Da Politihøgskolen brukte et KI-verktøy til å utarbeide et notat Lenke til et annet nettsted. om undervisningstid, viste flere av tallene seg å være feil fordi verktøyet hadde fylt hullene med antakelser. Rektor Nina Skarpenes kalte det «en dyrekjøpt læring» og erkjente at institusjonen «ikke har vært moden nok i bruken av KI».
Politihøgskolen er ikke alene. Tre av fire statlige virksomheter bruker nå kunstig intelligens i det daglige, ifølge Statens Arbeidsgiverbarometer Lenke til et annet nettsted.. Det er mer enn en dobling på to år. Men hva vet vi egentlig om effekten? Antall virksomheter som har krysset av for “ja, vi bruker KI», sier ingenting om bruken skaper verdi. Regjeringens KI-ambisjon minner om å måle fysisk form etter antall løpesko som er kjøpt inn.
Aktivitet er ikke det samme som effekt
Ifølge SSB brukte tre av ti norske foretak Lenke til et annet nettsted. med minst ti ansatte én eller flere KI-teknologier i 2025. Tallene vokser i både offentlig og privat sektor, men hvem måler om bruken faktisk leverer det den lover?
Den store årlige undersøkelsen fra Digdir, IT i praksis 2025 Lenke til et annet nettsted., gir et tydelig svar: «Bare én av fire virksomheter sier at de faktisk har klart å kutte kostnader eller redusere ressursbruk ved hjelp av KI.» Over halvparten bruker KI. Gevinstene i kroner og øre uteblir.
Uten effektmåling kan vi ikke skille mellom KI som skaper verdi og KI som bare skaper aktivitet.
Effekt må måles før vi skalerer
Problemet er ikke at norske virksomheter tar i bruk KI, men at vi skalerer uten å vite hva som virker. Når en virksomhet ruller ut KI bredt uten å ha testet effekten i en avgrenset utprøving først, risikerer den å skalere noe som ikke leverer. Eller verre: noe som skaper merarbeid i stedet for gevinst.
Det gjelder like mye i privat sektor. Når et selskap automatiserer kundehenvendelser med KI uten å måle om kundene faktisk får bedre hjelp, er det umulig å vite om investeringen lønner seg.
Effekt er ikke noe som kommer av seg selv. Det er noe som må måles, dokumenteres og deles. Det ansvaret hviler like tungt på oss som selger teknologien som på dem som tar den i bruk. Vi kan ikke selge transformasjon og overlate bevisbyrden til kunden
Ledere bør kreve dokumentert effekt
Regjeringen bør erstatte adopsjonsmål med effektkrav. Konkret: Ingen offentlig virksomhet bør rulle ut KI i stor skala uten å kunne vise til målbare resultater fra en avgrenset utprøving først. Og erfaringene, både det som virker og det som ikke gjør det, bør deles åpent på tvers av forvaltning og næringsliv.
Det er ikke et urimelig krav. Det er slik vi stiller krav til alle andre investeringer. At vi ikke gjør det med KI, den mest gjennomgripende teknologien på en generasjon, er ikke pragmatisk. Det er naivt.
KI-modenhet handler ikke om å være først ute. Det handler om å vite at det virker, og kunne bevise det.
KI skaper ikke verdi bare fordi den tas i bruk – hvordan vet dere egentlig hva som virker?
For ledergrupper:
Diskuter ærlig: Hvilke KI-prosjekter hos oss er faktisk dokumentert å gi bedre kvalitet, lavere kostnader eller raskere beslutninger, og hvilke bygger mest på forventninger og hype?
Prøv dette: Velg ett KI-initiativ og mål tre ting de neste 60 dagene: spart tid, faktisk kvalitetsforbedring og brukeropplevelse.
For deg som leder:
Still deg selv et ubehagelig spørsmål: Måler du reell effekt, eller bare aktivitet og implementering?
Prøv dette: Be om én konkret gevinstmåling før neste KI-investering godkjennes.
Jens Conradi er direktør (Country Manager) for Salesforce i Norge og på Island. Han har over 20 års erfaring fra IT-bransjen og har hatt flere ledende roller innen teknologi, digitalisering og forretningsutvikling. Før han begynte i Salesforce, ledet han SAP i Norden.
Conradi har en mastergrad i informatikk fra Universitetet i Oslo.
