Företag

Bana inte väg för kossorna: Från koloniala Boston till digital transformation

Boston 1630: korna spårade stigar, grundarna asfalterade dem. Resultatet? En labyrint av slingrande vägar än i dag. Företag gör samma sak: de "digitaliserar" ineffektiva processer i stället för att omforma dem. "Att använda ChatGPT för att skriva e-post snabbare i en process som tar 12 år för ett enkelt beslut." Michael Hammer: "Sluta bana väg för kossor. Utplåna dem och börja om igen." Den rätta frågan är inte "hur man gör det här snabbare" utan "varför gör vi det här?"

Hur en lektion i stadsplanering från 1600-talet kan rädda din AI-strategi

Historien som förändrade allt

Föreställ dig Boston år 1630. En ung puritansk koloni som breder ut sig på en klippig halvö där det ännu inte finns några vägar och där boskapen strövar fritt över ängar och kullar. Korna, med sin pragmatiska djuriska visdom, följer naturliga stigar och följer minsta motståndets väg: kringgår stenblock, undviker träsk, förbinder betesmarker och vattenhål.

När stadens grundare decennier senare stod inför behovet av att skapa ett vägsystem fattade de ett beslut som verkade rimligt: istället för att utforma ett logiskt och ordnat rutnät från grunden asfalterade de helt enkelt de stigar som boskapen redan hade dragit fram.

Resultatet? Den kaotiska labyrint av slingrande gator som fortfarande präglar centrala Boston, där Washington Street slingrar sig som en flod som blivit galen och där även den mest sofistikerade GPS:en ibland ger upp i frustration.

Historisk källa: Historien finns dokumenterad i dikten "The Calf-Path" av Sam Walter Foss (1858-1911), som berättar exakt hur de stigar som en kalv trampade upp senare blev gatorna i en stad.¹

När effektivitet blir ineffektivitet

Historien från Boston är fascinerande eftersom den på ett perfekt sätt illustrerar en paradox: det som fungerar lokalt och omedelbart kan visa sig vara katastrofalt i större skala och på lång sikt. Korna gjorde rätt i att följa minsta motståndets väg för sina omedelbara syften, men deras vägar var inte utformade för vagnar, bilar, lastbilar eller stadsbussar.

Lärdomen är djup: inte allt som utvecklas organiskt är optimalt för framtiden.

Business Analogy: När processer blir till vägar

På moderna gårdar finns det "kostigar" överallt. Det är de processer som har utvecklats organiskt över tiden. Som Jim Highsmith förklarar: *"I IT-världen innebär att "bana väg för kossor" att automatisera en affärsprocess som den är, utan att tänka för mycket på dess effektivitet eller ändamålsenlighet"².

  • Formuläret ska skrivas ut, undertecknas, skannas och skickas tillbaka via e-post
  • Veckomötet som ingen minns varför det startade, men att "vi alltid har gjort på det här sättet
  • Den Excel-fil som delas mellan 15 personer och som fungerar som företagets "databas".
  • Godkännandeprocessen som går genom 7 olika personer, varav 3 inte ens vet varför de måste skriva under den

Dessa processer formades som kossornas stigar: de följde det minsta motståndets väg i det ögonblick de föddes. Men nu, i den digitala tidsåldern, kan det vara förödande att fortsätta att följa dem.

Den stora frestelsen: Att bana väg för kossan

När företag bestämmer sig för att "digitalisera" går de ofta i samma fälla som grundarna i Boston. De tar befintliga processer och "överdäckar" dem med teknik:

Digitalisering: Att bana väg

"Har vi alltid fyllt i det här formuläret för hand? Perfekt, låt oss skapa en ifyllningsbar PDF!"

Detta är digitalisering: att konvertera analogt till digitalt utan att ändra något väsentligt. Gartner definierar det så här: "Digitalisering är processen att konvertera analog information till digitalt format. Det är som att asfaltera kostigen - den blir smidigare, men förblir krokig och ineffektiv.

