KI, og sivilisasjonens slutt

Vil uregulert bruk av kunstig intelligens føre til at menneskeheten går under, og KI-agentene tar over verden? Når vil det i så fall skje? Da The Economist i april 2023 skrev en lederartikkel (jeg bloggen om den her) om kunstig intelligens vil redde verden eller utslette oss, og om det enorme spennet i ulike oppfatninger, kunne de fortelle at:

"The degree of existential risk posed by AI has been hotly debated. Experts are divided. In a survey of AI researchers carried out in 2022, 48% thought there was at least a 10% chance that AI’s impact would be “extremely bad (eg, human extinction)”. But 25% said the risk was 0%; the median researcher put the risk at 5%. The nightmare is that an advanced AI causes harm on a massive scale, by making poisons or viruses, or persuading humans to commit terrorist acts. It need not have evil intent: researchers worry that future AIs may have goals that do not align with those of their human creators."

Elon Musk var også den gang med på et åpent brev tok til orde for et globalt moratorium på 6 måneder når det gjaldt utviklingen av nye KI-modeller. Og det er interessant å se at dette prosenttallet på 10 prosent sjanse for at KI kan stelle i stand noe "extremely bad", for eksempel utslettelse av menneskeheten, sannsynligvis ble etablert på den tiden, og resirkuleres videre nå.

Spørsmålet om regulering var også sentralt og The Economist slo nøktert fast at. "Regulation is needed, but for more mundane reasons than saving humanity". Jeg tilhørte nok dem som trodde at den ekstremt polariterte debatten ville bli mer normalisert etter hvert som virksomheter lærer å ta KI i bruk, og ser at KI definitivt har noen problematiske sikkerhtsmessige sider, men at utslettelse av hele menneskeheten ikke er rett rundt hjørnet.

Fra avansert svargenerator til autonom agent

Det har nå gått tre og et halvt år og advarslene om dommedag fortsetter å komme, ikke minst fra folk som hopper av de store KI-selskapene, og i den forbindelse har behov for å formidle en bekymring. Og menneskeheten undergang i løpet av noen år er jo definitivt noe man kan være ganske bekymret over. Men disse advarslene opptrer vanligvis ikke i en spesielt konkret form. Det blir gjerne en kombinasjon og store generelle påstander om masse ting som kan gå galt, eller anekdotiske beviser i form av noen enkelhendelser, gjerne KI-agenter som har gjort noe annet og mer skadelig enn det som var forventet av dem.

Det vi uansett kan slå fast er at KI-utviklingen har gått veldig raskt siden Chat GPT 4 ble lansert og denne utgaven av The Economist kom ut, med KI som himmel eller helvete på forsiden. Og et er ikke bare selv intelligensen i språkmodellene som er blitt mye bedre, som vi har opptatt av da, men en enda større endring er hva de kan brukes til. I dag åpner KIene våre nettlesere, finner oppdatert informasjon, fyller ut skjemaer, åpener filer og apper, og kan jobbe uavhengig av våre instruksjoner i lange perioder av gangen. De er agenter som jobber på våre vegne, og lager noe, og i stor grad kan finne frem til hva den trenger for å lage det som blir bestilt.

Dario Amodei advarer

Også noen av bransjens nåværende og tidligere toppledere har gått ut og advarer mot en utvikling som går for rakst, og som kan gjøre stor skade hvis vi ikke regulerer mer og iverkstetter uanhenige tilsyn. I en tidsalder som er ganske kynisk, og der mange i hvert fall ikke er spesielt vennligsinnet mot toppledere i store digitale plattformselskaper, kommer det raskt en beskyldning om at advarslene er en slags reklameinnslag for å få mer oppmerksomhet og selge produktene sine, blant annet i form av bedre beskyttelse mot digtale angrep. Det kan jo være at de verktøyene som er best til å angripe også er best til å beskytte

Nå tenker jeg at det strengt tatt ikke er særlig god reklame å få masse oppmerksomhet om at produktene man selger til bedriftskunder, offentlige etater og innbyggere ikke er spesielt godt oppdratt, og kan finne på å gi til angrep på egen og andres data og digitale infrastruktur. Kanskje de rett og slett har rett i at vi trenger mer regulering fordi det finnes en udefinert, men reell eksistensiell trussel  mot vår sikkerhet, trygghet, personvern og, i verste fall, liv og helse? Og da kan det jo være et poeng å sette seg inn i det de faktisk skriver, og samtidig også være opptatt av saklig og konkret kritikk av at den eksistensielle trusselen blir overdrevet, og kanskje brukt til å krisemaksimere.

Et fornuftig sted å starte kan være å lese det Anthropics skriveføre leder Dario Amodei, som har sin egen blogg, skriver. Han har i det siste fått mye oppmerksomhet for innlegget "We must pace the frontier". Det er ikke første gang Amodei skriver om sikkerhetsutfordringer knyttet til tilgang til KI som blir mer intelligente enn mennesker. 

Amodei begrunner bekymringene sine langs to linjer. Det ene er den dynamikken som utløses av at KI-modeller er i stand til å forbedre seg selv, og gjør seg selv stadig mer intelligent og avansert. Det andre er sikkerhetsutfordringer som er konkret demonstrert i en bestemt hendelse der et kollektiv av KI-agenter klarte å bryte seg inn på et nettstedet "Hugging Face" på egenhånd for å gjøre noe uautorisert, og til og med prøvde å dekke sine spor:

"My second concern is the OpenAI-Hugging Face incident (OAI-HF), in which a swarm of agents essentially acted as a fanatically devoted collective, conducting cybersecurity attacks on targets they were not asked to attack and that were unrelated to the task at hand, sacrificing themselves for the success of the group, and attempting to hack into the “grader” responsible for evaluating their performance. It’s easy to dismiss this incident because no one was hurt and the economic damage was minimal, but in my opinion, a swarm that possessed greater capabilities but a similar level of misalignment could have caused catastrophic damage. Given the accelerating rate of AI capability development, it’s my worry that in 6–12 months such a swarm could be capable of taking over the entire internet with a persistent botnet (potentially causing hundreds of billions of dollars in damage), and that the scale of damage would continue to increase from there if AI becomes more powerful without the necessary guardrails."

Dario Amodei sier ikke at menneskeheten vil gå under her. Han bruker formuleringen "capable of taking over the entire internet", og sier ikke noe mer konkret om liv og helse, men vi kan jo tenke oss at det er ganske uhendig om fremmede botter tar over alt virksomheter gjør på internett. 

Svaret på denne trusselen er i følge Amodei en tre-trinns-innsats for å sikre kontroll over utviklingen. Først gjennom tiltak satt i verk i de fremste KI-selskapene, med uavhengig tilsyn og kontroll på innsiden, med samme tilgangen til alle systemer som ansatte. Nivå to er samarbeid mellom demokratiske land om regelverk og reguleringer, og mens det pågår et samarbeid mellom selskapene om bransjenormer og spilleregler. Og så er trinn tre å gjøre dette globalt. i samarbeid med Kina. 

Bill Gates bekymringer

En annen som har flere av de samme bekymringene, men ikke har et konkret produkt å selge på samme måte som før, er tidligere Microsoft-grunder og -sjef Bill Gates. Han bruker Gates Foundation til å gjøre gode ting for verden, og har i utgangspunktet stor tro på at KI vil bidra positiv på en rekke områder. Men nå er han også ganske bekymret. Hans siste innlegg på bloggen fra 26. august i år heter "The turbulent AI era is here. The choices we make now are critical", og er en slags bekymringsmelding om hva som kan komme til å skje hvis KI-utviklingen videre skjer utenfor tilsyn og kontroll. 

Bill Gates har en mye bredere anlagt bekymringsmelding. Han har flere eksempler på viktige positive ting KI vil kunne bidra med i samfunnet, men skriver mest om tre store bekymringer. Han er bekymret for at KI fjerner jobber, spesielt for de yngste arbeidstakerne. Han er bekymret for hvordan KI kan bidra til å undergrave vår evne til å lære nye ting. Kanskje særlig ved at kritisk tenking og evne til problemløsning blir erstattet av KI-genererte og ferdigtygde svar. Og så er han for det tredje bekymret for at KI kan bli et verktøy for kriminelle og destruktive aktører som vil rive ned i stedet for å bygge opp, og at KI-tjenestenene selv kan utvikles til å bli slike destruktive aktører. Han skriver at:

"Eventually, the power to use AI to harm people will not be limited to people or institutions. AI systems themselves already occasionally act in ways their designers didn’t intend. The technology is improving faster than anyone expected and in surprising ways, and as the models become more powerful, they could begin to act against our interests and we could lose control."

Både Dario Amodei og Bill Gates har balanserte drøftinger av fordeler og uliemper med den raske KI-utviklingen. Ingen av dem tar til orde for at den teknologiske utviklingen skal stoppe opp, men begge tar til orde for at det må være noen andre enn selskapene selv som sørger for lover, reguleringer og kontroll- og tilsynsroller som sikrer at risikoen blir hånderbar.

Noen innvendinger fra Gary Marcus

Jeg synes i utgangspunktet at denne type dramatiske, men tross alt ganske balanserte, fremstillinger av trusler og muligheter skapt av KI, er både viktige og nyttige. De kan bidra til å rettlede politikere, forvaltning og ledelser og styrer i virksomheter, i både offentlig og privat sektor. Det ene problemet jeg har er at det er et slags underliggende budskap i det begge skriver om at KIer kan utvikle en adferd som går på tvers av de som laget dem ønsket, ja det virker nesten som om KIer under gitte forutsetninger kan utvikle en egen fri vilje de bruker til å motarbeide mennesker. At de har en egen bevissthet, ja kanske en form for ondskap, som brukes til å manipulere, lyve og skjule sine spor, for å skade sine menneskelige sjefer.

Men er det virkelig tilfelle at det vi har sett eksempler på, for eksempel i hackingen av Hugging Face, handler om en KI som lærer opp seg selv til å omgå instrukser den har fått, og utvikler seg selv til å bli en fiende av menneskeheten? Men den mulige konsekvensen at vi om noen få år kan oppleve at de gjør slutt på mennskeliig sivilisasjon, slik noen avhoppere fra store KI-selskaper har antydet? Her synes jeg der er interessant å lese Gary Markus, professor emeritus ved New York University. som tar til motmæle i to grundige artikler på Substack. 

Den ene er en slags oppsummerende artikler med overskriften "Two cheers (out of three) for Dario Amodei" der han går igjennom litt ros og en hel del skepsis og mistilit rettet mot KI-ledernes forslag til selvregulering. Den er verdt å lese. Men kanskje enda mer treffsikker er Gary Markus i artikkelen "Could rogue agent swarms take over the entire internet in the next six months?", en artikkel skrevet sammen med Nathan Hamiel og Zack Korman, en daglig leder og en forskingssjef. Den går til frontalangrep på premisset i Amodeis artikkel som jeg siterte over og at det er mulig for agentsvermer, uansett hvor intelligende de er, å ta over "hele internett". De skriver:

"“-Taking over the entire internet” is, once again, immense in scope yet so vague it hurts.Taking over how? To do what? To claim the “entire” internet is vulnerable is all but nonsensical, because that’s just not how the internet works. It is true that some companies, for example, Cloudflare, Google, and AWS, have an outsized impact on the internet, so when they go down, many apps go down at the same time. Despite this centralization, it seems highly unlikely they could all be taken down at once."

