KI vil endre ting på individ- og virksomhetsnivå, men skal også håndteres på samfunnsnivå. På noen områder vil KI endre samfunnet, som andre infrastrukturteknologier har gjort før. Men handlingsrommet for teknologianvendelsen er også avhengig av samfunnet rundt. Vil det være flaskehalser og hindringer som gjør at vi ikke får utnyttet mulighetene fullt ut? Vil det være knapphet på kompetanse, på databrikker, på elektrisitet, eller vil vi oppleve en politisk motstand mot store endringer? Og hva med sikkerhet, fri handel og utenrikspolitiske hensyn?
Hvordan håndterer man utfordringer ingen har vært i før, og der derfor ikke er mulig å lære av andres erfaringer?
Forestillinger om fremtiden
Det som i hvert fall kan hjelpe er å utvikle evnen til å forestille seg hvordan fremtiden kan bli. Og gjerne en forestillingsevne som erkjenner at det ikke finnes noen fasit, at mye er usikkert, at det er flere mulige fremtider, og at det både er forhold vi kan påvirke og ting vi ikke kan påvirke.
Slike sorteringsøvelser gjør det lettere å lage målbilder og beskrive strategier fordi vi kan sette inn ressursene der det faktisk har effekt. Noen har mer innflytelse på hvordan fremtiden vil bli enn andre, men det å bruke scenarioer, prognoser eller andre slike verktøy for å lage gode fortellinger om fremtiden er lurt og nyttig. Det er både nyttig for regjeringens og nasjonale myndighetsorganer, som har behov for å utrede handlignsrommet for ulike veivalg før de fastsetter strategier og tiltak, men det gjelder også hver enkelt bedrift, kommune, statlige etat eller friville organisasjon, som alle har behov for å finne sin plass i en fremtid med mer KI.
Er det slik at transformasjonen KI fører med seg vil være nokså lik i ulike sektorer og bransjer, og på tvers av ulike land, eller står vi i en situasjon der sektorer og bransjer har helt ulike muligheter og veivalg. Vil det være samarbeid og deling av teknolgi og kompetanse mellom land, eller blir det mer konkurranse og rivaliering, der alle må sørge for seg selv, og heller ikke kan være sikre på tilgangen til den beste teknologien? Hvordan forbereder vi oss på en å håndtere veivalg og dilemmaer når det er så mye usikkerhet og så mange variable, noen kjente og noen vi ikke engang har oversikt over?
Vel, jeg har prøvd å lage en liten oversikt over en del scenariorapporter, predikjoner, ønskede fremtider, og annet spennende som allerede er laget av andre, og som kan bygges videre på, eller inspirerer til nye fremtidsfortellinger.
Seks måter å fortelle om KI-fremtiden på
Det finnes etter hvert et betydelig bibliotek av rapporter om "KI-fremtiden". Noen kommer fra regjeringsoppnevnte utredere eller fra internasjonale organisasjoner som EU-kommisjonen og OECD, Andre fra små og uavhengige forskningsinstitutter og tenketanker. Det finnes ingen fasit for hvordan man lager gode og anvendbare fremtidsfortellinger. Den underliggende sorteringen er en taksonomi fra OECD og GPAIs Generative AI and the Future of Work (jan. 2025), som skiller mellom prediktiv foresight (hva vil skje?), utforskende (hva kan skje?) og normativ (hva bør skje?)
Rapportene jeg trekker frem er også forskjellige også når det gjelder hvilke usikkerheter og "omdreiningspunktene" de peker på som de viktigste. Jeg har valgt å sortere rapportene jeg har funnet i 6 ulike metodiske sjangre. Jeg har lest noen av dem, mens andre har jeg bare lest omtalen av, og skummet raskt igjennom, men ikke dypdykket i. Flere av rapportene jeg ikke har gått i dybden på enda kommer jeg helt sikkert tilbake til her på bloggen.
1. Scenariofortellingene: "Vi må forestille oss mulige fremtider for å kunne gjøre vanskelige valg"
Dette er store scenariorapporter med fortellinger om hvordan fremtiden kan bli langs flere ulike dimensjoner. De har mer eller mindre rike og utbroderte fortellinger, Fortellinger som setter tankene i sving og hjelper oss løfte blikket og forstå hva som kan bli annerledes og hva som kanksje ikke blir fullt så annerledes i fremtiden. De hjelper oss reflektere over hva vi kan påvirke og hva vi ikke kan påvirke, og velge en retning fremfor en annen. Men det er minst like aktuelt å bruke beskrivelsene av fremtiden til å stressteste strategier og planer vi allerede har, eller jobber med nå, for så sikre at de tåler en fremtid som kan bli ganske annerledes.
