Uppsats

Resistance is futile : Hur generativ artificiell intelligens konstrueras som oundviklig organisatorisk lösning.

Magister-uppsats

Umeå universitet/Sociologiska institutionen

Publicerad: 2026

Språk: Svenska

Sammanfattning

Denna studie analyserar hur generativ artificiell intelligens konstrueras som en organisatorisk lösning i kommunal förvaltning samt hur denna konstruktion relaterar till problemrepresentationer på nationell och överstatlig nivå. Studien utgår från Carol Bacchis WPR-ansats (What's the Problem Represented to be?) och genomförs som en jämförande dokumentanalys av fyra policydokument: EU:s AI-förordning, AI-kommissionens färdplan för Sverige, Umeå kommuns plan för digital omställning 2025–2028 samt Kommunrevisionens granskning av digitaliseringsarbetet. Analysen vägleds av fyra teoretiska perspektiv: Webers byråkratiska rationalitet, Danahers algokratiska styrning, Lipskys gräsrotsbyråkrati och Haraways situerade kunskap. Resultaten visar att AI och digitalisering framställs som nödvändiga utvecklingssteg på samtliga tre nivåer, men att problemrepresentationen systematiskt förskjuts mellan nivåerna. På EU-nivå presenteras AI som både en ekonomisk möjlighet och en rättighetsrisk. På nationell nivå dominerar konkurrens- och säkerhetsperspektiv, medan rättighetsrisker tonas ned. På kommunal nivå har risker för bias och diskriminering i princip försvunnit som problemkategori, samtidigt som hinder för omställningen lokaliseras till medarbetares digitala mognad och arbetssätt. Studiens huvudsakliga resultat är att AI-policy successivt översätts från en rättighets- och demokratifråga till en styrnings- och effektivitetsfråga när problemrepresentationen rör sig från överstatlig till kommunal nivå. Denna förskjutning innebär att kritik mot AI blir svårare att formulera som legitim invändning, samtidigt som det professionella omdömet trängs undan som självständig policykategori.

Information

Författare
Byström, Saga
Lärosäte / institution
Umeå universitet/Sociologiska institutionen
Publiceringsdatum
2026
Uppsatstyp
Magister-uppsats
Språk
Svenska

Utforska vidare

Liknande uppsatser

Uppsatser med liknande ämnen och nyckelord.