Og så minner de om at det egentlig bare er to KI-selskaper. Open AI og Anthropic, som har den teknologien som er så avansert som det er snakk om her. Og hvorfor skulle de ønske å ta ut "hele internett"? Men, de minner også om at:

"For now, we don’t find Dario’s claim particularly plausible. The six month part is silly. But it’s all still more reason to restrict any AI that cannot be closely monitored, and more reason to ask why we are allowing all these hard-to-control agents out onto the internet in the first place."

Cory Doctorows harsellas

For en langt mindre diplomatisk og lang mer humoristisk harsellas over KI-selskapenes advarsler om KI-agenter som blir onde og løper løpsk, vil jeg sterkt anbefale Cory Doctorows artikkel "LLMs are real, AI is fake" (samme artikkel finnes også på Medium for de som abonnerer). 

Her tar han et generaloppgjør med forestillingen om KI-agenter som bruker intelligensen sin å gjøre noe helt annet enn det de er trent opp til å gjøre, og forklarer at problemet er det motsatte: At agentene gjør det de er trent til å gjøre. De er trent på innhold på ulike nettsteder og fora som nettopp har utstyrt dem med oppskrifter på hvordan de skal bryte seg inn på nettsteder, og skjule sine spor. Det er ikke fordi de er spesielt smarte eller har en hemmelige plan om å utrydde menneskeheten de klarer å bryte seg inn. Det er fordi de har blitt matet med treningsdata som forklarer hvordan de skal gjøre nettopp det de gjør:

"Much has been made of the OpenAI chatbots' dialog during the Hugging Face incident. No wonder: it reads like a rejected script for a reboot of the movie "Hackers." But that's not because the chatbots are waking up and applying to join the Cult of the Dead Cow: it's because they were trained on a corpus of chat transcripts from excitable young people who love to fantasize about starring in a reboot of the movie "Hackers." Every part of the Hugging Face incident has precedents in the training data, including the OpenAI chatbots' tactic of hacking into a rival's servers. That happens in Capture the Flag games at hacker cons: teams break into each other's systems to get a peek at the parts of the problem they've solved. That's allowed! It's a hacking competition."

Og gir i tillegg en instruktiv beskrivele av hva en KI-agent er, hva den gjør, og hvor den henter sine instruksjoner fra. 

"The first thing to understand is that a chatbot isn't really directing the operation. Instead, the chatbot serves as a kind of front-end to a database of earlier hacking challenges that is repeatedly queried by a simple program written in Python, an easy-to-master programming language. Here's how that works: the Python program starts by prompting the chatbot with the nature of the challenge: "I'm participating in a hacker capture the flag (CTF) challenge where I have to break into a remote server and retrieve some information. How should I start?

The chatbot consults its training data – years' worth of captured CTF sessions in which human teams competed to achieve an objective like this one.(...) The chatbot feeds the Python script more likely commands to try, and after running those, the Python script loops back to the top, appends the output to its prompt, and goes back to the chatbot. This is a very reckless way to operate a piece of autonomous malicious software".

Jeg skal ikke gå videre inn i de mer tekniske beskrivelsene av forholdet mellom chatboten, databasen med treningsdata og python-programmet, men poenget er at hackingen ikke lykkes fordi KI-agenten er verken ondskapsfull eller spesielt intelligent, men fordi den er trent på data med årevis av oppskrifter på hvordan man bryter seg inn i andres systemer, og i følge Doctorow er de til og med lært opp med data som forteller om hvordan man skryter av rampestrekene sine når man kommer hjem. 

Inspirasjon fra finansnæringen

Tross Cory Doctorows treffende kritikk av forestillingen om bevisst ondsinnede KI-agenter som har løpt løpsk, er det mer enn nok å være bekymret over. Og det burde være lett å slutte seg til Dario Amodeis og Bill Gates etterlysning av en sterkere myndighetsregulering av KI. I øyeblikket er det vel stort sett bare Donald Trump, noen av hans nærmeste og Meta-sjef Mark Zuckerberg som helt avviser det behovet nå. Men hva vil det egentlig si i prasksis at man regulerer en næring fordi den har systemisk betydning for hele samfunnet i den forstand at dersom det går galt så går det galt for veldig mange.

EU har besluttet en AI-Act, et slags produktkontrollregime for godkjenning av KI. Andre, og også Dario Amodei ser parallellene i reguleringen av finansnæringen ("banking industry") når det gjelder stedlig tilsyn i virksomhetene, men jeg tror det kan være et poeng å gå lenger og se på regimet som ble satt inn etter finanskrisen i 2008 og eurokrisen like etter, for finne paralleller. Det er skrevet flere forskningsartikler om mulige systemeiske likheter mellom finansnæringen og KI-næringen. 

Begge er "too big to fail" i den forstand at de leverer samfunnskritisk infrastruktur som vi ikke klarer oss uten, men det som kan gå galt i en krise kan gå så galt at det i syn ytterste konsekvens ikke er slik at næringen selv kan reparere feilene. De vet at samfunnet må stille opp og grave oss ut av hullet. Noe som kan oppmuntre til riskotaking som er større enn samfunnet før akseptere. En relativt fersk er to forskere, Kevin Werbach og Peter Conti-Brown ved Wharton School ved Universit of Pensylvania, som introdusedrer sin forskningsartikkel slik:

"In this Article, we describe the problems that AI risk management efforts are trying to solve and compare them to the problems that policymakers and market participants have tried (with some success) to address over two centuries of effort in bank regulation and supervision, in the United States and throughout the world. In the process, we identify promising paths for AI risk management to follow, including on-site and continuous risk monitoring, institutional risk designations, and stress testing. We also discuss core challenges of risk management in finance, and ways for AI regulatory systems to avoid them. These include problems of shadow banking, bailouts, and (lack of) government coordination. Our comparative analysis offers a novel and powerful direction for the critical task of reining in AI risks, while supporting innovation and value creation. Finally, we propose the creation of an AI Risk Supervisor to implement these ideas".

Det finnes som sagt flere gode forskningsartikler om denne parallellen mellom finansregulering og KI-regulering, for eksempel her og her.  Den siste bruker også en del plass på om understreke at selv om det er nyttige paralleller, så er det også store forskjeller mellom å sørge for at et banksystem ikke tar på seg systemrisiko som gjør at det går tomt for penger, og et generisk språkteknologi som virker på tvers av alle sektorer og samfunnsområder, og som ser ut til å kunne lære opp seg selv til å bli stadig bedre. Ikke alt ved KI-utfordringen vil løses ved å se bakover for å finne ut hva vi bør gjøre..

Scenarioer om helse og KI

Jeg har skrevet mye her på bloggen om fremtidsfortellinger og scenarioer om kunstig intelligens de siste ukene, og jeg har ikke tenkt å gi meg helt enda. Tidligere har jeg skrevet om generelle scenarorapporter om KI-fremtiden som EU, OECD og utredningsmiljøer nær regjeringene i UK og Canada har utarbeidet, og det er også noen andre mer uavnhengige rapporter.

Jeg har også skrevet om scenarioer og fremtidsfortellinger om KI i forsvarssektoren, der dette med autonom krigføring og KI kan få få store eksistensielle konsekvenser, og som både henger sammen med teknologiutviklingen i seg selv, og med hvem som kontrollerer teknologien. Assymetrisk tilgang til KI kan ikke bare avgjøre på slagmarken, det kan også avgjøre hvem som har mest makt i verden.

Og så har jeg tenkt at den andre sektoren der KI kan ha en liknende rekkeviddde, og bokstavelig talt avgjøre liv og død, er KI anvendt innenfor medisin og helse. Men hva slags tjenester og muligheter skal vi forberedes oss på? Hva ønsker vi? Og hvor finner vi interessante og passe spekulative betraktninger om fremtiden med KI innenfor helsetjenestene, sånn at vi kan forberede oss bedre? 

KI i helsetjenestene

Jeg har pløyd meg igjennom en del slike rapporter, som har litt ulike innfallvinker, løfter frem ulike drivkrefter og variabler, og bygger noen alternative fremtidsfortellinger rundt disse.

I motsetning til i forvars- og sikkerhetssektoren, der flere rapporter gjør kraften i KI-utviklingen og kontrollen med KI-teknologien til selve hovedsaken, og noe som kan avgjøre hvem som bestemmer i verden og hvem som vinner kriger, er helsesektorens historiefortellere langt mer forsiktig med å gjøre KI-utviklingen i seg selv til en viktig variabel. De slår fast at KI kommer, men er egentlig mer opptatt av å problematisere hvor raskt KI blir tatt i bruk og hvor bredt tilgjengelig KI blir i tjenestene og for pasientene.

I noen av de mest interessante rapportene er KI i liten grad nevnt, bortsett fra som en del av en generell og litt diffus teknologi- og  digitaliseringsutvikling som bare kommer. Det tror jeg vil endre seg i fremtidige arbeider av denne typen, for KI-bruken henger i økende grad sammen med hvor og hvordan helsetjenestene leveres, hvem som forvater pasientdataene og hvor persontilpassede de er. Og denne utviklingen er ikke noe som skjer langt inn i fremtiden, den pågår nå.

Bruken av KI som variabel i helsefremtidene

Et stort fremsynsarbeid som ble gjennomført av Region Stockhom i Sverige heter "Hälsa och vård 2040" har produsert en avslutningsrapport som heter "Slutrapport från Långtidsutredningen". Her er det både prognoser og analyser, og redegjørelser for en omfattende medvirknings- og innsiktsprosess med mange berørte. Men det som gjør at denne rapporten kvalifiserer til å være med her er et eget scenariokapittel med fire alternative fremtidsfortellinger for 2040. De er laget i en klassisk 2x2 firefeltstabell med to akser.

Den ene aksen handler om teknologi og digitalisering utnyttes godt i tjenestene, eller om det ikke utnyttes. KI er her en del av et større digital muighetsrom. Den andre aksen handler om det er knapphet på kompetanse og arbeidskraft, eller om det er god tilgang, noe som er ganske interessant med tanke på at alle norske rapporter er dundrende enige om at det blir stor knapphet på arbeidskraft i helsesektorene i årene som kommer..

Hovedoverskriften over de fire fortellingene er: Vård per automatik, som handler om automatiserte løsninger, smarte pasienttjenester og god teknisk støtte som erstatter personlige møter. Vården i ständig omvandling har tilgang til flere folk og gir digitalt støtte til personlige møter, og svært høy omstillingstakt,  Vården lagar efter läge har både knapphet på folk og på digitalisering, og stiller store krav til medarbeiderne, med en svak felles retning. Mens Många händer i vården satser på mye personell og fysiske møter men har svak digital tilgjengelighet, og unytter ikke mulighetene for datadeling eller digital kommunikasjon mellom aktører og innbyggere.