Den britiske rapporten AI Scenarios 2030 er gitt ut av The Government Office of Science, UK, og er kommet i to generasjoner. Den første fra 2023 ble bygget på fem kritiske usikkerheter. Oppdateringen fra juni 2026 viderefører rammeverket, men med seks kritiske usikkerheter, som er KI-kapabilitet, KI-distribusjon og -tilgjengelighet, sikkerhet, adopsjon, arbeidsfortrengning og globalt samarbeid. Hver av disse er utstyrt med en akse med fem trinn, Ulike kombinasjoner på disse aksene gir fem hovedfortellinger som har fått navnene: Slow Burn, Open Frontier, Augmented Growth, Transformation Economy og Take-Off. Disse scenarioene inkluderer helt bevisst ikke britiske politiske tiltak, nettopp fordi de skal kunne brukes til å teste slike tiltak.
- The EU's «safety first» AI: pay-off in the long run,
- A rearmed EU among the frontrunners in the global AI race,
- EU attached to transnational global AGI and ASI networks,
- Europe leads a unique AI revolution
- Global AI winter.
Mens EU-kommisjonens rapport del 4 er en scenariorapport, hører del 3 hører strengt tatt ikke hjemme i denne scenariosjangeren, men jeg omtaler den her likvel, for sammenhengens skyld, og fordi den bidrar med noe viktig. Den heter A Forward-Looking Analysis of European Industries' AI Use. Den vurderer utsiktene til KI-adopsjon i EUs næringsliv fram til 2030, og er en fremskriving, ikke et scenariosett.
Basert på flere ulike indikatorer og modenhetsmodeller blir Europas næringsliv gruppert i tre profiler: innovasjonsledede sektorer (IKT, faglig og vitenskapelig tjenesteyting, helse, utdanning), operasjonelt kjernedrevne sektorer (industri, kraft, transport og lagring, finans og forsikring, bygg og anlegg), og service envelope (varehandel, overnatting og servering, administrative tjenester, kultur og underholdning). Hver gruppe fremskrives til 2030. Dette er et interessant arbeid av flere grunner, blant annet at dette er det eneste arbeideidet i hele denne samlingen av rapporer og scenarioer som som tar mål av seg til å bruke samme rammeverk på tvers av ulike bransjer og sektorer.
Og som sagt finnes det flere eksempler på bruk scenariometodikk med kontraster og alternative fremtider brukt inn i ulike sektorer. Der de er opptatt av å forestille seg hvordan fremtiden med KI vil bli på sitt område Her kan vi finne:
- Cedefops Preparing for 2040 om KIs innvirkning på "skills development", beskrevet i fire temmelig ulike scenarioer.
- EdTech Hub om utdanningssystemer i lav- og mellominntektsland, med syv sikre trender, syv mer usikre trender, og fem scenarioer.
- ARL og CNIs 2035 Scenarios: AI-Influenced Futures om KI og forskningsbibliotek
- Ada Lovelace Institute og Nuffield Council om genomisk helseprediksjon, en spennende og metodisk tung scenariorapport om medisinsk forskning og helse som jeg gleder meg til å lese.
1b. Bruk av 2x2 aksekors, og et norsk bidrag
Det er også et interessant norsk scenariobidrag om hvordan KI-utviklingen pårivrker kompetansebehov i arbeidslivet. Det er Kompetansbehovsutvalgets temarapport "Framtidige kompetansebehov: Hvilken kompetanse trenger Norge for å lykkes med digital omstilling?" Det kommer fra et offentlig utvalg nedsatt av kunnskapsdepartementet, og handler om å gi anbefalinger om kompetansebehov for -tiltak, men på tvers av sektorer og bransjer, for KI vil vi finne over alt.
Kompetansebehovsutvalget insisterer på at aksene er gradvise, ikke enten–eller valg, og at de fire framtidsbildene bare er eksempel-scenarioer plassert i hver sin kvadrant, ikke hardkodede definisjoner av kvadrantene. Man har med andre ord frihet til å lage litt ulike fortellinger, så lenge de ikke bryter med hovedvariablene som er valgt, Rapporen insisterer også på at selv om Norge i liten grad påvirker stormaktspolitikk, teknologiutviklingen eller graden av globalisering på tvers av land, er det slik at myndigheter og organisasjoner i stor grad kan påvirke virkningene av driverne i norsk arbeidsliv, og slår dermed et slag for den noske modellens betydning i møte med KI-kompeksitetene vi vil møte.
