AI endrer kompetansekravene – er norske bedrifter klare?

Norge er et land som lenge har holdt følge med den digitale utviklingen. Norske bedrifters konkurransefortrinn som følge av AI vil avhenge av om de klarer å fortsette å ligge i forkant.

Frode Steen er professor ved NHH og trekker frem digitale hyllepriser som et eksempel på en parallell når det gjelder digitaliseringsgrad og lønnskostnader. Han mener også at dette er en av årsakene til at norske bedrifter må følge med på KI nå.

{{cta-2}}

KI-utviklingen raser avgårde i høy fart, og det skjer nå 

– Mulighetene KI gir er spesielt attraktive for norske bedrifter, dels fordi vi er et mer digitalisert samfunn sammenlignet med andre land, og dels fordi lønnskostnader relatert til kostnader med teknologi og kapital i Norge, er høyere enn det vi ser i andre land. Et eksempel jeg liker å sammenligne KIs inntog med, er innføring av digitaliserte hyllepriser i Norge. Vi var spesielt tidlig ute fordi alternativkostnaden, nemlig lønn til medarbeidere, var relativt sett høyere i Norge enn i andre land.

– Et eksempel jeg liker å sammenligne KIs inntog med, er innføring av digitaliserte hyllepriser i Norge.

Steen observerer at stadig flere norske bedrifter tar i bruk verktøyet. Kunstig intelligens i norsk sammenheng er ikke lenger bare en snakkis.

– KI har lenge vært et samtaleemne, men nå ser vi at bruken tar av, sier Steen.

Et skifte i kompetansekrav

Analyse av store datamengder er blant rutineoppgavene KI fjerner, og fører til nye kompetansekrav som for eksempel evnen til å kontrollere disse analysene.

– KI vil kunne erstatte en rekke rutinepregede operasjoner, spesielt i sammenhenger der det eksisterer klare spilleregler, altså der det ikke er nødvendig med særlig grad av skjønnsbaserte vurderinger. Dette innebærer at vi blant annet vil se et skifte i kompetansekrav.

– KI vil kunne erstatte en rekke rutinepregede operasjoner, spesielt i sammenhenger der det eksisterer klare spilleregler.

Hype eller reell verdi?

Det kan være vanskelig å skille hype fra den reelle verdien KI kan gi, som for eksempel i et ERP-system hvor automatikken løser opp i repeterende oppgaver som i dag kveler flere bedrifters effektivitet.

– Utfordringen med KI er blant annet at flere av løsningene som gis er for generiske, og det er et problem for de norske bedriftene som skal tilby sine unike produkter og skille seg ut, sier Steen.

Her kommer kompetanseskiftet som Steen snakker om inn i praksis, som også sørger for at KI vil kunne ha en reell verdi for bedriften.

– Sett opp tilstrekkelig med kontrollkrav. KIs utvikling er stigende, men den er helt avhengig av at du setter gode kontrollkrav slik at brukeren kan vurdere nyttigheten av informasjonen som KI gir. Dette krever også at brukeren har tilstrekkelige kunnskaper til å gjøre vurderinger som er gode nok.

{{cta-3}}

Beslutninger og kontroll

KIs evne til det repetitive og rutinedrevne gjør det altså til et godt verktøy for å effektivisere prosesser, og bidrar til at du har tid til å ta bedre beslutninger og få mer kontroll.

– (...) blir dette den nye hverdagen, vil fremtidig konkurranseevne påvirkes av kompetansevalg i ansettelsesstrategier.

– En av KIs styrker er å hjelpe brukeren til å analysere store datamengder, men bare hvis du sikrer at analysene er de du burde bruke, og at KI eksempelvis ikke fristes til å benytte syntetiske data. Det er for eksempel viktig å forstå forskjellen mellom kausale resultater og rene korrelasjoner. Det første kan hjelpe deg med å ta informerte valg i beslutningsprosesser, mens korrelasjoner kan være drevet av rene tilfeldigheter. Jeg ser for meg at mer av ressursene vil bli benyttet til å forstå og vurdere det forbedrede faktagrunnlaget, og blir dette den nye hverdagen, vil fremtidig konkurranseevne påvirkes av kompetansevalg i ansettelsesstrategier.

Steens 3 viktigste tips for å unngå fallgruvene

Steen har konkrete råd som han mener bedriftsledere må være oppmerksomme på om de vil unngå grunnleggende risikoer når bedriften tar KI-systemer i bruk.

Oppsummert er det særlig tre veiledende råd du kan merke deg:

• Vær oppmerksom på analysedelen og valg av modeller.
• Sett opp tilstrekkelig med kontrollkrav til data og modellering.
• Ha et bevisst forhold til kompetansekrav til brukeren.

Tross en liste med utfordringer forbundet til KIs tilbakeskuende og generiske inngang til nye problemer, gjelder det å finne rett kombinasjon for bedriften din.

– Bedrifter som effektivt klarer å kombinere KI med riktig kompetanse og kontrollmekanismer, vil kunne komme godt ut av den pågående utviklingen.

{{cta-1}}