Amit Joshi
De fleste organisationer anvender kunstig intelligens på et eller andet område. Men når det kommer til at implementere AI overalt, på en ensartet og strategisk måde og i stor skala, er det her, ledelsens investeringer ofte går i stå. Kløften mellem et velfungerende pilotprojekt og en integreret virksomhedskapacitet er ikke en teknologisk kløft. Det er en strategisk og strukturel kløft: en forkert organisationsstruktur, utilstrækkelige datagrundlag og et ledelseslag, der ikke kan skelne mellem AI som et enkeltstående værktøj og AI som en ny driftslogik.
Den vedvarende kløft mellem AI-pionerer og AI-kapacitet på virksomhedsniveau er det organisatoriske problem, som Amit Joshi, professor i kunstig intelligens og strategi ved IMD Business School, har brugt sin karriere på at kortlægge: Han hjælper ledelsesteam med at skabe de strategiske, strukturelle og datamæssige forudsætninger for, at AI kan skaleres ud over isolerede succeshistorier.
Full Profile
Hvorfor virksomheder samarbejder med Amit Joshi
- Hans arbejde giver ledere en præcis diagnose af problemet med "øer af ekspertise": hvorfor AI skaber resultater inden for specifikke funktioner, men ikke kan skaleres, og hvilke strukturelle og strategiske forhold der skal ændres: en mere handlingsorienteret ramme end generelle råd om implementering af AI.
- Hans bog fra 2025, The AI-Centered Enterprise, introducerer 3C-rammen: Calibrate, Clarify, Channelize, en praktisk beslutningsarkitektur for ledere, der omlægger organisationer omkring kontekstbevidst AI, baseret på dokumenterede casestudier på tværs af flere brancher.
- Han udgiver artikler i både Harvard Business Review og MIT Sloan Management Review og har to gange vundet MSI/H. Paul Root Award for bedste artikel i Journal of Marketing: en kombination, der sætter analytisk stringens og kommerciel anvendelighed i samme samtale.
- Som meddirektør for IMD's AI Strategy and Agentic Implementation-program og direktør for Generative AI for Business Sprint arbejder han løbende sammen med ledende medarbejdere fra bank-, medicinal-, telekommunikations- og detailbranchen om at navigere i aktuelle AI-transformationer, ikke retrospektive casestudier.
- Udnævnt til en af Schweiz' Digital Shapers i 2020 af et konsortium af schweiziske medier, herunder Bilanz, Handelszeitung og Le Temps: en af en lille gruppe, der er identificeret som værende med til at forme den europæiske digitale økonomi.
Højdepunkter i biografien
- Professor i AI og strategi, IMD Business School, Lausanne; tiltrådte IMD i 2017
- Meddirektør, AI Strategy and Agentic Implementation-programmet; direktør, Generative AI for Business Sprint og Business Analytics for Leaders-programmet, IMD
- Forfatter til The AI-Centered Enterprise (2025) og GAIN: Demystifying GenAI for Office and Home (2025)
- To gange vinder af MSI/H. Paul Root Award for bedste artikel i Journal of Marketing (2010 og 2015); Robert D. Buzzell Best Paper Award (2006)
- Udnævnt til Digital Shaper af Bilanz, Handelszeitung, Le Temps og Digitalswitzerland (2020); kåret til favoritprofessor af IMD MBA-årgangen 2024
- Udgivet i Harvard Business Review, MIT Sloan Management Review, Journal of Marketing og Marketing Science; citeret i Financial Times, Bloomberg, NPR, CNN og Forbes
- Ledede paneldebat ved World Economic Forum, Davos (2020)
- Ph.d., UCLA Anderson School of Management; PGDM, Indian Institute of Management Calcutta
Biografi
Amit Joshi er professor i AI og strategi ved IMD Business School i Lausanne, hvor han leder Generative AI for Business Sprint og er medleder af programmet AI Strategy and Agentic Implementation. Hans arbejde med organisationer inden for bank-, medicinal-, detail-, telekommunikations- og finanssektoren har resulteret i en meget præcis diagnose af, hvor virksomheders AI går galt: ikke i teknologien, men i den organisation, der er bygget op omkring den.
Det begreb, han vender tilbage til, er det, han kalder "islands of excellence", dvs. AI, der fungerer inden for én funktion under én forkæmper, uden de strukturelle forudsætninger for at sprede sig. Hans bog fra 2025, The AI-Centered Enterprise, skrevet i samarbejde med Ram Bala og Natarajan Balasubramanian, behandler dette direkte. Bogens 3C-ramme – Calibrate, Clarify, Channelize – giver ledere en praktisk arkitektur til at bevæge sig fra punktløsnings-AI til systemer, der forstår organisatorisk kontekst, hensigt og arbejdsgang. Hans tidligere bog GAIN, skrevet i samarbejde med Michael Wade, fremfører det strategiske argument, at generativ AI er et paradigmeskift, ikke en opgradering, og at den organisatoriske reaktion bør afspejle denne forskel.
