I offentlig sektor är sekretessprövning en tidskrävande uppgift som har hög prioritet när någon begär ut en offentlig handling. Att det är sammanhanget som avgör vilka uppgifter som är känsliga gör processen extra komplex.

Inom ramen för "Kraftsamling för AI och civilsamhälle" har Lidingö stad, Kungsbacka kommun, Skaraborgs kommunalförbund, Linköpings universitet och advokatfirman Kahn Pedersen drivit projektet "Rätt till insyn" med finansiering från Vinnova, och med Atea och IBM som teknikpartners.


I avsnittet berättar Therese Perner, Portföljansvarig Digitaliseringsinitiativ i Lidingö Stad, och Johan Lennartsson, Concept Manager på Atea, om projektet som nu resulterat i ett verktyg som använder språkmodeller för att stötta kommunanställda i sekretessprövningen.

Hur ser framtidens ledarskap ut när chefen kan klona sig själv i kisel? I det här avsnittet av AI Sweden Podcast möter Peter psykologen och entreprenören Klara Ljungqvist, grundare av People Heart Business – konsultbolaget som sätter människan i centrum för AI-transformationer.

Tillsammans diskuterar vi varför 70 % av alla AI-satsningar faller på mänskliga faktorer och hur du vänder trenden med ABC-modellen, psykologisk trygghet och övervikt på positiv feedback. Klara delar sina erfarenheter av att ha byggt en AI-tvilling av sig själv som vd: hur tvillingen frigör tid, förstärker “bästa versionen” av ledaren och ger nyanställda hyper­personlig coachning.

Vi pratar om:

• Verktyg för psykologisk trygghet – bygg en kultur där innovation belönas i stället för att bestraffas.

• Receptet på positiv förstärkning (5 : 1-regeln) – maxa prestation och välmående samtidigt.

• Strategier mot AI-rädsla – vinn förtroende även när jobb förändras eller försvinner.

• Checklista för AI-transformation – så prioriterar du rätt beteenden och konsekvenser.

Länkar:

Klara på LinkedIn

People Heart Business – människan i centrum för AI-resor

Om du har några frågor eller förslag på ämnen du vill att vi ska täcka, skicka gärna ett mail till ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠[email protected]⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠. För mer information om AI Sweden, följ oss på YouTube och ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠LinkedIn⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠, eller connecta med Peter på ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠LinkedIn⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ eller ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Twitter/X⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠.

Missade du något avsnitt? Kolla in våra tidigare episoder för mer om artificiell intelligens och dess påverkan.

I det här avsnittet sitter jag ner med Steffen Therre, fysiker och klimatforskare som nu fokuserar på datadriven klimatnytta som gör skillnad på riktigt.

Vi pratar om hur AI och traditionell maskininlärning används i praktiken för att sänka energiförbrukningen och minska utsläppen i fastighetssektorn, en av de största sektorer med störst klimatpåverkan globalt.

Vi pratar om:
- Hur små justeringar i styrningen av uppvärmning kan minska CO₂-utsläpp med hundratals ton – per år.
- Varför fastighetsdata är en guldgruva för smarta optimeringar (men ofta outnyttjad).
- Hur man med enkla modeller, rätt data och en prediktiv approach kan göra skillnad, här och nu.
- Hur AI kan gå från att reagera till att förutse och optimera, och därmed bli en gamechanger för hållbar utveckling.
- Hur klimatvetenskap + domänkunskap + AI skapar en kraftfull kombination för innovation.

Ett samtal om AI som verktyg för att göra nytta – för både klimatet och ekonomin.

🌍 People. Planet. Profit. Det här är sweetspotten.

Länkar & resurser:
Läs mer om Steffen och projektet här
Steffen på LinkedIn

Mer om energiprojektet från på AI.se

Vill du veta mer om våra satsningar på klimat och AI? Besök ai.se eller kontakta oss direkt

Med utgångspunkt i två av de tillämpningar Michael Fralick varit med och implementerat på sjukhus i Kanada, en för att upptäcka risken för allvarliga blödningar och den andra för att planera dialysvård, handlar det här avsnittet om klivet från forskning till patientnytta.

Han jobbar som clinician scientist och associate professor på kanadensiska Sinai Health respektive University of Toronto, och deltar också i det pågående projektet med Unity Health Toronto och tre svenska regioner som leds av AI Sweden. 

