Hva blir igjen til folk som meg?

DEBATT: I fjor brukte jeg AI tjue prosent av tiden. I dag bruker jeg det i nitti. Det meste av arbeidet som har definert karrieren min i sytten år – det utførende, det analytiske, det som en gang var selve håndverket – gjør jeg nå raskere og bedre med en maskin.

Hver gang jeg oppdager noe nytt den mestrer, stiller jeg meg selv det samme spørsmålet. Hva blir igjen til meg?

Jeg ser det hos lederne jeg rådgir også. Flere innrømmer det samme, om enn ikke offentlig: når beslutningen er kompleks og tvetydig, rådfører de seg med en språkmodell før de rådfører seg med ledergruppen. Ikke fordi folkene deres er dårlige. Men fordi maskinen har lest mer, husker alt, og har ingen agenda.

Briljant, men med en farlig feil

Jeg gjør det selv. En ubehagelig innrømmelse fra en som lever av å gi råd til andre.

For en stund siden skulle jeg gjøre en bred markedsanalyse. Normalt uker med et team. Jeg lot modellene lete gjennom tusenvis av kilder parallelt, syntetiserte det de fant, og bygget anbefalingen selv. Min tid: to timer. Maskinenes: ti. For arbeid som tok måneder før. Fra boden hjemme. En tirsdag.

Noen ganger tar den grundig feil. Forrige uke ba jeg en modell analysere konkurranseposisjonen til en norsk industribedrift. Analysen var overbevisende. Markedstall, trender, kildehenvisninger – alt på plass. Men ett nøkkeltall var konstruert. Funnet opp fordi det passet logisk inn. Kledd i en referanse som ikke fantes. Alt rundt var briljant. Det var det som gjorde feilen farlig.

Dømmekraft har ikke blitt mindre viktig. Den har blitt viktigere. Fordi feilene er vanskeligere å oppdage når alt annet er briljant.

Alle er like selvsikre

Og her er noe forskningen viser som gjør det verre: en studie fra 2026 fant at AI bryter Dunning-Kruger-effekten. Normalt overvurderer ukompetente folk egne evner, mens eksperter er forsiktige. AI opphever dette. Nybegynnere og eksperter blir like selvsikre. De med høyest AI-kompetanse er dårligst kalibrert. De forveksler flyt med verktøyet med mestring av faget. En metaanalyse av 28 studier viser at AI-samarbeid øker kreativ produksjon, men reduserer mangfoldet i ideene. Alle blir bedre. Alle blir likere.

For to år siden scoret de beste AI-modellene 83 på IQ-tester. Under gjennomsnittet. I dag: over 140. Topp én prosent. I desember viste OpenAI at deres siste modell matchet topprofesjonelle i sytti prosent av oppgavene. Elleve ganger raskere. Til under én prosent av kostnaden.

Harvard Business School testet 758 konsulenter hos BCG. De som brukte AI fullførte tjuefem prosent flere oppgaver, med førti prosent høyere kvalitet. Det var oppsiktsvekkende den gangen. I dag mangler tallet minst én null bak. Verktøyene har endret seg så fundamentalt at studien tilhører en annen epoke.

Selv om all utvikling stoppet i dag. Ingen nye modeller. Ingen forbedringer. Ville hvitsnippens verden allerede vært endret. Vi lever ikke på uunnværlighet. Vi lever på at organisasjoner er trege. At ledere ikke har forstått. At gammel vane beskytter oss litt til.

Hvitsnippens hamskifte

Hva lener jeg meg på? Det maskinene ennå ikke mestrer. Å lese menneskene i rommet. Å forstå når interesser kolliderer. Å stille spørsmålet som snur samtalen. Å ha bygget selskap, tapt penger, ansatt feil folk og sagt opp riktige.

For to år siden var det femti prosent av jobben. I dag kanskje ti.

Dette er ikke hvitsnippens død. Det er hvitsnippens metamorfose. Når maskinen overtar analysen, må rådgiveren bli noe annet. Ikke den som finner svaret. Den som stiller spørsmålet kunden ikke visste de trengte. Og de som forstår at AI ikke bare kutter kostnader, men åpner mulighetsrom – nye markeder, nye prismodeller, nye tjenester – er de som overlever metamorfosen.

I fjor brukte jeg AI tjue prosent av tiden. I dag nitti. Hva bruker du?

Tobias Kvaslerud er partner i BDO og rådgir bedriftseiere om strategi og kunstig intelligens. Han skriver som privatperson.