Den dolda kostnaden för tröghet

Ett tillverkningsföretag som jag känner hade en kvalitetskontrollprocess som krävde 14 olika steg, som utvecklats gradvis under 1980- och 1990-talen. När de "digitaliserade" överförde de helt enkelt alla 14 stegen till surfplattor. Processen blev snabbare, men förblev i grunden irrationell: 8 av dessa steg var dubblerade eller föråldrade.

Verklig omvandling: Digitalisering vs Digitalisering

Digitalisering: Utformning av framtidens stad

Sann digitalisering innebär att göra det som Boston borde ha gjort: att titta på slutmålet och från grunden utforma det bästa sättet att uppnå det.

Enligt Gartners ordlista: "Digitalisering är användningen av digital teknik för att ändra en affärsmodell och skapa nya möjligheter till värde och intäkter; det är processen att gå över till en digital verksamhet"⁴.

Exempel på faktisk digitalisering:

  • Netflix digitaliserade inte videouthyrningen, utan tänkte helt om när det gäller hemunderhållning
  • Amazon digitaliserade inte papperskataloger; de återuppfann handeln

Den avgörande skillnaden

  • Digitalisering: "Hur kan vi göra det vi gör, fast digitalt?"
  • Digitalisering: "Vad är det vi egentligen vill uppnå och hur gör vi det på bästa sätt i den digitala tidsåldern?"

AI och frestelsen att bli superlycklig

I dag ser vi en ny våg av att "bana väg för kossor" med artificiellintelligens. Företag tar ineffektiva processer och förbättrar dem med AI, vilket skapar vad vi skulle kunna kalla "superlasticitet".

Som Harvard Business Review påpekar: "Idén om omarbetning av affärsprocesser är på väg tillbaka, den här gången med artificiell intelligens som drivkraft. På 1990-talet möjliggjorde införandet av affärssystem och internet förändringar i affärsprocesserna, men förväntningarna på radikala förändringar infriades ofta inte. AI möjliggör dock bättre, snabbare och mer automatiserade beslut"⁵.

Exempel på beläggning av AI Cow Path:

  • Använda ChatGPT för att skriva e-postmeddelanden snabbare i en kommunikationsprocess som kräver 12 e-postmeddelanden för att fatta ett enkelt beslut
  • Implementering av AI för att analysera rapporter som ingen egentligen läser
  • Automatisera godkännandeprocesser som inte borde finnas med hjälp av maskininlärning

Resultatet

Ineffektiva processer blir nu ineffektiva snabbare och med större precision.

Metodiken för anti-ko-stig

1. Obliterate → Integrerad → Automatiserad

Innan du implementerar någon teknik ska du följa den här ordningen enligt Michael Hammers metodik:

Obliterera: Eliminera allt som inte tillför något verkligt värde

‍Integrera: Koppla samman återstående processer i logiska flöden

‍Automatisera: Tillämpa teknik först i slutet

Som Hammer skriver: "Det är dags att sluta bana väg för kossor. I stället för att införliva föråldrade processer i kisel och programvara bör vi utplåna dem och börja om från början.

2. Greenfield- kontra Brownfield-metoden

Dessa termer, som hämtats från stadsplanering och programvaruteknik, definierar två radikalt olika tillvägagångssätt⁸:

Brownfield (banar väg):

  • Underhåll av befintlig och ny teknik
  • Snabbare på kort sikt
  • Bevarar ineffektivitet

Greenfield (design från grunden):

  • Börja med en whiteboard
  • Mer riskfyllt men potentiellt revolutionerande
  • Gör att du kan dra full nytta av de nya möjligheterna

Som McKinsey påpekar: "90 procent av företagen har påbörjat någon form av digital omvandling, men endast en tredjedel av de förväntade intäktsfördelarna har realiserats"⁹.

3. De rätta frågorna

Fråga före varje teknisk implementering:

  • "Varför gör vi den här rättegången?"
  • "Vad skulle hända om vi slutade göra det?"
  • "Om vi skulle designa den idag från grunden, hur skulle den då se ut?"
  • "Vilka begränsningar från det förflutna finns inte längre?"

