Hva er KI og hva kan du bruke det til?
KI er en teknologi som gjør at datamaskiner og systemer kan utføre oppgaver vi vanligvis forbinder med menneskelig tenkning, som å forstå og skrive tekst, analysere store mengder data eller gi personlige anbefalinger.
Ulike former for KI egner seg til å løse ulike problemer. Det betyr at problemet du skal løse påvirker om du skal bruke KI og hvilken type KI du bør velge. For at kunstig intelligens skal gi reell samfunnsnytte og være bærekraftig, må vi bruke det strategisk. Vi må gå fra «hva kan KI gjøre?» til «hvordan bruker vi KI riktig, sikkert og effektivt for å løse spesifikke problemer?».
Tre former for kunstig intelligens
Det finnes ulike typer KI, og de ulike typene egner seg til forskjellige ting. Prediktiv KI analyserer data og gir anbefalinger, prediksjoner eller klassifiseringer. Generativ KI lager nytt innhold. Agentisk KI tar beslutninger og handler autonomt.
Prediktiv KI er på mange måter en mer moden teknologi enn generativ og agentisk KI, siden vi i større grad kjenner både muligheter og risiko. Generativ og agentisk KI er mer potent og gir kanskje mange flere muligheter, men vi jobber fortsatt med å forstå, kartlegge og håndtere risikoer.
De tre typene stiller ulike krav til virksomheten som tar dem i bruk. Prediktiv KI krever først og fremst tilgang på gode, strukturerte data og kompetanse til å tolke og bruke resultatene. I tillegg innebærer det ofte en betydelig teknisk og organisatorisk investering å integrere løsningen i eksisterende systemer og arbeidsprosesser.
Generativ KI har lavere terskel for å komme i gang, men stiller store krav til kritisk vurdering og menneskelig tilsyn siden modellen kan produsere innhold som virker troverdig uten å være korrekt. Skal virksomheten integrere generativ KI i egne systemer eller arbeidsflyter, øker både kompleksiteten og kravene til kompetanse betydelig.
Agentisk KI krever mest av de tre. Fordi systemet handler autonomt, må virksomheten ha god teknisk kompetanse, tydelige styringsrammer og solide rutiner for å overvåke og korrigere systemet. I offentlig sektor reiser agentisk KI i tillegg særlige juridiske og etiske spørsmål, siden automatisert handling uten løpende menneskelig kontroll kan komme i konflikt med krav om forsvarlig saksbehandling og etterprøvbarhet.
Uansett hvilken type KI virksomheten tar i bruk, er det avgjørende at den enkelte saksbehandler og leder er bevisst på at KI brukes på en forsvarlig og hensiktsmessig måte. Det forutsetter at man kjenner både mulighetene og begrensningene ved verktøyet man bruker.
KI innebærer nye risikoer
For en offentlig virksomhet kan KI innebære nye risikoer.
Feil bruk av ressurser: At man betaler for dyre lisenser og omfattende tjenester, når enklere og billigere løsning kan fungere like godt. At man bruker teknologiske ressurser i virksomhetene til å bygge løsninger med større kapasitet enn det man trenger eller har mulighet til å vedlikeholde.
Datalekkasje: At man deler sensitive data med eksterne leverandører uten å ha sjekket hvilke informasjonssikkerhetstiltak og systemer som er på plass.
Feil medisin: At man tror at KI løser opp i vanskelige prosesser i virksomheten eller at innføring av KI alene gir bedre innsikt i og oversikt over virksomheten, for derigjennom å kunne ta bedre beslutninger. KI alene gir ikke dette. Det krever god dataforvaltning, ledelse og opplæring.
Tillit: Selv om man tar i bruk KI på en måte som er lovlig og etisk, er det ingen garanti for at KI oppleves som tillitvekkende. Det er viktig for alle som skal bruke KI, særlig offentlige virksomheter, at bruken også skjer på en tillitvekkende måte. Selv om man har gjort grundige juridiske og etiske vurderinger, er det en risiko for at misbruk av KI kan skade tillit og renommé til virksomheten.
