CHATGPT påvirker arbeidslivet på en helt annenmåte enn andre teknologier

Teknologirevolusjoner skviser middelkompetansen. Generativ kunstig intelligens kan være det første, store teknologiskiftet hvor det ikke lenger gjelder. Det er gode nyheter for alle med teknologisk forestillingsevne.

Styreleder i taxiselskapet Dartride AS Roger Dørum Pettersen skriver 20. april om hvordan GPS gjorde drosjeinnovasjoner som Ubermulig. Det han ikke nevner, er at GPS også fikk en annen stor betydning for drosjenæringen.

Selve kjernekompetansen for drosjesjåfører – det å være lokalkjent – ble plutselig ikke lenger nødvendig. Nå holdt det å ha sertifikat. GPS er dermed nok en teknologi som skyver arbeidsplasser fra faglærte til ufaglærte.

En studie gjennomført av Carl Frey ved Oxford Universitetet viser at dette skiftet til ufaglærte har redusert gjennomsnittslønnen for drosjesjåførene i Uber-markeder med 10 prosent.

Brytermønsteret. Dette har vært mønsteret siden den industrielle revolusjonen. Teknologi avlaster menneskers kompetansebehov slik at folkmed lavere kompetanse kan skjøtte jobber som tidligere krevde høyere kompetanse.

Spinning Jenny, selve symbolet på den industrielle revolusjon, overførte jobber fra trente fagfolk i veverlaugene til folk med liten eller ingen tekstilopplæring.

I motsetning til hva man skulle tro, er dette mønsteret også i Norge. Tall fra OECD viser hvordan det er arbeidsplasser med middels kompetansekrav som har tapt terreng.

I årene 2008–2018 har andelen arbeidsplassermedmiddels kompetansekrav gått ned med 7 prosentpoeng. I samme periode har andelen arbeidsplassermed lave kompetansekrav gått ned med kun 1 prosentpoeng.

Det nye nå er at generativ kunstig intelligens (genki) kan være den første store teknologirevolusjonen som ikke følger dette mønsteret.

I en ny studie ved Cornell-universitetet har forskerne sett på hvordan produktiviteten hos utviklere (dataprogrammerere) påvirkes av genki. Utviklerne ble delt i to grupper. Den ene fikk støtte av generativ kunstig intelligens, den andre ikke. Når de ble målt på produktivitet, fordelte utviklerne seg i 32 prestasjonsnivåer, hvor nivå 1 var best.

I gruppen som ikke fikk genki-assistanse, var det utviklere helt nede på prestasjonsnivå 32, men med et tyngdepunkt på nivåene 1–10.

I gruppen som fikk Ki-hjelp, var det ingen som presterte lavere enn nivå 8, og tyngdepunktet lå på 1–5.

I sumøkte produktiviteten med over 55 prosent i genki-gruppen.

Det denne studien viser, er hvordan primært utviklere med mindre erfaring og kompetanse blir hjulpet til å prestere på topp. Som de beste.

Generativ kunstig intelligens øker således produktiviteten ved å løfte opp middels kompetente utviklere snarere enn å flytte oppgaven over på ufaglærte.

Kan være akkurat hva vi trenger. Det er gode nyheter for Norge.

På 2000-tallet har Norge hatt en vesentlig svakere utvikling i innovasjonsdrevet produktivitet enn våre nordiske naboland. Måler vi multifaktorproduktivitet i perioden 2000–2020, ligger veksten i Sverige, Danmark og Finland i snitt 4,5 ganger så høyt som i Norge. Vi kan åpenbart bli bedre her til lands på å utnytte teknologiskemuligheter til nye prosesser og bedre ressursutnyttelse.

Hvis generativ kunstig intelligens ikke «tar» jobbene fra faglærte og «gir» demtil ufaglærte, men heller løfter produktiviteten for dem midt på treet opp til høyprestasjonsnivå, så kan det være akkurat hva vi trenger for å måle ossmed våre naboer i Norden.

Goldman Sachs har gått gjennom fem studier som har estimert produktivitetsgevinstene av kunstig intelligens. De finner i snitt 2–3 prosentpoengs årlig produktivitetsvekst i selskaper som utnytter teknologien. De estimerer at for Sverige kan det bety en produktivitetsvekst på 1,5 prosentpoeng hvert år de neste ti årene dersom genki tas i bruk.

De har ikke gjort tilsvarende beregninger for Norge.

Teknologisk forestillingsevne. Generativ kunstig intelligens er ikke bare for spesielt interesserte. Noe «gjengen på IT» kan sysle med. Ledelsen må på banen.

Faremomentene har allerede vært gjenstand for mange gode artikler i Aftenposten, og de må tas på alvor.

Det er lett å skjønne hvor de kommer fra, de som tar til orde for å sette utviklingen på pause og tenke seg om.

Norske ledere bør likevel ikke holde pusten i påvente av at det skal skje. Ikke med det Ki-kappløpet vi nå er vitne til. De bør heller trene sin teknologiske forestillingsevne.

Teknologisk forestillingsevne er å se forbi hva teknologien kan i dag, og se for seg hva den kan ha å si for selskapets kunder, marked og tjenester i årene somkommer.

Da CHATGPT ble lansert i november i fjor, var den utstyrt med GPT-3.5. Fire måneder senere ble den oppgradert til GPT-4. Det var ingen liten forbedring.

GPT-4 presterer bedre på swahili, walisisk og islandsk enn GPT-3.5 gjorde på engelsk. Der GPT-3.5 presterte på nivå med de svakeste 10 prosent på juseksamen (bar exam), klarte GPT-4 topp 90 prosent.

Når utviklingen går så raskt, kan et betimelig spørsmål i neste ledermøte være: «Hva bør vi i ledelsen gjøre for å trene vår teknologiske forestillingsevne?»

❝ Generativ kunstig intelligens er ikke bare noe «gjengen på IT» kan sysle med. Ledelsen må på banen.