handlar dock om styrning och kontroll.
Över 70 procent av organisationerna uppger enligt IFS att de känner förtroende för sina säkerhets- och datapolicyer. Men när bolaget undersöker vilka konkreta skyddsåtgärder som faktiskt finns på plats blir bilden betydligt mindre övertygande.
Bara 11 procent uppger att de har validerat AI-resultat för säkerhetskritiska, kvalitetskritiska eller verksamhetskritiska processer. Lika stor andel har etablerat kontrollmekanismer för AI-användning med känsliga eller exportkontrollerade data.
Än mer anmärkningsvärt är att endast 4 procent har infört obligatorisk mänsklig tillsyn eller godkännande av AI-stödda beslut.
Det väcker frågor om hur industriföretag ska hantera AI-system som får större självständighet och i allt högre grad kan utföra uppgifter på egen hand. I verksamheter där felaktiga beslut kan påverka säkerhet, produktion och leveranser räcker det inte att tekniken fungerar i normala situationer. Företagen måste också kunna kontrollera hur besluten fattas och ingripa när något går fel.
Undersökningen visar dessutom att endast 20 procent har integrerat industriell AI i exempelvis leveranskedjehantering eller underhållsplanering – områden där driftstörningar kan få betydande konsekvenser.
Ledningen måste gå från ambition till kontroll
Enligt Cathie Hall, produkt- och kundchef på IFS, är utmaningen inte längre enbart att få medarbetarna att börja använda AI. Den handlar snarare om att ge verksamheten rätt förutsättningar att skala upp användningen.
Hall framhåller behovet av säkra lösningar för industrin, fungerande dataflöden och tydliga styrmodeller som kan stödja en bredare användning av agentbaserad AI.
Budskapet från IFS är att ledningen måste undanröja hinder som finns kvar i äldre system och samtidigt säkerställa att nya AI-lösningar kan användas med tillräcklig kontroll.
Det är en viktig skillnad. När AI används för att sammanställa information eller hjälpa till med administrativa uppgifter kan riskerna vara relativt begränsade. När tekniken däremot påverkar underhåll, kvalitetskontroll, produktionsplanering eller andra kritiska processer ökar kraven på validering, spårbarhet och mänskligt ansvar.
Industriföretagens utmaning blir därför att förena den snabba utvecklingen i verksamheten med en styrning som håller jämna steg.
Från lokala vinster till industriell skala
IFS Industrial Index 2026 beskriver en industri där AI-användningen redan ger mätbara resultat, åtminstone enligt de svarande organisationerna. Samtidigt antyder siffrorna att många företag ännu inte har byggt upp de kontrollmekanismer som krävs för att använda tekniken fullt ut i kritiska processer.
Det är en utveckling som ställer nya krav på både IT-avdelningar och verksamhetsledning. Data måste vara tillgängliga för de medarbetare och system som behöver den, men åtkomsten måste också kunna styras. AI-lösningar behöver integreras i befintliga arbetsflöden, samtidigt som ansvarsfördelning och mänsklig tillsyn förblir tydliga.
Den centrala frågan är därmed inte bara hur snabbt industrin kan införa AI, utan hur snabbt företagen kan bygga den säkerhet och styrning som krävs för att skala upp användningen.
Av Annika Guldroth
