Indførelsen af AI er ikke en teknisk ”sæt-stikket-i-og-du-er-færdig”-øvelse, men en bæredygtig forandringsproces.
Med et gennemtænkt koncept beskytter I projektet mod dyre fejlinvesteringer, skaber tydelige ansvarsområder og sikrer, at aflastningen faktisk kan mærkes i den daglige pleje.
Strategi og retning: Hvor langt er vi i dag med digitaliseringen af vores institution? Hvilke mål forfølger vi med digitale løsninger?
Økonomi: Hvilke omkostninger opstår på kort og især på lang sigt (f.eks. til licenser, vedligeholdelse, kurser og regelmæssige opdateringer)? -> læs mere om økonomien
Personale: Hvem i teamet tager sig af implementeringen og de interne processer? Hvem er den faste kontaktperson for teamet? Hvor meget arbejdstid skal vi afsætte til det?
Teknologi: Er vores eksisterende tekniske infrastruktur (dækkende Wi-Fi, moderne enheder) tilstrækkelig?
Funding: Hvilke kontaktpunkter findes der, hvor vi kan få information om fundingmuligheder og tekniske forudsætninger?
Interfaces: Kan den nye AI-software læse data fra vores eksisterende plejedokumentationssystem?
Hold et fælles møde med ledelsen, IT-ansvarlige/softwareleverandører og den plejefaglige ledelse. En intern kontaktperson for økonomi og fundingmuligheder bør også deltage.
Undersøg sammen, om der allerede findes en digitaliseringsstrategi eller en digital udviklingsplan i jeres institution. Hvis ikke, så begynd med en enkel oversigt:
Der findes mange attraktive støtteprogrammer til pleje på både føderalt niveau og delstatsniveau. De tilbyder ikke kun information, men også rådgivning og støtte til ansøgningsprocessen.
Planlæg langsigtet. Der opstår ofte ekstra omkostninger til integration i jeres plejedokumentation eller til ekstern rådgivning.
Kompetencecentret for digitalisering og pleje tilbyder på sin hjemmeside en regelmæssigt opdateret oversigt over eksisterende støttemuligheder på både føderalt og delstatsniveau. Informationen hjælper dig med at finde relevante støtteordninger og få et overblik over de tilgængelige muligheder.
Bemærk, at kompetencecentret ikke tilbyder individuel rådgivning om tilskud og støtteordninger og ikke fungerer som personlig kontaktinstans for konkrete forespørgsler om finansieringsmuligheder.
I Danmark afhænger finansieringen af AI i høj grad af kommunens størrelse. Større kommuner bruger centrale innovationspuljer, mens mindre kommuner må finansiere projekter direkte over plejebudgettet. Da forebyggende AI-løsninger først viser deres Return on Investment (ROI) efter flere år, kræver de, at organisationerne bevæger sig væk fra forventninger om kortsigtede besparelser.
| Aktør / portal | Rolle | Link |
|---|---|---|
|
KL Videncenter (AI) |
Centralt videncenter: retningslinjer, AI-kort, inspirationskatalog, vejledning om AI-kompetencer samt links til finansierings- og skaleringsprogrammer |
|
|
Fremfærd Sundhed & Ældre (via VPT.dk) |
Fælles KL-/fagforeningsorgan, der gennemfører pilotprojekter med velfærdsteknologi og AI specifikt inden for sundhed og ældrepleje; udgiver implementeringsvejledninger og webinarer |
|
|
Ældreministeriet / KL — Partnerskab om velfærdsteknologi |
National strategi og anbefalinger (2025) om skalering af velfærdsteknologi/AI i ældreplejen; koordinerer med relaterede partnerskaber under ældrereformen |
|
|
Sundhedsstyrelsen — Videnscenter for ældrepleje |
Den nationale sundhedsmyndigheds videncenter om kvalitet i ældreplejen, herunder oversigter over velfærdsteknologi |
|
|
Offentlig AI (offentlig-ai.dk) |
Uafhængigt register over AI-systemer i brug i den offentlige sektor med detaljerede projektbeskrivelser (f.eks. TALT og Columna Cura Plan) — nyttigt til dokumenterede praksiseksempler |
|
|
Datatilsynet (dansk DPA) |
Databeskyttelsesmyndighed; udgiver sandbox-/vurderingsrapporter med relevans for AI i plejen (f.eks. TALT-slutrapporten) samt generel vejledning om AI/GDPR |
|
|
Digitaliseringsstyrelsen |
National myndighed for offentlig digitalisering; vejledning om AI-kompetencer og AI-forordningen, medfinansieringspuljer samt fælles rapporter med Datatilsynet om ansvarlig brug af AI i plejen |
digst.dk (henvist via KL-sider) |
| Deutschland | Dänemark |
|---|---|
Der findes støtteprogrammer til digitalisering og AI på både føderalt niveau og delstatsniveau. Plejeinstitutioner eller deres driftsorganisationer skal ofte selv identificere egnede støttemuligheder og ansøge om midler. Plejesektoren er præget af almennyttige og private udbydere. Derfor kan finansieringsveje, beslutningsstrukturer og ansvarsområder variere betydeligt mellem institutionerne. På grund af de forskellige drifts- og organisationsstrukturer skal institutionerne ofte afklare finansiering, ansvarsområder og tekniske forudsætninger mere individuelt. |
Finansiering og støtte er i højere grad kommunalt forankret. Større kommuner har nogle gange egne innovationsfonde og kan desuden benytte nationale støtteordninger til AI og digitalisering. Mindre kommuner finansierer til dels sådanne projekter direkte over deres plejebudgetter. Ældreplejen organiseres overvejende kommunalt. Mange støtte- og rådgivningstilbud er derfor rettet direkte mod kommunerne. Privat drevne plejeinstitutioner er sjældne og arbejder ofte på vegne af en kommune. Adgangen til kommunale støttemuligheder sker derfor som regel gennem den ansvarlige kommune. Kommunale strukturer kan grundlæggende muliggøre fælles planlægning, finansiering og opskalering af digitale løsninger på tværs af flere institutioner. Hvorvidt dette faktisk fører til en lettere implementering, afhænger dog af den enkelte kommune, dens økonomiske og organisatoriske ressourcer samt de eksisterende samarbejdsstrukturer. |
Ny teknologi skaber ofte bekymringer („Erstatter AI mig?“, „Måske gør jeg noget forkert“). Tal åbent om dem. Afsæt fra begyndelsen tilstrækkelig tid til letforståelig undervisning.
