Nya direktiv kring hållbarhetsredovisning från EU

Ett nytt EU-direktiv om hållbarhetsredovisning (CSRD) sätter nu nya krav på svenska företag.
Tidigare har EU:s direktiv om hållbarhetsredovisning endast gällt större företag, men nu omfattar reglerna även mindre företag. Känns hållbarhetsredovisning svårt och komplicerat? Det här är del ett i vår serie om hållbarhetsredovisning.

Vad är ett EU-direktiv?

De nya reglerna kring hållbarhetsredovisning kommer från EU, men vad är egentligen ett
EU-direktiv; och hur påverkar det Sverige? Ett EU-direktiv är i korta drag mål och resultat som
alla EU:s medlemsländer måste uppnå. Direktiv är bindande för medlemsländerna när det gäller det resultat som ska uppnås, men det är upp till de enskilda länderna att bestämma hur direktivet ska implementeras i sin nationella lagstiftning.

Hur påverkar EU-direktiv svensk lag?

Efter ett nytt direktiv från EU sker alltid en utredning för att bestämma på vilket sätt direktivet
ska fungera i Sverige. Efter utredningen sker ett slutbetänkande med förslag på eventuella
lagändringar för att uppnå EU:s krav. När det gäller direktivet kring hållbarhet publicerade
Sveriges regering 2023 ett slutbetänkande av utredningen kring hållbarhetsredovisning som
innehöll ett flertal lagändringar. De nya kraven förväntas börja gälla under 2024.

Vad innebär det nya direktivet för svenska företag?

EU-direktivet innebär att fler svenska företag måste lämna mer omfattande information om sitt hållbarhetsarbete. Företag förväntas inkludera information om hur deras verksamhet påverkar olika hållbarhetsfrågor samt hur dessa frågor i sin tur påverkar företagets utveckling, resultat och position. De exakta detaljerna kring vad som förväntas ingå i rapporten kommer att fastställas genom standarder för hållbarhetsrapportering som antas av EU-kommissionen.

Vem påverkas av de nya reglerna?

Även om alla företag måste lämna mer information kräver reglerna att mindre företag som inte tidigare krävdes hållbarhetsrapportera nu måste göra det. Företag som nu omfattas av kraven är:

– Små och medelstora företag vars överlåtbara värdepapper är upptagna till handel på en
reglerad marknad (noterade företag), med undantag för s.k. mikroföretag.
– Mindre onoterade moderföretag i stora koncerner.
– Stora eller noterade dotterföretag och vissa större filialer till tredjelandsföretag som har
en betydande verksamhet inom EU.

Vill du läsa mer om vad en hållbarhetsrapport är och ska innehålla? Läs vidare här!

Du kan läsa mer om EUs nya hållbarhetsdirektiv och CSRD här!

Med fokus på ledarskap och teamutveckling 

Ett effektivt säljteam lägger grunden för ett företags framgång och ska fungera som en
väloljad försäljningsmaskin som skapar intäkter, tillväxt och långsiktiga kundrelationer. Ett
effektivt säljteam kännetecknas av god kommunikation, starkt samarbete och ett gemensamt
engagemang för att uppnå företagets försäljningsmål. Men för att skapa ett utmärkt säljteam
krävs även ett produktivt ledarskap. I den här texten beskrivs några grundläggande
egenskaper som definierar ett framgångsrikt säljteam som presterar på toppnivå.

Tydliga mål, strategier och visioner

Att sätta tydliga mål är en avgörande uppgift hos alla säljchefer. Dessa mål måste sedan
förankras i skräddarsydda försäljningsstrategier som är begripliga för hela säljteamet. Genom
tydliga mål och strategier säkerställer du som säljchef att hela teamet delar en gemensam
vision om ert arbete, och även förstår sin plats i arbetsprocessen.

God kommunikation

För ett säljteam kan arbetsdagen vara oförutsägbar och bjuda på överraskningar. En god
kommunikation är avgörande för ett säljteams förmåga att tackla marknadsförändringar och
oväntade hinder. En framgångsrik säljchef kommunicerar effektivt med teammedlemmar och
övriga delar av företaget. Detta innebär inte bara att förmedla information tydligt utan också
att aktivt lyssna på feedback från teamet, ge klara instruktioner och ha en öppen dialog.

Coachning och vägledning

En säljchef i ett effektivt säljteam ger även konstruktiv kritik, vägledning och stöd till
medarbetare. Detta inkluderar exempelvis coachning av teammedlemmar för att förbättra
säljtekniker och övervinna utmaningar. Genom att skapa en kultur av lärande och utveckling
kan säljchefer hjälpa teammedlemmar att nå sin fulla potential och bidra till företagets
framgång.

Individuell utveckling

Teamutveckling börjar med att uppmärksamma och utveckla styrkor hos varje gruppmedlem,
detta kan exempelvis göras genom kurser, workshops och coaching. Genom att belysa
medarbetares skickligheter och uppmuntra till personliga framsteg skapas ett säljteam
bestående av motiverade medarbetare. Ett mångsidigt säljteam med olika kompetenser,
bakgrunder och erfarenheter gör det möjligt för teamet att anpassa sig till olika kundbehov,
branscher och försäljningssituationer.

Kundinsikter och 360-graders vy

Genom att utnyttja AI kan Dynamics 365 skapa en 360-graders vy av varje kund. Detta innebär att användare kan dra nytta av detaljerade insikter om kundbeteende, preferenser och historik. AI-analys hjälper till att förutsäga vad som kan vara den bästa nästa åtgärd för att förbättra kundrelationen.

Prediktiv försäljning

Med hjälp av maskininlärning och prediktiv analys kan Dynamics 365 förutsäga vilka potentiella affärsmöjligheter som är mest lovande. Detta hjälper säljteam att fokusera sina insatser på de mest lönsamma prospekten och därigenom öka försäljningen.

Kundtjänst och chatbots

AI-drivna chatbots kan användas för att hantera kundinteraktioner och supportfrågor. Dessa chatbots kan förstå och svara på kundförfrågningar på ett naturligt sätt och förbättra effektiviteten i kundtjänsten.

Anpassad marknadsföring

Dynamics 365 använder AI för att analysera kunddata och skapa skräddarsydda marknadsföringskampanjer. Genom att förstå kundens beteende och preferenser kan företag leverera mer relevanta meddelanden och öka engagemanget.

Automatiserade arbetsflöden

Med AI kan Dynamics 365 automatisera repetitiva uppgifter och arbetsflöden. Detta minskar manuellt arbete och ökar produktiviteten.

Dokumenthantering

Dynamics 365 kan använda AI för att extrahera information från dokument, inklusive fakturor och kontrakt. Detta gör det enklare att hantera och organisera viktig affärsinformation.

Underhåll och fälttjänst

Inom området underhåll och fälttjänst kan AI hjälpa till att planera och schemalägga underhållsinsatser baserat på prediktiv analys av utrustningstillstånd. Detta minskar avbrott och förbättrar servicekvaliteten.

Säkerhet och bedrägeribekämpning

AI kan användas för att upptäcka oegentligheter och bedrägerier inom företagsdata och transaktioner, vilket ökar säkerheten och minskar förluster.

Sammanfattningsvis erbjuder AI en mängd fördelar, inklusive förbättrad kundrelation, ökad produktivitet och effektivitet, samt bättre användning av data för att fatta strategiska beslut. Det gör Dynamics 365 till en kraftfull plattform för företag som strävar efter att ligga i framkant av den digitala transformationen och maximera sina affärsmöjligheter.

Automatiserad datatolkning och bearbetning

Inom Power Platform finns AI-funktioner som kan tolka och hantera data från olika källor. Det innebär att användare inte behöver manuellt extrahera och omvandla information, vilket sparar tid och minskar risken för fel. AI-tekniker som optisk teckenigenkänning (OCR) kan användas för att automatisera inmatning av data från pappersdokument, till exempel fakturor eller formulär.

Prediktiv analys

Med AI kan företag utnyttja prediktiv analys för att förutsäga framtida händelser och trender. Detta är särskilt användbart inom områden som försäljning och marknadsföring, där man kan använda maskininlärning för att identifiera mönster i data och göra prognoser om kundbeteende och efterfrågan.

Chatbots och konversationsbaserad AI

Power Platform möjliggör utveckling och integrering av chatbot-lösningar som kan hantera kundinteraktioner och supportfrågor. Genom att använda naturlig språkbehandling (NLP) kan chatbots förstå och svara på användarens frågor och förbättra kundtjänstupplevelsen.

Anpassade AI-modeller

Med AI Builder är det enklare än någonsin att skapa och implementera egna AI-modeller i Power Platform. Detta ger organisationer möjlighet att utveckla skräddarsydda lösningar som är anpassade till deras unika behov och data.

Automatiserad arbetsflödesautomatisering

Power Platform har en robust automatiseringsmotor som kan använda AI för att automatisera repetitiva uppgifter och arbetsflöden. Detta kan omfatta allt från att hantera e-post till att initiera åtgärder baserade på specifika händelser eller villkor.

Dataanalys och visualisering

AI-baserad dataanalys och visualisering är en annan styrka i Power Platform. Användare kan dra nytta av avancerade analytiska verktyg och prediktiva modeller för att utforska och förstå sina data på djupet. AI kan också hjälpa till att skapa imponerande datavisualiseringar som ger insikter till användarna.

I sammanfattning kan man säga att integrationen av AI ger organisationer möjlighet att effektivisera sina processer, förbättra sin datahantering och fatta klokare beslut. Detta är särskilt värdefullt i dagens snabbrörliga affärsvärld där datadriven insikt och automatisering är avgörande för framgång. Med AI i Power Platform har företag en kraftfull verktygslåda för att uppnå sina mål och hålla sig konkurrenskraftiga på marknaden.

Intelligent automatisk fakturering:

Med hjälp av AI kan man automatiskt extrahera relevant information från inkommande fakturor, som leverantörsnamn, fakturabelopp och förfallodatum. Detta minskar manuell inmatning och sparar tid samtidigt som risken för fel minskas.

Intelligenta förutsägelser:

Man kan använda AI för att analysera historiska försäljningsdata och andra faktorer för att göra förutsägelser om framtida försäljning och lagerbehov. Detta hjälper företag att fatta mer informerade beslut om inköp, lagerhantering och produktionsplanering.

Automatiserad kundtjänst:

Genom att integrera Business Central Online med andra Microsoft AI-tjänster som Azure Bot Service kan företag skapa virtuella agenter och chatbots för att hantera vanliga kundtjänstfrågor. Dessa AI-drivna agenter kan svara på frågor, ge support och hantera ärenden, vilket frigör tid för kundtjänstpersonal att fokusera på mer komplexa ärenden.

Prediktivt underhåll:

Med AI-teknik går det att övervaka sensorer och maskindata för att identifiera eventuella problem eller avvikelser i utrustningen. Genom att använda prediktiva analyser kan systemet förutse underhållsbehov och ge rekommendationer om när och hur man ska utföra underhåll, vilket minskar risken för oplanerade driftstopp.

Intelligenta rapporter och analyser:

Business Central Online kan dra nytta av AI-algoritmer för att generera mer detaljerade och interaktiva rapporter och analyser. Genom att använda maskininlärning och datautvinning kan systemet identifiera trender, mönster och avvikelser i data och ge värdefull insikt för att fatta bättre affärsbeslut.

Dessa är bara några exempel på hur AI kan användas. Genom att integrera AI-teknik i affärsprocesserna kan företag förbättra effektiviteten, minska manuellt arbete och få bättre insikter för att driva sina verksamheter framåt.

AI tekniken hjälper inom en rad olika områden

AI tekniken som sådan lämpar sig väldigt väl för att användas inom flertalet scenarios. Till att börja med kan AI hjälpa till att skapa mer användarvänliga och kreativa gränssnitt men också genom att generera helt ny data såsom text, bilder och ljud baserat på naturligt språk. AI kan också hjälpa till att analysera stora mängder data och hitta mönster, trender, förutsägelser och insikter. Ett centralt område för våra affärslösningar är att hjälpa till att optimera processer och resurser, till exempel genom att planera, schemalägga och allokera uppgifter. Ett exempel på detta är Microsoft Sales Copilot, som minskar tiden som ägnas åt rutinuppgifter och hjälper säljare att bli mer effektiva.

Utöver detta kan AI även hjälpa till att automatisera uppgifter som annars skulle kräva manuellt arbete, till exempel utföra vissa delar inom en process eller att interagera med andra system. AI kan slutligen hjälpa till att fatta rätt beslut genom att ge datadrivna rekommendationer, råd eller förslag.

AI – din digitala assistent

Vi har för ambition att bygga in AI och s k copilots inom samtliga våra molnlösningar. En copilot kan ses som en digital assistent som hjälper och guidar användaren att bli mer effektiv inom affärsprocesser och produktivitet. Ett exempel på det är Microsoft 365 copilot som hjälper dig att skapa innehåll och kommunicera med hjälp av AI där man till exempel ber copilot att skriva ett mail eller skapa en presentation.

AI är även en stor hjälp för utvecklare som bygger lösningar på vår molnplattform Azure. Där finns AI-tjänster som möjliggör för utvecklare att snabbare skriva programkod men också att bygga in AI funktionalitet i de system och lösningar man bygger.

Sex principer för att utveckla ansvarsfull AI

Om man blickar framåt så ser vi att AI kan hjälpa oss att skapa smartare, mer kreativa och mer produktiva lösningar för olika utmaningar och behov. En viktig aspekt av vårt arbete inom AI är att säkerställa en ansvarsfullhet och etik inom denna teknologi. Vi ser sex principer för ansvarsfull AI: rättvisa, tillförlitlighet och säkerhet, sekretess och säkerhet, inkludering, transparens och ansvarsskyldighet. Dessa principer vägleder internt vår design, utveckling och distribution av AI samt tydliggör hur vi samarbetar med andra aktörer inom AI-området. Som en del av detta erbjuder vi också verktyg och vägledning för att hjälpa våra kunder att använda AI på både ett ansvarsfullt och etiskt sätt.

Här är några nyckelkomponenter och aspekter av vad AI innebär:

Maskininlärning:

Maskininlärning är en gren inom AI som fokuserar på att utveckla algoritmer och tekniker som gör det möjligt för datorer att lära sig från data och erfarenheter. I stället för att programmera specifika instruktioner för varje uppgift kan maskininlärningssystem tränas på data och använda denna information för att fatta beslut och förutsäga framtida händelser. AI används för att analysera stora datamängder och extrahera insikter och mönster som människor kanske inte kan upptäcka på egen hand. Detta är särskilt viktigt inom områden som affärsanalys och beslutsfattande.

Generativ AI:

Generativ AI, eller generativ artificiell intelligens, är en del av artificiell intelligens (AI) som fokuserar på att skapa nya data eller innehåll baserat på mönster och regler som den har lärt sig från befintliga data. I stället för att bara analysera eller klassificera data, försöker generativ AI producera nytt innehåll som är likt det som den har tränats på. Generativ AI använder olika tekniker och modeller för att uppnå detta, inklusive neurala nätverk och maskininlärning.

Naturlig språkbehandling (NLP):

NLP är en del av AI som handlar om att göra det möjligt för datorer att förstå, tolka och generera mänskligt språk. Det används i applikationer som chatbots, översättningstjänster och textanalysverktyg.

Djupinlärning:

Djupinlärning är en underkategori av maskininlärning som involverar neurala nätverk med flera lager. Det har varit mycket framgångsrikt inom bildigenkänning, taligenkänning och andra områden där stora datamängder och komplexa mönster behöver hanteras.

Självständig inlärning:

I framtiden förväntas AI-system kunna lära sig och förbättras över tid utan människlig inblandning. Detta kallas självständig inlärning och är ett viktigt mål för AI-forskning.

AI har redan haft en djupgående inverkan på många aspekter av vårt dagliga liv och företagsverksamhet. Den fortsätter att utvecklas och har potentialen att förändra vår värld ännu mer i framtiden genom att förbättra effektiviteten, automatisera uppgifter och öka vår förmåga att lösa komplexa problem. AI är ett spännande och dynamiskt område som ständigt utvecklas och erbjuder många möjligheter för innovation och framsteg.

AI står för “artificiell intelligens”. Det är ett övergripande begrepp inom datavetenskap och teknik som avser att skapa datorprogram och system som kan utföra uppgifter vilka normalt kräver mänsklig intelligens. Dessa uppgifter kan inkludera problem som att lära sig resonera, planera, förstå naturligt språk, uppfatta och tolka bilder och mycket mer.

Generativ AI använder maskininlärning för att bearbeta stora mängder text eller bilder, ofta insamlade från internet. Sedan försöker det identifiera vilka element som är mest troliga att förekomma i närheten av andra element. En viktig del av utvecklingen av generativ AI är att skapa algoritmer som kan utskilja de “element” som intresserar skaparna av AI-systemet. Det kan vara ord och meningar när det gäller chattrobotar som Chat GPT. Generativ AI genererar i huvudsak resultat genom att utvärdera en omfattande samling data som den har tränats på. Sedan svarar den på användarnas förfrågningar med något som ligger inom sannolikhetsramarna baserat på den träningsdata den har fått. En enkel form av generativ AI är textförslag, som när din telefon föreslår nästa ord eller mening medan du skriver. Modeller som Chat GPT har tagit den här idén till en helt ny nivå.

AI kommer som en rad olika metoder och tekniker

AI-teknik omfattar en mängd olika metoder och tekniker, inklusive maskininlärning, neurala nätverk, djupinlärning, naturlig språkbehandling (NLP), datorseende och många andra. AI har många tillämpningar inom olika branscher, inklusive medicin, fordonsindustrin, finans, underhållning, och mycket mer, och det fortsätter att utvecklas och förändras snabbt.

Dynamics 365 Customer Insights erbjuder en helautomatiserad marknadsföringsprocess, som sträcker sig från att skapa och planera kampanjer till att noggrant spåra och analysera resultaten. Genom att integrera avancerad artificiell intelligens möjliggör plattformen smidig segmentering av målgrupper, vilket i sin tur förenklar skapandet av personligt anpassat innehåll. Med möjligheten att schemalägga inlägg i sociala medier och genomföra mailutskick blir marknadsföringsarbetet både effektivt och välorganiserat.

Bland de många möjligheter som Customer Insights erbjuder, kan du snabbt dra nytta av följande funktioner:

Skapa kundresor:

Utveckla engagerande kundresor som involverar mailutskick, sms och inlägg på sociala medier. Allt aktiveras av olika åtgärder som användaren själv väljer och anpassar.

Intelligenta segment:

Effektivt segmentera era kunder baserat på olika attribut, från hur ni först kom i kontakt med dem till deras interaktion med er. Detta ger en djupare förståelse för varje kunds unika behov och preferenser.

Integration av sociala kanaler:

Genom att schemalägga inlägg på plattformar som LinkedIn, Facebook och Instagram säkerställer ni en närvaro i sociala medier utan att behöva vara fysiskt närvarande. Allt sköter sig självt på ett sömlöst sätt.

Uppföljning:

Med inbyggda rapporter och kopplingar till Power BI blir det enkelt att följa upp prestationen av era kampanjer och erhålla värdefulla insikter för framtida marknadsföringsstrategier.