Fra KI-eksperimentering til faktisk verdi
Generativ KI er allerede tilgjengelig i svært mange virksomheter, men tilgang til teknologien er ikke det samme som at organisasjonen har klart å ta den godt i bruk. For mange handler den neste fasen mindre om å teste enda flere verktøy, og mer om å finne ut hvor teknologien faktisk passer inn, hvilke rammer som må være på plass og hvordan bruken kan gi målbar verdi over tid.
Artikkelen bygger blant annet på funn fra IT i praksis 2026.
KI Akademiet · Publisert 8. september 2026 · Sist oppdatert 8. september 2026
Det er forskjell på å ha tilgang til KI og å ha tatt det i bruk som virksomhet
De siste årene har det blitt svært enkelt for ansatte å prøve generativ KI. Mange har tilgang til ChatGPT, Copilot eller andre verktøy, og det er ikke uvanlig at enkeltpersoner allerede bruker dem til tekstutkast, oppsummeringer, idéarbeid, analyse eller andre oppgaver i hverdagen.
Det betyr likevel ikke nødvendigvis at virksomheten har etablert en god og gjennomtenkt praksis for bruk av teknologien.
Når bruken først og fremst skjer på initiativ fra enkeltpersoner, oppstår det fort store forskjeller mellom ansatte og team. Noen finner arbeidsmåter som sparer mye tid, mens andre er usikre på hva de kan bruke teknologien til eller om de kan bruke den i det hele tatt. Samtidig kan ledelsen mangle oversikt over både risiko, muligheter og faktisk gevinst.
Funnene fra IT i praksis 2026 peker tydelig på nettopp denne typen utfordringer. Usikkerhet rundt risiko og manglende kompetanse trekkes frem som sentrale barrierer, samtidig som gevinstene i stor grad ser ut til å oppstå på individnivå fremfor på organisasjonsnivå.
Det er et viktig skille. En virksomhet kan ha mange ansatte som bruker KI uten at virksomheten som helhet har blitt spesielt god til å bruke teknologien.
Tre funn som sier mye om hvor utfordringen ligger
offentlige virksomheter peker på usikkerhet rundt risiko som en barriere for videre bruk av KI.
peker på manglende kompetanse som en barriere.
Mens mange ansatte allerede opplever nytte i eget arbeid, er det vanskeligere å dokumentere tilsvarende gevinster på organisasjonsnivå.
Kilde: KI Norge / IT i praksis 2026. Les originalartikkelen
Hva er det som gjør overgangen vanskelig?
Usikkerhet gjør at mange enten bruker for lite eller bruker uten felles rammer
Når ansatte ikke vet hvilke verktøy som er godkjent, hva slags informasjon de kan dele eller hvilke oppgaver det er forsvarlig å bruke KI til, blir resultatet ofte én av to ytterpunkter.
Noen lar være å bruke teknologien fordi de er redde for å gjøre noe feil. Andre tester relativt fritt uten at virksomheten har etablert felles rammer eller forventninger.
Begge deler er forståelig, men begge deler gjør det vanskeligere å bygge en god praksis over tid.
Det viktigste er derfor ikke å lage flest mulig regler, men å gjøre det enkelt for ansatte å forstå hva som er greit, hva som krever ekstra vurdering og hvor de kan få hjelp dersom de er usikre.
Det kan for eksempel innebære tydelige svar på:
- hvilke verktøy virksomheten tillater
- hvilke typer informasjon som ikke skal deles
- hvilke oppgaver teknologien egner seg til
- når resultatet må kontrolleres av et menneske
- hvem som har ansvar for retningslinjer og oppfølging
Generell opplæring gir begrenset verdi hvis den ikke kobles til faktisk arbeid
Det er relativt enkelt å gi ansatte en introduksjon til hva generativ KI er, hvordan en språkmodell fungerer eller hvordan man skriver en god prompt.
Den større verdien oppstår først når denne kunnskapen kobles til oppgaver som faktisk finnes i arbeidshverdagen.
En god kartlegging handler derfor mindre om hvilke KI-verktøy virksomheten har tilgang til, og mer om hvor tiden brukes i dag. Hvilke oppgaver gjentas ofte? Hvor oppstår flaskehalser? Hvilke arbeidsprosesser består av mye tekstproduksjon, analyse, dokumentasjon, kundekommunikasjon eller informasjonsbearbeiding?
Når man begynner der, blir det langt enklere å vurdere hvor KI kan være nyttig, og hvor det ikke er verdt å bruke tid på teknologien.
Gode erfaringer må løftes ut av enkeltpersoners private arbeidsmåter
I mange virksomheter finnes det allerede ansatte som har kommet langt i egen bruk. De har kanskje funnet måter å automatisere deler av arbeidet på, forbedre kvaliteten på leveranser eller redusere tiden de bruker på enkelte oppgaver.
Slike erfaringer er verdifulle, men de gir ikke nødvendigvis virksomheten noen varig effekt dersom de blir værende hos den enkelte.
