I TRY sin avdeling for læringsteknologi har vi bygget interaktive læringsspill i mange år, og vi vet at teknologi i seg selv ikke skaper læring. Teknologi forsterker læring når den brukes av kompetente personer i gjennomtenkte prosesser. Nå ser vi nøyaktig det samme mønsteret med KI.
Og tallene bekrefter det: McKinsey rapporterer at 88 prosent av bedrifter nå bruker KI regelmessig, men bare 39 prosent ser økonomisk effekt. Dette kaller McKinsey "gen AI-paradokset". En omfattende studie fra Faros AI, som analyserte over 10 000 utviklere, fant det samme: Selv om individer produserer mer, ser ikke organisasjonene noen målbar forbedring i resultater.
Martin Jensen i TRY observerer det samme hos norske bedrifter: "Gapet mellom forventninger og realitet er fortsatt stort".
Hvorfor verktøy uten kompetanse ikke skaper verdi
Problemet er ikke at KI er et dårlig verktøy. Problemet er at vi behandler teknologien som om den alene skal løse utfordringene.
Et kraftig verktøy i hendene på noen uten kompetanse skaper sjelden verdi. Tvert imot: verktøyet forsterker det du allerede kan. Har du solid grunnkompetanse, gjør KI deg mer effektiv. Mangler du den, produserer KI bare raskere feil.
Forskning fra METR viser at utviklere på kjente kodebaser bruker faktisk 19 prosent lengre tid når de bruker KI-verktøy. Hvorfor? Fordi ekspertene har år med kontekst i hodet. Å forklare dette til KI, vente på svar, og kvalitetssikre resultatet tar lengre tid enn å bare skrive koden selv. Men mindre erfarne utviklere får opptil 39 prosent produktivitetsgevinst med KI. Forskjellen? Juniorene mangler kompetansen som KI kan hjelpe dem med. Ekspertene har den allerede.
Her ligger vårt perspektiv som læringsteknologiselskap: KI forsterker den kompetansen du har. Teknologien er kraftig og den vil endre måten vi jobber på – men den vil ikke erstatte behovet for kompetanse og læring. Den gjør behovet større.
Den doble kompetansen
Vår erfaring fra å bygge læringsteknologi som faktisk fungerer, viser at organisasjoner som lykkes bygger kompetanse på to nivåer:
Kompetanse med KI handler om praktisk mestring. Det betyr å vite når KI er rett verktøy, hvordan man formulerer gode instruksjoner, og hvordan man kvalitetssikrer resultatet. METR-studien fant at det tar omtrent 11 uker eller 50+ timer med strukturert bruk før folk ser reelle produktivitetsgevinster. Det er ikke fordi teknologien er vanskelig, men fordi det tar tid å lære når og hvordan man bruker den effektivt.
Her ligger kjernen i hvordan vi bygger læringsteknologi: Vi designer opplevelser hvor folk lærer gjennom å gjøre, der de ser konsekvensene av sine valg i sanntid, og der teknologien gir umiddelbar, relevant tilbakemelding. Når denne tilnærmingen kombineres med KI, kan vi tilpasse læringen enda mer – men bare hvis grunnkompetansen er på plass først.
Kompetanse om KI handler om kritisk forståelse, og om å være bevisst at teknologien man bruker skaper effekt. Professor Nicola Pitchford ved International Centre for EdTech Impact har sammen med kolleger utviklet rammeverk for hvordan organisasjoner skal evaluere læringsteknologi basert på evidens, ikke bare løfter. Når KI blir en kjernemediator av kunnskap, må vi kunne vurdere kvaliteten på det den produserer, forstå dens begrensninger, og ta ansvarlige beslutninger om når vi skal stole på den.
NRK-kronikken satte fingeren på dette: Studier viser at «du blir faktisk litt teitere hvis du bruker KI før du har tenkt selv.» Men hvis du tenker først, så bruker KI etterpå, fungerer det bedre.
Først kompetanse, så verktøy.
Vi tar dette på alvor i TRY, og alle ansatte gjennomfører rammeverket for Anthropic, «Teaching AI Fluency», som fokuserer på å forstå hva personen trenger å lære, før man introduserer KI som verktøy. Dette er prinsippet vi tar med oss inn i utviklingen av læringsteknologi som integrerer KI.
Hvorfor så mange sitter fast
McKinseys forskning viser at rundt 90 prosent av transformative KI-bruksområder fortsatt sitter fast i pilot-modus. S&P Global rapporterer at andelen bedrifter som forlater sine KI-pilotprosjekter steg til 42 prosent i 2024, opp fra 17 prosent året før – en konsekvens av at organisasjoner opplever å være under press til å ta i bruk KI i høyt tempo uten å bygge nødvendig kompetanse først.
