Allerede etterspør norske kunder to års erfaring med KI-agenter, ser vi i Witted. Det vil si KI-systemer som kan planlegge, bruke verktøy og utføre oppgaver med en viss grad av autonomi. Slike løsninger har knapt eksistert så lenge. Det sier noe om hvor raskt markedet beveger seg – og hvor lite erfaring som faktisk finnes.
McKinsey peker på noe viktig i sin ferske analyse: Nesten to tredjedeler av virksomhetene har eksperimentert med KI-agenter. Færre enn én av ti har klart å skalere dem til reell verdi.
Forklaringen som går igjen, er dårlig datakvalitet, svak arkitektur og mangelfull governance. Vi har hørt det før, og det stemmer.
Erfaring mangler
Men én konsekvens av dette får langt mindre oppmerksomhet enn den fortjener. Hvis 90 prosent av markedet ikke har klart å skalere KI-agenter, betyr det også at markedet har bygd altfor få mennesker med erfaring i å gjøre nettopp det. Der ligger den egentlige knappheten nå.
Manpower Group bekrefter bildet fra en annen vinkel. I deres undersøkelse av 39.000 arbeidsgivere i 41 land har KI-kompetanse for første gang passert alle andre ferdigheter som den vanskeligste å finne globalt.
Ikke tradisjonell IT. Ikke ingeniørfag. KI.
Norsk næringsliv snakker fortsatt om KI-kompetanse som om det først og fremst handler om kurs, sertifiseringer og opplæring. Det gjør det ikke. Å bruke KI-verktøy er ikke det samme som å levere KI i produksjon. Erfaring med KI i komplekse virksomheter kan ikke læres i et klasserom. Den kommer av arbeid med faktiske brukere, egne data, reell risiko og reelle konsekvenser.
Det er først da man lærer hvor agentene feiler, hvordan arbeidsprosessene må bygges om, når mennesker må overstyre og hvilke data- og styringsproblemer som velter verdien i praksis. Det finnes ingen snarvei til den typen kompetanse. Den må bygges gjennom levering.
Selvforsterkende effekt
Derfor er situasjonen mer alvorlig enn mange ledere later til å tro. Selskapene som lykkes med å skalere KI, bygger ikke bare bedre løsninger. De bygger også miljøer der folk får den erfaringen resten av markedet snart kommer til å mangle.
Det gir en selvforsterkende fordel. Virksomheter som får løsninger i produksjon, tiltrekker seg folk som vil jobbe med reelle problemer. De beholder kompetansen fordi læringen er relevant, og de bygger organisasjoner som vet hvordan KI tas fra pilot til drift. Resten av markedet risikerer å bli stående igjen med strategier, ambisjoner og powerpoint-kompetanse.
Det holder ikke lenger å si at «vi satser på KI». Spørsmålene ledere må stille seg, er langt mer konkrete: Hvor i vår virksomhet bygger vi faktisk erfaring? Hvor får folk levere? Hvor tar vi løsningene ut i produksjon?
McKinsey har rett i at datafundamentet er avgjørende, men data alene skalerer ikke KI-agenter. Det gjør mennesker som har fått teknologien til å fungere i møte med brukere, data og begrensninger.
Akkurat nå er det altfor få av dem i norsk næringsliv.
Norges nye KI-sjef: – Det er ingen god løsning at KI skal fatte vedtak i saksbehandling