"Predicting The future of Health" fra Ada Lovlace Institute og Nuffield Council of Bioethics i UK er problemstillingen en helt annen, og handler om bruken av en helt bestemt teknologi som kombinerer genetikk, KI, og behandling, såkalt KI-drevet genomisk helseprediksjon (AIGHP). Rapporten beskriver både problemstillingen og en innsikts- og medvirkningsprosess som kom opp med flere anbefalinger, men på veien dit beskriver de fire scenarioer.

• The scalpel approach, der helsetjenestene bruker teknologien selektivt og under strengt klinisk tilsyn på alvorlig syke og høyrisikopasienter. Det er ingen  krav om at befolkningen deler genomdata, men mange gjør det likevel frivillig.
• The blanket approach, der teknologien markedsføres mot flertallet av befolkningen og deling av genomdata blir en de facto forutsetning for å motta helsehjelp. NHS er tydelige om at du får dårligere behandling hvis du lar være — og private forsikringspakker krever det.
• The prevention only approach, der NHS bruker teknologien bredt til folkehelseråd og bestillinger, men vegrer seg mot full automatisering fordi kravene til ansvar for automatiserte beslutninger gjør det juridisk krevende.
• The automation approach, der NHS bruker teknologien på praktisk talt alle, men i form av klinisk beslutningsstøtte snarere enn til automatisert sortering og prioritering.

For de som behersker tysk, eller har en bra KI å putte den tydske teksten inn i for å få den oversatt, kan Deloitte Tysklands rapport "Future of Health Deutschland – Szenarien 2035" være interressant å få med seg. Jeg har sett at Deloitte gir ut prediktive teknologirapporter om fremtidens helsetjenester i flere land, men denne tyske rapporten er den eneste scenariorapporten jeg har sett.

Her er den ene aksener bruk av datadrevne og KI-baserte metoder i helsetjenestene. Den er sporadisk på den ene siden og gjennomgripende på den andre. Den andre aksjen er modellen for styring av tjenestene, med sentral styring og regulering på den ene siden og desentral styring på den andre. Enkelt og greit.

Basert på det blir fortellingene "Datarestriktiv statsmedisin", der makt er sentralisert, men dataene i stor grad ikke finnes, eller er ubrukelige. I "Tjenester på spesialiserte øyer" er også KI- og databruk sporadisk, men makten er desentral og hos markedsaktører, og det foregår i lukkede økosystemer. På den KI-intensive siden finner vi Digital fremgang i tradisjonelle strukturer: Innovasjon skjer selektivt innen digitalisering og datadeling, men struktur og styring fortsetter i etablerte logikker. Mens i "Pasientrentrerte behandlingsnettverk" bygges tjenester rundt  sikker tilgang til anvendbare data på tvers av tjenestene, noe som utløser nye virksomhetsmodeller i helse og omsorg, og et skifte mot bedre forebygging.

Noen norske bidrag

Norske bidrag innen fremsyn i helse som har gjort bruken av KI til en hovedvariabel, eller KI-baserte tjenester til et hovedtema, finnes ikke. Men det er kommet noen rapporter som har KI, datadeling og digitalisering som et viktig deltema. Det davnærende E-helsedirektoratet ga i 2023 ut en interssant, men dessverre visuelt ganske rotet rapport med tittelen "Kunnskapsgrunnlag - ehelsestrategien fra 2023 - Del 2 Scenarioanalyse". Den er ikke spesielt lett å finne, men er verdt å se på. selv om. Direktoratet for e-helse ble innlemmet i Helsedirektoratet fra 2024.

I rapporten er det en scenariodell med et aksekors og fire fortellinger om fremtiden. Den ene aksen er graden av digital transformasjon i samfunnet, med evolusjon i den ene enden, og revolusjon i den andre enden. Den andre aksen handler om hvem som leverer helsetjenester, med stort sett bare offentlige på den ene enden og et bredt utvalg av offenlige, ideelle og private på den andre enden. Det er litt rart å putte et åpenbart politisk-ideologisk veivalg på en slik akse med ytre endringsdrivere, men det gir i hvert fall fire mer eller mindre interssante fortellinger: "Innbygger velger" og "En offentlig teknologirevolusjon" på den "revolusjonære" enden av digitalisingsaksen. Og "Stein på stein" og "Helseøyene" på den "evolusjonære" enden av aksen.

Selv om KI har en mer beskjeden og indirekte plass der, må jeg også nevne scenariorapporten "Morgendagens helse- og omsorgstjenester – Scenarioer for 2040", laget av NHO, Abelia og NHO Geneo sammen med Halogen (ja, jeg var med i arbeidet og i fasiliteringen av noen veldig spennende verksteder underveis her også). Rapporten ble overlevert til helseminister Jan Christian Vestre i desember 2024. 

Her er det et 2x2 aksjekors med fire fortellinger. Den ene aksen handler om måten det styres på, fleksibel og adaptiv på den ene siden, og langsiktig og forutsigbar på den andre siden. Den andre aksen handler om hva det er viktigst å oppnå gjennom denne styringen, en individtilpasset tjenestutvikling på den ene siden, og en fellesskapsorientert utvikling i den andre enden. Sammenheng for innbyggeren vs sammehenheng i systemet på baksiden.

Ut av dette aksekorset kom det fire fortellinger om hvor omdreiningspunktet for nødvendig omstilling og innovasjon i møte med knapphet på arbeidskrafig og penger:  Handlekraftige innbyggere som gjør egne valg. Planlagte tjenestebehov der forutsigbar styring og planlegging brukes til å sy sammen individtilpassede tjenestepakker, Stødige langtidsplaner, som brukes til å prioritere, dimensjonere og målrette forskningsinnsats og tjenestutvikling mer, og Modige lokalsamfunn som åpner for regionale og lokale strategier for å være attrakrive for både pasienter og innovative aktører som vil utnytte lokale fortrinn.

Også Helsedirektoratet har vært med å utarbeidet noen nye fremtidsfortellinger om helsetjenestene, med digitalisering og KI som en viktig bestandel. Disse fortellingene er omtalt i en bok skrevet av Bjarte Frøyland som heter Friskere liv i skyen – drømmen om et friskmeldt helsevesen uten ventelister og eskalerende (p)sykefravær, Kolofon, 2025, utgitt i november 2025 og med bidrag fra Truls Unholt, Jan Ketil Arnulf, Just Haffeld, Johnny Advocaat og Sveinung Tornås. Boken finnes i bokhandelen og omtaler et scenarioarbeid som ble gjort sammen med Halogen, med en bred medvirking fra flere aktører. Prosjektet, som jeg selv var aktivt med i, trakk inn flere miljøer i og rundt helsetjenestene, og resulterte i en beskrivelse av tre fortellinger om fremtiden som sprang ut av en analyse av ulike endringsdrivere.

Både boken og arbeidet i prosjektet, var særlig opptatt av å beskrive ulike drivere for omstilling og innovasjon innenfor helsetjenestene: "Økt individuell valgfrihet og privat innovasjon", er en fortelling om hvordan pasientenes valg driver tjenesteutviklingen,  "Nasjonal plan for ressursbruk og offentlig innovasjon", er fortellingen om hvordan statlige langtidsplaner og prioriteringsbeslutninger driver dimensjonering, prioritering og forskning og utvikling, og "Globale helsetjenester levert lokalt", beskriver hvordan internasjonale forretningsmodeller og verdikjeder tar en stadig større plass som driver av tjenesteutvilingen. Selve rapporten har jeg ikke funnet på nettet, men som sagt gir boken til Bjarte Frøyland en tekstlig beskrivelse av fremtidsfortellingene.

Behov for mer og bedre fremsyn

Utviklikngen innenfor KI generelt og KI i helsetjentestene spesielt går raskt nå. Jeg tror flere av de rapportene jeg har nevnt her kunne vært bygget ut og gitt kunstig intelligens en enda mer sentral plass i fortellingene. Flere av rapportene holder seg med aksekors og fortellinger som stort sett beveger seg på det nasjonale nivået, mens KI bidrar til at makt, innflytelse, data og nye forskningssatsinger foregår i internasjonale teknologiselskaper. Proteinforskere i Google Deep Mind vant Nobelprisen i kjemi i 2024, et type utfall som jeg ikke er sikker på om noen av fortellingene tar høyde for.

Derfor tenker jeg at vi må trene enda mer på å forestille oss hvordan fremtiden kan bli innenfor helsetjenester, eldreomsorg og folkehelsearbeid, og hva slags nye tjeneseter og virksomhetsmodeller som blir mulige med KI. Vi trenger flere scenariorapporter, og vi trenger flere scenariorapporter som trener oss i å se det globale teknologiperspektiver og det regionale/Europeiske reguleringsperspektivet. 

Denne balansegangen mellom å slippe løs innovsasjonen og teknologiutviklingen, og å regulere og kontrollere, slik at produktene og tjenestene er trygge og ivaretar brukernes sikkerhet og personvern, kommer til å bli stadig viktigere, og kanskje vanskeligere.

Gode fremtidsfortellinger kan brukes til flere ting. De kan brukes til å hjelpe oss velge mellom ulike retninger vi ønsker at utviklingen skal gå i, og som det ikke nødvendigvis er så lett å gjøre noe med, men ved å trene på å forestille oss ulike utfall, er det lettere å vite hva si skal forberede oss på, og hva vi må prøve å unngå. De kan også hjelpe oss unngå å bruke tid på utdaterte problemstillinger når andre ting er viktigere. Og gode scenarioer kan brukes til å stressteste hvor robuste nye tjenester og forretnigsmodeller er i møte med fremtidsfortellingene. 

Artificial Intelligence Index Report 2026

Er det slik at KI-pessimistene får rett, og gevinstene ved å ta i bruk kunstig intelligens bremser litt opp, og kansjke først og fremst oppstår i teknologibedriftene selv? Eller er det slik at vi nå går inn i en periode med en aksellerert KI-utvikling, der produktene blir bedre i høyt tempo, og brukes på stadig flere områder på tvers av bransjer, sektorer og arbeidsprosesser?

Jeg har skrevet her på bloggen om temaet, også for kort tid siden, da jeg trakk fram to ferske artikler i The Atlantic og The Economist. De dokumenterer en raskt økende etterspørel etter KI-tjenester og datakraft, spesielt innenfor utvikling av programvare, men også på et bredere spekter av anvendelsesområder. Særlig for Anthropics Claude Code har etterspørselen gått i taket, men også Chat GPTs tilsvarende tjenester opplever tilsvarende hopp i bruken.

Så kan man selvfølgelig innvende at dette er et kortsiktig blaff, at produktene ikke er så gode som hypen vi ha det til, eller ikke har så mye forbedringspotensial igjen, eller man kan hevde at coding av programvare bare er en liten del av av arbeidslivet, og at det skal mye mer til for at det virkelig tar av bredt i næringsliv og offentlig sektor. 

Hvor fort går det egentlig med bruk av kunstig intelligens på andre områder, i medisinske produkter, i finans, i juridiske tjenester, i banebrytende forskning, i utdanningssektoren og i offentlig forvaltning? Hvor er rapportene som ikke bare dokumenterer kortsiktig etterspørselsvekst, men mer grunnleggende endringer i hvor gode KI-tjenestene er, på tilbudssiden, og hvordan anvendelsen har utviklet seg over tid?

