AI som förstår din verksamhet – så ökar du precisionen i Microsoft 365 med semantisk kontext

Executive summary

Den snabba utvecklingen av AI och samarbetsplattformar som Microsoft Copilot skapar enorma möjligheter, men också nya utmaningar för organisationer. Många AI-satsningar misslyckas eller ger sämre utfall än förväntat. Ofta beror det på att informationen saknar ett semantiskt sammanhang, AI:n förstår helt enkelt inte organisationens språk, struktur och logik.

För att maximera avkastningen på AI-investeringar är det avgörande att skapa en tydlig semantisk kontext. Detta innebär att data måste struktureras, vara relevant och försedd med rätt kontext. Genom att skapa ett semantiskt mellanlager ovanpå Microsoft 365 kan data ges sammanhang och mening, vilket gör att AI-verktyg som Copilot kan leverera verkligt värde.

Ett semantiskt mellanlager omvandlar Microsoft 365 från ett kaotiskt arkiv till en strukturerad och levande plattform där användare enkelt kan hitta, förstå och uppdatera rätt information. Detta leder till ett fokuserat och självlärande informationslandskap som gör att AI levererar verkligt värde och förvandlar dataöverflödet till en strategisk resurs.

AI förändrar spelplanen

AI, inte minst Generativ AI genom Microsoft Copilot, utlovar stora produktivitetsvinster. Men många organisationer investerar i licenser utan att lyckas omvandla potentialen till faktisk affärsnytta. Ofta beror det på att data saknar sammanhang och struktur. För att AI ska kunna leverera värde krävs tillgång till rätt data i rätt kontext.

Det semantiska tomrummet i Microsoft 365

Problemet är avsaknaden av ordning, struktur och sammanhang. Det råder ett enormt informationsöverflöd inom Microsoft 365-miljöer. Organisationer drunknar i information: för många Teams-kanaler, oorganiserade dokument, ett växande antal SharePoint-sajter och ett splittrat verktygslandskap.  Enligt Jeff Teper, president för Collaborative Apps & Platforms på Microsoft skapas det två miljoner nya SharePoint-sajter varje dag[1]. Denna okontrollerade expansion förvärrar utmaningen och skapar ett paradoxalt tillstånd: informationen finns, men är i praktiken otillgänglig på grund av bristande struktur. Det gör relevant information svår att hitta och begränsar Copilots förmåga att leverera värde.

Det som gör Microsoft 365 särskilt utmanade är:

  • Föränderliga mål och prioriteringar: Affärsstrategier och mål förändras ständigt, vilket innebär att relevans och kontext för informationen snabbt förskjuts.
  • Ständig innehållsproduktion: Varje dag skapar och delar användarna nytt innehåll i olika Microsoft 365-appar. Varje dag skapas och delas nya dokument och data i olika appar, vilket snabbt ökar både volym och komplexitet exponentiellt.
  • Ett ekosystem i ständig förändring: Microsoft utvecklar kontinuerligt plattformen med nya funktioner, mallar och verktyg som förändrar arbetssätten.
  • Yttre och inre förändringar: Nya lagkrav, regulatoriska förändringar och konkurrens tvingar organisationer att omvärdera och omstrukturera sin information.

Microsoft 365 användare befinner sig därför i en rörlig informationsmiljö där deras bild av var information borde finnas ofta inte stämmer med verkligheten. Filer flyttas, versioner mångfaldigas, nya sajter tillkommer. Resultatet: osäkerhet, ineffektivitet, och ett ständigt sökande som leder till dubbelarbete.

Ironiskt nog tenderar nya digitala initiativ att öka snarare än minska komplexiteten, eftersom varje nytt verktyg eller system förändrar informationsstrukturen för andra. Följden blir ofta att individer och team sluter sig i egna silos, vilket hämmar samarbete, innovation och tillgången till organisationens samlade kunskap.

Traditionella lösningar som intranät, filhantering via Teams har ofta visat sig otillräckliga. De skapar snabbt föråldrade och stelbenta strukturer som driver användarna mot egna oreglerade lösningar, så kallad ”Shadow IT”. Konsekvensen: mer tid går åt till att leta efter information än att skapa värde.

Microsoft Copilot kostar idag cirka 30 USD per användare och månad, en betydande investering som måste leverera konkreta resultat. Men Copilot och andra AI-verktyg har begränsad kapacitet att tolka och använda ostrukturerad och oorganiserad information. För att dessa investeringar ska ge effekt krävs att data är strukturerad, relevant och försedd med rätt kontext.