Generativ KI
Generativ KI, som Mistral AI, Claude og ChatGPT kan lage tekst, kode, bilder og lyd. Det egner seg til for eksempel å
lage sammendrag av lange dokumenter, protokoller eller sakspapirer
utforme utkast til svar til innbyggere, pressemeddelelser eller interne notater
hjelpe utviklere med å skrive eller finne feil i kode
oversette tekster eller forklare komplekse begreper
Generativ KI egner seg ikke som en pålitelig kunnskapskilde. Bruk den derfor aldri alene som grunnlag for fakta eller beslutninger med større konsekvenser som juridiske vurderinger, saksbehandling eller medisinske beslutninger. Sjekk alltid svar fra generativ KI opp mot pålitelige kilder.
Prediktiv KI
Prediktiv KI kan analysere data og komme med anbefalinger, prediksjoner eller klassifiseringer. Trenger du et klart og konsist svar på spørsmål som «Hvor mange varer må vi bestille neste måned?", er prediktiv KI ofte bedre enn generativ KI.
Prediktiv KI er ofte enklere å evaluere og validere fordi vi kan måle treffsikkerheten direkte mot et testsett. De gir også som regel mer forutsigbare og etterprøvbare resultater, som er særlig viktig når de brukes i offentlig sektor, der vedtak må begrunnes.
Eksempler på hva prediktiv KI egner seg til:
Prediksjon, for eksempel å forutsi behov for ressurser på et kundesenter.
Deteksjon, å oppdage uvanlige mønstre i for eksempel transaksjoner eller ressursbruk.
Klassifisering, for eksempel å sortere innkommende søknader basert på innhold.
Optimalisering, for eksempel å beregne den mest effektive ruten for renovasjonsbiler eller energibruk i bygg.
Prediktiv KI egner seg ikke til å genere kreativ tekst, den produserer strukturert resultater, som kategorier eller sannsynligheter.
Agentisk KI
Agentisk KI er en GenKI som har fått tilgang til «hender» – altså verktøy og API-er som lar den utføre handlinger autonomt.
Hva er agentisk KI god til?
Å håndtere en hel prosess fra start til slutt, for eksempel «Søk etter ledige tider, book en time, send bekreftelse og legg inn i kalenderen».
Å gi innbyggere umiddelbar hjelp ved å utføre handlinger i baksystemene, for eksempel «Søk om stønad».
Å flytte og sammenstille data mellom systemer som ikke snakker sammen,
Hva er agentisk KI ikke god til?
Agentisk KI egner seg ikke til å løse oppgaver der det er uklart hvem som har ansvaret hvis noe går galt, eller hvis den får muligheten til å ta høyrisiko beslutninger uten tilsyn. Siden den kan utføre handlinger, kan en feil i instruksjonen føre til at den sletter data, sender informasjon til feil mottaker eller endrer systeminnstillinger. Den krever høye sikkerhetsgjerder.
Hva er annerledes med KI?
Kunstig intelligens fungerer annerledes enn tradisjonell programvare. Tradisjonell programvare er forutsigbar fordi all logikk er eksplisitt kodet inn av mennesker. KI derimot trenes til å gjenkjenne mønstre i store datamengder, ikke gjennom forhåndsdefinerte regler. Dette gir KI evnen til å løse komplekse oppgaver, men gjør systemene samtidig vanskeligere å forstå og kontrollere.
Derfor må virksomheter være ekstra forsiktige når de tar i bruk KI, fordi disse systemene kan påvirke folks rettigheter og sikkerhet på måter som vanlige dataprogrammer aldri ville gjort. Et tilleggselement er at KI-systemene er trent på store mengder data. Informasjonen som ligger i disse dataene gjenspeiles i modellen. Hvem som er representert i treningsdata, hvor den er samlet inn, hvilket språk, kultur og verdier som gjenspeiles i datasettene. Dette påvirker hvordan modeller analyserer ny data eller genererer nytt innhold.
Hvordan komme i gang?
Mange virksomheter eksperimenterer med KI i ulike former. Det er positivt, fordi mange ansatte og ledere får mer erfaring med og forståelse for hva disse verktøyene kan brukes til, og hva de kanskje ikke egner seg så godt til. Men eksperimentering alene er ikke nok.
For å lykkes med KI, anbefaler vi en strukturert prosess som går fra idé til drift. Denne prosessen sikrer at teknologien løser reelle behov, at risikoene håndteres, og at løsningen blir bærekraftig over tid.