DEBATT | Thomas Rødseth
KI gjør det enklere enn noen gang å lage feil produkt
Kunstig intelligens lar oss gå fra idé til fungerende prototype på en ettermiddag. Det er flott, men det lar oss også å bygge noe kunden aldri ba om før lunsj. I vår undersøkelse blant 371 europeiske beslutningstakere svarer 36 prosent at deres største bekymring når det kommer til KI er hvorvidt resultatene er pålitelige. Men kanskje problemet ikke alltid er at KI gir feilaktige svar, det er at vi spør om feil ting.
Høyere produktkvalitet handler om mer enn hvor ofte KI gir oss riktig svar. Det handler også om hva vi bruker teknologien til, og om resultatet skaper verdi. Det er viktig å huske at KI løser mange oppgaver raskere og mer presist enn vi mennesker gjør. Dette gjelder spesielt de “kjedelige” gjøremålene, alt fra utbedring av maler til å skrive et møtereferat. Verdien oppstår ikke bare fordi en oppgave tar kortere tid, den oppstår når den frigjorte tiden brukes til å løse viktigere oppgaver bedre.
Derfor mener jeg vi må utvide kvalitetsdiskusjonen rundt KI. Det avgjørende spørsmålet er ikke bare om teknologien gir oss riktig svar, det er om den hjelper oss med å stille de riktige spørsmålene, ta bedre beslutninger og løse de problemene kundene har, for en modell som hallusinerer er et problem, men et team som bygger feil ting er et større problem, selv om det gjøres på rekordtid.
Det blir lettere å lage feil produkt
Produktutvikling er blant prosessene som går betydelig raskere når vi tar i bruk KI. Arbeid som tidligere tok timer eller dager, kan gjennomføres på noen timer. Det gir store produktivitetsgevinster, men skaper samtidig en ny utfordring. Når det blir billigere og raskere å produsere, blir det også billigere og raskere å produsere feil ting. Det hjelper derfor lite å halvere utviklingstiden dersom resultatet er et produkt kunden ikke trenger.
Derfor vil jeg påstå at KI flytter flaskehalsene i produktutviklingen. Det vil ligge færre utfordringer i selve produksjonen, og flere i å forstå kunden, definere problemet, ta gode beslutninger og sjekke at resultatet holder mål.
Vi må ikke la muligheten til å utvikle raskere gå på bekostning av forståelsen av hva kunden virkelig trenger. Product Discovery handler nettopp om å bruke tid på å forstå problemet før vi utvikler løsningen. Den behovsanalysen er fortsatt kritisk for god produktutvikling.
Et annet KI-kappløp
Den underliggende frykten som mange har for KI, bunner svært ofte i en frykt for at mennesket ikke lenger skal ha en rolle å spille i verdikjeden. Da overser vi alt som skjer rundt levering av teknologiske løsninger. Når mer av det operative arbeidet automatiseres, flyttes verdien av de ansattes innsats. Effektivisering gir tid til å levere en bedre helhet, som inkluderer relasjoner, forståelse og kundeforhold. Ingen kunder er like, og evnen til å tilpasse tjenester vil på sikt være et avgjørende konkurransefortrinn.
Den underliggende frykten som mange har for KI, bunner svært ofte i en frykt for at mennesket ikke lenger skal ha en rolle å spille i verdikjeden.
Vi har sett lignende utvikling i andre industrier. Automatisering fjernet ikke behovet for ingeniøren, men arbeidsoppgavene dreide seg etter hvert mer om planlegging, styring, kontroll og kvalitet. Nå ser vi det samme i programvareindustrien.
Våre medarbeidere er i ferd med å få en større rolle på de områdene der deres dømmekraft er helt avgjørende. For hva hjelper det å ha utviklet det beste produktet på rekordtid, hvis det ikke er et produkt som kunden har bruk for? Når produktet derimot er riktig og tilpasset et behov, frigis verdifull tid. Da har KI virkelig tilført kvalitet til både kundene og selskapet.