2. Prognosen: "Dette tror vi vil skje"
3. Ønsket fremtid: "Dette vil vi at skal skje"
AI 2040: Plan A er laget av de samme som skrev AI 2027, men dette er i en helt annen sjanger. Det er riktignok flere scenarioer som settes opp mot hverandre i denne rapporten, men de er laget som normative fortellinger der Plan A er den ønskede utviklingen, mens alternativet, Plan B, C, D og S er i ulike grad uønskede eller direkte ødeleggende fremtider for menneskeheten. Forfatterne er eksplisitte: "Plan A is primarily a recommendation, not a prediction". Plan A for forfatterne er en internasjonal avtale mellom USA og Kina om å utsette superintelligens til 2040, kombinert med gjensidig innsyn i FoU, verifisering av regnekraft, en pause på toppekspertnivå i 2035, og en avskrekkingslogikk lånt fra nedrustningsavtaler og atomvåpenprogram.
Og sånn sett er ikke dette et utviklingsverktøy for å utforske fremtiden fritt, men mer en metodikk for å teste om forfatternes eget policyforslag overlever møtet med virkeligheten. Og sånn sett kan den samme metodikken elt sikkert brukes til utforske og teste også andre planer og ønskelister, for å se hvor gjennomførbare de er.
Europe 2031 er også en slik normativ fortelling om veivalg som blir tatt for å unngå en samfunnsskadelig KI-utviklining, men med et noe motsatt fortegn. Det går ikke så bra likevel. Her er fortellingen opptatt av hva vi ikke får til i Europa fordi vi ikke ser hva som kommer. Fortellingen er skrevet som en novelle, fortalt gjennom Caroline Dubois, en ung fransk policymedarbeider i Brussel, og Christian Vogt, en tysk gründer som har flyttet til San Francisco. Starpunktet er lanseringen av den kinesiske KI-modellen DeepSeek R1 i januar 2025 og ender i et rom i Washington våren 2031, der Europas skjebne avgjøres uten at Europa har noe å forhandle med.
Det interessante med denne fortellingen er at den tar EUs egne KI tiltak, det vil si suverenitetspakken, KI-gigafactories, håndhevelsen av AI Act, europeisk sky i offentlig sektor, og setter dem under press. For Norge er det også interessant at epilogen foreslår en koalisjon av mellommakter: Nederland, Tyskland, Frankrike, Norge, Storbritannia, Canada, Japan og Sør-Korea – som hver for seg har strategiske roller verdikjeden, og som har mer forhandlingsmakt sammen enn hver for seg. Rapporten er skrevet av et uavhengig utretningsmiljø.
4. Mulighetsrombeskrivelsen: "Fort eller sakte, samarbeid eller konflikt?"
How AGI Could Affect the Rise and Fall of Nations (RAND, juli 2025) og Exploring possible AI trajectories through 2030 (OECD AI Papers No. 55, feb. 2026) og Threshold 2030 (Convergence Analysis / Metaculus / FLI, feb. 2025) er rapporter som ligner på de alternative scenarioforellingene i kategori 1, men ikke setter fortellingene opp mot hverandre som helhetlige alternativer på samme måte. Disse rapportene har mer karakter av at scenarioene ikke er aktive politiske og regulatoriske veivalg, men mer handler om hvor fort den teknologiske utviklingen går, eller hvordan den utenriks- og sikkehetspolitiske utviklingen er. En slags krysning mellom perspektivmelding og scenarioer, kanskje.
Det blir ikke like levende og engasjerende fortellinger med denne tilnærmingen, men dette er grundige og systematiske rapporter fra tunge utredningsmiljøer med høy tillit. RAND-rapporten bruker to variable i et aksekors. Den ene er om KI-utviklingen sentraliseres eller desentraliseres. Den andre er om utfallet styrker eller svekker USA og USAs allierte (geopolitival outcomes-axis). Det munner ut i fortellinger om åtte ulike verdener, som har fått fargerike navn, fra Multilateral Coalition of Democracies Leads via blant annet Cold War 2, The Wild Frontier og Authoritarian Advantage, til Mushroom Cloud Computing, som er betyr krig.
