De fleste ledere jeg snakker med om dagen har bestemt seg for å vente litt. De vil se hva AI kan gjøre for dem før de investerer i nye systemer. Det virker fornuftig. Markedet er uoversiktlig, verktøyene er mange, og ingen vil låse seg til feil hest.
Men det er en kostbar misforståelse, og jeg tror det er viktig at noen sier det tydelig.
Å vente på AI er ikke det samme som å forberede seg på AI. Og den forskjellen kommer til å være avgjørende for hvilke virksomheter som lykkes og hvilke som ikke gjør det i løpet av de neste to til tre årene.
AI er som en ny kollega
La meg forklare hva jeg mener med et bilde de fleste ledere kjenner igjen.
Tenk deg at dere ansetter en ny medarbeider. Skarp, rask, tilgjengelig døgnet rundt. Men første dag har vedkommende ingen tilgang til historikk, ingen systemer, ingen kontekst om hvordan dere jobber. Den kan ikke spørre noen om hjelp. Den må finne ut av alt selv.
Hvor lang tid tar det før den medarbeideren leverer for fullt?
Det er nøyaktig den situasjonen de fleste virksomheter setter AI i. Fordi AI ikke kan ringe en kollega og spørre. Den arbeider utelukkende med det som ligger tilgjengelig: strukturert, med kontekst, søkbart. Det som ikke ligger slik, eksisterer ikke for AI.
Og det meste av dataen i de fleste virksomheter eksisterer ikke for AI.
Les også: Konkurransefortrinnet ingen AI kan gi deg.
Gartner anslår at 80 prosent av all data i organisasjoner er ustrukturert. I praksis betyr det at erfaringen fra hvert prosjekt dere har gjennomført, hver beslutning dere har tatt, hver gang noen løste et problem på en smart måte, forsvinner når prosjektet avsluttes. Kunnskapen går ut døren med personen som hadde den i hodet.
For en prosjektorganisasjon er dette særlig alvorlig. Marginen sitter ikke i kontorbygget eller maskinparken. Den sitter i kompetansen, i menneskenes evne til å gjennomføre prosjekter godt, lære av feil og bygge på erfaring. Hvis den erfaringen aldri blir strukturert og tilgjengelig, mister dere den hver gang noen slutter, hver gang et prosjektteam løses opp, hver gang et nytt oppdrag starter fra scratch.
Hva vi faktisk ser skje
Jeg og mine kolleger snakker med mange prosjektorganisasjoner ukentlig. Det bildet vi ser nå er ganske tydelig, og stemmer svært godt med det budskapet BDO Norge presenterte i et webinar for et par uker siden.
En mindre gruppe virksomheter eksperimenterte med AI tidlig. De fleste av dem har ikke fått stor effekt enda, men de samler nå strukturert data hver eneste dag. De bygger det grunnlaget som AI trenger for å fungere, og de gjør det mens konkurrentene venter.
En større gruppe er i gang med å teste AI nå. De opplever at det ikke fungerer som forventet. Verktøyene er gode, men resultatene uteblir. Frustrasjonen vokser før de innser at problemet ikke var AI-verktøyet, men at datagrunnlaget ikke var på plass. Da begynner den egentlige jobben, og den tar tid.
Les også: Før du investerer i AI – har du kontroll på prosjektstyringen?
Og så er det de som venter. Som vil se hva AI kan gjøre for andre før de beslutter noe, kanskje fordi de venter på bevis på reell verdi fra andre som går opp løypa før dem, for ikke å gjøre de samme feilene. De tror de sparer tid. De gjør ikke det. De starter ikke fra null om ett år, de starter fra minus, fordi de andre har brukt det året til å bygge noe.
BDO anslår at det tar minimum 12-18 mnd fra en virksomhet begynner å jobbe strukturert med data til de faktisk får effekt av AI. Forutsatt at de har kompetansen og ressursene til å gjøre det riktig, og dette stemmer med de observasjoner vi har gjort.
Feil spørsmål
Mange ledere behandler dette som et IT-spørsmål. Hvilket system skal vi velge, hvilken leverandør skal vi bruke, hvilke verktøy passer best for oss.
Det er feil spørsmål.
Spørsmålet er: bestemmer vi oss i dag for at informasjon fra prosjektene våre skal registreres strukturert og med kontekst – slik at vi om to år faktisk har noe å gi AI å jobbe med?
Det er en ledelsesbeslutning, ikke en teknologibeslutning. Og det er en beslutning som haster mer enn de fleste skjønner, fordi effekten ikke kommer umiddelbart. Den kommer etter to til tre år med konsekvent datainnsamling. Det betyr at de som bestemmer seg i dag, ser resultater lenge før de som venter. Les mer om hvordan ONwork legger datagrunnlaget som gjør AI meningsfull.
BDO anslår at det tar to år fra en organisasjon begynner å jobbe med AI til de faktisk får effekt. To år, forutsatt at de har kompetansen og ressursene til å bygge opp datagrunnlaget underveis. Det stemmer nok, og er erfaringen til de som forsøker det på egenhånd.
Og de som kommer aller raskest i gang er de som ikke starter fra scratch, men som har ferdig strukturerte data klare når de kobler på AI.
Maintech, som leverer tekniske rådgivningstjenester til Shell, Equinor, Hydro og Aker BP, har brukt ONwork siden 2020. De er nå klare for å ta i bruk MCP-integrasjonen – et grensesnitt som lar AI stille spørsmål direkte mot strukturerte prosjektdata og få svar tilbake i naturlig språk.
Det er mulig fordi grunnmuren har ligget der i seks år.
«Mye av vår data er godt strukturert, takket være ONwork.» Adrian Haugsand Aadal. Leder for digitale tjenester, Maintech
Det er ikke en selvfølge. Det er resultatet av en beslutning tatt lenge før AI-presset ble synlig i styrerommene.
Forspranget lar seg ikke kjøpe, men du kan starte lenger frem enn du tror
Du kan anskaffe et system som strukturerer dataen din fra dag én. Men den erfaringen som akkumuleres prosjekt for prosjekt over tid – hver beslutning som er registrert, hver risiko som ble fanget tidlig, hver lærdom som ikke forsvant ut døren med den som sluttet – den vokser bare mens du bruker det.
En konkurrent som har gjort dette i to år sitter på noe som er vanskelig å hente inn, fordi tiden ikke kan kjøpes tilbake.
Ledere som forstår dette nå tar ikke en beslutning om teknologi. De tar en beslutning om sin konkurranseposisjon i fremtiden. Se hva bedre styring og strukturerte data er verdt for din virksomhet.
Og den beslutningen kan ikke utsettes til bildet er klarere.