Kunstig intelligens hjelper oss med å lage sammendrag og presentasjoner, finner mønstre i store data og gir utviklere snarveier ved å generere ferdige algoritmer. Teknologene misjonerer om nye rammeverk som kan koble data og no code-løsninger som gir deg dashboards og rapporter om hvordan løsningene presterer.
Men hvem definerer de riktige målene og identifiserer problemene som må løses? Har vi glemt dette i all teknologien? Pass på hva tida brukes til, hadde vært et typisk sitat fra fenriken i TV-programmet Kompani Lauritzen. Et forsøk på en snarvei til målet kan fort bli en omvei.
Kjappe løsninger fra kunstig intelligens kan være fristende å lene seg på som snarvei til mål. Om snarveien er Chat GPT, får man gjerne et produkt som er basert på treningsdata fra hva andre har gjort tidligere. Dette er ikke spesifikt tilpasset ditt behov. Å oppnå 80 prosent måloppnåelse på noe som likner problemløsning, er fortsatt langt fra tilfredsstillende.
Hvilken effekt ønsker du?
Det kan være fort gjort å miste riktig mål av syne. Særlig om man er teknologioptimist som lett lar seg begeistre av hva det er mulig å få til, er det lett å la seg besnære av hva som kommer ferdig ut av boksen. Ikke at det ikke er nyttig, men det er ikke gitt at det er det som er brukernes primære behov. Det er heller ikke sikkert at det er det som bidrar til å skape den effekten man først og fremst ønsker. Sagt på annen måte: Det hjelper lite å ha det beste verktøyet til å måle effekten, om vi ikke har gjort noe for å oppnå effekten i første omgang. Vi må først løse oppgaven som gir effektene vi skal måle.
Vi som er rådgivere og drivere i digital transformasjon, må være oss vårt ansvar bevisst og hele tiden ha blikket på ballen. Hva er det viktigst for virksomheten å oppnå, hvilket problem må vi adressere for å oppnå dette, og hvilken løsning tar vi i bruk for å fjerne problemet? Først når vi vet dette, skal vi slippe utviklerne i gang med å utarbeide selve koden. Og da er det heller ikke så viktig om den som eier prosessen «ikke kan alle de datagreiene», for det er vi som gode teknologer og rådgivere som må evne å omsette fra forretning til teknologi. Og tilbake igjen.
Verktøy med KI-stempel
Så tilbake til fenriken i Kompani Lauritzen. Når han sier at det ikke er aktiviteten «vask» han er ute etter, men målet om å oppnå resultatet «reint», er det opp til kompaniet å finne ut hvordan man best løser oppgaven. Kompani-teamet nyttiggjør seg nok av tilgjengelig vasketeknologi som langkost og svaber, men aktiviteten vask er ikke i seg selv målet. Dette gjelder også om det er stemplet kunstig intelligens på boksen vi henter verktøyet ut av. Det er ikke teknologien i seg selv som er målet, den er et verktøy vi bruker for å oppnå målet. Husk det neste gang, så er det større sjans for at du bidrar til digital transformasjon i stedet for å drukne i teknologien.
Vi kan ende opp med å påføre kvinnene en revolusjon de aldri ba om