I en beslektet katerori fremtidsfortellinger hører OECDs ekspertgruppe om KI-fremtider (Assessing Potential Future AI Risks, Benefits and Policy Imperatives, OECD AI Papers nr. 27, 2024), som ikke presenterer scenarioer, men er en ekspertgruppe som har rangert topp ti gevinster, topp ti risikoer og topp ti policytiltak.
Threshold 2030 - Modeling AI Economic Futures er et resultat av at 30 deltakere hadde en konferanse om KI sammen, høsten 2024 der de fikk utdelt tre scenarioer. De heter: Current AI systems, but with improved capabilities, Powerful, narrow AI systems that outperform humans on 95% of well-scoped tasks og Powerful, general AI systems that outperform humans on all forms of cognitive labor. En slags small, medium og large innenfor KI, med andre ord
Jeg kan også nevne Bank of International Settlements (BIS), som i sin årsrapport (BIS' årsrapport 2026, kap. I) har med en graf som presenterer fire scenarioer business as usual, bounded productivity boost, transformative AI og demand bottleneck. Uten noen tilhørende fortelling, men de har i hvert fall fått Terje Erikstad i Dagens Næringsliv til å skrive en god kommentarartikkel om den. Den har en interessant vri ved at scenarioet om at etterspørselen er flaskehalsen sier at KI kan føre til mindre vekst. Mens nesten alle andre pessimistiske scenarioer er pessimistiske fordi KI blir for kraftig, eller misbrukes, har BIS en fortelling om at teknologien kan svikte økonomisk ved at hver arbeider som blir fortrengt også er en tapt forbruker
Og så kan jeg nevne det internasjonale pengefondet IMFs rapport om Global Economic and Financial Implications of AI (IMF Note 2026/002). Ganske tørr i formen, men egentlig ganske spennende. Blant annet fordi IMF velger å ta for gitt at rask kapabilitetsutvikling er en felles forutsetning for alle fotellingene, mens diffusjon er den strukturerende aksen. De beskriver to baner, en forsiktig baseline mot runaway over fem år, og har anbefalinger om finanspolitikk, pengepolitikk, tilsyn og internasjonal koordinering. .
5. Scenarioer for å trene og erfare: "Hva gjør vi når krisen treffer?"
Dette er en sjanger som ikke bygger fremtidsfortellinger, men utvikler metoder for å utforske og øve på hva vi gjør når problemene treffer oss, og tester beslutningsdeferd. Eksempler på dette er den anvendte forskningsorganissjonen RANDs rapport Infinite Potential – Insights from the Cyber Surprise Scenario (RAND, mars 2026).
RANDs bidrag er seks kjøringer av en totimers bordøvelse der deltakerne rollespiller USAs nasjonale sikkerhetsråds prinsippkomité, med en fasilitator i rollen som nasjonal sikkerhetsrådgiver. Scenarioet: Kina tar plutselig i bruk en avansert cyber-KI-kapabilitet, etterfulgt av et storskala cyberangrep i runde to. Poenge er å finne ut mer om deltakerne, ikke om fremtiden. Formatet er lånt fra RANDs "Day After"-metodikk fra atomspredningsstudiene på 1990-tallet, Cyber Surprise er én av flere i RANDs Day After AGI-serie, Andre dekker blant annet en kinesisk AGI-moonshot, en robotoppstand og KI brukt til å generere biologiske trusler.
6. Metalaget: "Hva trenger vi av innsikt, metoder og verktøy for å lage relevante fortellinger?"
Hvor finner jeg rapporten om hvordan man lager rapporten? For eksempel scenariorapporter for min bransje og mitt formål? Et rammeverk for et målbildeprosjekt, en strategi for virksomheten, eller et retningsvalg for en kommune eller en statlig forvaltningsorganisasjon? Hvor er verktøybutikken men de verktøyene som trengs?
Dette er naturligvis en bred og ikke helt avgrensbar sjanger i samlingen av rapporter om fremtidsfortellinger. Det er en slag overbygning, men svært viktig for å ha forutsigbare rammer og en forventningsstyring undeveis i et innsikts- og strategiarbeid. Og her finnes det ting for helt ulike ambisjonsnivåer og kombleksiteter, både small, medium og large. Jeg ble veldig fascinert av en metodebeskrivelse om hvordan man gjør dette i praksis fra Assosiation of Resarch Libraries Futurescape Libraries AI-toolkit, Et praktisk opplegg for å gjennomføre fremtidsverksteder om KI.