Fallstudier: När det lönar sig att undvika vägen

Fall 1: Banken som omprövade sin utlåning

En europeisk bank hade en process för godkännande av lån som tog 45 dagar och omfattade 12 olika steg. I stället för att "digitalisera" den befintliga processen gjorde man om den helt:

  • Före: 45 dagar, 12 passeringar, 73% av filerna godkända
  • Efter: 24 timmar, 3 passeringar, 81% av filerna godkända

Hemligheten? De insåg att 90% av kontrollerna var överflödiga och att AI kunde bedöma risken mer exakt än 6 olika kontor.

Case 2: Sjukhuset som eliminerade köerna

Ett italienskt sjukhus hade väntetider på fyra timmar på akutmottagningen. Istället för att "digitalisera" kösystemet omprövade man patientflödet helt och hållet:

  • AI-baserad prediktiv triagering
  • Differentierade rutter per typ
  • Övervakning av arbetsbelastningar i realtid

Resultat: väntetiderna minskade med 80%, patientnöjdheten ökade med 60%.

De tre moderna fällorna på ko-vägen

1. Förtrogenhetsfällan

"Våra medarbetare är vana vid det här" är den mest lömska innovationsdödaren. Det är som att säga att korna är vana vid sina stigar.

2. Den dämpade investeringsfällan

"Vi har redan investerat så mycket i det här systemet" bortser från det faktum att felet förstärks om man fortsätter på fel väg.

3. Den falska komplexitetens fälla

"Det är för komplicerat att ändra allt" döljer ofta rädslan för att erkänna att den nuvarande processen inte är meningsfull.

ANTI-COW-ramverket för digital omvandling

Analyze- Analysera det önskade resultatet

Börja inte med tekniken, utan med affärsmålet.

Navigate- Navigera bortom nuvarande begränsningar

Fråga dig själv: "Om jag var ett företag som föddes idag, hur skulle jag lösa det här problemet?"

Transform- transformera, inte översätta

Omforma processer för den digitala tidsåldern, inte översätta dem till digitala.

Implementera- Implementera i etapper

Vi använder ett stegvis tillvägagångssätt men med en radikal vision.

Kontrollera- Kontrollera effektiviteten

Mäter inte bara effektivitet utan även övergripande ändamålsenlighet.

Optimera- Kontinuerligt optimera

Förändringsprocessen tar aldrig slut.

Watch- observera för att hitta nya vägar

Var försiktig så att det inte bildas nya spontana "kostigar".

AI som arkitekt, inte som arbetare

Artificiell intelligens kan antingen vara det bästa verktyget för att bana väg för kossor (vilket gör dem supereffektiva men i grunden felaktiga) eller den bästa arkitekten för att utforma framtidens städer.

Som World Economic Forum påpekar: "För att nå sin fulla potential måste AI tala affärsspråket, förstå hur arbetet flyter och ha processintelligens"¹⁰.

Skillnaden ligger i tillvägagångssättet:

AI som arbetare (Paving the Cow Path):

  • "Hur kan vi använda AI för att göra den här processen snabbare?"
  • Automatisering av befintliga aktiviteter
  • Inkrementella förbättringar

AI som arkitekt (stadsplanering):

  • "Hur kan vi helt ompröva det här affärsresultatet?"
  • Omdefiniering av själva problemet
  • Radikal omvandling

Modet att riva

Den mest djupgående lärdomen av historien om Boston är inte teknisk utan psykologisk: det krävs mod att erkänna att de vägar vi följer inte nödvändigtvis är de bästa möjliga.

I affärslivet betyder detta:

  • Ifrågasättande av "heliga" processer
  • Att acceptera att "vi alltid har gjort på det här sättet" är inget rättfärdigande
  • Investera i förändringar som kanske inte lönar sig omedelbart
  • Motstå frestelsen att göra en snabb lösning

Slutsats: Att utforma vägar för framtiden

I dag, när vi står inför de oändliga möjligheterna med AI och digitalisering, har vi ett val: vi kan göra som grundarna av Boston och bana befintliga vägar, eller så kan vi ha modet att utforma framtidens städer.

