KI-politikken må handle mer om gjennomføring

Det er lett å telle verktøybruk, piloter og virksomheter som er «i gang». Å bygge organisasjoner som klarer å bruke KI i reelle tjenester, prosesser og beslutninger, er langt vanskeligere.

I Witteds AI Readiness Survey blant nær 100 it-konsulenter svarer 89 prosent at de bruker KI daglig eller hele tiden. KI er allerede en del av arbeidshverdagen. Men blant dem som svarte på leveransespørsmålet, har bare 20 prosent levert KI til produksjon.

Dette gapet viser forskjellen på å bruke KI og å kunne sette KI i drift.

Å bruke KI-verktøy i egen arbeidshverdag er én type kompetanse. Å få KI til å fungere i en virksomhet, med egne data, sikkerhetskrav, brukere, ansvarslinjer og måling av effekt, er noe helt annet.

For offentlig sektor er forskjellen avgjørende. Det handler om saksbehandling, innbyggertjenester, datakvalitet, personvern, innsyn, sikkerhet og tillit.

Da holder det ikke at ansatte tester verktøy. Staten og kommunene må kunne definere problemene, stille riktige krav, forstå risikoen, eie løsningene og måle om de faktisk virker. Hvis ikke kan offentlig sektor bli en svak bestiller i et marked der praktisk KI-erfaring raskt kan bli mangelvare.

Et annet funn fra undersøkelsen peker på samme utfordring. Da vi spurte om målet bak KI-arbeidet, handlet svarene mest om å effektivisere eksisterende prosesser. Nye produkter eller tjenester kom sist.

Effektivisering og utforskning er ikke feil. Men for beslutningstakere bør tallene nyansere bildet av hvor KI-arbeidet faktisk står. Foreløpig handler mye om å gjøre eksisterende prosesser raskere, eller å finne ut hva teknologien faktisk kan brukes til.

Offentlig sektor kommer til å bruke KI i tjenester som berører rettigheter, helse, skole, velferd, tilsyn og saksbehandling. 

Da må noen kunne svare klart på hva teknologien skal oppnå, hvem som eier risikoen, og hvordan man vet om løsningen virker. Hvis ingen kan svare på det, er ikke problemet først og fremst teknologien. Det er styringen.

Det tredje funnet beslutningstakerne bør merke seg, er at kostnader ikke er hovedbarrieren. Det handler i større grad om sikkerhet, etterlevelse, uklare behov, manglende intern kompetanse og svak modenhet knyttet til data, infrastruktur og organisering.

Mer penger alene løser ikke KI-utfordringen. Vi må vi bygge bedre bestillere, bedre fagmiljøer og mer praktisk erfaring i virksomhetene selv.

Da trenger vi arbeidstakere som har satt KI trygt i drift i reelle tjenester og prosesser. Politikerne må ta knappheten på alvor. Hvis ikke kan offentlig sektor bli stående igjen med mange piloter, men for liten evne til å styre teknologien.