Få bedrifter tjener på AI

Til tross for massiv hype og enorme investeringer i kunstig intelligens, uteblir de økonomiske gevinstene for de fleste selskaper. Ifølge flere ferske undersøkelser har bare et mindretall av bedriftsledere sett målbare forbedringer i lønnsomhet som følge av AI-bruk. En undersøkelse fra Forrester Research viser at kun 15 prosent av lederne opplevde økte marginer det siste året, mens Boston Consulting Group fant at bare 5 prosent ser bred verdiskaping fra AI. Som følge av dette forventer Forrester at rundt 25 prosent av planlagte AI-investeringer i 2026 blir utsatt, skriver Reuters.

Blidgjørende bots

Mange av problemene skyldes ikke mangel på regnekraft eller ambisjoner, men grunnleggende begrensninger i dagens språkmodeller. Et velkjent fenomen er modellens tendens til å være overdrevent imøtekommende – såkalt sykonfanti. Modellene er optimalisert for å være hjelpsomme og hyggelige, men dette går ofte på bekostning av ærlighet og kritisk vurdering. 

Vinappen CellarTracker opplevde for eksempel at deres AI-sommelier nektet å gi negative anbefalinger, selv når dataene tydelig viste at brukeren neppe ville like vinen. Det tok seks uker med justeringer før chatboten faktisk turte å si «nei».

Skråsikker oppdiktning

Samtidig sliter mange selskaper med AI-modellenes inkonsekvens. Det canadiske jernbaneselskapet Cando Rail testet en chatbot for å oppsummere interne sikkerhetsregler, men opplevde at modellen enten glemte, feiltolket eller rett og slett fant opp regler i et 100-siders regelverk. Prosjektet er nå satt på pause etter kostnader på rundt 300.000 dollar.

Dette peker mot et bredere strukturelt problem forskere omtaler som AIs «jagged frontier»: Store språkmodeller kan være ekstremt sterke på avanserte oppgaver som matematikk og koding, men samtidig feile spektakulært på tilsynelatende enkle hverdagsoppgaver. 

– Det kan være en Ferrari i matte, men et esel når det gjelder å legge noe i kalenderen, sier Anastasios Angelopoulos, CEO og medgründer av benchmark-plattformen LMArena.

Modellert empati

Konsekvensene er tydelige i kundeservice. Klarna og Verizon har begge måttet justere ned ambisjonene om fullautomatiserte AI-agenter etter at kunder uttrykte frustrasjon over manglende empati og evne til å håndtere komplekse saker. AI fungerer godt til rutineoppgaver, men mennesker forblir nødvendige der kontekst, skjønn og emosjonell forståelse kreves.

På leverandørsiden forsøker AI-selskapene nå å tilpasse seg virkeligheten. OpenAI og Anthropic satser tyngre på bedriftsmarkedet, men med en langt mer hands-on tilnærming enn tidligere. OpenAI har etablert egne team som jobber direkte med kundene, mens Anthropic ansetter «applied AI»-eksperter som overtar der modellene feilslutter. Budskapet er tydelig: generativ AI er ingen autopilot, men et verktøy som krever omfattende tilpasning, datarensing og menneskelig støtte for å fungere i praksis.

Kort sagt: AI-revolusjonen er ikke avlyst. Men den er langt tregere, dyrere og mer arbeidskrevende enn mange ble lovet.