Nästa gång du hör frasen "låt oss digitalisera den här processen", stanna upp och fråga dig: "Bygger vi en modern väg eller stakar vi ut en kostig?"

Framtiden tillhör dem som har modet att lämna de upptrampade stigarna och utforma nya vägar. Även om det innebär att erkänna att kor, hur kloka de än var, inte var stadsplanerare.

"Det är dags att sluta bana väg för kossorna. I stället för att införliva föråldrade processer i kisel och programvara bör vi utplåna dem och börja om från början. Vi bör 'reengineera' våra företag: använda den moderna informationsteknologins kraft för att radikalt omforma våra affärsprocesser och uppnå dramatiska förbättringar av deras prestanda." - Michael Hammer, Harvard Business Review, 1990¹¹

Källor och referenser

  1. Stack Exchange Engelska språket och dess användning: https://english.stackexchange.com/questions/44800/what-does-don-t-pave-the-cow-path-mean-in-this-context" id="">https://english.stackexchange.com/questions/44800/what-does-don-t-pave-the-cow-path-mean-in-this-context
  2. AgileConnection - Att bana väg för kor: https://www.agileconnection.com/article/paving-cow-paths
  3. SAP - Digitalisering vs. Digitalisering: https://www.sap.com/products/erp/digitization-vs-digitalization.html
  4. SAP - Digitalisering vs. Digitalisering (Gartner definition): https://www.sap.com/products/erp/digitization-vs-digitalization.html
  5. Harvard Business Review - Hur AI hjälper företag att omforma processer: https://hbr.org/2023/03/how-ai-is-helping-companies-redesign-processes
  6. The Digital Leader - Är din AI-plan bara ett sätt att bana väg för kossor?: https://thedigitalleader.substack.com/p/is-your-ai-plan-just-paving-the-cow
  7. Harvard Business Review - Reengineering Work: Automatisera inte, utplåna: https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate
  8. Synoptek - Greenfield vs. Brownfield mjukvaruutveckling: https://synoptek.com/insights/it-blogs/greenfield-vs-brownfield-software-development/
  9. McKinsey - "Rewired to Outcompete": https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/rewired-to-outcompete
  10. World Economic Forum - Hur man använder processintelligens och AI för att koppla om företag: https://www.weforum.org/stories/2024/01/process-intelligent-ai-rewire-business-sustainable-transformation/
  11. Harvard Business Review - Reengineering Work: Don't Automate, Obliterate (1990): https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate

Resurser för företagstillväxt

9 november 2025

AI-reglering för konsumenttillämpningar: Hur man förbereder sig för de nya förordningarna från 2025

2025 markerar slutet på "vilda västern"-eran för AI: AI Act EU i drift från augusti 2024 med skyldigheter för AI-kunskap från 2 februari 2025, styrning och GPAI från 2 augusti. Kalifornien är pionjärer med SB 243 (som kom till efter Sewell Setzers självmord, en 14-åring utvecklade en känslomässig relation med en chatbot) som förbjuder tvångsmässiga belöningssystem, upptäckt av självmordstankar, påminnelse var tredje timme om att "jag är inte mänsklig", oberoende offentliga revisioner, straffavgifter på 1 000 USD/överträdelse. SB 420 kräver konsekvensbedömningar för "automatiserade beslut med hög risk" med rätt till överklagande av mänsklig granskning. Verklig verkställighet: Noom citerade 2022 för bots som passerade som mänskliga tränare, förlikning 56 miljoner dollar. Nationell trend: Alabama, Hawaii, Illinois, Maine, Massachusetts klassificerar underlåtenhet att meddela AI-chatbots som UDAP-överträdelse. Tredelad strategi för riskkritiska system (sjukvård/transport/energi), certifiering före driftsättning, transparent information till konsumenter, registrering för allmänna ändamål + säkerhetstestning. Lapptäcke av regelverk utan federalt företräde: företag i flera delstater måste navigera bland olika krav. EU från augusti 2026: informera användare om AI-interaktion om det inte är uppenbart, AI-genererat innehåll märkt maskinläsbart.
9 november 2025

Reglering av det som inte skapas: riskerar Europa att bli tekniskt irrelevant?