Artificial Intelligence Index Report 2026

Nå har det nettopp kommet en massiv rapport fra Stanford University som går grundig gjennom en rekke ulike sider ved KI-utviklingen det siste året. Rappporten kommer hvert år og heter Artificial Intelligence Index Report 2026 og gis ut av The Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI), et av de fremste forskningsmiljøene i verden på dette området.

Rapporten er på imponerende 400 sider, med 9 kapitler som handler om status og tempo når det gjelder forskning og utvikling av KI, om den tekniske ytelsen til KI-modellene, om ansvarlig og sikker KI, om økonomi og investeringer knyttet til KI-selskapene og deres nære økosystem av levedandører, om bruk av KI til avansert forskning på ulike fagfelt, om KI-brukt til å utvikle legemidler, genetikk og medisinske teknologier, om KI i utdanningssektoren, om politikk og forvaltning og KI, og om innbyggernes oppfatninger av om KI er en trussel eller noe de ser positivt på. 

Formen på rapporten er en fin blanding og tekstlige analyser og veldig mye bruk av tall og grafer, hentet fra ulike undersøkelser det siste året. Poenget er å dokumentere og beskrive utviklingen som har foregått det siste året, ikke først og fremst å anbefale besteme strategier eller tiltak, eller spekulere om fremtidige endringer av samfunnet. Men summen av alle dataene som presenteres her viser at det foregår mye i mange næringer og på mange samfunnsområder. Og det er som sagt en tung som og overbevisende mengde fakta som i sum viser at utviklingen går temmelig raskt.

Teknologien utvikler seg raskere en evnen til å følge med

AI Index Report fra Standford egner veldig godt som et oppslagsverk der man kan gå inn og sette seg inn i aktuelle anvendelsesområder for kunstig intelligens, hva benchmarkene sier om hvor langt KI-verktøyene har kommet, og hva myndighetene i ulike deler av verden setter i verk av regulatoriske rammer for utviklingen. Et veldig godt forord legger vekt på at det slett ikke er noen oppbremsing eller stagnasjon på gang, heller tvert imot. Den teknologiske utviklingen, og utviklingen av nye avanserte modeller, går nå så raskt at det blir veldig tydelig hvor lite forberedt vi er på en del områder:

"Welcome to the ninth edition of the AI Index report. As AI continues to advance rapidly, the question becomes whether the systems built around it can keep up. Governance frameworks, evaluation methods, education systems, and the data infrastructure needed to track AI’s impact are struggling to match the pace of the technology itself. That gap—between what AI can do and how prepared we are to manage it—runs through every chapter of this year’s report. 

New in this edition, the report tracks how AI is being tested more ambitiously across reasoning, safety, and real-world task execution, and why those measurements are increasingly difficult to rely on. It also features new estimates of generative AI’s economic value alongside emerging evidence of its labor market effects, an analytical framework on AI sovereignty, and a science chapter developed in collaboration with Schmidt Sciences. For the first time, the report features standalone chapters on AI in science and AI in medicine, reflecting AI’s growing impact across these two domains. 

For close to a decade, the AI Index has worked to bring reliable global data to a field that is evolving faster than most efforts to measure it. The report equips policymakers, researchers, executives, journalists, and the public with the necessary evidence to make informed decisions about AI. As the technology moves deeper into classrooms, clinics, and legislatures—and reshapes how people work, learn, and govern—the cost of incomplete data continues to rise."

Top 15 takeaways

Jeg kan også anbefale å lese rapportens oppsummering av hvor langt KI-utviklingen er kommet, i form av 15 "takeaways" på side 9-11 i rapporten. Her er bare overskriftene til disse 15 punktene, som blir ytterligere opplyst med forklarende tekst i innledningen, og utover i rapporten er det rikelig med dokumentasjon av disse funnene:

1. AI capability is not plateauing. It is accelerating and reaching more people than ever.
2. The U.S.-China AI model performance gap has effectively closed.
3. The United States hosts the most AI data centers, with the majority of their chips fabricated by one Taiwanese foundry.
4. AI models can win a gold medal at the International Mathematical Olympiad but cannot reliably tell time—an example of what researchers call the jagged frontier of AI.
5. Robots still fail at most household tasks, even as they excel in controlled environments.
6. Responsible AI is not keeping pace with AI capability, with safety benchmarks lagging and incidents rising sharply.
7. The United States leads in AI investment, but its ability to attract global talent is declining.
8. AI adoption is spreading at historic speed, and consumers are deriving substantial value from tools they often access for free.
9. Productivity gains from AI are appearing in many of the same fields where entrylevel employment is starting to decline.
10. AI’s environmental footprint is expanding alongside its capabilities.
11. AI models for science can outperform human scientists, though bigger models do not always perform better.
12. AI is transforming clinical care, but rigorous evidence remains limited
13. Formal education is lagging behind AI, but people are learning AI skills at every stage of life.
14. AI sovereignty is becoming a defining feature of national policy, but capabilities remain uneven, even as open-source development helps to redistribute who participates
15. AI experts and the public have very different perspectives on the technology’s future, and global trust in institutions to manage AI is fragmented.

Jeg synes disse 15 punktene er interesssante og viktige både hver for seg, og sammen. De kan gi et godt utgangspunkt for en samtale om hvor vi er og hvordan både land, virksomheer og vi som privatpersoner skal forholde oss til KI videre. Og så er naturligvis KI blitt så altovergripende at det er temaer som ikke er med i denne rapporten, som for eksempel KI brukt i militære anvendelser, eller KI brukt til desinformasjon, eller KI brukt til å skade mennnesker og materielle verdier, som også hører hjemme i slike samtaler om å finne riktig balanse mellom å regulering og tilrettelegging for innovasjon.

Det cyberkriminelle økosystemet

Digitale verktøy og digitale kommunikasjonskanaler er en del av det vi gjør på stort sett alle områder i samfunnet. Både i dagliglivet og på jobben. I offentlige tjenester, i private virksomheter, i frivilligheten og i livene våre slik de leves og tjenestene vi er avhengige av. Og naturligivis også i det kriminelle organisasjoner og nettverk gjør. 

Ja, det er sannsynligvis blitt slik at mange kriminelle aktører er blant de mest avansere brukerne av digitale verktøy og digital kommunikasjon, og benytter sin digitale spisskompetanse på en rekke ulike områder for å berike seg selv, eller for å skade enkeltpersoner,  virksomheter og samfunnet.

Cyberkriminalitet 2026

Kripos er en etat i Politiet som har som mandat å fortstå, forebygge og bekjempe alvorlig, organisert og samfunnsskapdelig kriminalitet. De har nettopp utgitt rapporten Cyberkriminalitet 2026, som gir en helhetlig, analytisk  og oppdatert beskrivelse av cyberkriminalitetens karakter, omfang og forventede utvikling i Norge, basert på politiets kunnskap. 

Det er interessant at rapporten så tydelig bruker begrepet "økosystem" om den organiserte digitale kriminaliteten, på samme måte som vi bruker begrepet digitale økosystemer om data, digitale tjenester og aktører som virker sammen for å skape verdi for samfunnet, og som oppleves som helhetlige og sammenhengene for de som bruker dem. 

I denne rapporten er det de hvordan cyberkriminelle som har utviklet sammenghengede tjenester og digitale forretningsmodeller for kjøp, salg og samarbeid som er hovedsaken. Kripos skriver:

"Rapporten redegjør for det cyberkriminelle økosystemet slik politiet ser det, og introduserer nye analytiske rammeverk for bedre å forstå aktørenes dynamikker og handlemåter. Kriminalitet forstås ikke som isolerte handlinger, men som et samspill mellom aktører, tjenester, teknologi, markedsplasser og strukturelle sårbarheter. Kommersialisering og arbeidsdeling har ført til framvekst av et marked der kriminelle tjenester tilbys i ulike former, noe som senker terskelen for deltakelse og øker både volum og tempo i kriminaliteten. Økosystem-perspektivet bidrar til å forklare hvorfor tiltak rettet mot enkeltaktører ofte har begrenset effekt dersom underliggende strukturer og muliggjørere består."

Begrepsbruk og forretningsmodeller

Rapporten er analytisk ambisiøs når det gjelder å beskrive kriminalitetens organisering og verktøykasse, og introduserer begreper som kan virke litt fremmede og berskriver av forretningsmodeller som er skremmende i sin modenhet, men som raskt er blitt helt normale dele av kriminalitetsutfordringen. I fjor kom Kripos med et notat om "Vold som handelsvare" (som jeg blogget om her), en skremmende beskrivelse av hvordan digitale kanaler og sosiale medier brukes til å rekruttere barn til kriminelle voldshandlinger. Cyberkriminalitet 2026 er også innom vold som handelsvare, og de digitale plattformene som brukes, men har en langt bredere vifte av både målsettinger og forretningsmodeller for alvorlig kriminalitet, muliggjort og støttet av digitale verktøy. 

Det er ikke akkurat kampen for å beholde de små lennsmannskontorene eller politi i gatene man først tenker på som viktige mottrekk når man leser denne rapporten. Dette krever avansert spisskompetanse og det er også mye som ikke kan bekjelpes på nasjonalt nivå alene. De mest avanserte aktørene har globale virksomehetsmodeller, for eksempel når det gjelder digitalt direkteoverførte bestillingsovergrep (DOBO):

"DOBO eksisterte ikke før det digitale rom oppstod, og teknologien har medført at barn i risikoland nå blir solgt og utsatt for overgrep både fysisk og digitalt. DOBO-selgere er oftest filippinske kvinner med egne, mindreårige barn. De kan være både tilretteleggere som organiserer og formidler direkteoverførte fysiske overgrep mot egne og andres barn, og de kan være utøvere av overgrepet – ofte er kombinasjonen av tilrettelegger og overgriper tilfelle"

Kategorier av cyberkriminalitet

Det er ikke veldig lenge siden cyberkriminalitet ble betraktet som en slags nisje litt på siden av den vanlige kriminaliteten, der hovedtyngden var ting som tyverier, innbrudd og ordensforstyrrelser. Datakriminalitet måtte man ha noen egne ekspertmiljøer for å håndtere, litt uavhengig av det andre. Vi er ikke lenger der. I skriver Kripos i innledningen til rapporten at det ikke gir noen mening i å lage et skarpt skille skarpt mellom det fysiske og det digitale. Det glir over i hverandre:

"Et grunnleggende premiss er at digital teknologi i dag er en integrert og ofte nødvendig del av moderne kriminalitet. Rapporten skiller derfor ikke skarpt mellom cyberkriminalitet og tradisjonell kriminalitet, men beskriver kriminalitet langs et spekter basert på grad av teknologisk avhengighet. Cyberkriminalitet forstås som kriminalitet der teknologi enten er et mål eller en sentral muliggjører. Denne tilnærmingen synliggjør hvordan digitale byggeklosser inngår i de fleste alvorlige kriminalitetsformer, og hvordan grensene mellom fysiske og digitale domener i økende grad viskes ut."