Det är först då Copilot kan göra det AI lovar: frigöra tid, stärka produktiviteten och skapa verklig affärsnytta.

Branschledare understryker detta:

  • ”No matter how much you invest… you won’t get an ROI on AI-driven investments without clean data,” säger Quantis.ai, som refererar till Gartners uppskattning att ”dåliga data” kostar organisationer i snitt 12,9 miljoner dollar per år. McKinsey Global Institute bekräftar att låg datakvalitet kan leda till 20 % lägre produktivitet och 30 % högre kostnader. [1]
  • Enligt Accenture anser 75 % av cheferna att ”god datakvalitet” är den viktigaste faktorn för att förbättra generativ AI, och 47 % av CXO:er identifierar dataredohet som den största utmaningen.[2]

=>Dessa siffror visar entydigt att AI:s potential förblir outnyttjad utan en robust datagrund.

  • En insikt i branschen att AI ensamt inte löser dessa komplexa dataproblem. Trots stor entusiasm kring Generativ AI möter organisationer nu de praktiska svårigheterna i implementationen. McKinseys rapporter (26 juni 2025) visar att nästan alla företag investerar i AI, men endast cirka 1 % anser sig vara mogna i tillämpningen – ofta på grund av svaga strategier och brister i dataåtkomst och kvalitet.[3]
  • Enligt Accenture har många europeiska företag (56 % av de tillfrågade) ännu inte lyckats skala upp större AI-investeringar och pekar ut ”en robust datagrund” som en avgörande barriär.[4]

=>Problemet handlar alltså inte om att skaffa AI-verktyg, utan om att förbereda ekosystemet för att verkligen dra nytta av AI som ger effekt.

Lösningen: Ett semantiskt mellanlager

Lösningen ligger i att skapa ett semantiskt mellanlager, ett strukturerande skikt ovanpå Microsoft 365 som ger data sammanhang och mening. Det handlar inte bara om att indexera information, utan om att omvandla data till relevanta och pålitliga informationskällor.

Genom detta får AI tillgång till relevant, auktoritativ och verifierad information, vilket är avgörande för att generativa AI-verktyg som Copilot ska kunna arbeta träffsäkert och effektivt.

Ett semantiskt mellanlager omvandlar Microsoft 365 från ett kaotiskt arkiv till en strukturerad och levande plattform där användare enkelt kan hitta, förstå och uppdatera rätt information. Resultatet är ett fokuserat och självlärande informationslandskap som gör att AI levererar verkligt värde, och förvandlar dataöverflödet till en strategisk resurs.

Övergripande består det av följande delar:

  • Indexera allt: Systematiskt samla in och indexera alla spridda datakällor inom och utanför organisationens Microsoft 365-miljö, oavsett format, plats eller applikation. Målet är att skapa en komplett, men ännu odifferentierad, informationsbas som utgör råmaterialet för vidare semantisk förädling.
  • Extrahera semantisk kontext: Identifiera och extrahera avgörande metadata som definierar betydelsen och relationerna i informationen. Det omfattar bland annat primära källor, auktoritet (vem är expert?), giltighet (är informationen aktuell och korrekt?), ägarskap (vem ansvarar?) och andra relevanta affärsattribut.
  • Omorganisera och tagga källor: När det semantiska sammanhanget är definierat struktureras och taggas informationen logiskt. För dynamiska data sker detta direkt i Microsoft 365, exempelvis i SharePoint-bibliotek och Teams-filer. För skrivskyddad eller extern information sparas relevanta taggar och metadata separat, men länkas till originalkällan. Detta steg bygger en sammanhängande kunskapsgraf som gör det möjligt för både människor och AI att navigera och tolka informationen i sitt rätta sammanhang.
  • Bygg ett självuppdaterande semantiskt mellanlager: Kärnan är ett intelligent lager som kontinuerligt uppdateras. När nytt innehåll skapas eller befintlig information förändras i Microsoft 365, analyseras och integreras det automatiskt i den semantiska strukturen. På så sätt hålls informationen alltid aktuell utan att kräva manuell re-indexering.
  • Förse AI med kontext och primärdata: När det semantiska lagret är på plats kan AI-modeller – som Copilot, ChatGPT Enterprise eller anpassade AI-appar – först få tillgång till en förberedd och berikad kontext innan de hanterar den faktiska informationen.
    Detta steg, kallat förkontextualisering, gör att AI:n bättre förstår syftet, relevansen och trovärdigheten i den information den behandlar. Resultatet blir mer träffsäkra, relevanta och tillförlitliga svar.
    Skillnaden är tydlig: från en AI som bara söker till en AI som verkligen förstår.
  • Mät och förbättra AI-resultat: Slutligen implementeras tydliga mätpunkter och kontinuerlig övervakning av AI-prestanda kopplat till mål. Genom att identifiera luckor i den semantiska förståelsen eller datatäckningen kan modellen förbättras stegvis.
    Denna återkopplingsloop säkerställer att både det semantiska lagret och AI-prestandan utvecklas i takt med organisationens behov och förändringar.

