Sammanfattning: 35% av svenska företag använder nu AI – en ökning från 5% år 2019. Samtidigt saknar många en tydlig strategi för hur AI ska användas i kundservice. Denna artikel beskriver de tekniska och organisatoriska förutsättningarna för att göra kundservice AI-redo, med fokus på kunskapshantering, RAG-arkitektur och den servicemix som krävs för att balansera automation och mänsklig expertis.
AI-användningen bland svenska företag har ökat kraftigt. Enligt SCB:s senaste mätning använder 35% av företag med minst 10 anställda någon form av AI-teknologi 2025 – upp från 25% året innan och endast 5,4% år 2019.
Men siffrorna döljer en viktig nyans. Drygt 28% av företagen som använder AI har inget definierat syfte med sin användning. Vanligast är AI för marknadsföring och försäljning (41,7%), följt av administration och företagsledning (35%).
Inom kundservice är bilden mer komplex. En undersökning från Svea Bank visar att andelen företag som använder AI i kundservice minskade från 30% till 11% mellan 2023 och 2024. Huvudorsaken: en fjärdedel av företagen menar att AI kan uppfattas som opersonligt.
Samtidigt visar forskning från Gartner att 79% av konsumenter förväntar sig self service-verktyg och 88% vill ha möjligheten att lösa problem själva. 40% av generation Z väljer att inte lösa sina problem alls om de inte hittar informationen online.
Här uppstår ett gap. Konsumenterna vill ha AI-driven self service. Företagen tvekar. De som lyckas överbrygga detta gap får en tydlig konkurrensfördel.
Att vara AI-redo inom kundservice handlar inte primärt om att köpa ett verktyg. Det handlar om att organisera sin kunskap så att AI kan använda den.
De flesta företag har redan all kunskap de behöver. Problemet är att den är utspridd, svår att hitta och snabbt blir inaktuell. Den finns i mail, PDF:er, intranät, CRM-system och i huvudet på erfarna medarbetare. När någon slutar försvinner ofta en del av kunskapen med dem.
AI-redo kunskap har tre egenskaper:
Utan dessa förutsättningar blir AI-implementeringar ineffektiva oavsett hur avancerad tekniken är.
RAG står för Retrieval-Augmented Generation. Det är en arkitektur som förbättrar AI-modellers svar genom att koppla dem till externa kunskapskällor.
Så fungerar det i praktiken:
Skillnaden mot en vanlig chatbot är avgörande. En traditionell chatbot svarar utifrån fördefinierade skript eller generell träningsdata. Ett RAG-system svarar utifrån företagets egen, aktuella kunskap.
RAG-system använder ofta semantisk sökning istället för nyckelordssökning. Det innebär att systemet förstår vad användaren menar – inte bara vilka ord som används.
Exempel: En kund frågar "Hur säger jag upp mitt abonnemang?". Med nyckelordssökning måste dokumentationen innehålla exakt dessa ord. Med semantisk sökning hittas även dokument som handlar om "avsluta avtal", "uppsägning av tjänst" eller "avbeställning".
Tekniskt fungerar det genom att text omvandlas till numeriska representationer (embeddings) som lagras i en vektordatabas. När en fråga ställs jämförs dess embedding med all lagrad kunskap för att hitta den mest relevanta informationen.
AI inom kundservice handlar inte om att ersätta människor. Det handlar om att skapa rätt mix mellan automation och mänsklig expertis.
Self service har länge setts som ett komplement till "riktig" service. I AI-eran är det tvärtom. Self service är huvudspåret – det är där kunderna vill börja och det är där organisationer sparar mest tid och pengar.
Kostnadsstrukturen är enkel:
Men det finns ärenden där mänsklig kontakt är nödvändig – komplexa problem, känsliga situationer, kunder som föredrar personlig service. En välfungerande servicemix ser till att AI tar första linjen för snabba, enkla ärenden, medan människor tar vid där de verkligen behövs.
Nyckeln är sömlös övergång. När AI inte kan lösa ett ärende ska kunden kunna komma vidare till en människa utan att behöva upprepa sig eller börja om från början.
Att bli AI-redo kräver inte en total ombyggnad. Det handlar om att ta rätt steg i rätt ordning.
Var finns informationen som kundservice använder idag? Webbsidor, PDF:er, intranät, CRM, historiska mail och chattar. Identifiera vilka källor som är mest använda och vilka som innehåller kritisk kunskap.
Kunskap som finns utspridd behöver samlas och struktureras. Det innebär inte att all information måste flyttas till en ny plats – men det måste finnas ett system som kan hämta från olika källor och hålla informationen uppdaterad.
AI-genererade svar behöver kvalitetssäkring. Det kan ske automatiskt (genom att systemet lär sig av feedback) och manuellt (genom att experter validerar ny eller förändrad kunskap innan den används).
De mest framgångsrika implementeringarna börjar inte med hela verksamheten. Välj ett område med hög volym av repetitiva frågor – produktinformation, leveransfrågor, hur-gör-jag-guider. Lär av resultaten innan ni skalar upp.
Relevanta mätvärden inkluderar: andel ärenden som löses av AI utan mänsklig inblandning, kundnöjdhet (NPS/CSAT), svarstider, och minskning av återkommande frågor.
Kundo har arbetat med kundservice i över 15 år och hjälpt fler än 500 organisationer i Norden – däribland Arla, SVT, Tradera och Stockholms stad – att förbättra sina serviceupplevelser.
Plattformen bygger på det som kallas en Knowledge Agent – en självlärande AI-agent som hanterar flera typer av kunskapskällor och gör dem AI-redo. Agenten arbetar med varje källa på olika sätt:
Tekniskt använder plattformen semantisk sökning via vektordatabas (Qdrant) och embedding-modeller (paraphrase-multilingual-MiniLM) för att hitta rätt kunskap baserat på betydelse, inte bara nyckelord.
Med hjälp av Knowledge Agent sätts Kundos AI Chat i arbete dygnet runt – tränad på organisationens egen data, tonalitet och varumärke. Vid behov skickas ärenden vidare med smart routing till rätt kanal. AI Ticketing samlar alla kanaler på en plats och stöttar teamet med utkast, summeringar och översättningar.
Tre kärnprinciper genomsyrar plattformen:
Gapet mellan konsumenternas förväntningar och företagens erbjudande växer. De som väntar riskerar att hamna efter.
Tre beslut att fatta nu:
AI inom kundservice handlar inte om att byta ut det som fungerar. Det handlar om att förstärka det – göra det snabbare, mer tillgängligt och mer konsekvent.
Standarden för service i AI-eran sätts nu. De som agerar tidigt definierar den.