I stedet introduserer rapporten en sortering i ulike kategorier ut fra om kriminaliteten er rettet mot datasystemer, om dataverktøy er en sentral muliggjører for kriminaliteten, eller om dataverktøy har en mer supplerende rolle. Rapporten beskriver:

• Kriminalitet mot datasystemer, som skiller seg fra annen cyberkriminalitet ved at den retter seg direkte mot et datasystem, framfor mennesker som bruker datasystemer eller informasjon som er lagret på datasystemer. Eksempler inkluderer datainnbrudd og digitalt skadeverk.
• Kriminalitet utført i datasystemer, som er kriminalitet som retter seg mot menneskene som tar i bruk datasystemer eller informasjon som er lagret på datasystemer. Eksempler er generering av syntetisk overgrepsmateriale og kryptosvindel. Dette er kriminalitet som ikke angriper datasystemer direkte, men som ikke kan begås utenfor det digitale rom.
• Kriminalitet begått med datasystemer er kriminalitet som begås i det digitale rom, men som like gjerne kan begås utenfor. Eksempler på dette kan være kjærlighetsbedragerier, salg av narkotika, seksuell utpressing og hatefulle ytringer i sosiale medier. 
• Kriminalitet supplert av datasystemer er tradisjonell kriminalitet som begås i det fysiske domenet, men som benytter datasystemer som en støtte. Dette er former for kriminalitet som primært faller utenfor cyberkriminalitetsbegrepet, men her kan det være glidende overganger.

Allianser av cyberkriminelle nettverk

Et interessant utviklingstrekk som også omtales i rapporten er hvordan noen grensekryssende organiserte cyberkriminelle nettverk allierer seg med andre organiserte cyberkriminelle nettverk, og blir enda farligere. Det kan for eksemel være for å få enda høyere treffsikkerhet når det gjelder såkalte "løsepengevirus" (Ransomware as a service, RaaS):

"I 2025 er det observert at internasjonalt etablerte cyberkriminelle nettverk har gått sammen om å danne større koalisjoner av løsepengevirus-som-handelsvare-operasjoner. (LSH-operasjoner). Flere av løsepengevirusvariantene som nå inngår i de nydannede koalisjonene er blitt brukt i angrep på norske virksomheter i løpet av 2025. (...) For en av koalisjonene som er dannet i 2025 og som nå omtaler seg som Scattered Lapsus$ Hunters, rapporteres det blant annet om større bredde i trusselaktørens teknikker for å skaffe seg aksess til virksomheters systemer. Hva dette innebærer til det fulle er noe uklart, men det rapporteres om at grupperingen benytter voice-phishing mot ansatte i virksomheter, for derigjennom å skaffe seg aksess til systemer og data"

Kunstig intelligens er også omtalt i rapporten som en teknologi i rask utvikling som kan utvide mulighetene for organiserte kriminelle kraftig. Rapporten slår fast at det på samme måte som KI automatiserert prosesser og oppgaver for virksomheter, har KI også automatisert en rekke kriminelle oppgaver: 

"...som omgåelse av sikkerhetsfiltre, sammenstilling av store mengder data, skalering, forfalskning, oversettelse og tilpasning av tekst og tale, koding, pentesting og målutvelgelse. KI benyttes til å gjøre de kriminelle handlingene vanskeligere å oppdage, både gjennom å finpusse på programkode og prosesser, men også ved å innføre større variasjon i angrepene, slik at man i mindre grad kan lene seg på gjenkjennbare mønstre i forsvar mot kriminaliteten. I tillegg har den sosiale manipulasjonen i det siste blitt langt mer overbevisende både innen lyd, bilde og video."

Dette er fjerde gangen Kripos gir ut en slik årlig rapport om digital kriminalitet. Det er et viktig kunnskapsbidrag til forståelsen vår av situasjonsbildet når det gjelder trusler mot innbyggere, virksomeheter og materielle verdier. Og det er et viktig bidrag til en diskusjon om hvor Politiet skal prioritere innsatsen på kort og lang sikt.

Fra KI-piloter til KI-portefølje

Jeg abonnerer digitalt på Harvard Business Review (HBR), og har vært litt av og på i ganske mange år. De gangene jeg har sagt opp er det fordi jeg ikke synes jeg fått lest nok, og ikke har fått nok igjen for pengene. Men så har jeg kjent at jeg har savnet dette stoffet om strategi, ledelse, organisasjoner og teknologi, og begynt å abonnere igjen.

Akkurat nå leser jeg HBR mer enn noen gang før. Det har med KI å gjøre. I denne KI-transformasjonen vi er inne i trenger jeg kunnskap om hva organisasjoner gjør med teknologi for å forbedre seg, og hva teknologi gjør med organisasjoner, prosesser og forretningssmodeller. Det er selvfølgelig viktig å prøve å forstå selve teknologien og dens muligheter, men det enda viktigere å sette seg inn i hva teknologien gjør med oss. Og hva slags muligheter og handlingsrom vi har.

I en tid der gapet fortsastt virker stort mellom de som mener at KI vil forandre absolutt alt, og de som mener at KI er en hype og en illusjon, og nesten ikke vil forandre noen ting, eller til og virke negativt, er det viktig å ikke bare synse, men å ha tilgang til erfaringsbasert og forskningsbasert kunnskap om hva ledende virksomheter i privat og offentelig sektor faktisk gjør med KI. Hva som lykkes og hva som ikke lykkes. Hvilke etiske regningslinjer de bruker. Hvilke strategier de forfølger, hva de investerer i, hvordan de lærer opp ansatte og ledere, og hvordan de måler effekten av investeringene de gjør.

KI fra piloter til porteføljer

En ganske fersk artikkel i Harverd Business Review med overskriften "Manage your AI investments like a portfolio" har en slik erfaringsbasert tilnærming til hvordan man som virksomhet skal tilnærme seg det som kanskje er blitt flere ulike utprøvinger og små veddemål på bruk av KI. Det er fire kjente forskere og forretningsfolk som som har skrevet artikkelen, blant annet Thomas Davenport ved MITs Centre for Digtial Business og Faisal Hoque som står bak Shadoka og Next Chapter. Begge har skrevet bøker om mennesker, organisasjoner og teknologi. I denne artikkelen beskriver de utfordringen mange virksomheter har med KI-satsinger som halvhjertet og lite sammenhengende:

"The result is often too many pilots with too little coordinated oversight. Without a way to systematically decide where to start, how fast to move, and when to stop, AI efforts quickly become a drain on attention and resources rather than a source of advantage. A familiar pattern recurs across many companies: isolated, piecemeal deployments, limited buy-in by senior executives, and weak linkage to strategic goals."

Artikkelen tar til orde for for at man i stedet for å jobbe fragmentert og i avdelingsvise siloer, må styre og organisere KI-investeringer i bedriften som en portefølje av satsinger på tvers av ulike funksjoner, nedslagsfelt og tidshorisonter. Det gjør det mulig å ha noen felles begrunnelser, prinsipper og prioriteringsprosesser, og noen mekanismer for å regulere hva som kommer inn i porteføljen, hva som må være på plass for å rykke frem til neste trinn, og hva som må ut fordi det ikke lever opp til forventningene: 

"Organizations need to follow a disciplined step-by-step portfolio approach that treats AI innovation as a structured pipeline of projects that is managed by applying coherent, repeatable principles. This approach enables leaders to allocate scarce resources strategically, secure and maintain executive sponsorship across multiple initiatives, and sequence the right projects at the right time rather than chasing disconnected proofs of concept."

Porteføljestyring av KI i Lloyds Bank 

HBR viser til noen eksempler på bedrifter som benytter en slik portefølje-tilnærming til innføring av KI-tverktøy i virksomheten. En av de mest interessante er Lloyds Banking Group som har utviklet en KI-strategi for konsernet og bruker en porteføljetilnærming når de skal utvikle og iverksetter ulike nye tjenester og arbeidsprosesser som tar i bruk KI. Her en en overordnet beskrivelse av Lloyds KI-reise frem til nå og her er en beskrivelse av hvorddan de ser for seg at KI vil forme fremtiden i artikkelen "Reimagining the future: how AI is transforming Lloyds Banking Group".

I denne siste nettartikkelen skriver Lloyds litt om mekanismene de bruker i denne porteføljestyringen, og om noen de omtaler som et "KI-kontrolltårn", en funksjon som virker på tvers av organisasjonen og som står for en kvalitetssikring, prioritering og ressursallokering til nye KI-prosjekter. De skriver at:

"To ensure consistency and governance, we’ve implemented a new AI operating model. This includes a centralised playbook for developing AI use cases, guidance on whether to build or buy solutions, and a governance framework that ensures responsible AI deployment. One of our key governance mechanisms is the GenAI Control Tower, a cross-functional forum where we prioritise use cases, allocate resources and ensure alignment with our broader strategy."

Lloyds Banking Group er flike til å dele informasjon om hvordan de tenker og hva de gjør på disse nettsidene sine. De beskriver hvordan de bruker både Copilot Studio og Google Cloud. De beskriver  av investeringer i og samarbeid med ulike som og raske Fintech-selskaper og om betydningen av samarbeid med ledende universiteter som Cambridge, Imperial College, Bristol og Edinburgh, som de både samarbeider med om forskningsprosjekter og om å utvikle kompetansesprogrammer.

Hva vil det si å porteføljestyre KI-satsinger? 

 Hva vil det si at man porteføljestyrer slike teknologisatsinger i stedet for å kjøre dem som enkeltstående piloter? HBR oppsummerer det slik:

• "Elevates AI from a series of departmental experiments to a board-level strategic imperative.
• Allows executives to view all current and planned AI initiatives on a single dashboard, including their interdependencies, resource requirements, and strategic alignments.
• Formalizes a strategic approach to time-horizons across projects, enabling leaders to select a mix of projects across:
• near-term implementations that build confidence and capabilities
• medium-term initiatives that require deeper integration but deliver more substantial transformation
• longer-term projects that offer transformational potential
• Surfaces interdependencies across projects, allowing organizations to sequence initiatives so that earlier projects build foundational capabilities required by later, more sophisticated implementations."

Hvordan man gjør dette konkret må naturligvis tilpasses konteksten i ulike bransjer og i den enkelte virksomhet, men jeg tenker at alle virksomheter, i hvert fall de som er over en viss størrelse må forventes å kunne svare på spørsmål om hvordan KI-porteføljen deres ser ut, hvorfor den er satt sammen slik den er, og hva forventningene er til resultater på kort og lang sikt. Hva gjør de for å finne differensiernde fortrinn på kjerneområdene? Hva gjør de for å øke kompetansen hos ansatte? Og hva gjør de for å rett og slett henge med i utviklingen på områder der man må være med på det stort sett alle andre gjør.

Porteføljetilnærming til KI er heller ikke noe som bare gjelder private bedrifter. Også statlige etaters-, kommuners- og arbeidslivets- og sivilsamfunnets organisasjoners styrende organer må ta ansvar for å spørre om og bidra til mål og strategier på KI-området. Og forvente å få noen forståelige beskrivelser av kortsiktige strategier og veivalg, og hva man tenker det er lurt å satse på nå for å være bedre rustet til å å møte de mer langsiktige utfordringene.

Fremtidens digitale kompetansebehov

Hvordan påvirker teknologiutviklingen arbeidslivets behov for kompetanse på kort og på lang sikt? Trenger vi flere eller fære personer med teknologikompetanse og digital kompetanse når teknologiutviklingen går videre og KI tas i bruk til flere oppgaver?

