KI kan for eksempel revolusjonere helsevesenet ved å forbedre diagnostikk og behandling, øke produktiviteten på arbeidsplassen ved å automatisere repeterende oppgaver og forbedre sikkerheten gjennom avansert overvåking og prediktive algoritmer. Samtidig må vi navigere i etiske dilemmaer som personvern, endring av jobbinnhold og åpenhet om beslutninger, og sikre at KI-utviklingen skjer på en så ansvarlig og rettferdig måte som mulig. KI kan også brukes på svært negative måter, og det er avgjørende at vi engasjerer oss i en åpen og informert debatt om fremtiden til KI-teknologi slik at vi kan utnytte fordelene mest mulig og minimere risikoen.
På arbeidsplassen har kunstig intelligens potensial til å transformere hvordan mange av oss jobber, noe som kan ha betydelige konsekvenser for mange ulike jobbmiljøer rundt omkring. På den ene siden kan KI øke effektiviteten ved å automatisere rutineoppgaver, og frigjøre tid for de ansatte til å sette søkelys på mer kreative og strategiske oppgaver. KI kan også overta administrative oppgaver som dataregistrering, planlegging og grunnleggende kundeservice, slik at ansatte innenfor disse områdene for eksempel kan konsentrere seg mer om innovasjon og problemløsning.
På den annen side vekker denne automatiseringen samtidig bekymringer om jobbsikkerheten til mange. Noen frykter at KI vil erstatte jobber, spesielt i sektorer med svært repeterende arbeidsoppgaver. Dette krever en forutseende tilnærming fra bedrifter og myndigheter for å sikre at arbeidstakere får den nødvendige opplæringen og støtten for å tilpasse seg den nye teknologiske virkeligheten. Ifølge World Economic Forum (2023)[1] vil 60 % av de ansatte trenge betydelig KI opplæring før år 2027. Investering i etterutdanning og kompetansepåfyll vil være avgjørende for å hjelpe ansatte med å utvikle ferdigheter som er relevante for en KI-drevet økonomi, en posisjon støttet av 42 % av de undersøkte selskapene som vil prioritere dette i vesentlig grad i løpet av de neste fem årene.
Med dette som bakteppe, valgte Kantar i samarbeid med HR Norge å gjennomføre en spørreundersøkelse, hvor vi nettopp spurte et representativt utvalg av den norske yrkesaktive befolkningen (20-65 år, N: 1266, trukket fra GallupPanelet), hva de tenker om KI. Det litt spesielle var at vi faktisk brukte ChatGPT til å uforme store deler av undersøkelsen, uten at det nødvendigvis gjorde undersøkelsen veldig mye bedre.
Dataene ble samlet inn av Kantar høsten 2023. I tillegg til at vi gjorde våre egne analyser, har dataene også blitt brukt i Trond Løviks masteroppgave ved Handelshøyskolen ved UiS.[2]
Dette er en oppsummering av resultatene fra de felles analysene, men med primær vekt på sistnevntes. Hovedhensikten med analysene er å finne ut mer om hvilke faktorer det er som påvirker norske arbeidstakeres holdninger til det innvarslede inntoget av kunstig intelligens (KI) på arbeidsplassen.
Målet på graden av positivitet til KI ble operasjonalisert ved å ta snittet over 10 påstander knyttet til:
I hvilken grad tror du KI vil kunne forenkle jobbhverdagen din i forhold til følgende forhold?
KI vil kunne...
automatisere repeterende, monotone og tidkrevende oppgaver jeg gjør
.. forbedre mange av de data-analysene jeg gjør
.. være min personlige assistent ift å planlegge møter, håndter e-post og organisere ulike oppgaver
.. bidra til å optimalisere arbeidsflyten og på den måten øke produktiviteten min
.. bidra til å identifisere og håndtere sikkerhetsrisikoer, både digitale og fysiske
.. gjøre det lettere for meg å kommunisere på andre språk ved hjelp av oversettelsesteknologien
.. hjelpe meg til å ta bedre beslutninger ved å identifisere trender, prediktere utfall og lignende
.. forbedre kvalitetskontroll-prosesser ved å identifisere feil eller avvik helst i sanntid
.. øke cybersikkerheten ved å respondere på potensielle trusler i sanntid
.. hjelpe meg til med å kunne utføre mer persontilpasset kundeservice
I forhold til teoriforankring, tok Trond Løvik utgangspunkt i det som omtales som Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)[3]. Med basis i datasettet, analyserte han deretter i hvilken grad elleve spesifikke faktorer hadde signifikant effekt på respondentens grad av «positivitet til KI» eller ikke. De elleve faktoren var: alder, kjønn, urbaniseringsgrad, inntekt, utdanningsnivå, virksomhetens teknologiske nivå, bransje, motivasjon, villigheten til endring, graden av kunnskap om KI og bruken av KI.
