Kunstig intelligens trenger ikke lenger innføres gjennom et stort prosjekt.
Den kan begynne med en medarbeider som åpner en KI. En jurist som får hjelp til å strukturere en vurdering. En saksbehandler som oppsummerer et dokument. En leder som bruker KI til et notat. En annen analyserer et bilde og en annen lager en filmsnutt som presentasjon.
Og funksjonaliteten kommer også inn i systemene virksomheten allerede har kjøpt.
Teknologien kommer nedenfra, ovenfra, innenfra og utenfra samtidig.
Det er nettopp derfor utviklingen kan være vanskelig å styre.
Jeg kjenner igjen mønsteret fra mitt eget arbeid. Jeg har jobbet med utvikling av kunstig intelligens, og bruktverktøyet i mange år og har i dag ansvar for KI-arbeid i et statlig direktorat.
Det interessante er ikke at ansatte tar teknologien i bruk. Det bør vi forvente.
Bruken kan bli avansert før virksomheten har fått på plass felles arbeidsmåter. Dyktige enkeltpersoner kan ligge langt foran organisasjonen. Teknologien kan være tilgjengelig før ansvarslinjene er tydelige. Kompetansen kan vokse fortere enn dokumentasjonen. Og det kan være fullt mulig å bruke KI hver dag uten at virksomheten egentlig vet hvor moden bruken er.
Det var bakgrunnen for at jeg nylig skrev i Juristen at ingen kan være KI-ansvarlig alene. KI kan ligge i HR, økonomi, saksbehandling, anskaffelser og ledelsesstøtte. Ingen profesjon kan alene forstå teknologien, jussen, fagområdet og risikoen. Og «human in the loop» hjelper lite dersom mennesket ikke har kompetanse eller myndighet til å kontrollere og overstyre.
Men det argumentet etterlater et nytt spørsmål:
Hvordan vet ledelsen om organisasjonen rundt mennesket faktisk er moden nok?
Det er her jeg mener staten mangler et styringsspråk.
Vi er blitt gode til å spørre om KI brukes. Staten har også satt et tydelig mål om at alle statlige virksomheter skal bruke KI innen 2030. I 2026 oppgir 66 prosent av offentlige virksomheter at de bruker KI i interne prosesser og tjenesteleveranser i noen, stor eller svært stor grad.
Men bruk er ikke det samme som modenhet.
En virksomhet kan ha sikre verktøy, gode data og teknisk kompetanse – og samtidig være avhengig av enkeltpersoner, mangle standardiserte arbeidsprosesser og ha uklar arbeidsdeling mellom menneske og system.
Den kan altså være teknologisk langt fremme og organisatorisk umoden.
Det er dette en modenhetsvurdering må klare å vise.
Jeg har derfor arbeidet med en enkel modell som skiller mellom tre spørsmål.
Det første er:
Hvor langt har bruken kommet?
Ikke hvor mange lisenser virksomheten har kjøpt, men hvor langt KI faktisk er integrert i ledelse, prosesser, kompetanse, teknologi og læring.
Det andre er:
Er bruken personavhengig eller virksomhetsforankret – ad hoc eller standardisert?
Dette skillet er viktigere enn det kan se ut. En virksomhet kan ha svært kompetente KI-brukere uten å ha KI-kompetanse som organisasjon.
Det tredje spørsmålet er det mest kritiske:
Har kontrollen holdt tritt med bruken?
Er ansvar tydelig? Er relevante vurderinger dokumentert? Kan beslutningsgrunnlaget etterprøves? Vet medarbeideren når KI-en skal utfordres? Kan hun overstyre den? Og har hun fortsatt fagkompetansen til å gjøre det?
Dette er i realiteten en governance-test.
Da jeg anvendte modellen på et realistisk bilde av en statlig virksomhet, kom et interessant mønster frem.
Teknologi og data lå tydelig foran prosess og kompetanse.
Et samlet gjennomsnitt kunne ha beskrevet virksomheten som «middels moden». Det ville vært lite interessant.
Profilen fortalte noe annet:
Teknologien ligger foran organiseringen.
Det er en diagnose ledelsen faktisk kan bruke.
For da er ikke neste tiltak nødvendigvis mer KI.
Det kan være å definere arbeidsdelingen mellom mennesket og systemet. Bygge kontrollkompetanse. Etablere en enkel risikoklassifisering. Bestemme hva som skal dokumenteres. Gjøre praksis som i dag bæres av enkelte medarbeidere til virksomhetens praksis.
Poenget er heller ikke å utvikle enda en femtrinnsmodell som ender i et pent diagram.
Hvis en virksomhet bruker tid på en modenhetsvurdering og deretter får beskjed om selv å finne ut hva den skal gjøre, har vi bare laget en mer avansert spørreundersøkelse.
En god modell bør kunne peke på neste realistiske organisatoriske trinn.
Ikke ved å koble på en språkmodell som tolker virksomheten, men gjennom åpne og forhåndsdefinerte kriterier. Samme situasjon skal gi samme vurdering. Det skal være mulig å se hvorfor et tiltak anbefales.
Det er etter min mening særlig viktig i offentlig sektor.
Vi trenger ikke bare KI som er effektiv.
Vi trenger styring som er etterprøvbar.
Den mest nærliggende innvendingen er at offentlig sektor allerede har nok rammeverk, strategier og veiledere.
Det er sant.
Men dette handler ikke om flere prinsipper. Det handler om å gjøre et allerede kjent problem målbart.
Staten vil ha mer KI. Samtidig forventer vi ansvar, internkontroll, kompetanse, dokumentasjon og reell menneskelig kontroll.
Da må vi også kunne oppdage når disse tingene utvikler seg i forskjellig tempo.
For kanskje er den viktigste KI-indikatoren de neste årene ikke hvor mange offentlige virksomheter som har tatt teknologien i bruk.
Det er hvor mange som har klart å organisere seg.