Kompetansebehovsutvalget

Og hadde det ikke vært fint med noen eksperter som kunne svare på dette? Vel, svaret på det siste er at vi allerede har et slikt regjeringsoppnenvt ekspertutvalg, Kompetansebehovsutvalget, som jevnlig får i oppdrag ut utrede ulike kompetansebehov i samfunnet. De har i sin siste rapport "Framtidige kompetansebehov: Hvilken kompetanse trenger Norge for å lykkes med digital omstilling?" sett på hvordan behovet for digital kompetanse vil endre seg fremover.

Den tilsynelatende dårlige nyheten er at utvalget i løpet av en rapport på 130 sider, pluss noen vedlegg, ikke svarer på spørsmålet om hvor mange personer med ulike digitale kompetanser arbeidslivet vil trenge. Utvalget prøver strengt tatt ikke å regne ut eller fremskrive seg til et svar heller. Den gode nyheten er at det ikke gjør noe fordi utvalget gjør et par andre ting som er mye viktigere. Blant annet å slå fast at fremtiden ikke er forutbestemt, men vil påvirkes av flere mange ulike ytre drivere og beslutninger. Noen av disse, som demografiutviklingen eller amerikansk handelspolitikk får vi ikke gjort så mye med. Andre forhold, som regulering av bruk av bestemte teknolgier, eller spilleregler i arbeidslivet, kan påvirkes av politikere og organisasjoner.

Fremtiden er med andre ord usikker. Utvalget har derfor valgt å gjøre en sortering først av kva slags kompetanser som er viktige for å lykkes med digital omstilling i en virksomhet, eller i et land. Og så beskriver de hvordan kompetanseetterspørsel kan ulik i fire forskjellige scenarioer, eller "fortellinger om fremtiden", om man vil. Utvalget forklarer hvordan de teknologiske omgivelsene i og rundt arbeidslivet vil kunne utvikle seg på ulike måter, og påvirke dette kompetansebehovet. Mer om scenarioene litt senere.

To grøfter å falle ned i

Jeg tenker at det er to grøfter slike ekspertutvalg som skal utrede seg fram til hvordan fremtiden blir, kan falle ned i, og som gjør at mange slike rapporter blir ganske uinteressante. Den ene grøften havner man i når man bare spør representanter for dagens arbeidsliv og arbeidslivsorganisasjoner om hva de tenker om sitt  kompetansebehov fremover. Som de optimistene de gjerne er på vegne av egen bransje, så vil konklusjonen fort bli at det er deres egne bransjer som vil vokse mest, og kompetansebehovene vil bli særlig store der. Spesielt på områder der det er underskudd på kompetanse i dag. 

En motsatt grøft man kan falle ned i, og som kompetansebehovsutvlalget tar et lite oppgjør med, er en "teknologideterministisk" tilnærming der man legger til grunn at det i all hovedsak er teknologiutviklingen som vil dimensjonere behovet for arbeidskraft og kompetanse. Utvalget skriver noe veldig fornuftig om dette innledningsvis:

"Formuleringen i mandatet om «betydningen av nye teknologier» kan, med et teknologideterministisk utgangspunkt, tolkes som at nye teknologier kommer «utenfra», at teknologien sprer seg uten at utviklingen kan påvirkes i særlig grad, og at teknologien får forutbestemte virkninger på samfunn, arbeidsplasser og jobber. Satt på spissen ville utvalgets mandat, med et slikt teknologideterministisk utgangspunkt, handle om å forutse eller spå hva virkningene av teknologien blir, hvordan framtidens arbeidsliv vil se ut, hvilke yrker som vil vokse fram eller forsvinne, og hvilke kompetanser den enkelte vil trenge.

Utvalget har ikke et slikt teknologideterministisk perspektiv, men tar i stedet utgangspunkt i hvordan utvikling og implementering av teknologi påvirkes av historiske og samfunnsmessige betingelser, som økonomiske og politiske interesser, markedsstrukturer, reguleringer og en rekke andre forhold (...). Teknologisk innovasjon er preget av forhandlinger, tilpasning og læring mellom ulike grupper som utvikler, regulerer, tilpasser og bruker teknologien, som virksomheter, fagforeninger og myndigheter."

Kompetanser for digital omstilling

Utvalget gjør i rapportens kapittel 2 et nyttig tilbakeblikk på hvilke faser bruk av datamaskiner, kommunikasjonsløsninger og digitale teknologier har vært igjennom fra 1980-tallet og frem til i dag, og hvordan dette har endret arbeidsprosesser og medført nye kompetansebehov i arbeidslivet. Det har skjedd store endringer og flere yrker har forsvunnet og nye yrker har kommet inn i SSBs yrkesstatistikk. Nå på 2020-tallet er kraften i digitaliseringen enda et hakk kraftigere, og det nye nå er at det særlig er maskinlæring og kunstig intelligens som kan bidra til at arbeidsoppgaver, yrker og  virksomheter forsvinner, og noe nytt oppstår.

Hvilken kompetanse må vi ha bedre tilgang til når arbeidslivet skal gjennom enda mer med digital omstilling og ta i bruk kunsig intelligens?. Hva slags kategorier av jobber er det snakk om og hva slags kompetanse trengs for å fylle dem? 

Utvlaget grupperer den digitale omstillingskompetansen i to hovedkategorier: Digital kompetanse, med tre underkategirier, og muliggjørende kompetanse, med tre underkategorier. Den digitale kompetansen handler for det første om spesialisert digital og teknologisk kompetanse på utvikling og drift av digitale løsninger. Software, hardware, nettverk, datahåndtering, digitale tjenester og sånn For det andre handler det om fagspesifikk digital kompetanse, det vil si digitalisering i helse, kommune, samferdsel, varehandel, sjømat, skipsfart, bygg og anlegg, og alt det andre vi holder på med i arbeidslivet. Og for det tredje er digital kompetanse også den generelle digitale kompetansen man trenger som arbeidstaker og som innbygger for å bruke digitale verktøy og fungere i samfunnet, og der en slik høy generell digital kompetanse har vært et konkurransefortrinn for Norge

Den muliggjørende kompetansen består også av tre deler i denne kategoriseringen: Vi trenger fagkompetanse på samhandling mellom mennesker og maskiner. Det er jo ikke maskinene som skal styre menneskene, og KI gir oss noen nye utfordringer her, så derfor blir kunnskapen om menneskers bruk av og kontoll over teknologien særlig viktig. Vi trenger for det andre innovasjonskompetanse, digital forestillingsevne og kompetanse på endringsledelse og organisasjonsdesign som gjør oss i stand til å skape handlingsrom og forstå muligheter teknologien skaper. Og så trenger vi naturligvis juridisk-, sikkerhets- og etisk komeptanse som skal hjelpe oss regulere og beskytte det vi må for å skape trygghet og tillit.

Fire fremtidsscenarioer

Jeg synes noe av det mest spennende kompetansebehovsutvaltet førsøker seg på er å lage fire ulike scenarioer for hvordan fremtidens jobber og kompetansebehov kan bli. De fire scenarioene er basert på noen veldig ulike utviklinger når det gjelder KI og bruk av KI, som slår ut vi temmelig ulike behov for menneskelig digital kompetanse i arbeidslivet.

Utvalget bruker en kjent modell for å lage scenarioer der de plasserer to overodnede variable i et aksekors som leder til fire ulike fortellinger om fremtidens digitale kompetansebehov. Og som med alle slike modeller er det avgjørende hva som er på de to aksene. 

I utvalgets aksjekors handler det om to dimensjoner ved kunstig intelligens i arbeidslivet. På den horisontale aksen er det rett og slett spørsmål om vi får en litt langsom og gradsvis KI-utvikling som bruker tid på å innfri forventningene, eller om få får en KI-utvikling der KI veldig raskt blir en katalysator, muliggjører og bredt tilgjengelig tjenesteinfrastruktur i for hele samfunnet. 

På den vertikale aksen går skillet mellom KI som i stor grad erstatter dagens menneskelig arbeidskraft vs KI som først og fremst er en blir en komplimentær muliggjører for arbeidstakere. Der KI hjelper mennesker og gjør oss i stand til å bli mer produktive og innovative når vi utfører arbeidet vårt. Noen av dagens oppgaver overtas av KI, men først og fremst sørger KI for at vi får brukt kompeansen vår mer effektivt og på områder der KI ikke har sine fortrinn.

I aksekorset får vi da to scenarier på venstre side av streken som heler "begrenset fortrengning" og "delvis interaksjon" som har det felles at KI-bruken øker, men farten er relativt moderat. I det første scenarioet, øverst til venstre til behovet for både generell og fagspesifikk digital kompeatanse være høy, og også andre deler av arbeidslivet til etterspørre mer fagkompetanse. Nede til venstre vil effektene av KI komme gradvis, men vi må regne med at kraftig fallende behov for kompetanse i yrker der oppgavene enklest kan overtas av maskiner.

Rask KI-utvikling

De to scenariene på høyre side av streken gir langt mer radikale utslag, og i temmelig ulik retning når det gjelder kompetansebehov. Nederst til høre er scenarioet "omveltende automatisering", som kjennetegnes av et betydeling fall i arbeidskraftsbehov på tvers av næringer og yrker. Både spesialisert digital konferanse og mer innovasjonskompetanse vil kreves for utføre jobbene som er igjen, og i enda større gra for å ha det som kreves for å skape og utvikle de nye virksomhetene som vil kunne vokse frem i et mye mer automatisert arbeidsliv. 

Siste scenario øverst til høyre heter "integrert samspill" og handler om et arbeisliv der KI-utviklinkgen og omstillingen går vedlig fort, men der det er et økt behov for mennesker som behersker de nye verktøyene og bruker dem til å øke verdiskapingen radikalt. Det blir en vridning mot yrker som utvikler seg i samspill med KI og det gir et økt behov for både spesialisert digital kompetanse, juridisk og regulatorisk kompetanse og innovasjonskompetanse. Kampen om arbeidskraften som har denne kompetansen og mesterer rask omstilling, blir hard. Det blir skapt store muligehter, men det er også noen store utfordringer både for arbeidstakere og for bedrifter dersom vi ikke får frem nok av den kompetansen som blir etterspurt, og flere faller utenfor.

Jeg er veldig tilhenger av at rapporter som dette bruker scenarioer og fremsynsmetodikk til å utvikle forestillingsevnen om hvordan fremtiden kan bli, og at det finnes flere varianter av denne fremtiden. Ideelt sett kunne disse enariene vært noen hakk mer likeverdige når det gjelder fordeler og ulemper ved dem. Jeg tenker at i de beste scenariomodellene er det ordentlig vrient å velge seg en favoritt fordi alle har noe bra ved seg og noe vanskelig ved seg, og man må forholde seg til krevende målkonfliikger og prioriteringer. Akkurat som i virkeligheten.