Figur 1:
Effekten av elleve faktorer på "Positivitet til KI"
Note: * = signifikant på p. =.05 nivå.
Resultatene viser at alder, urbaniseringsgrad, utdanningsnivå, graden av kunnskap om og allerede bruken av KI, i betydelig grad påvirker holdningen til KI-adopsjon på arbeidsplassen. I motsetning til dette ble ikke faktorer som kjønn, inntekt, bransje, virksomhetens teknologiske nivå, motivasjon og villigheten til endring, funnet å være signifikante prediktorer for KI-aksept i norske virksomheter i akkurat denne studien.
Resultatene viste altså at arbeidstakere i mer urbane områder av landet er mer positive til KI enn de som bor i distriktene. Grunnlaget for denne hypotesen var at forskjellen i tilgang til bredbåndsforbindelse er ganske betydelig. Mens 99% hadde tilgang i urbane områder, hadde kun 72 % tilgang i distriktene, ifølge Nasjonal Kommunikasjonsmyndighet (2023). Det er også en antagelse om at teknologibaserte selskaper ofte vil være basert i mer urbane områder. Dette tilsier at ansatte i teknologibaserte virksomheter også burde være mer positive, noe som ikke stemte i denne undersøkelsen. En grunn kan være at vi spurte enkeltansatte, og at de i større grad svarte på vegne av type jobb i virksomheten, og ikke virksomheten som helhet. I forhold til urbaniseringsgrad ble den definert på en slik måte at 43 av 355 kommuner i Norge ble definerte i den kategorien. Skal man lykkes med KI i distriktene må man med andre ord sørge for å øke tilgangen til bredbånd også der.
Hypotesen om at ansatte med høyere utdanning er mer positive til KI enn de med lavere utdanning, bygger på antakelsene om arbeidstakere med høyere utdanning ganske enkelt bruker internett mer. Med dette antydes det at det er en sammenheng mellom bruk av internett og holdning til KI gjennom kunnskap og erfaring. Dette ser altså ut til å stemme.
Til slutt er det ingen overraskelse at ansatte med kunnskap og erfaring med KI er mer positive til KI enn de andre. Dette forklares med at KI teknologien er et verktøy som kan brukes til å løse oppgaver enklere og raskere enn manuelt arbeid. Den eneste grunnen til at dette ikke skulle være tilfelle, vil være dersom opplevelsen var av negativ karakter, for eksempel hvis bruken ble oppfattet som mer komplisert enn den opprinnelige oppgaven, hvis bruken førte til at arbeid gikk tapt eller til og med skapte en sikkerhetsrisiko/hendelse. Dette ser foreløpig ikke ut til å være tilfelle. Vi har selvsagt ingen garanti for at det alltid vi være slik, derfor er det viktig at man innfører KI på en slik måte at den i størst mulig grad gir mest mulig positive brukeropplevelser.
Disse funnene tyder altså så langt på at demografiske og kontekstuelle faktorer spiller en viktig rolle i å forme holdninger til KI på norske arbeidsplasser, mens personlige egenskaper som motivasjon og endringsvilje kan se ut til å ha mindre påvirkning enn tidligere antatt.
Resultatene tilsier at målrettede strategier som tar hensyn til disse viktige faktorene, spesielt det å øke kunnskapsnivået om KI, kan styrke en vellykket integrering av KI på norske arbeidsplasser. Fremtidig forskning bør undersøke om de underliggende årsakene til at blant annet kjønn, inntekt, bransje, motivasjon og villigheten til endring ikke hadde den betydning vi hadde forventet, og i større grad undersøke disse sammenhengene i ulike kontekstuelle sammenhenger.
[1] World Economic Forum. (2023). Future of Jobs Report (Insight Report, Issue. W. E. Forum. https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2023
[2] Løvik, Trond: «A quantitative study of factors affecting Norwegian employees' attitude to the introduction of artificial intelligence in the workplace», Masteroppgave, Handelshøyskolen ved UiS, høsten 2024.
[3] Venkatesh, Viswanath; Morris, Michael G.; Davis, Gordon B.; Davis, Fred D. (2003). "User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View". MIS Quarterly. 27 (3): 425–478.