Europa drar bara till sig en tiondel av de globala investeringarna i artificiell intelligens, men gör anspråk på att diktera globala regler. Detta är "Brysseleffekten" - att införa regler på en planetär skala genom marknadsmakt utan att driva på innovation. AI-lagen träder i kraft enligt en förskjuten tidtabell fram till 2027, men multinationella teknikföretag svarar med kreativa strategier för att kringgå lagen: de åberopar affärshemligheter för att undvika att avslöja utbildningsdata, de producerar tekniskt kompatibla men obegripliga sammanfattningar, de använder självutvärdering för att nedgradera system från "hög risk" till "minimal risk" och de väljer medlemsländer med mindre stränga kontroller. Paradoxen med extraterritoriell upphovsrätt: EU kräver att OpenAI ska följa europeiska lagar även för utbildning utanför Europa - en princip som aldrig tidigare förekommit i internationell rätt. Den "dubbla modellen" växer fram: begränsade europeiska versioner kontra avancerade globala versioner av samma AI-produkter. Verklig risk: Europa blir en "digital fästning" isolerad från global innovation, med europeiska medborgare som får tillgång till sämre teknik. EU-domstolen har i kreditvärderingsfallet redan avvisat försvaret med "affärshemligheter", men tolkningsosäkerheten är fortfarande enorm - vad exakt innebär "tillräckligt detaljerad sammanfattning"? Det är det ingen som vet. En sista obesvarad fråga: skapar EU en etisk tredje väg mellan amerikansk kapitalism och kinesisk statskontroll, eller exporterar man helt enkelt byråkrati till ett område där man inte konkurrerar? För tillfället: världsledande inom AI-reglering, marginell inom dess utveckling. Stort program.
9 november 2025

Outliers: När datavetenskap möter framgångssagor

Datavetenskapen har vänt upp och ner på paradigmet: avvikande värden är inte längre "fel som ska elimineras" utan värdefull information som ska förstås. En enda avvikelse kan helt förvränga en linjär regressionsmodell - ändra lutningen från 2 till 10 - men att eliminera den kan innebära att man förlorar den viktigaste signalen i datasetet. Maskininlärning introducerar sofistikerade verktyg: Isolation Forest isolerar outliers genom att bygga slumpmässiga beslutsträd, Local Outlier Factor analyserar lokal densitet, Autoencoders rekonstruerar normala data och rapporterar det som de inte kan reproducera. Det finns globala outliers (temperatur -10°C i tropikerna), kontextuella outliers (spendera 1.000 euro i ett fattigt område), kollektiva outliers (synkroniserade spikar i trafiknätet som indikerar attack). Parallell med Gladwell: "10.000-timmarsregeln" är omtvistad - Paul McCartney dixit "många band har spelat 10.000 timmar i Hamburg utan framgång, teorin är inte ofelbar". Asiens matematiska framgångar är inte genetiska utan kulturella: det kinesiska numeriska systemet är mer intuitivt, risodling kräver ständiga förbättringar jämfört med det västerländska jordbrukets territoriella expansion. Verkliga tillämpningar: brittiska banker återhämtar 18% potentiella förluster via anomalidetektering i realtid, tillverkningsindustrin upptäcker mikroskopiska defekter som en mänsklig inspektion skulle missa, sjukvården validerar data från kliniska prövningar med en känslighet för anomalidetektering på över 85%. Sista lärdomen: när datavetenskapen går från att eliminera avvikelser till att förstå dem måste vi se okonventionella karriärer inte som avvikelser som ska korrigeras utan som värdefulla banor som ska studeras.