Fortsatt mangel på KI-spesialister

Tilgangen på kompetente IT-folk med masterutdanning vil dekke behovet fremover, viser en rapport fra Samfunnsøkonomisk Analyse som Abelia presenterte i begynnelsen av mars. Endelig. For mange har brukt svært mye tid og krefter på å bidra til at dette målet skulle nås.

KI programmerer KI

Unødvendig mye tid, i alle fall de siste årene. For etter at nettopp KI for alvor har gjort sitt inntog i nær sagt alle bransjer, er det også blitt klart at IT-spesialister i tiden fremover i stor grad bli erstattet av nettopp kunstig intelligens. Capgeminis undersøkelser viser 20-40 prosent effektivisering i programmering ved bruk av KI. Dermed ser vi allerede en markant nedgang i behovet for generisk programmeringskompetanse. Dette skjer på tross av at Norge er sen med å ta i bruk KI-verktøy på en relevant måte.

I sin dekning av rapporten har Computerworlds Henning Meese tatt fatt i argumentet om at IT-spesialister ikke er én disiplin, men en sammensetning av mange mindre faggrupper. Dette er en veldig gledelig og sunn utvikling i debatten.

Mangler spesialister

Fokuset fremover bør være på å skaffe flere IT-spesialister som kan KI for industriell bruk, med fokus på sikkerhet, effektivisering og produktivitet. Vi behøver ikke flere generiske IT-spesialister. KI-bølgen vil også kreve fokus på endring og omstilling, fremfor generisk programmeringskompetanse som vi allerede kan automatisere.

Dessverre er også IT-næringen i Norge i en situasjon som trenger oppdatering. Både våre studier og våre konkurrenters studier har det siste året pekt på et stadig større nordisk etterslep på KI-området. Selv Finland, som er lederen i Norden, ligger etter foregangsland som USA og Kina.

Menneske og maskin er fortsatt best sammen

La KI ta mer av programmeringsoppgavene. Fremover handler det mer om styring av endringene som må til i hver enkelt virksomhet. Vi bør utvikle IT-folk med kunnskap om arbeids- og industrielle prosesser som kan bidra til å utvikle innovasjon og kontinuerlig fornyelse sammen med KI-agenter. Dette vil drive deler av produktivitetsveksten vi trenger både i næringslivet og i offentlig forvaltning.

Det er ikke mangel på oppgaver som skal løses. Felles for oppgavene er at de krever prosessforståelse tilpasset den enkelte aktør. Oppgaver med lite data og stor kontekstuell variasjon løses fortsatt best av mennesker. Prosesser med god datatilgang kan maskinene ofte gjøre bedre enn oss.