DEBATT | Ahmed Hassan, Amesto
KI skaper ikke effektivitet - det gjør organisasjoner
Kunstig intelligens har de siste årene endret hvordan vi snakker om programvare. Det som tidligere krevde store utviklingsteam og lange prosjekter, kan i dag ofte bygges på dager eller uker. Nye KI-verktøy gjør det mulig å generere kode, lage prototyper og koble sammen systemer i et tempo som for få år siden virket utenkelig.
Det har fått mange til å stille et nytt spørsmål. Hvis det blir så enkelt å bygge programvare selv, trenger vi egentlig programvareselskaper? Jeg mener spørsmålet bommer på kjernen av problemet.
For i de fleste virksomheter er ikke utvikling av teknologi den største utfordringen, den virkelige utfordringen er å få teknologi til å fungere i en organisasjon. Å bygge et digitalt verktøy er én ting. Å få det til å skape reell produktivitetsgevinst i en organisasjon med hundrevis eller tusenvis av ansatte er noe helt annet.
Bare begynnelsen
Når selskaper utvikler egne løsninger, oppdager de ofte raskt at selve koden bare er begynnelsen. Programvaren skal driftes, vedlikeholdes og oppdateres. Den må integreres med andre systemer, følge sikkerhetskrav og håndtere endringer i teknologi rundt seg. API-er endrer seg. Nye datakilder kommer til. Modeller oppfører seg annerledes enn forventet.
Over tid bygger det seg opp teknisk gjeld, og ansvaret for å håndtere den ligger hos organisasjonen selv. Men selv dette er ikke nødvendigvis den største utfordringen. I mange selskaper vi møter ligger flaskehalsen et helt annet sted - i prosessene. Data ligger i ulike systemer og henger ikke sammen. Arbeidsprosesser er uklare eller ulikt praktisert i organisasjonen. Nye initiativer stopper i pilotfasen fordi ingen egentlig eier endringen i hvordan arbeidet skal gjøres.
Resultatet er at mange KI-prosjekter forblir nettopp prosjekter. Teknologien fungerer, men organisasjonen endrer seg ikke. Derfor ser vi også en ganske forutsigbar utvikling i mange selskaper som tar i bruk KI. Først kommer eksperimentene. Små verktøy bygges for å teste hva teknologien kan gjøre. Deretter kommer løsninger som gjør informasjon lettere tilgjengelig - systemer hvor ansatte kan søke i dokumenter eller interne databaser ved hjelp av KI.
Men den virkelig store verdien oppstår først når teknologien flyttes fra eksperimenter til drift. Når KI ikke lenger er et verktøy ved siden av arbeidet, men en del av selve arbeidsprosessene. Det er på dette punktet mange undervurderer hvor krevende endringen er.
Bedre organisering
For det krever ikke først og fremst mer teknologi. Det krever bedre organisering. At arbeidsprosesser må defineres tydeligere, data må struktureres og kobles sammen, og at ansvar må plasseres. Og organisasjonen må faktisk endre hvordan den jobber. Først da kan teknologien begynne å levere det alle snakker om, som er reell kapasitetsgevinst.
I en verden hvor det blir stadig enklere å bygge programvare, blir evnen til å iverksette og operasjonalisere teknologi det virkelige konkurransefortrinnet.
Derfor tror jeg ikke fremtiden først og fremst handler om et klassisk teknologivalg mellom «build» eller «buy». Det avgjørende spørsmålet blir noe annet, tror jeg.
Hvem klarer faktisk å gjøre teknologi om til målbar kapasitet i organisasjonen? I en verden hvor det blir stadig enklere å bygge programvare, blir evnen til å iverksette og operasjonalisere teknologi det virkelige konkurransefortrinnet.
Det er der de største gevinstene og de største forskjellene vil oppstå.
