Forskerne gir meg grunn til å forvente mer av mine økonomiske rådgivere

Leser du dette, er du antagelig en kontorrotte. Akkurat som meg. Arbeidsverktøyene våre er hodet, i kombinasjon med teknologi. 

Nå er det grunn til å spørre hvor mye av jobben vår som faktisk kan løses helt uten vår involvering. Og hvorfor det ikke skjer. For med kunstig intelligens er nemlig automatisering av kognitivt arbeid ikke lenger et diffust teknologiløfte. Det er et konkret tall.

Tallet er 11,7 prosent.

Indeksen av isberget

Forskerne ved det nokså kurante Massachusetts Institute of Technology (MIT) har nemlig tallfestet akkurat hvor mye av jobben vår vi ikke trenger å gjøre selv. Deres nye studie Iceberg Index viser med stor presisjon hva dagens tilgjengelige KI-verktøy faktisk kan løfte av skuldrene våre. 

Ikke i morgen, ikke i 2031, men akkurat nå.

MIT er ikke en produsent av AI-chips som vil snakke opp potensialet for makse aksjekursen sin. Eller en evangelisk foredragsholder med grafer som alltid peker oppover og i flukt med sitt eget honorar. 

Nei, MIT er et av verdens ledende teknologiske forskningsmiljøer med adgang til enorme datasett, tverrfaglige laboratorier og forskningssentre dedikert til arbeidsliv, økonomi og kunstig intelligens.

Hvor stort isfjellet faktisk er

Instituttet kan kombinere teknologikartlegging, økonomisk modellering og detaljerte beskrivelser av arbeidsoppgaver på et nivå få andre universiteter matcher. Det gjør at Iceberg-prosjektet bygger på faktiske data – ikke antakelser.

MITs analyse viser at kunstig intelligens allerede kan ta over arbeid tilsvarende 11,7 prosent av den amerikanske lønnsmassen. Det er ikke et scenario for fremtiden, men en kartlegging av hva dagens verktøy faktisk mestrer. 

Samtidig er bare 2,2 prosent synlig i faktisk bruk. Resten ligger skjult under overflaten, det vil si oppgaver som allerede har teknologiske alternativer, men som fortsatt utføres manuelt. Det er mye av din hverdag i dag, med andre ord.

At tallene er så treffsikre, skyldes hvordan Iceberg Index kobler tre datakilder: hva arbeid faktisk består av, hva verktøy faktisk kan, og hvor disse ferdighetene overlapper når lønn og sysselsetting vektes inn.

Hvordan Iceberg‑metoden virker

Slik er Iceberg Index bygget opp: 

Først kartlegger MIT hvilke oppgaver 151 millioner amerikanere faktisk utfører, gjennom O*NET, verdens mest detaljerte yrkesdatabase. Deretter analyseres over 13.000 KI-verktøy og kobles til de samme ferdighetene. 

Til slutt legges kartene oppå hverandre og vektes med lønn og sysselsetting. Summen gir en beregning av hvor stor del av lønnsmassen som allerede har et teknologisk alternativ.

Denne systematiske koblingen gjør indeksen langt mer presis enn tradisjonelle «jobber som forsvinner»-studier. Den måler ikke stillinger, men ferdigheter – og dermed hvor eksponert arbeidet faktisk er.

...og metoden gjelder også i Norge

For Norge er metoden direkte overførbar. Vi har STYRK-koder som speiler O*NET, detaljerte lønnsdata fra SSB og et arbeidsliv der store deler av lønnsmassen ligger i nettopp kognitive, dokumenttunge og regelstyrte oppgaver. 

Med MITs metode kan også vårt isfjell beregnes – og mye tyder på at eksponeringen er langt større enn vi liker å innrømme.

Det innebærer ikke umiddelbart at jobber forsvinner (selv om sysselsettingen neppe forblir uanfektet av utviklingen). Det innebærer først og fremst at grunnstrukturen i mange jobber endres. De repeterbare delene får teknologiske alternativer. De strategiske delene blir viktigere. Og kravene til faglig nivå og presisjon øker.

Hva det krever av oss kunnskapsarbeidere

Vi kontorrotter burde for lengst forstått at det ikke finnes rom for en vente-og-se-holdning til kunstig intelligens. Jeg bruker timer hver eneste dag på å øke min kompetanse og utvikle AI som en del av vår forretning. 

Men forskningen viser meg ikke bare at verktøyene allerede finnes for å effektivisere min egen hverdag og våre leveranser. Det gjelder i høyeste grad også arbeidet til dem jeg kjøper tjenester av, og her utgjør økonomi og regnskap den største posten etter husleia.

Det forskerne nå forteller, forandrer forventningene mine markant. Jeg er ikke ute etter at færre timer bare skal gi meg lavere kostnader. Jeg forventer også et helt annet resultat av de tjenestene jeg kjøper.

Når jeg kjøper revisjon, regnskap eller rådgivning, ser jeg etter betalingsmodeller som er knyttet til konkrete resultater og verdi skapt, ikke timer brukt. Jeg forventer leveranser som bruker teknologien til å redusere min risiko, ikke bare tidsbruken til leverandørene. Og i et marked der hver beslutning for en gründer kan vippe mellom vekst og stagnasjon, mener jeg at leverandørene mine bør dele mer av risikoen.

Startskuddet er gått

Forskerne har gjort én ting helt tydelig: tiden for å vente er over. Startskuddet gikk idet verktøyene ble tilgjengelige. Nå er det ikke lenger teknologien og systemene som avgjør hvem som lykkes, men evnen til å ta dem i bruk før konkurrentene gjør det. 

For som kunde venter jeg ikke på at leverandørene mine skal se lyset. Jeg venter på at noen andre skal levere det jeg trenger raskere, bedre og med større vilje til å dele risikoen. Tikk. Takk.