Hvis målet er å få organisatorisk verdi, må virksomheten klare å identifisere arbeidsmåter som fungerer, vurdere om de kan brukes av flere og deretter gjøre dem tilgjengelige for andre team og ansatte.
Det handler ikke om å standardisere alt, men om å unngå at hver enkelt medarbeider må finne opp sin egen arbeidsmetode fra bunnen av.
En pilot har begrenset verdi dersom den ikke endrer arbeidsmåten etterpå
Mange virksomheter har allerede gjennomført piloter, testet Copilot eller prøvd andre KI-verktøy i avgrensede grupper.
Det er nyttig, men en pilot er først og fremst en måte å lære på. Verdien kommer dersom erfaringene faktisk brukes til å ta beslutninger om hva virksomheten skal gjøre videre.
Etter en pilot bør man derfor kunne svare på ganske konkrete spørsmål:
- Hva fungerte godt nok til at vi bør fortsette?
- Hva fungerte dårligere enn forventet?
- Hvilke oppgaver bør inngå i en videre løsning?
- Hvem trenger opplæring eller nye arbeidsmåter?
- Hva må være på plass før bruken kan utvides?
Det er vanskelig å vite om KI gir verdi hvis man ikke vet hva man sammenligner med
Mange KI-initiativ vurderes i dag ut fra om ansatte liker verktøyet eller opplever at det er nyttig.
Det er relevant informasjon, men det sier ikke nødvendigvis noe om hvor stor effekten faktisk er.
Dersom virksomheten ønsker å forstå hva teknologien bidrar med, kan det være nyttig å måle noen få enkle ting før og etter at en ny arbeidsmåte tas i bruk.
Det kan for eksempel være:
- hvor lang tid en oppgave tar
- hvor mange manuelle steg prosessen består av
- hvor raskt en kunde får svar
- hvor mange saker en medarbeider kan håndtere
- kvaliteten på leveransen
- hvor mye tid som brukes på korrigering og etterarbeid
Poenget er ikke å gjøre alt målbart eller bygge et omfattende rapporteringssystem. Poenget er å skaffe seg nok informasjon til å vite om en ny arbeidsmåte faktisk er bedre enn den gamle.
Når bruken er tilfeldig
- ansatte bruker ulike verktøy uten felles rammer
- gode arbeidsmåter blir hos enkeltpersoner
- piloter avsluttes uten tydelig neste steg
- gevinst beskrives, men måles sjelden
Når bruken blir mer systematisk
- ansatte vet hvilke rammer som gjelder
- opplæring kobles til faktiske arbeidsoppgaver
- gode arbeidsmåter deles og videreutvikles
- virksomheten følger med på om bruken faktisk gir effekt
Dette er også bakgrunnen for hvordan KI Akademiet jobber
KI Akademiet er bygget rundt en ganske enkel tanke: Det er vanskelig å skape varig verdi av KI dersom opplæringen behandles som en isolert aktivitet.
Derfor prøver vi å se hele løpet i sammenheng, fra virksomheten først avklarer hva den ønsker å oppnå, til ansatte får praktisk erfaring med egne arbeidsoppgaver og virksomheten senere kan vurdere om bruken faktisk har gitt noen effekt.
- 1Forankre
Vi starter med mål, behov, rammer og forventninger, slik at opplæringen ikke løsriver seg fra det virksomheten faktisk ønsker å oppnå.
- 2Tilpasse
Vi kartlegger arbeidsoppgaver og relevante case, slik at innholdet tar utgangspunkt i arbeidshverdagen fremfor generelle eksempler.
- 3Levere
Deltakerne jobber praktisk med oppgaver og problemstillinger som er relevante for dem.
- 4Følge opp
Det bør være mulig å bygge videre på det som skjer i opplæringen, slik at nye arbeidsmåter ikke forsvinner når workshopen er ferdig.
- 5Måle
Der det er mulig, bør virksomheten prøve å finne ut om de nye arbeidsmåtene faktisk sparer tid, øker kvaliteten eller gir annen målbar effekt.
Det er fullt mulig å ha mange ansatte som bruker KI, uten at virksomheten som helhet har blitt spesielt god til å bruke teknologien.
Noen enkle spørsmål det kan være verdt å stille internt
- Vet ansatte hvilke KI-verktøy de kan bruke og hvilke rammer som gjelder?
- Har dere identifisert konkrete arbeidsoppgaver hvor KI kan være nyttig?
- Finnes det gode arbeidsmåter hos enkeltpersoner som burde deles med flere?
- Har dere en plan for hva som skjer etter piloter og tester?
- Har dere noen måte å vurdere om bruken faktisk gir bedre resultater?
Hvis det er vanskelig å svare tydelig på flere av disse spørsmålene, er det i seg selv nyttig informasjon. Det betyr som regel ikke at virksomheten trenger et stort KI-program, men at det kan være verdt å starte med noen få konkrete områder og bygge erfaring derfra.