Sina lärdomar kokar han ned i fyra råd:

1. Enkla tekniklösningar trumfar komplexa.

2. Se till att användarna är en del av utvecklingen från dag ett.

3. Försök inte återuppfinna hjulet, implementera sånt som redan visat sig fungera.

4. Investera i infrastruktur för data, utan den blir det nästan omöjligt att implementera AI.

Han tror och hoppas att patienterna inom en snar framtid kommer att förvänta sig AI som ett par extra ögon som vakar över dem när de är på sjukhus. Vilket är vad riskbedömningen för blödningar handlar om: Att göra kompletterande dataanalyser av blodprov som ändå tas. 

Men Michael Fralick konstaterar att forskning och implementering sker med sina speciella förutsättningar. I skarp tillämpning ställs till exempel höga krav på fungerande dataflöden som ser till att AI-modellerna har tillgång till realtidsdata.

“Data engineers är viktiga för det här, som en slags rörmokare som får dataflödet att fungera. Det är en ny typ av kompetens som tidigare saknats på sjukhus,” säger han.

I slutet av avsnittet nämns också Michael Fralicks egen podd, The Round Table. 

Artificiell intelligens påverkar säkerhetsfrågor i flera olika dimensioner. AI Sweden samlar många av dem under paraplybegreppet AI Security. 

I det här avsnittet berättar Bobby Bridges, Mathematician & Innovation Leader, om hur AI Sweden tillsammans med våra parter jobbar med AI som ett verktyg för ökad säkerhet men också för att bättre förstå olika säkerhetsaspekter av tekniken i sig. 

Ett exempel på det förra är ett projekt som utforskar hur språkmodeller kan användas för att lura angripare, och ett exempel på det senare är projektet LeakPro, vars mål är att skapa förutsättningar för samarbeten kring känslig data genom att förstå när och hur modeller läcker träningsdata. 

Om du vill veta mer om LeakPro var Johan Östman, research scientist, nyligen med i AI Sweden Podcast och berättade om projektet. 

Sverige har en lång tradition av transparens och offentlighetsprincip, men hur väl rustade är vi egentligen för att dra nytta av all den data som finns inom offentlig sektor? I det här avsnittet av AI Sweden Podcast pratar vi med Pierre Mesure, AI- och data science-expert vid Ekonomistyrningsverket, om varför databeredskap är en avgörande faktor för Sveriges framtida konkurrenskraft, innovation och ekonomiska tillväxt.

Vi utforskar frågor som:

• Hur kan bättre databeredskap göra Sverige rikare?
• Vilken roll spelar offentlig data i att driva AI-utveckling och innovation?
• Hur kan vi modernisera offentlighetsprincipen för en digital och AI-driven framtid?
• Vilka hinder finns idag för att myndigheter ska kunna dela och använda data på ett effektivt sätt?
• Hur kan vi säkerställa att svensk AI bygger på svenska värderingar och behov – istället för att förlita oss på utländska modeller?

Pierre delar insikter från arbetet på Ekonomistyrningsverkets datalabb, där hans team utforskar hur AI kan hjälpa offentlig sektor att bli mer datadriven och effektiv. Vi diskuterar också projekt som Athena, ett initiativ för att skapa en strukturerad och sökbar databas för myndighetsdata, samt hur AI kan användas för att analysera och förstärka offentliga beslutsunderlag.

Sverige sitter på en enormt värdefull dataskatt – men den måste göras tillgänglig och användbar för att skapa verkligt värde. Så hur kan vi skapa de rätta förutsättningarna för en smartare och mer innovativ offentlig sektor?

🎧 Länkar & resurser:
🔗 Följ Pierre Mesure på LinkedIn
🔗 Läs mer om Ekonomistyrningsverket och deras datalabb på datalabb.esv.se

🔗


🔗 För mer om AI Sweden, följ oss på LinkedIn och YouTube

📩 Har du frågor eller förslag på framtida avsnitt? Hör av dig till [email protected]

Johan Östman, forskare och projektledare på AI Sweden, berättar i det här avsnittet om projektet LeakPro. Ambitionen är att bättre förstå – och därmed också kunna förhålla sig till – risken för att modeller läcker träningsdata.

– Ska man i en mening beskriva vad vi försöker göra handlar det om att låsa upp samarbeten kring känslig data, säger han. 

⁠LeakPro⁠ bygger vidare på slutsatser som drogs i ett tidigare AI Sweden-projekt. I Regulatory Pilot Testbed jobbade Region Halland och Sahlgrenska Universitetssjukhuset tillsammans med IMY och AI Sweden. Syftet var då att utforska hur federerad inlärning skulle kunna användas i sjukvården. Integritetsskyddsmyndigheten konstaterade att det inte gick att bedöma sannolikheten för att modeller, tränade på personuppgifter, läcker träningsdata. Som en konsekvens måste modellerna i sig betraktas som personuppgifter, och därför hanteras utifrån hur personuppgifter regleras.

