AI utvecklas snabbt och kan redan idag vara ett effektivt stöd i marknadsanalys. Rätt använt kan AI spara tid, minska risken för slarvfel och hjälpa till att hantera stora datamängder. Samtidigt kan AI också ge felaktiga eller missvisande svar, särskilt när underlaget är otydligt eller när verktyget används utan tillräcklig kontroll. Därför blir resultatet oftast bäst när AI används i samspel med erfarna analytiker.
Exempel: Människa vs AI i praktiken
På IAB seminarium om AI den 7 maj 2024 presenterade Karin Nelson (Demoskop) en jämförelse mellan att låta AI-verktyget “Stella” sammanställa en analys av enkätsvar och att göra motsvarande analys manuellt.
AI levererade materialet betydligt snabbare, men genererade en stor mängd uppslag där relevansen varierade. Den mänskliga analysen tog cirka 17–21 timmar och resulterade i en sammanhållen rapport på 15 sidor. AI tog cirka 15 minuter men genererade istället ett mycket stort antal utkast och vinklar.
Slutsatsen var att bäst effekt uppnås i samspelet: AI fungerar som en kraftfull motor för bearbetning och idégenerering, medan människan står för urval, prioritering och den röda tråden.
Enligt Demoskops slutsatser kan en effektiv arbetsfördelning se ut så här:
- Inläsning och sortering av data: Människa + AI
- Analysbearbetning: AI (med mänsklig kontroll)
- Insiktsarbete och tolkning: Människa
- Förberedelse av rapportmaterial: AI
- Slutlig rapport och kvalitetssäkring: Människa
Behov av erfarenhet och kontroll
I The Handbook for Using AI in Advertising Research (ARF) beskriver man tester där AI användes för att översätta ett frågeformulär till flera språk. Översättningarna blev snabbt framtagna och till stor del korrekta (ca 90%), men den sista delen krävde hög språklig och kulturell kompetens för att bli helt rätt. Poängen är att AI kan ge ett bra första utkast, men att precisionen ofta avgörs av mänsklig granskning.
Arbetsmoment där AI ofta är särskilt effektivt
AI är ofta bra på uppgifter som kräver att stora mängder information bearbetas snabbt eller struktureras om. Exempel på moment där AI kan vara ett effektivt stöd är:
- Skriva kod/syntax (t.ex. för analys, datatvätt och visualiseringar)
- Föreslå eller förbättra frågor i ett frågeformulär
- Analysera och kategorisera öppna svar
- Bearbeta ostrukturerad data (t.ex. text)
- Hitta mönster och samband i stora datamängder
- Prediktiv analys av kreativt material (förutspå effekt innan publicering)
På en mer generell nivå är AI särskilt bra på att:
- Klassificera (t.ex. kodning, segmentering, kategorisering)
- Förutspå (t.ex. prognoser, modellering, sannolikheter)
- Transformera (t.ex. sammanfatta text, omformulera, generera utkast)
Det som generativ AI framför allt har breddat är möjligheten att snabbt omvandla innehåll: sammanfatta, strukturera om och generera text eller bild baserat på instruktioner.
Risker och fallgropar
AI kan framstå som imponerande träffsäkert, men kan också ge svar som låter rimliga trots att de är felaktiga (”hallucinationer”). Det kan vara svårt att upptäcka misstagen utan djup ämneskunskap och kontrollrutiner.
För att minska risken för fel behöver man bland annat:
- Säkerställa att underlaget är relevant och av god kvalitet.
- Undvika tvetydiga begrepp eller otydliga frågor i promptningen.
- Förstå vad verktyget faktiskt gör (och inte gör).
- Ha en tydlig process för validering och rimlighetsbedömning.
Marknadsanalyser behöver vara korrekta: felaktiga tolkningar kan leda till kostsamma beslut. Displayr (som erbjuder verktyg för automatiserad analys) lyfter särskilt nyttan av AI i moment som kodning av text, analys av öppna svar, datatvätt och kodgenerering.
Transparens och redovisning
I takt med att AI blir en integrerad del av leveransen, ökar behovet av transparens mellan beställare och utförare. Det räcker inte längre att vagt ange att ”AI har använts”. För att säkerställa förtroende och kvalitet bör konsulter och byråer tydligt redovisa sin AI-användning, exempelvis genom att svara på:
- Omfattning: I vilken utsträckning är materialet AI-genererat vs. mänskligt bearbetat?
- Dataunderlag: Vilken data har modellen tränats på eller haft tillgång till? (Generisk data vs. verifierad kunddata).
- Ansvar: Vem är den mänskliga avsändaren som har verifierat slutsatserna?
Framåtblick
Vi står inför ett skifte från att primärt använda AI för att skapa innehåll till att använda det för att förutspå utfall. Framöver kommer vi sannolikt se mer av:
- Syntetiska paneler: AI-modeller tränade på historisk data som kan simulera målgruppsreaktioner.
- Creative Intelligence: Analysverktyg som bedömer annonsers potential baserat på visuella element och historisk data.
- Realtidsanalys: Rapporter som uppdateras och genereras löpande, snarare än som statiska leveranser.
Uppdaterad våren 2026
Lyssna på avsnittet genom en AI-genererad podcast:
