Anvendelsen af kunstig intelligens har været et af de mest definerende teknologiske skift i midten af 2020’erne, men forskellige typer organisationer bevæger sig i forskelligt tempo. AI-baserede startups tiltrækker massive investeringer. Etablerede virksomheder udruller AI bredt i deres drift. Og stærkt regulerede sektorer adopterer mere forsigtigt, i takt med at lovgivning og compliance udvikler sig.

AI-adoption på tværs af organisationer er ved at blive næsten universel

Ved udgangen af 2025 viste undersøgelser, at næsten alle organisationer nu bruger AI i mindst én forretningsfunktion. Ifølge McKinseys State of AI 2025-rapport anvendte 88 % af organisationer AI regelmæssigt et sted i deres forretning – en markant stigning fra året før. De fleste befandt sig dog stadig i tidlige skalerings- eller pilotfaser frem for fuld, organisationsdækkende integration. Den brede udbredelse viser, at AI ikke længere er eksperimentelt; det er nu blevet en grundlæggende forudsætning på tværs af sektorer.

Brug er dog ikke det samme som dyb integration. En global undersøgelse fra 2026 blandt topledere viste, at selvom 100 % af organisationer anvender AI på en eller anden måde, er det kun omkring 45 %, der har fuldt integreret AI i flere forretningsfunktioner (ifølge TechRound). Mange initiativer er stadig isoleret i enkelte afdelinger eller er endnu ikke kommet videre end teststadiet.

Startups bevæger sig hurtigt, men møder modvind

Startups bygget op omkring AI-teknologier har tiltrukket betydelig kapital og betragtes ofte som de hurtigste til at rykke med AI. Sidste år viste rapporter, at AI-fokuserede startups stod for mere end halvdelen af de globale venturekapitalinvesteringer. Disse virksomheder er ofte i frontlinjen af innovation og udvikler værktøjer til alt fra generativt indhold til maskinlæringsplatforme.

Samtidig møder nogle founders regulatorisk modvind, især når compliance- og datakrav påvirker deres mulighed for at skalere. En analyse fra 2025 af regulatoriske AI-tendenser pegede på, at startups skal tilpasse sig en voksende bølge af regler om dataanvendelse, modelgennemsigtighed og etiske rammer. I mange jurisdiktioner var hundredvis af nye AI-relaterede politikker under udarbejdelse, hvilket betyder, at startups ofte må indbygge compliance i deres forretningsplaner fra dag ét.

Virksomheder er langsommere til at eksperimentere, men hurtigere til at skalere bredt

I modsætning til startups bevæger store virksomheder sig ofte langsommere i begyndelsen, men har til gengæld udvidet AI-anvendelsen støt på tværs af funktioner. Deloittes State of AI in the Enterprise 2026-rapport viser, at mange større virksomheder investerer i at institutionalisere AI gennem dedikerede teams, træning og strategiske roller – ikke kun pilotprojekter.

Data fra teknologileverandører peger også på, at enterprise-adoptionen bevæger sig ud over eksperimentel brug. OpenAI’s data om enterprise-brug viser markante stigninger i målinger som workflow-integration og anvendelse af avanceret ræsonnering.

Hvor startups lancerer nye produkter, indlejrer virksomheder AI i kerneprocesser som automatiseret kundesupport, kodearbejdsgange og tværgående analyser. Kundesupport var et område, hvor AI relativt tidligt blev integreret gnidningsfrit: online casinoer er et oplagt eksempel, da de opererer med høje servicekrav, kontinuerlig drift og et stort antal standardiserede forespørgsler. Her anvendes AI-drevne chatbots til at håndtere spørgsmål om konti, udbetalinger og spilrelaterede vertikaler som online blackjack, hvor præcis information og konsistent brugerkommunikation er afgørende.

Virksomheder står dog også over for udfordringer. Nogle brancheundersøgelser viser, at en stor andel af virksomheder stadig har svært ved at opnå et meningsfuldt afkast af investeringer i generative AI-piloter. En nyere rapport fra Fortune viste, at 95 % af generative AI-projekter blev betragtet som mislykkede.

Stærkt regulerede sektorer bevæger sig mere forsigtigt

Stærkt regulerede sektorer som sundhed, finans og den offentlige sektor adopterer AI mere varsomt, begrænset af compliance- og risikostyringskrav. En undersøgelse viste, at regulerede brancher halter efter generelle teknologisektorer i AI-adoption, hvor kun omkring 58 % havde integreret AI i supportfunktioner – sammenlignet med langt højere andele i teknologibranchen. Det langsommere tempo skyldes ikke manglende interesse, men behovet for ansvarlig anvendelse, revision og overensstemmelse med lovgivning.

I iGaming-industrien skal brugen af AI leve op til regulering på samme måde som håndtering af kundedata, ind- og udbetalinger samt spillets fairness. Eksemplet nævnt tidligere – AI i kundesupport – er et relativt ukompliceret anvendelsesområde. Der er langt strengere kontrol med spilmekanik, spiller-risikoprofilering, svindelmodeller og AI-systemer, der kan påvirke spilleadfærd eller spiludfald.

Den regulatoriske aktivitet accelererer desuden. Lande som Sydkorea har vedtaget ny AI-lovgivning, og global regulering breder sig på tværs af jurisdiktioner med fokus på gennemsigtighed, risikostyring og ansvarlighed. For stærkt regulerede sektorer betyder compliance-processer ofte flere trin og længere udviklingscyklusser. For eksempel kan AI-værktøjer inden for life science kræve godkendelse fra sundhedsmyndigheder, før de må anvendes i kliniske arbejdsgange.

Hvem bevæger sig hurtigst?

Det er ikke den mest slagkraftige konklusion, men svaret er: det er nuanceret.

• Startups er hurtigst til innovation og eksperimentering. De udvikler nye værktøjer og tiltrækker investeringer, men kæmper ofte med differentiering og regulatorisk kompleksitet.
• Virksomheder er hurtigst til skalering, når de først bevæger sig ud over pilotprojekter, og kan integrere AI på tværs af forretningsfunktioner med betydelige budgetter.
• Stærkt regulerede sektorer er mere metodiske og adopterer langsommere på grund af compliance-krav.

På tværs af alle grupper fortsætter AI-adoptionen med at accelerere. Den forandrer måden, organisationer arbejder på, og tempoet afspejler hver sektors incitamenter, begrænsninger og strategier.