Fortellingene kan gjøres rikere, og mer utfordrende 

Min største kritikk av disse scenariene er imidletid at de kunne vært gjort enda rikere og mer utbroderende, for å få fram hva de innebærer konkret for mennesker, bedrifter og samfunn. De kunne vært mer fortellende, mer spekulative, mer emosjonelle og spilt på fremtidsomtimisme og fremtidsbekyndring for å virkelig få utfordret forestillingsevnen vår. Man lager jo ikke scenarier for å lage en korrekt fremskriving, men for å få frem kontraster, prioriteringsbehov, målkonflikter og overordnede veivalg, og at det ikke er mulig å få i både pose og sekk. Scenarioer er ikke fremskrivninger eller forskning, men bruker gode beskrivelser av fremtiden til å skape en bedre samtale om mulige retningsvalg. 

Jeg håper derfor Kompetansebehovsutvalget og andre offentlige utvalg som lager lignende analyser av fremtiden, for eksempel om fremtidens helse- og omsorgstjenester, velger å bruke fortellinger og scenarioer når de vil belyse behov for veivalg under stor usikkerhet. Men jeg håper som sagt at de kan berikes med detaljrike fortellinger og eksempler, slik at vi lettere ser hva de vil kunne bety for virksomheter og enkeltpersoner. Jeg vet om flere som kan bidra.

På verdenstoppen i KI-bruk

Hvor i verden er innbyggernes bruk av kunstig intelligens (KI) høyest? Jeg har nylig blogget om tall fra Statistisk sentralbyrå (SSB) som viser at omkring halvparten av befolkningen i Norge har brukt KI-verktøy i løpet av de siste tre månedene. Men hvordan er dette sammenliknet med KI-bruk i andre land? 

Utvikling vs. bruk av KI

Til vanlig er det veldig mye oppmerksomhet rundt det at USA og Kina er lendende på utvikling av KI-tjenester, men også produksjon av hardware og massive investeringer i forskning og innovasjon som utvikler KI. De største og høyest verdsatte teknololgiselskapene holder til der. De store forskningsbudsjettene er der. Og det støste investeringene i datasentrene som muliggjør trening er der.

Så skulle man kanskje tro at det er en sammenheng mellom å være ledende på utvikling og salg av KI, og befolkningens bruk av KI, men er det slik at USA og Kina er høyt oppe på listen over land der KI brukes mest av innbyggerne i hverdagen? Slik er det ikke. Her er ikke USA og Kina på den globale topp 20-listen i det hele tatt. The Economist har for et par dager siden publisert artikkelen "Which countries are adopting AI the fastest?". Der refererer de til en ny undersøkesle fra andre halvår 2025 som sammenlikner hvor mye innbyggere i ulike land bruker KI. 

Kilden for The Economists artikkel er en undersøkelse gjort av Microsofts AI Economy Institute, en enhet i Microsoft som forsker på KI-bruk. De beskriver metoden de har brukt for å måle KI-bruk slik:

"To track this trend, we measure AI diffusion as the share of people worldwide who have used a generative AI product during the reported period. This measure is derived from aggregated and anonymized Microsoft telemetry and then adjusted to reflect differences in OS and device-market share, internet penetration, and country population."

Denne metoden gir selvfølgelig ikke helt presise tall, og det er en del bruk av skjønn og derfor noen manuelle justeringer, for eksempel fordi ikke alle KI-brukere er på Microsofts operativsystemer. Men jeg tror det for de fleste land en ganske god estimering. Og for Norges del stemmer i hvert fall tallene godt overens med SSBs tall

Verdenstoppen i KI-bruk

Hvilke land er det som topper listen over bruk av KI. Denne undersøkelsen viser at det er De forenede arabiske emiratene (UAE) og Singapore som topper listen med omkring 60 prosent av innbyggerne som har brukt KI i løpet av siste måned. Et lite stykke bak, og på litt under 50 prosent i følge denne undersøkelsen, ligger Norge, som dermed er nummer tre i verden på bruk av KI. Ikke veldig langt bak Norge følger Irland, Frankrike og Spania. Blant topp 10 er det kanskje ikke så overraskende at vi også finner Storbritannia og Nederland, og blant topp 20 finner vi Sverige, Danmark, Sveits og Sør-Korea. Sør-Korea er landet som har klatret mest fra første halvår, fra 25. plass til 18. plass. Microsofts forskere skriver at:

"Countries that have invested early in digital infrastructure, AI skilling, and government adoption, such as the United Arab Emirates, Singapore, Norway, Ireland, France, and Spain, continue to lead. The UAE extended its lead as the #1 ranked country, with 64.0 percent of the working age population using AI at the end of 2025, compared to 59.4 percent earlier in the year.

Å være ledende på forskning, innovasjon og bedrifters investeringer i KI-produkter betyr ikke at man er ledende på bruk av KI. USA er på 24. plass på den globale rangeringen. 28 prosent bruker KI der. I Kina bruker 16 prosent KI, noe som ikke gir en plass på topp 50-listen. The Economist skriver at:

"The second half of the year in the United States shows that leadership in innovation and infrastructure, while critical, does not by themselves lead to broad AI adoption. The U.S. leads in both AI infrastructure and frontier model development, but it fell from 23rd to 24th place in AI usage among the working age population, with a 28.3 percent usage rate. It lags far behind smaller, more highly digitized and AI-focused economies"

Jeg ser også at Japan har en KI bruk nede på 19 prosent. Finland ligger også overraskende lavt med 27 prosent. Kanskje er det slik at dette er tall som kan skyldes noen metodiske svakheter, eller kanskje at KI-modellene ikke behersker alle språk like godt enda? Microsoft-artikkelen har i hvert fall noen interessante avsnitt som foreklarer hvordan økt KI-bruk blant innbyggerne i Sør-Korea sannsynligivs har sammenheng med store forbedringer i Chat GPTs ferdigheter i koreansk, først i Chat GPT-4 og så ytterlligere i Chat GPT-5.

DeepSeeks markedsandeler

Et helt annet forhold som også fanges opp av denne undersøkelsen er hvor stor utberedelse bruken av DeepSeek og andre kinesiske KI-tjenester i ulike land. I DeepSeek fikk de store amerikansk tjenesteleverandørene en utfordrer med en annen og billigere forretningsmodell, som tilsynelatende presterte på omtrent samme nivå. Det burde kanskje føre til en masseflukt til DeepSeek i mange land? 

Tallene viser at det ikke har skjedd så langt. Selv om det er gratis å bruke DeepSeek for brukerne, skriver Microsoft at det stort sett er i markeder der det ikke er tilgang til de amerikanske selskapenes tjenester at DeepSeek er markedsleder:

"This combination of openness and affordability allowed DeepSeek to gain traction in markets underserved by Western AI platforms. Adoption remained low in North America and Europe, but surged in China, Russia, Iran, Cuba, Belarus, and across Africa, places where U.S. services face restrictions or where foreign tech access is limited. In Africa in particular, DeepSeek usage is estimated to be 2 to 4× higher than in other regions."

DeepSeek har i følge rapporten en markedsandel på 89 prosent i Kina, 56 prosent i Belarus, 49 prosent på Cuba og 43 prosent i Russland. Men det er som nevnt interessant at det særlig i Afrika er foregår en kamp om markedsandeler der kinesisk KI, ofte støttet opp av kinesisk infrastruktur, er i konkurranse med de amerikanske teknologiselskapene.

Regjeringens plan for Norge 2025-29

Regjeringen har lagt frem en plan. Og heldigvis har det blitt politisk moteriktig å snakke om omstilling, reformer og avbyråkratisering igjen. Det skal effektiviseres og fanges tidstyver. Detaljstyringen skal bli mindre, og handlingsrom og fleksibilitet skal bli større. 

Problemet er at det er lett å si det og ønske det, men det er vanskelig å få til i praksis. Det krever mye mer enn en formulering av politiske ambisjoner og noen bekrivelser av tiltak. Det skal gjøres også, og utfordringen er å utvikle en ledelse, en kultur og en organisasjon som vil ha omstilling og som skaper nødvendig sammenheng mellom utredning, beslutning og gjennomføring av politikken.

Reverseringen er reversert

Etter nesten fire år med reverseringer, var det tidligere i år ut med Trygve og Senterpartiet, inn med Jens og samfunnsøkonomiske lønnsomhetsberegninger, og plutselig skal det gjennomføres "reformer" og "prosjekter" som er begrunnet med norsk konkurranseevne og offentlig sektors langsktige økonomiske bærekraft. Trontalen var preget av dette nye budskapet. Departementens nye felles strategi "Gode hver for oss, best sammen" er preget av dette. Og denne uken kom det et regjeringsprogram, "Regjeringens plan for Norge 2025-29", som er gjennomsyret av denne forståelsen at at de største utfordringene krever andre måter å jobbe på for å øke gjennomføringsevnen.

Planen er en interessant nyskaping innen sjangeren politiske dokumenter. Flerpartiregjeringer har i over 30 år laget seg omfattende kataloger av tiltak samarbeidspartiene er blitt enige om at de skal gjennomføre i fireårsperioden. Det begynte med "Lysebu-erkæringen" som kom i 1989. I 2001 laget de borgerlige partiene "Sem-plattformen". Den første rødgrønne regjeringen som satt i 8 år fra 2005 hadde "Soria Moria 1 og 2", og Ernas regjering styrte først på "Sundvolden-plattformen" og deretter "Jeløya" og "Granavolden" mens AP/SP-regjeringen fra 2021 hadde "Hurdalsplattformen". 

Mens flerpartiregjeringer har måttet forhandle slike omfattende og komplekse kataloger av flere hundre tiltak for å i det hele tatt komme i gang med jobben, har tradisjonen vært at ettpartiregjeringer ikke har hatt noen slik plattform. De har jo gått til valg på et partiprogram, og sentralstyret og stortingsgruppen har kunnet justere kursen underveis. Mindretallregjeringers utfordring med å få flertall for saker i Stortinget har vært der uansett, men man er mer fleksibel i prioriteringene når man ikke må forhandle i forkant. Ulempen er at man ikke kan bli målt på resultatoppnåelsen når man ikke har noen mål.

Prosjektkatalog i stedet for tiltakskatalog

Den nye "Regjeringens plan for Norge 2025-29" er sånn sett en nyskaping ved at den er en slags mellomting mellom å love ingenting og å ha en katalog med flere hundre løfter om hva man skal gjennmføre. I stedet for å ha en katalog der man detajert beskriver tiltak før man utreder hvilket problem som skal løses, er dette dokumentet mer opptatt av å peke ut retning enn av å beskrive detaljerte løsninger. Den bruker heller ikke begrepet "tiltak", men omtaler politikk som områder, som det er fem av, og som tilhørende "prosjekter", som det er 26 av i dette dokumentet.

"Mens tidligere regjeringsplattformer gjerne inneholder rundt 1000 enkelttiltak, inneholder Regjeringens plan for Norge 26 prosjekter fordelt på fem områder:

• Trygghet for økonomien, der prosjektene blant annet er at folk skal få bedre råd, bygging av 130 000 nye boliger og fornying, forsterking og forbedring av offentlig sektor.
• Trygghet for arbeids- og næringslivet, der prosjektene blant annet er å styrke konkurransekraften, utvikle en skattereform for fremtiden og forberede Norge på vei mot lavutslipp.
• Trygghet for barn og unge, der prosjektene blant annet er mer og bedre læring i skolen, bedre skjermbalanse og bekjempelse av barne- og ungdomskriminalitet.
• Trygghet for helsa, der prosjektene blant annet er raskere helsehjelp, eldreløftet og en helsereform for fremtiden.
• Trygghet for landet, der prosjektene blant annet er rask styrking av forsvarsevnen, et mer motstandsdyktig Norge og en kontrollert, rettferdig bærekraftig innvandringspolitikk."

