DEBATT | Kristoffer Brandt
KI-kompetanse kan ikke være it-avdelingens ansvar
Skal kunstig intelligens gi varige resultater, holder det ikke med et par KI-eksperter på it-avdelingen. Ledere og fagmiljøer må forstå hva teknologien kan brukes til, og ikke minst hvor det faktisk skaper verdi.
At det har skjedd mye med KI i næringslivet på kort tid vet alle. Ifølge AWS-rapporten Unlocking the Nordic´s AI Potential 2026, bruker nå 46 prosent av norske bedrifter KI. I Norden er tilsvarende tall på 50 prosent, opp fra 37 prosent året før.
Det viser hvor raskt utviklingen går. Men tallene forteller like mye en annen historie. Blant de nordiske bedriftene som har tatt i bruk KI, er hele 54 prosent fortsatt på det grunnleggende nivået. Altså i form av chatboter og standardiserte verktøy. Ikke mer enn 28 prosent har kommet til det rapporten definerer som avansert bruk. Og det er kanskje det viktigste tallet?
Kompetanse er avgjørende
For det er vesentlig stor forskjell på å gi de ansatte tilgang til en KI-assistent og det å bruke teknologien til å endre produktutviklingen, kundebetjeningen og oppgaveutførelsen. Men vi kan konkludere med at vi har kommet langt når det gjelder å begynne å bruke KI. Den neste utfordringen handler om å bli bedre til å bruke den.
Det er her kompetanse er avgjørende. Rapporten viser at 55 prosent av nordiske bedrifter mener mangel på kompetanse er en barriere. Det er faktisk 10 prosent høyere enn det europeiske snittet.
Når vi snakker om kompetansegap, går tankene ofte til utviklere, dataforskere og teknologer generelt. Selvfølgelig trenger vi mennesker med dyp teknisk kompetanse. Men jeg tror vi gjør en stor feil dersom vi først og fremst betrakter mangel på KI-kompetanse som et problem for it-avdelingen.
En utvikler kan bygge en god KI-løsning. Men vet vedkommende hvilke arbeidsprosesser som bør endres? En teknolog kan bygge en modell for industrien, men kjenner ikke nødvendigvis produksjonen best. En KI-ekspert vet ikke nødvendigvis hvilke oppgaver innen økonomi, HR eller juridisk arbeid som kan automatiseres. Dette er kunnskap som allerede finnes i bedriften.
Nettopp derfor vil mye av KI-verdien først oppstå når vi klarer å kombinere teknologiforståelse med den fagkompetansen de ansatte allerede har. En økonom trenger ikke lære seg å bygge en språkmodell. Men en økonom som forstår hva KI kan gjøre, vil enklere kunne se hvilke analyser eller rutineoppgaver som kan gjøres på en bedre måte. Det samme gjelder juristen, ingeniøren, kundebehandleren eller markedsføreren.
Like mye forretning som teknologi
For å ikke glemme ledelsen. En toppleder trenger naturligvis ikke forstå hvordan en KI-modell trenes. Men at det blir vanskeligere å lede en bedrift uten å forstå muligheter og konsekvenser ved bruk av KI, er jeg i liten tvil om.
KI er like mye et forretningsspørsmål som et teknologispørsmål. Spesielt med tanke på overgangen fra generativ KI til agentbasert som kan utføre oppgaver og arbeide på tvers av systemer.
Jeg mener på ingen måte at alle må bli KI-eksperter. Men langt flere må kunne nok til å forstå muligheten, stille gode spørsmål og se hvordan teknologien kan brukes innenfor eget fagområde.
Jeg mener på ingen måte at alle må bli KI-eksperter. Men langt flere må kunne nok til å forstå muligheten, stille gode spørsmål og se hvordan teknologien kan brukes innenfor eget fagområde. Det gjelder med andre ord ansatte som kjenner kunden best, til ledergruppen som bestemmer hvor bedriften skal være om fem år.
Den viktigste KI-kompetansen finnes derfor ikke bare hos dem som kan bygge teknologien. Den finnes også hos dem som kjenner bedriften, kundene og problemstillingene. Utfordringen nå er å koble de to.
