Du är kreativ
teknisk.
Tjejer får ofta höra att de är kreativa när de i själva verket är tekniska. Det här är 40 röster som omkullkastar den bilden — ledare, forskare, jurister, lärare och ingenjörer som formar svensk teknik just nu.
Åtta kapitel, en samtal.
8 delar · 40 röster- Del I7 röster
Digital kompetens
Att förstå sin samtid
Det som framträder i samtalen är att digital kompetens egentligen är en demokratifråga, förklädd till en teknisk. Johanna Karlén formulerar grundbulten: man behöver inte begripa routern, men man måste förstå vad tekniken gör med en. Jannike Tillå pressar resonemanget vidare och vägrar lägga hela bördan på individen — när lagstiftare och plattformar lämnar walk-over åt företag vars affärsmodell bygger på ouppmärksamhet, hjälper ingen kritisk självhjälp i världen. Anna Kleinwichs Magnusson lutar något åt det motsatta hållet: hon ser AI:s låga tröskel som genuint demokratiserande, men noterar samtidigt det absurda i att IT-avdelningar blockerar verktygen medan nyfikna medarbetare löser samma uppgift på telefonen i kafferummet. Konkretionen är märkbar genom hela kapitlet — e-legitimering, accepterade användarvillkor, second hand-handlade modeller — det är inte abstrakta principer som diskuteras utan vardag. Och just därför är slutsatsen så bestämd: utan strukturell uppbackning från skola, lagstiftare och plattformar blir individens kompetensutveckling en chimär, en personlig dygd som inte räcker mot ett system byggt för att utnyttja motsatsen.
+2 - Del II8 röster
Kvinnor som leder
Att ta plats i en mansdominerad bransch
Kapitlet rymmer en klyfta som det inte försöker dölja. På den ena sidan står Ann-Charlotte Munkhammar med tre decenniers minne av kommentarer om en "liten och söt tjej" och en chef som motiverade ett nej med att en kollega "redan hade flickvän"; på den andra Elin Fritiofsson och Karin Hamberg Stén, som mest mött möjligheter och inte vill bygga sin berättelse kring förtryck. Att båda bilderna är sanna samtidigt är poängen. Det som binder rösterna samman är iakttagelsen att branschen fortfarande mäter värde i en smal teknisk nördighet och därmed underskattar affärsförståelse, kommunikation och de marknadsluckor som ingen sett — Elins ridsport blir hennes exempel, en hel värld som aldrig fick designas av människor som faktiskt rörde sig i den. Paulina Modlitba flyttar fokus från rekrytering till synlighet: kvinnorna finns, men de bjuds inte in som expertkällor. Clara Lin Hawking vill institutionalisera stödet, Elin litar mer på den organiska vägen via eget intresse — och den oenigheten är produktiv, inte ett problem. Det som kapitlet i sin helhet pekar mot är därför ingen rekryteringskampanj utan en omkalibrering: så länge spelreglerna — vem som får riskkapital, vem som bjuds till podden, vem som anses pondusfylld nog att leda — är gjorda för en homogen norm, är frågan om "fler kvinnor i tech" felställd.
+3 - Del III7 röster
AI i klassrummet
Lärande i en ny tid
Lärarrösterna i kapitlet talar varken som teknikoptimister eller varnande humanister, utan som personer som faktiskt provat. Den mest övertygande potentialen ligger i individualisering: Lisa Eriksson påminner om att en-till-en-handledning är den pedagogiska intervention med störst effektstorlek vi känner till, och att AI för första gången gör den möjlig i klassrum med trettio elever. Men hon stannar inte där. När läraren saknar både tid och kompetens blir användningen "lite pest eller kolera" — antingen lämnas eleven ensam med en chattbot, eller så får tekniken aldrig komma in i undervisningen alls. Risken som flera vidrör är dopamindrivet ytlärande: snabba svar som aldrig sätter sig i långtidsminnet, eftersom själva ansträngningen som lärandet kräver outsourcas. Lägg till att verktygens grundtonalitet — designad av vita amerikanska män, som Lisa påpekar — bär in en bias som svenska elever oreflekterat möter, och bilden blir mer komplicerad än marknadsföringen antyder. Tesen som kapitlet driver är därför att den verkliga reformen inte handlar om att skaffa AI till skolan utan om att omdefiniera vad en lärare är: från kunskapsförmedlare till lärprocessdesigner, någon vars centrala uppgift blir att avgöra när eleven ska kämpa själv och när maskinen får hjälpa.