Hva er nytt?

Jeg har sans for dette grepet der man på en overordnet og kortfattet måte beskriver ambisjoner og hovedretninger i politikken, og særlig dersom man er i stand til å løfte frem og prioritere problemstillinger som både er de største og viktigst i seg selv, og samtidig er slik at de går på tvers av sektorer, nivåer og budsjettansvar, og derfor krever en særlig oppmeksomhet fra toppledelsen i landet. Da gir det også mening å beskrive arbeidet med dem som prosjekter, og ikke bare vanlig styring, ledelse og drift i sektorene.

Gir den nye planen for Norge en slik overordnet sortering? Hva er den nye politikken regjeringen står for, og er den nye retningen merkbart forskjelling fra den revereringspolitikken som preget forrige fireårsperiode? Er det slik at urealitstiske løfter er tatt bort? Og kanskje viktigst: Er det slik at de som må jobbe sammen med de 26 prosjektene får jobbet sammen på en slik måte at rammebetingelsene for gjennomføring blir bedre?

Her synes jeg dokumentet er litt blandet, men det fine med et kort og spisset format er i hvert fall at det er mye lettere å finne fram til og diskutere om retningen er riktig. På noen områder er det helt åpenbart skjedd en forandring i problembeskrivelse og politisk retning siden regjeringen gikk på i 2021:

• Helse er aller mest tydelig når det gjelder nyorientering. Det er ikke et ord om "velferdsprofitører", tvert imot er det nevnt både fritt sykehusvalg for innbyggerne og samarbeid med private tilbydere. Alle de fire "prosjektene" her handler om mer effektiv og målrettet ressursbruk. Rask helsehjelp skal ikke bare hjelpe den enkelte innbygger, men også sørge for at folk kommer raskere tilbake i jobb fordi det er bra for økonomien,. Flere eldre skal bo hjemme lenger, både fordi det er bra for den enkelte, men også bra for økonomien. Det skal utprøves en ordning med "kommunal nettlege" som på sikt vil kunne gjøre at retten til fastlege i praksis blir omgjort til retten til en digital legetjeneste.
• Fornye, forsterke og forbedre offentlig sektor. Også her er retorikken snudd på hodet. Punktet er tatt inn under området "trygghet for økonomien" og formuleringene er forbløffende like det Solberg-regjeringen presenterte etter 2013, inkludert "fjerne unødvendig byråkrati og tidstyver", "mer tillit og mindre detaljstyring" og "færre og tydeligere mål". I stedet for en tillitsreform der tillit er noe man skal reformere seg frem til, er tillit nødvendig av hensynet til økonomien og for å effektivisere offentlig sektor, eller som planen sier :"Regjeringen vi sikre best mulig bruk av samfunnets ressurser, og legge til rette for produktivitetsvekst, sterkere velferd og økt velstand". 
• Samfunnssikkerhet og kriminalitetsbekjempelse. Mens forsvarssektoren har fått et stort løft i budsjettene i noen år, har det ikke vært en like tydelig prioritering av andre tiltak for å øke sikkerheten. Men nå skal det lages en langtidsplan for sivil beredskap, og arbeidet med å sikre digtal infrastruktur og spesielt kritisk undersjøisk infrastruktur nevnes helt spesielt. Det sies også at investeringer i kvanteknologi, forsvarsteknologi og undervannsteknologi blir sentrale innsatsområder. Når det gjelder politiet er det ikke flere lensmannskontorer og passkontorer som er nevnt, men evnen til å bekjempe organiserte kriminelle nettverk og så slå hardt ned på ungdomskriminalitet. Innvandringspolitikken skal bli strengere.
• Teknologioptimisme. Selv om kunnskapsministeren kjører sin kampanje mot "skjermbruk", og hypen rundt KI er kjølnet noe, ser regjeringen som helhet ut til å ha stor tro på teknologiens rolle på mange områder. Et eget prosjekt handler om å legge til rette for bruk av kunstig intelligens gjennom en god balanse mellom positive insentiver, infrastruktur og regulering. Og, som nevnt, slås det særlig fast at teknologi har en sentral rolle når det gjelder å løse de store utfordringene innenfor helse, forsvar og beredskap. 

Hva er borte?

Så er det selvfølgelig noe som ikke er med i en slik plan, som ville vært med hvis stort og smått skulle omtales, men ikke er like viktig nå. Og så er det noen ting som er med, men der det ikke er et helt tydelig forhold mellom hårete mål og virkemidlene som skal brukes, eller det er litt uklart hva som skal gjøre. 

I kategorien ting som er blitt borte er hele samferdselspolitikken. Regjeringen nøyer seg med å si at "Vi skal ta vare på den transporinfrastrukturen vi har, utbedre den der vi kan, og bygge nytt der vi må". Poetisk, men ikke veldig framoverlent, med andre ord. Og når det gjelder den gamle kampen for en mer "aktiv næringspolitikk" tror jeg den har avgått ved døden. Det er ingen antydning om flere statlige subsidier verken til grønne eller andre næringer som er politisk ønsket, men ikke lønnsomme.

Også den mer generelle klimapolitiken er svært neddempet i planen. Vi skal selvfølgelig samarbeide tett med EU om å nå klimamålene, og også bidra til klimagassreduksjoner i andre land gjennom kjøp av klimakvoter, men det er ingen nye mål eller retningsendringer. Nå er formuleringen at "I 2026 vil vi blant annet legge frem en plan for hvordan Norge skal nå det nye Paris-målet for 2035", altså det nye målet Stortinget med et knapt flertall fastsatte før sommeren, og som det kanskje ikke er flertall for i Stortinget lenger likevel.

Av andre ting som er borte, eller i hvert fall betydelig neddempet, er beskrivelser av kommunesektorens utfordringer med å løse problemer som følger av demografiendringene, med høyere utgifter og lavere inntekter enn før. Det blir spennende å se hvordan regjeringen velger å følge opp Kommunekommisjonens innstilling, der første del er rett rundt hjørnet, og Helsereformutvalget, som begge kommer til å peke på noen smertefulle veivalg og prioriteringer som må gjøres.

Hva er det umulig å få til?

Planen har en litt merkelig holdning til utviklingen i verdiskapingen i næringlivet. Holdningen er at nå går alt veldig mye bedre enn før i næringslivet fordi renten og prisstiningen går ned, og kjøpekraften er på vei opp, og i noen bransjer investeres det mye. Jeg tror dessverre ikke det står så bra til norsk næringliv generelt som denne planen påstår. Det er både knapphet på arbeidkraft og mange som står utenfor arbeislivet, og på noen områder, som i den store og arbeidskraftsintensive byggenæringen, er aktivitetsnivået langt under normalen. 

Målet om  igangsetting av 130 000 boliger innen 2030 er derfor en fantasi. Det forhindrer ikke at tiltak for å forenkle og digitalisere plan- og byggeprosesser, og redusere byggekostnader, er viktige, men i dag ligger igangsetteingstakten for nye boliger på omkring halvparten av det nivået det bør være. Denne nedkjølingen i næringslivet bidrar også til at målet om 150 000 flere i jobb er urealistisk. Arbeidsledigheten vil sannsynligvis gå opp, ikke ned, til tross for at etterspørselen etter arbeidskraft og kompetanse er stor på flere områder, og særlig innen helse og omsorg. Men rammebetingelsene for investorer, gründere og engasjerte fagfolk som vil starte og bygge nytt næringsliv i Norge er, for å si det forsiktig, svært mangelfulle. Planen gjør ingenting for å fortelle at det vil bli bedre på dette området.

En ny måte å jobbe på

Krever denne type tverrsektorielle og komplekse utfordringer noen nye måter å styre, lede, samarbeide og gjennomføre på? Noen nye og bedre verktøy i verktøykassen når man skal utrede og sortere ut hva slags problem man skal løse? Noen bedre verktøy når man skal lage et godt beslutningsgrunnlag for beslutningene. Og noen bedre metoder og verktøy når man ikke er helt sikker på hvilke tiltak som virker, og må teste ut noe først, og når man skal sette sammen organisasjonen som skal gjennomføre omstillingen, på tvers av sektorer og nivåer?

Det står ikke noe om gjennomføring og rigging av samarbeid på tvers i selve strategien, men i talen statsminsteren holdt da han presenterte strategien er det noen veldig interessante, ærlige og gode formuleringer om at vi ikke er rigget godt nok for gjennomføring av denne type "prosjekter" på tvers av statens siloer:

"Når verden skifter så raskt som vi har sett, må politikken også kunne skifte gir. Derfor fornyer vi nå måten regjeringen og departementene arbeider på.(...) Nå blir det større prosjekter – og færre enkelttiltak. Regjeringens plan for Norge har 10 prosent av størrelsen til en vanlig regjeringsplattform.

Vi forlater de omfattende katalogene med hundrevis av punkter som fordeles på sektordepartementene. I stedet går vi over til noen større utviklingsprosjekter, som skal gjennomføres på tvers av departementene. Folk lever ikke livene sine i siloer – og derfor må staten bli enda bedre til å komme seg opp av siloer og sektorer. Det blir lettere å jobbe på tvers – nå som de fleste departementene igjen samles i regjeringskvartalet. Og som dere vil se av prosjektene: De handler ikke om å legge frem flest mulig strategier, handlingsplaner og stortingsmeldinger."

Dette er gode erkjennelser, men hva vil det si i praksis å fornye måten regjeringen og departementene arbeider på? Hvordan organiserer man seg på en måte der man både utreder, beslutter, og ikke minst gjennomfører, på tvers av siloene i staten? Hvordan ser verktøykassen og virkemidlene ut som støtter ledere og medarbeidere som skal jobbe på andre måter enn før? Trenger vi en budsjettprosess som understøtter bedre besluninger på tvers, og en enkere og raskere gjennomføring? Og hordan bygger man nødvendig kompetanse og ledelse i et system som er vant til å jobbe nettopp i siloer, og skal venne seg til en annen endringstakt og en annen måte å forholde seg til hverandre?

Det blir spennende tider i Digdir og i DFØ, etatene som kanskje aller mest må være et kompetent og dyktig støtteapparat for statsforvaltningen og de offentlige tjenesteleverandørene som skal lære å jobbe på nye måter. Men det holder ikke å ha et par tverrgående etater som kan jobbe på nye måter, og hjelpe til med digitalisering, mens andre holder på som før. Dersom vi skal få til det Jonas snakker om må alle direktoratene og offentlige tjenesteorganisasjoner bli flinkere til å tenke og jobbe mer tverrsektorielt, mer brukerorientert og med en høyere endringstakt enn vi er vant til. 

Mens de som sitter på toppen, regjeringen, Stortinget og departementene, må tåle at de ikke kan detaljstyre like mye som før, men må legge til rette for mer samarbeid på tvers og større handlingsrom Kanskje det blir det aller vanseligste.