I LeakPro är ambitionen att svara på den centrala frågan: Hur stor är sannolikheten för att en viss modell läcker träningsdata? De som jobbar för att hitta svaret är AstraZeneca, Region Halland, Sahlgrenska Universitetssjukhuset, Scaleout, Syndata, RISE och AI Sweden.

Känner man till sannolikheten för läckage öppnas två dörrar. Den ena gör det möjligt att fatta verksamhetsbeslut. “Är risken för att träningsdata läcker rimlig i förhållande till värdet som modellen kan skapa?” Den andra gör det möjligt för utvecklare att utvärdera sina modeller och utveckla dem vidare så att risken för läckage minskar till en acceptabel nivå.

– Det vi vill bygga är något som är relevant och användbart, och för att göra det måste vi ligga i frontlinjen av den akademiska forskningen, för att använda de skarpaste attackerna som finns, säger Johan Östman.

I poddavsnittet utvecklar han bakgrunden till projektet, hur samverkan mellan aktörer från olika sektorer stärker LeakPro, vad målbilden är, och hur resan dit ser ut.

I detta avsnitt av AI Sweden Podcast möter vi Emma Bachner från IBMs Client Engineering Team, en expert på att hjälpa företag och organisationer ta sig an AI-transformationens möjligheter och utmaningar.

Vi pratar om varför AI bör ses som en strategisk pelare i dagens affärsstrategier och hur svenska företag kan gå från att optimera processer till att faktiskt förändra sin kärnverksamhet med AI. Emma delar konkreta exempel från svenska organisationer som redan använder AI för att skapa värde – från att automatisera tråkiga, tidskrävande uppgifter till att utveckla helt nya affärsmodeller.

Vi diskuterar också vikten av ledarskap, samarbete och en långsiktig strategi för att lyckas med AI, samt varför hybridlösningar och open source är nyckeln till en hållbar och flexibel framtid.

Hur kan ditt företag integrera AI i verksamheten och börja skapa verkligt värde redan idag? Lyssna för att få inspiration, praktiska tips och en rejäl dos framtidstro!

I detta avsnitt gästas vi återigen av Mathias Sundin, grundare av Warp Institute, chefredaktör på Warp News och ledamot i AI-kommissionen. Sex månader efter vårt förra samtal återvänder Mattias för att diskutera AI-kommissionens slutrapport – en färdplan för att stärka Sveriges konkurrenskraft och säkra vår framtid med hjälp av artificiell intelligens.

I det här avsnittet pratar vi om:

Mathias delar också sin vision för hur AI kan hjälpa Sverige att inte bara lösa dagens utmaningar utan även upptäcka nya möjligheter vi inte kunnat föreställa oss.

Det här avsnittet är fullt av inspiration och praktiska insikter – perfekt för dig som vill förstå hur vi tillsammans kan forma en positiv AI-framtid.

I årets första avsnitt gästas AI Sweden Podcast av Hans Jonsson och David Thuresson från Centigo. Det blir ett samtal som kretsar kring mötet mellan artificiell intelligens och organisationers verksamhet, ett möte som kan skapa stora värden men som också ställer nya krav på ledningen.

Hans och David menar att ledare behöver förstå två saker: Dels hur den bransch man verkar i kommer att förändras av AI, dels vilka förmågor den egna organisationen då behöver ha. Det senare handlar bland annat om mindset, kultur, och kompetens. Och om att hitta rätt balans mellan teknikperspektiv och verksamhetsperspektiv.

“Gör jag tillräckligt? Vad borde jag göra? Hur ska jag göra det?” är vanliga frågor hos Centigos kunder.

– Många upplever en viss stress kring det här. Det pratas mycket, och det finns förväntningar samtidigt som många känner en rätt stor osäkerhet, säger David Thuresson.

– Och många gånger är man kanske mer rädd för att göra fel än att försöka hitta den rätta vägen fram. Och då vill man hellre gå en säker väg, en beprövad väg som någon annan kanske har gjort tidigare än vad jag själv gör då, säger Hans Johnson.

En tänkbar lösning de nämner: Gå från individuellt mod till kollektivt mod. En annan: Använd generativ AI som en dörröppnare. Där finns många lågt hängande frukter, genom tillämpningar som är lite lättare att förstå sig på.