+2 - Del IV6 röster
Etik & ansvar
Vem bär konsekvenserna?
Etiken börjar inte i koden utan i frågan om vem som får sitta vid bordet när koden skrivs. Alva Markelius är skarp på den punkten — FATE-ramverket är minimikrav, inte mål, och samtalet behöver vidgas till narrativ, intersektionalitet, klimat och geopolitik. Hennes konkretion är det som ger argumentet kraft: datacenter som tömmer brunnar i Mexiko, ansiktsigenkänning som missar mörka hudtoner, CV-screening som lärt sig att kvinnor är osannolika sökande. Hanifeh Khayyeri lägger till en historisk diagnos — generationer av ingenjörer har utbildats utan vetenskapsfilosofi och saknar därmed verktyg att tänka kring de sociala konsekvenserna av det de bygger. Linnea Stenliden komplicerar bilden globalt: i Kina, där hon vistats, ackompanjeras teknikens framsteg av en statlig övervakning som är oförenlig med europeiska värden, vilket gör tanken på universella AI-riktlinjer närmast utopisk. Och bakom det hela hänger Hanifehs varning för "ethics washing" — samma fenomen som greenwashing, principerna deklareras utan att implementeras. Det kapitlet i sin tystnad pekar mot är att en ansvarsfull AI inte byggs av fler principdokument utan av en mindre homogen krets utvecklare, ägare och vinnare — så länge gruppen ser likadan ut, är ansvarsfullheten ett varumärkesarbete.
+1 - Del V6 röster
AI i det offentliga
Teknik i samhällets tjänst
Offentlig sektor är platsen där löftet om effektivisering möter konsekvensen av att göra fel — och kapitlet vägrar låtsas att avvägningen är jämn. Maja Fjaestad gör en av samlingens viktigaste interventioner när hon avfärdar den vedertagna retoriken om "balans mellan innovation och etik": ingen, påminner hon, argumenterar för att ta bort hastighetsgränser för att de hämmar bilars innovationspotential. Bakom invändningen står den holländska barnbidragsskandalen som en stående varning — en algoritm som vägde "utländskt medborgarskap" som risk och förvandlade förvaltning till katastrof för tusentals familjer. Rebecka Lönnroth identifierar styrningsproblemen: lagen om offentlig upphandling är inte gjord för snabbrörlig AI-teknik, mognaden hos myndighetsledningar är låg, och kompetensen kan inte begränsas till tekniker. Hanna Forsberg pekar mot Finland, som driver en publik sajt över all AI-användning i offentlig sektor, som en konkret modell. Katarina Stensson lägger till en kulturell premiss — regler är ett socialt kontrakt, inte en polisär stafett, och om de inte är mänskligt greppbara ger de ingen verklig styrning. Tesen som börjar synas är att problemet med AI i förvaltningen inte är tekniskt utan styrningspolitiskt: en fragmenterad kommunstruktur och en LOU som inte hänger med, vilket gör att varje myndighet uppfinner hjulet på nytt — med risken för en svensk version av det holländska haveriet ständigt närvarande.
+1 - Del VI2 röster
Juridik & AI
Lagen springer ifatt tekniken
Det här är kapitlets minsta — bara två röster — och slutsatserna ska därför bäras därefter, men de pekar i samma riktning. Både Linn Alfredsson och Charlotta Kronblad sätter transparens och förklarbarhet i centrum: utan förmåga att granska black box-modellen försvinner rättssäkerheten någonstans mellan utvecklare och slutanvändare. EU AI Act bemöts inte med vördnad utan med pragmatism — den är ett viktigt steg som löser ansvarsfrågan för högrisksystem, men lämnar ett växande tomrum för allt däremellan: nudging-algoritmer, rekommendationsmotorer, decentraliserade system utan definierad ägare. Linn pressar in en användbar parallell: på samma sätt som "privacy by design" blev en självklarhet efter GDPR borde "ethics by design" och "fairness by design" byggas in från start, inte lappas i efterhand. Det som inte sägs men anas är att lagens långsamhet inte i sig är problemet — problemet är att det juridiska subjektet, någon att hålla ansvarig, försvinner när systemen blir tillräckligt distribuerade. Tesen är därför försiktig men bestämd: vi behöver inte färre regler utan klokare, skrivna av jurister som faktiskt förstår vad modellen gör — och vi behöver konstruera ansvarsbärare även för den AI som inte är högrisk på papperet men strukturerar miljontals val varje dag.
