Del 1 av 3
AI förändrar hur du jobbar med din roadmap
- Artikelserie
- Produktutveckling
5 minuter
När AI används som ett drivmedel i produktutveckling blir traditionella mätvärden otillräckliga. Antal levererade funktioner i sprintarna är inte tillräckligt utan fokus behöver flyttas mål med koppling till effekt, lärande och beslutsstöd. Man behöver ha koll på hur snabbt ett team kan validera hypoteser, vilken affärspåverkan varje experiment ger, och hur insikterna i sin tur omsätts till handling.
Att mäta rätt är alltid grunden för att verkligen skapa värde.
Nya mått för AI-driven utveckling
KPI:er kan användas för att mäta aktivitet men också som ett strategiskt verktyg för lärande och prioritering. AI gör det möjligt att analysera stora mängder data i realtid och omvandla den till insikter som påverkar allt från produktutveckling till affärsstrategi, marknadsföring och kundupplevelse.
Det öppnar upp för nya sätt att mäta verkligt värde: vilka satsningar skapar effekt, vilka hypoteser lär vi oss av och hur snabbt kan organisationen agera på den kunskapen? Mätvärden med koppling till detta är till exempel:
- Valideringshastighet: Hur snabbt kan teamet testa och bekräfta en hypotes? Detta kan mätas i tid från idé till första data. Att kunna göra snabb validering möjliggör att resurser används effektivt.
- Effekt per experiment: Vilket konkret värde skapar varje test eller funktion? Till exempel ökade konverteringar, minskad churn eller högre intäkter. AI kan hjälpa till att isolera effekten från flera samtidiga förändringar.
- Lärande per resursenhet: Hur mycket kunskap genereras i förhållande till tid och investering? Genom att mäta lärande kan organisationen se vilka satsningar som ger mest insikt per spenderad resurs.
- Användarrespons och beteendeförändring: Hur påverkar förändringar användarnas beteende och engagemang? AI kan analysera stora mängder interaktioner för att ge värdefull feedback.
Det här är exempel på mått som kan komplettera traditionella KPI:er. De kan hjälpa till att ge en mer nyanserad bild av hur produkten fungerar så att teamet kan fatta mer välgrundade beslut framåt.
Fem frågor för mätning i AI-drivna produkter
Innan ni etablerar nya KPI:er kan det vara värdefullt att reflektera över följande:
-
Koppling till affärsvärde
Vilka KPI:er visar direkt om våra initiativ skapar konkret värde? Exempel: ökade intäkter, minskad churn, högre användarengagemang.
-
Tidsramar för validering
Hur snabbt kan vi mäta och dra slutsatser om nya funktioner? Kortare cykler möjliggör snabbare lärande och minskar kostsamma satsningar på fel väg.
-
Datakvalitet
Är vår data tillförlitlig och strukturerad så att AI kan ge meningsfulla insikter? Bristfällig data kan ge felaktiga slutsatser och riskera affären.
-
Åtgärd på insikter
Finns det rutiner för att omvandla insikter till konkreta beslut? Att identifiera problem utan att agera på det skapar inga resultat.
-
Feedbackloopar
Hur säkerställs att lärande från ett experiment sprids och används i hela organisationen? Dokumentera processer, workshops och dashboards så att de blir synliga för teamen.
Från data till beslut
Men att samla in data är bara första steget. För att AI verkligen ska skapa värde behöver insikterna omvandlas till konkreta åtgärder som påverkar produktens utveckling.
Ett exempel: Ett e-handelsföretag testar en ny funktion i sin checkout. Med hjälp av AI analyseras användardata i realtid och visar att funktionen ökar konvertering med 15 % för nya kunder, men samtidigt minskar den för de återkommande.
Med den informationen kan teamet omedelbart anpassa flödet för de olika segmenten, utan att vänta på nästa release.
Håll dig uppdaterad med vårt nyhetsbrev
För att detta ska fungera behöver några förutsättningar vara på plats:
- Prioritering av experiment: Man behöver kunna avgöra vilka tester som ger störst affärsnytta och genomföra dem först. I exemplet ovan kan det innebära att optimera checkout-flödet för återkommande kunder innan andra mindre kritiska funktioner testas.
- Tydliga rutiner för beslut: Insikterna behöver ett tydligt beslutsflöde. Vem ansvarar för att agera på data, och hur implementeras och dokumenteras förändringar?
- KPI:er som styrande verktyg: Mått som valideringshastighet eller affärseffekt ska användas aktivt i beslut, inte bara rapporteras i dashboards.
- Transparens och kommunikation: Alla i organisationen behöver förstå vad som mäts och varför, så att insikterna kan spridas och användas i hela teamet.
På det här sättet blir mätning inte en efterhandsanalys, utan ett aktivt verktyg som driver snabbare, bättre och mer värdeskapande beslut i utvecklingsarbetet.
Det här möjliggör för team att kunna mäta mer än traditionell leverans och fokusera på effekt och snabbare vägar till beslut. Rätt KPI:er, tydliga rutiner och insikter i realtid gör det möjligt att skapa värde och samtidigt bygga en organisation som kontinuerligt förbättrar sina produkter.
Senast uppdaterad:
2026-02-20
Andreas Ronder
Digital strateg och affärsutvecklare med erfarenhet av digitala initiativ och produktutveckling. Han kopplar ihop verksamhet, användare och teknik för att skapa lösningar med verklig nytta.