Projekter løber ud i sandet, hvis ingen føler et varigt ansvar. Der er brug for faste, navngivne roller (f.eks. en digitaliseringsansvarlig), som plejepersonalet kan henvende sig til med spørgsmål.
De fleste moderne AI-løsninger kører cloudbaseret via internettet. I behøver ikke dyre, højt ydende computere på stedet.
Et stabilt og sikkert Wi-Fi i alle boligområder, moderne mobile enheder (tablets/smartphones, f.eks. til apps til ganganalyse eller såranalyse) samt en pålidelig strømforsyning (f.eks. til faldsensorer) er uundværlige.
Mange AI-værktøjer fungerer bedst, når de kan bruge data fra jeres eksisterende systemer (dokumentation, vagtplanlægning osv.) og eksterne kilder (apoteker, hospitaler). I praksis mangler der dog ofte ensartede interfaces. Desuden kræver AI strukturerede data, mens der i plejen ofte bruges individuelle fritekster.
Da der arbejdes med yderst følsomme helbredsoplysninger, skal IT-sikkerheden være på plads fra første sekund. Læs mere om dette i Trin 3.
AI skal gøre arbejdet lettere, ikke sværere. Når teknologien understøtter fagligheden, bliver den accepteret.
AI er ikke en erstatning for plejefagligt personale – den skal støtte beslutninger.
Uden en åben, engageret og innovationsvillig ledelse bliver innovation blokeret.
| Deutschland und Dänemark |
|---|
I et dansk plejecenter er strukturen klar: Spørger man personalet, hvem der er ansvarlig for at indføre en ny AI-understøttet faldforebyggelsesløsning, får man straks et entydigt svar og en fast kontaktperson på stedet. I et sammenligneligt tysk tilfælde ses ofte en fragmenteret struktur: Ansvaret er fordelt mellem plejeledelsen, driftsorganisationens IT og direktionen. Konsekvensen: Softwareleverandøren ved ikke, hvem der skal kontaktes, beslutninger forsinkes, og engagerede plejefaglige medarbejdere giver frustrerede op over for de uklare beslutningsveje. I værste fald ”løber sådan noget selvfølgelig også hurtigt ud i sandet, og det er bare enormt frustrerende for de medarbejdere, som gerne vil tage ansvar og engagere sig.“ (Interview med en ekspert i softwareudvikling) |
Udpeg inden start et klart, tværfagligt projektteam med definerede beslutningsbeføjelser.
Gennemfør et „infrastrukturtjek“ – med et enkelt spørgeskema til alle områder (pleje, IT, administration).
En plejeorganisation ønsker at indføre AI-understøttet vagtplanlægning for mere fleksibelt at kunne håndtere akut fravær og aflaste medarbejderne.
Projektet går imidlertid hurtigt i stå. Beslutningskompetencen er samlet hos direktionen, og processen trækker ud i flere måneder.
Da projektet endelig godkendes, kobles budgettet til en forventning om, at teknologien hurtigt skal reducere omkostninger og personalebehov. Dermed risikerer den egentlige værdi for medarbejderne at træde i baggrunden.
Ved implementeringen opstår endnu en barriere: Organisationens eksisterende IT-systemer kommer fra forskellige leverandører og kan ikke uden videre udveksle data. Manglende integrationer og høje ekstraomkostninger gør det vanskeligt at få den nye AI-løsning til at fungere i praksis.
Afklar på forhånd driftsorganisationens forventninger og den tekniske åbenhed hos jeres eksisterende softwareleverandører for at undgå blokeringer og dyre fejlinvesteringer.
I ved nu, hvad projektet koster, hvem der styrer det, og om jeres teknologi er klar. I kan:
vurdere omkostninger realistisk og udnytte støttemuligheder
planlægge ressourcer (personale, tid og infrastruktur)
vurdere IT-infrastruktur og grænseflader
afklare ansvarsområder og gøre processer gennemsigtige
Den rette AI-leverandør er valgt, og kontrakten er på plads? Nu kommer det trin, der afgør, om jeres projekt lykkes eller ej: I Trin 5: Inddrag de involverede lærer I, hvordan I fra starten får plejepersonale, beboere og pårørende med og skaber reel accept af den nye løsning.
