Norsk AI-investering bør starte med prosess, ikke modell

Verdens investeringer i kunstig intelligens forventes å nå 2,5 billioner dollar i 2026, en økning på 44 prosent fra året før. Til tross for dette opplever mange bedrifter fragmenterte systemer hvor AI-løsninger ikke kommuniserer effektivt, noe som begrenser selskapets helhetlige læringsevne. Fremfor å bare jakte bedre modeller eller raskere infrastruktur, må virksomheter prioritere å koble mennesker, prosesser og data i sanntid. Dette krever at man først og fremst ser på hvordan teknologien endrer arbeidsprosessene, snarere enn å tilpasse eksisterende roller i etterkant av implementering. For en norsk arbeidsplass betyr dette at strategiske AI-valg må forankres i en dyp forståelse av dagens og morgendagens arbeidsflyter, slik at man unngår kostbare feilinvesteringer i silo-løsninger. Et sentralt funn er at AI-klar data er viktigere enn datamengde. Mange oppdager for sent at det å ha data er noe annet enn å ha data som er klare for AI-bruk. En "suveren, komposisjonsdyktig grunnplattform" – som spør og forbereder data der de befinner seg, uten å måtte flytte eller sentralisere dem – kan gjøre rådata om til innsikt som AI-agenter kan handle på. Dette er kritisk i et landskap med strengere personvernlovgivning og komplekse multicloud-miljøer, hvor kontroll over hvor dataene er lagret blir stadig viktigere for smidigheten.