I TRYs rapport «AI: Forretningsverdi og Endringsledelse», basert på en undersøkelse blant 404 toppledere i Norge og Sverige, identifiserte vi fem paradokser som forklarer hvorfor så få lykkes. Ett av paradoksene er tydelig: halvparten av norske toppledere er overbevist om at KI vil ha disruptiv effekt – likevel har kun én av ti en moden KI-implementering.
Årsaken? De fokuserer på teknologien, ikke på problemet som skal løses.
Det er ikke teknologien i seg selv som skaper læring. Teknologi medierer læring når den brukes av kompetente personer i meningsfulle kontekster. Dette gjelder like mye for KI i bedriftsopplæring som for digitale verktøy i klasserommet. Det er derfor vi i TRY ikke starter med teknologien. Vi starter alltid med problemet som skal løses, og kombinerer pedagogikk, historiefortelling og teknologi for å skape løsninger som faktisk fungerer.
Når snur kurven?
Historien viser at store teknologiendringer tar tid. Da PC-en kom, tok det 15-20 år før vi så reell produktivitetsvekst. Det samme med internett. Dette kalles «productivity J-curve», som sier at først går produktiviteten ned mens vi lærer, så tar den av når vi mestrer.
Vi er nå i bunnen av J-en med KI. McKinsey anslår at KI kan bidra med 4,4 billioner dollar i produktivitetsvekst globalt – men bare dersom organisasjonene gjør det riktige arbeidet med prosessendring, kompetansebygging og kulturutvikling. De 6 prosentene av organisasjoner McKinsey definerer som «AI high performers» – de som faktisk ser betydelig effekt – har noen ting til felles: ledelsen er aktivt involvert, de redesigner arbeidsprosesser, de investerer i opplæring, og de tenker transformativt.
Det handler ikke om teknologien. Alle har tilgang til den samme KI-en. Det handler om kompetanse, kultur og gjennomføring.
Veien til verdi: kompetanse først
KI er tilgjengelig og kraftig. Den vil endre måten vi lærer og jobber på. Men hvordan bygger vi organisasjoner hvor KI faktisk skaper varig verdi?
Ved å snu på rekkefølgen. I stedet for "vi må implementere KI" blir spørsmålet: "Hvilket problem skal løses, og kan KI hjelpe oss å løse det bedre?"
Start med grunnkompetansen. Før du ruller ut KI-verktøy til hele organisasjonen, invester i opplæring. Ikke bare "hvordan skrive en god prompt", men dypere forståelse: Når er KI rett verktøy? Hvordan kvalitetssikrer vi? Hva er begrensningene? Hvordan vurderer vi om resultatet er godt nok?
I vårt arbeid med læringsteknologi har vi sett at den mest effektive kompetansebyggingen skjer når folk lærer gjennom å gjøre. Når de møter dilemmaer, tar valg, og ser konsekvensene i sanntid. Når læringsteknologi kombineres med solid pedagogikk, kan vi gi folk den kompetansen de trenger – ikke gjennom å fortelle dem hva KI kan, men ved å la dem oppleve det i trygge rammer.
Design inn sikkerhet og kvalitet. Organisasjoner må redesigne arbeidsprosesser, ikke bare legge KI oppå eksisterende systemer. Det betyr klare retningslinjer, kvalitetssikring og forståelse av at mennesker må ha "siste hånd på verket".
Gi verktøyet til kompetente brukere. Når folk har forstått hvordan og når de skal bruke KI, blir teknologien det kraftfulle verktøyet den kan være. Ikke før.
Dette er kjernen i vår tilnærming til læringsteknologi: Vi bygger ikke bare systemer som formidler informasjon. Vi bygger opplevelser som bygger kompetanse. Og når den kompetansen er på plass, kan KI forsterke den på måter som skaper varig verdi.
Tre spørsmål før du går videre
Forskjellen mellom de få som lykkes og de mange som strever handler ikke om tilgang til teknologi. Forskjellen handler om kompetanse, prosesser og kultur.
Før din organisasjon investerer mer i KI-teknologi, still disse tre spørsmålene:
- Hvilket konkret problem skal løses? Ikke "vi må ta i bruk KI", men hva skal bli bedre, raskere eller mer effektivt?
- Har folk kompetansen de trenger – både med og om KI? Eller gir vi dem kraftige verktøy uten opplæring?
- Er vi villige til å redesigne prosesser, ikke bare legge teknologi oppå? For det er der den varige verdiskapningen ligger.
Vi i TRY ønsker KI velkommen. Vi ser potensialet. Men vi vet også at potensialet bare realiseres når vi kombinerer kraftig teknologi med solid pedagogikk og gjennomtenkt kompetansebygging ved hjelp av læringsteknologi som faktisk engasjerer og skaper varig effekt.
Teknologien er klar. Spørsmålet er: er vi det?
Vil du snakke om hvordan din organisasjon kan bygge kompetansen som faktisk skaper varig verdiskapning med KI? Ta kontakt med oss.
