AI er ikke intelligent — det er vi som må være det

Refleksjoner fra gårsdagens BI-webinar «More Than Words: How to Know How AI Can (and Can't) Help You»

Gårsdagens webinar fra BI med Auke Hunneman og Jan Ketil traff et viktig poeng:
AI skaper stor verdi – men bare når vi forstår begrensningene.

Og jeg fikk erfare det selv, samme dag:

Jeg ba en AI-modell lage et bilde av meg i en kontorsetting. Resultatet?
Det ble "meg"… men ikke meg.
Noe var off. Ansiktet, uttrykket, formen – alt var liksom nesten riktig, men ikke riktig nok. Og nettopp dette er kjernen i hva mange som bruker AI bør forstå og utfordre:

1️⃣ AI predikerer – den forstår ikke
LLM-er (og bildegeneratorer) gjetter det mest sannsynlige resultatet basert på enorme mengder data. De vet ikke hvordan jeg ser ut. De forstår ikke identitet

Derfor blir det ofte noe som ligner, men ikke treffer.

2️⃣ AI gir dårlig ROI når problemet ikke passer
Det skilles mellom tre typer utfordringer:
• Problems (forutsigbart): prognoser → AI er sterk
• Secrets (skjulte mønstre): kanaldrivere → AI + fagkunnskap
• Mysteries (uforutsigbart): tverrfaglige kampanjer → mennesker må koordinere

Å lage et ekte bilde av meg?
Det faller mellom Secret og Mystery:
AI har ikke nok info → resultatet blir usikkert → mennesket må evaluere

3️⃣ Cynefin-rammeverket
Clear: Oppgaver med fasit → automatiser
Complicated: Analysérbart, men krevende → AI + eksperter
Complex: Må prøves ut → eksperimentér
Chaotic: krise, liten tid → handle raskt
Aporetic: uklart problem → stopp opp og still nye spørsmål

Å få AI til å "forstå Marius"?
→ Aporetic + Secret: Det finnes ingen fasit for ansiktet mitt i modellen

4️⃣ Intelligens er mer enn ord – og mer enn pikslere
AI kan levere tekst og bilder. Men den kan ikke:
– lese rommet
– forstå motivasjon
– bygge team
– skape kultur
– kjenne meg igjen på et bilde
Her er mennesket overlegent.

5️⃣ Tillit avgjør resultatet
Når folk ser et bilde som "skal forestille meg" men ikke ligner, mister de tillit. Samme gjelder i organisasjoner:
Uten tillit til både tall og hverandre stopper samarbeid – uansett hvor avansert AI-modellen er

Hva betyr dette for ledere – og for alle som bruker AI?
Det er en kjernkompetanse å:
• forstå når AI passer
• forstå når menneskelig dømmekraft må ta over
• kombinere data + mennesker for reell verdi
• utfordre AI-resultater som ikke stemmer

Hvis AI ikke kjenner igjen ansiktet mitt – hvorfor skulle jeg stole blindt på det den foreslår?