Exempelscenario:

=> Användare frågar Copilot, ”Vad är vår semesterpolicy?”

Copilot kan dra generisk information från olika icke-validerade källor, vilket leder till ett brett men potentiellt missvisande eller ofullständigt svar.

=> Användaren frågar Copilot ”Vad är vår semesterpolicy?”

Det semantiska laget hämtar och kontextualiserat relevanta HR-policyer. Det inkluderar även ett AI-genererat dokument (skapat genom att genomsöka dussintals enskilda avdelningssidor, granskat och godkänt av HR). Detta leder till ett komplett och korrekt svar där både den allmänna policyn och de avdelningsspecifika undantagen tydligt framgår, vilket minskar feltolkningar och förbättrar användarupplevelsen.

Detta säkerställer att AI-satsningar inte bara fungerar tekniskt, utan även ger strategisk effekt genom att utnyttja organisationens kunskap.

Konklusion

En framgångsrik tillämpning av AI i Microsoft 365 handlar om mer än att bara införa nya verktyg. För att investeringarna ska ge verklig utdelning behöver organisationen ge data en tydlig och relevant semantisk kontext genom strukturerade lösningar. Detta gör att AI inte bara fungerar tekniskt, utan också skapar konkret affärsnytta och ser till att medarbetare alltid har tillgång till pålitlig information när den behövs.

Ordlista: AI och semantik

  • Generativ AI: En gren av AI som skapar nytt innehåll, som text, bilder eller kod, utifrån befintlig information och mönster.
  • Copilot: Microsofts AI-assistent som integreras i Microsoft 365 och hjälper användare att hitta, sammanfatta och skapa innehåll genom att utnyttja organisationens data.
  • Semantisk kontext: Den betydelse och det sammanhang som gör att information blir begriplig för både människor och AI. Semantisk kontext hjälper AI att tolka data på ett relevant sätt.
  • Semantiskt mellanlager: Ett strukturerande skikt ovanpå Microsoft 365 som ordnar, taggar och ger mening åt data, vilket gör det enklare för AI att hitta och tolka information.
  • Indexera: Att systematiskt samla in och katalogisera data för att göra den sökbar och lättillgänglig.
  • Metadata: Data om data. Beskrivande information som hjälper till att identifiera, hitta och förstå innehållet i en fil eller datakälla, t.ex. författare, datum eller ämneskategori.
  • Kunskapsgraf: En uppsättning strukturerad information där olika datakällor och begrepp kopplas samman för att visa relationer och skapa helhet.
  • Förkontextualisering: Process där AI får tillgång till den mest relevanta och verifierade informationen innan själva frågeställningen besvaras, för att förbättra träffsäkerheten.
  • Datakvalitet: Hur korrekt, aktuell, komplett och relevant en datamängd är. Hög datakvalitet är avgörande för att AI och analysverktyg ska fungera bra.
  • Informationssilos: När data och kunskap är avskilda inom olika delar av en organisation och därför inte delas fritt, vilket hämmar samarbete och innovation.

Stockholm, Sweden den 4 augusti 2025
Per Rolder, CEO & Consult, Ways Sweden AB
Jean-Francois Wipf, Founder & Principal Consultant, Refocus on Goals AB
Karsten Held, Certified Azure AI Engineer & M365 Specialist, Refocus on Goals AB

Källor:

[1] M365 Conference 2025 Highlights: Copilot, SharePoint & Big Announcements!

[1] https://www.quantis.ai/post/garbage-in-garbage-out-data-quality-c-suite-ai

[2] https://www.accenture.com/lv-en/services/data-ai

[3] https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

[4] https://newsroom.accenture.com/news/2025/accenture-report-european-firms-must-accelerate-ai-adoption-to-close-productivity-gap