Hans forskning i markedsføringsstrategi, analyse og AI-anvendelser er blevet offentliggjort i Journal of Marketing, Marketing Science, Harvard Business Review og MIT Sloan Management Review. Han har to gange vundet MSI/H. Paul Root Award for bedste artikel i Journal of Marketing og blev i 2020 udnævnt til en af Schweiz' Digital Shapers af et konsortium af schweiziske medier. Hans analyser bliver regelmæssigt omtalt i Financial Times, Bloomberg, Forbes og NPR, og han ledede en paneldiskussion på World Economic Forum i Davos.
Joshi har en ph.d. fra UCLA Anderson School of Management og et postgraduate management-diplom fra Indian Institute of Management i Calcutta. Han startede sin karriere som salgschef hos Cadbury India: en baggrund, der fortsat præger hans tilgang til AI-strategi, som er forankret i den kommercielle virkelighed snarere end i tekniske muligheder.
Vigtigste foredragstemaer
- AI-strategi og skalering i virksomheder
- Implementering af generativ AI
- Kontekstbevidst AI og organisationsdesign
- Opbygning af data- og analysekapacitet
- AI og kommerciel strategi
- Ledelse af digital transformation
- Opbygning af AI-parate organisationer
Ideel til
- Ledelsesteam på C-niveau, der udformer eller fremskynder virksomhedens AI-strategi
- CDO'er, CTO'er og Chief Analytics Officers, der leder AI- og datatransformationer
- Bestyrelser, der vurderer prioriteter for AI-investeringer og organisationens parathed
- Uddannelsesforløb for ledende medarbejdere inden for bank, medicinalindustri, telekommunikation, detailhandel og finansielle tjenester
Resultater for målgruppen
- Et navngivet diagnostisk rammeværk til at identificere, hvor og hvorfor AI går i stå i deres organisation
- Klarhed over forskellen mellem kontekstbevidst AI og punktløsnings-AI samt de strategiske implikationer for investeringer og organisatorisk design
- En praktisk model – de 3 C'er: Calibrate, Clarify, Channelize – til at gå fra AI-pilotprojekter til skalerede virksomhedskapaciteter
- En skarpere forståelse af, hvordan datainfrastruktur, organisationsstruktur og AI-strategi skal afstemmes, ikke sekventeres
- Evnen til at evaluere AI-forslag ud fra en strategisk begrundelse frem for alene en teknologisk køreplan
Samtaler
Hvad adskiller organisationer, der implementerer AI på tværs af hele virksomheden, fra dem, der går i stå i isolerede pilotprojekter, og hvilke strategiske og strukturelle forudsætninger der gør forskellen.
Vigtige pointer:
- Hvorfor de fleste AI-programmer skaber “øer af ekspertise” i stedet for virksomhedskapacitet, og hvordan man diagnosticerer, hvilket problem din organisation har
- De data- og analysefundamenter, der afgør, om AI kan skaleres – og hvordan man vurderer din organisations nuværende parathed
- En beslutningsramme til prioritering af AI-investeringer ud fra strategiske resultater frem for teknisk gennemførlighed
En praktisk ramme for ledende medarbejdere, der skal udarbejde en strategi for generativ AI, der går ud over eksperimenter og skaber forretningsværdi i stor skala.
Hovedpunkter:
- Hvordan generativ AI adskiller sig fra tidligere bølger af AI, og hvorfor organisationens respons skal være strukturelt anderledes, ikke blot gradvist større
- 3C-rammen – Calibrate, Clarify, Channelize – til at afstemme AI-initiativer med den organisatoriske kontekst, hensigt og arbejdsgang
- Hvordan man identificerer, hvor generativ AI skaber den højeste strategiske værdi i din organisation, og planlægger investeringerne i overensstemmelse hermed
Hvordan ledere i dag kan opbygge de organisatoriske kompetencer, der vil afgøre, om den næste generation af AI-modeller vil fremme deres virksomhed eller gå uden om den.
Vigtige pointer:
- Forskellen mellem organisationer, der er AI-aktiverede, og dem, der er AI-centrerede – og hvorfor kun sidstnævnte skaber værdi over tid
- Hvad kontekstbevidste AI-systemer kræver af organisationsdesign, dataarkitektur og ledelsesadfærd
- En ramme til horisontscanning til evaluering af AI-udviklingen i forhold til strategisk positionering, ikke kun operationel effektivitet
Hvorfor de største hindringer for AI’s ydeevne ikke er tekniske, og hvordan ledere omlægger strukturer, incitamenter og beslutningskompetencer for at fjerne dem.
Vigtige pointer:
- De organisatoriske barrierer, der konsekvent forhindrer AI i at udvides ud over den funktion, hvor den blev afprøvet
- Hvordan man omlægger roller, ledelse og ansvarsstrukturer, så de understøtter i stedet for at modarbejde implementeringen af AI
- Hvad ledende medarbejdere skal tage ansvar for og beslutte, for at AI kan blive en strategisk kompetence