- Del VII3 röster
Vägen in i STEM
Att börja, att stanna
Hindret för flickor i tech ligger inte i intresse utan i språk. Ulrika Sultans forskning blir kapitlets nyckel: när hon själv som ny lärare började kalla flickornas bygge "kreativt" och pojkarnas "tekniskt", reproducerade hon omedvetet det mönster som senare gör att kvinnor inte söker sig vidare — tills hon medvetet bytte och började hälsa "god morgon, ingenjör Karlsson" på sexåringar som konstruerade en automatisk blomplockare. Emma Bachner förflyttar samma poäng till arbetslivet: IT-branschens egen självbild — tunga datorer, långa kodrader, hackande kollegor sedan tonåren — skrämmer bort precis de kandidater som skulle passa bäst. Hennes konkretion är IBM:s policy om lika ingångslön för nyexaminerade, som handlar mer om signalvärde än om summor. Malin Frykman är den mest pessimistiska och behövs som obekväm röst: nuvarande politik går mot OECD och UNESCO när digitala verktyg plockas bort från låga åldrar, och hela förändringen vilar på enskilda eldsjälar utan nationell ryggrad. Mot detta står Ulrikas något oväntade hopp — att AI:s bias, när den blottläggs, gör det strukturella synligt på ett sätt som principresonemang aldrig lyckats med. Tesen kapitlet driver är därför att åtgärden inte börjar i gymnasievalet utan i förskolans ordval — och att den fortsätter med företag som vågar konkretisera jämställdhet i lönelistor snarare än i värdegrundsdokument.
- Del VIII1 röster
Övriga röster
Berättelser utanför kapitlen
Det sista kapitlet rymmer egentligen bara en röst — Jennie Maevy, lärare på en F–9-skola i Täby — och den får stå för sig själv just därför att den vägrar låta sig sorteras in i någon kategoritext. Hennes berättelse är en katalog av konkret praktik: ChatGPT för att differentiera texter till elever med NPF-diagnoser, NotebookLM som gör långa läxor till poddformat, ElevenLabs som låter en blyg elev göra film utan att höra sin egen röst, årshjul som tar minuter i stället för dagar. Det som gör berättelsen oroande relevant är att den uppstått underifrån, ur en mammas behov av alternativa läromedel till sitt eget barn, och sedan spridit sig via SETT-dagarna och informella kanaler — utan att vänta in en nationell strategi. Det är samtidigt en tyst kommentar till kapitel sju: medan Malin oroas av frånvaron av politisk styrning, agerar Jennie utan den, vilket är både uppmuntrande och en aning sorgligt. Någon entydig tes går inte att destillera ur en enda röst, men antydan är tydlig: den mest transformativa AI-pedagogiken växer just nu i händerna på lärare som har både nyfikenhet och ett konkret behov — och frågan blir om systemet runt dem kommer märka det innan eldsjälarna brinner ut.
- Alva Markelius✦
- Ann-Charlotte Munkhammar✦
- Anna Kleinwichs Magnusson✦
- Anna Sjöstrand✦
- Anna Willstedt✦
- Camilla Askebäck Diaz✦
- Charlotta Kronblad✦
- Charlotte 'Lotta' Tapper✦
- Clara Lin Hawking✦
- Dagmar Machutta✦
- Elin Fritiofsson✦
- Elza Dunkels✦
- Emma Bachner✦
- Frida Karlsson✦
- Frida Mangen✦
- Hanifeh Khayyeri✦
- Hanna Birath✦
- Hanna Forsberg✦
- Jannike Tillå✦
- Jennie Maevy✦
- Jessica Liivlaid✦
- Johanna Karlén✦
- Jonna Steinrud✦
- Karin Hamberg Stén✦
- Katarina Pietrzak✦
- Katarina Stensson✦
- Kristina Knaving✦
- Linda Mannila✦
- Linn Alfredsson✦
- Linnea Stenliden✦
- Lisa Eriksson✦
- Maja Fjaestad✦
- Malin Frykman✦
- Monica Cardozo✦
- Paulina Modlitba✦
- Rebecka Lönnroth✦
- Sara Breman✦
- Sarah Karlsson✦
- Stella Riad✦
- Ulrika Sultan✦