Derfor feiler de fleste med kunstig intelligens

På midten av 90-tallet ble Excel et konkurransefortrinn for virksomheter som tok det i bruk tidlig. Kort tid etter ble det en hygienefaktor.

Det er nøyaktig det samme vi nå ser med kunstig intelligens.

I boken Mennesket vs Maskinen skriver jeg om dette skiftet. Ikke først og fremst som en teknologisk revolusjon, men som et spørsmål om forholdet mellom mennesker og maskiner. Hvem styrer hvem? Og hvem tar ansvaret for retningen? Det er der debatten må starte. Ikke med verktøyene, lisensene eller i entusiastiske sosiale medier-poster om nye KI-verktøy og -triks.

Vi forveksler aktivitet med fremdrift

En stor andel norske virksomheter sier at de bruker kunstig intelligens. Men ser vi nærmere på hva det faktisk innebærer, er bildet langt mer beskjedent. Det er gjerne noen ansatte som tester litt. En leder som har skrevet en tale med hjelp fra en KI-modell. Noen som bruker det til research. 

Hans-Petter Nygård-Hansen

Hans-Petter Nygård-Hansen er teknologihumanist, forfatter og foredragsholder med fokus på teknologiens påvirkning på mennesker, samfunn og arbeidsliv. Han er fast kommentator i Computerworld.

Alt dette er nyttig. Men det er individuelt. Det skalerer ikke. Og det gir ingen varig effekt på driften.

McKinsey viser i The State of AI (2024) at bare en mindre andel virksomheter faktisk har integrert KI i kjerneprosessene sine, til tross for at et flertall sier de bruker teknologien. Det betyr at de fleste fortsatt befinner seg på det jeg kaller nivå én: KI som assistent. Du spør, den svarer. Nyttig, men langt fra transformativt.

Problemet er at dette oppleves som fremdrift. I realiteten er det en illusjon av fremdrift. Og det er ledelsens ansvar å forstå forskjellen.

Toget dere hopper på, har ingen kjent destinasjon

Den dominerende diskursen handler om tempo. Vi må komme oss på toget, for å ikke risikere å bli stående igjen på perrongen. Problemet er at få stiller spørsmålet om hvor toget faktisk går.Et tog som kjører fort i feil retning, tar deg lenger unna målet for hvert minutt som går.

Det jeg ser i norsk næringsliv, er at mange virksomheter reagerer på dette presset ved å kjøpe lisenser, sende folk på kurs og erklære at de nå tar KI på alvor. Men de grunnleggende spørsmålene uteblir:

• Hva er det vi faktisk skal bli bedre på?
• Hvilke prosesser bruker vi mest tid på, og gir oss minst verdi?
• Hvor er friksjonen som koster oss mest?

Det er der kunstig intelligens skal inn. Ikke fordi det er kult. Ikke fordi konkurrentene gjør det. Men fordi det løser konkrete problemer.

KI feiler sjelden på teknologi, men på mennesker

I møte med virksomheter over hele landet ser jeg det samme mønsteret. KI-prosjekter stopper sjelden opp fordi teknologien ikke virker. De stopper opp fordi organisasjonen ikke er klar. Ansatte er usikre. Mange er allerede presset på tid. Og kunstig intelligens blir introdusert som enda en oppgave på toppen av alt annet.

Forskning omtalt i Harvard Business Review viser at KI ofte ikke reduserer arbeidsbelastningen, men øker i stedet forventningene til hva som skal leveres. Færre ansatte skal levere mer. Tempoet øker. Restitusjonen svekkes. Til slutt oppleves ikke KI som hjelp, men som kontroll. Oppleves KI som hjelp, skalerer det. Oppleves det som press, mislykkes det.

Derfor er spørsmålet om hvordan man innfører KI viktigere enn hvilken teknologi man velger.

Dette er ikke et IT-prosjekt

KI er ikke et IT-prosjekt. Det er en strategisk beslutning om hvordan virksomheten skal skape verdi fremover. Når det delegeres til IT, reduseres det til implementering i stedet for å være en diskusjon om retning. Ledere som overlater KI-strategien til andre, overlater i praksis deler av sin fremtidige forretningsmodell til andre.

Det er en risiko altfor få er bevisst på.

Tre ting å gjøre nå

Ikke lag en stor plan. Start med tre konkrete grep.

● Det første er å gjøre KI til et fast punkt i ledermøtene. Ikke som statusrapportering, men som strategisk refleksjon. Hva har vi lært? Hva fungerer? Hvor bruker vi tid som KI faktisk kan ta?

● Det andre er å teste på tvers av organisasjonen, med tydelig eierskap i ledergruppen. Individuell bruk gir individuell nytte. Organisatorisk læring krever deling, struktur og ledelse.

● Det tredje er å dokumentere hva som faktisk gir effekt. Ikke bare hva som testes. Det er slik man bygger institusjonell kunnskap. Det er slik man går fra KI som eksperiment til KI som infrastruktur.

Fra konkurransefortrinn til hygienefaktor

Excel ga konkurransefortrinn til de som tok det i bruk tidlig. Det samme vil gjelde for kunstig intelligens. Virksomheter som bruker KI riktig, vil oppleve økt produktivitet, bedre beslutninger og lavere friksjon. Det gir konkurransekraft i en periode.

Men den perioden er midlertidig.

Når teknologien modnes, blir den en hygienefaktor. Da er det ikke lenger et fortrinn å bruke KI. Det er en forutsetning for å være relevant.

Og det er her mange gjør en strategisk feil. De optimaliserer for kortsiktig effektivitet,uten å ta vare på menneskene i organisasjonen. Hvis ansatte blir utbrent, demotiverte, sagt opp eller slutter selv, forsvinner kompetansen samtidig som teknologien standardiseres. Da sitter virksomheten igjen med verktøyene, men uten menneskene som skaper verdi.

Retningen avgjør alt

Kunstig intelligens gjør ingenting med retningen din. Den forsterker den. De virksomhetene som vil lykkes i de kommende årene, vil ikke nødvendigvis være de som startet først. Det vil være de som stilte de riktige spørsmålene tidlig. Det vil være de som lot behovet styre teknologivalget. Det vil være de som bygde kompetanse bredt i organisasjonen og de som sørget for at frigjort tid faktisk ble brukt til bedre og mer meningsfylt arbeid.

For konsekvensene av å gjøre dette feil er betydelige i form av dyre feilinvesteringer, økt press på de ansatte og til slutt tap av konkurransekraft.

Derfor er det viktig at ledelsen sørger for at retningen er riktig før de hopper på toget.