Tilbake til Faginnlegg
AI / KI

Bedre data. Bedre beslutninger.

Fra Digital Norways Tech-frokost: Orkla om svinghjulet for å bli datadrevet, og Statens vegvesens Risikokurve — maskinlæring som gjør det mulig å prioritere tiltak der de betyr mest.

Bedre data. Bedre beslutninger.

Noen ganger kan det redde liv.

På Digital Norways Tech-frokost i dag viste Orkla Home & Personal Care og Statens vegvesen to ulike, men svært konkrete veier mot å bli mer datadrevne.

Teknologien er grunnmuren. Verdien oppstår når data påvirker beslutninger, arbeidsprosesser og prioriteringer.

Orkla og svinghjulet

Hans-Martin Thorsby Gjermstad beskrev implementering, integrering og innovasjon som tre gjensidig avhengige deler i samme svinghjul.

Implementering ↔ Integrering ↔ Innovasjon ↔ Implementering

Poenget er ikke rekkefølgen, men samspillet. Hver del påvirker de to andre.

Kultur og kompetanse. Tverrfaglighet. Målbar verdi. Prioritering. Skalering. Og evnen til å utfordre selve arbeidsprosessen, ikke bare lage en raskere versjon av det man allerede gjør.

Jeg likte også poenget om å balansere raske gevinster som skaper energi, med større initiativer som krever mer endringskapasitet og kan gi betydelig effekt på bunnlinjen.

Statens vegvesen og et tydelig hvorfor

Johan Fu og Anders Eggum startet et helt annet sted.

«Alle skal hjem.»

Nullvisjonen handler om null drepte og hardt skadde på norske veier.

Gjennom Risikokurve, som vant Digitaliseringsprisen 2026, bruker Statens vegvesen maskinlæring til å analysere over 100 000 kurver. Rundt 9 000 er flagget i ulike risikokategorier, slik at fagpersoner kan prioritere befaringer og tiltak bedre.

Data erstatter ikke fagkompetansen. De gjør det mulig å bruke den mer målrettet.

Dette traff meg også personlig.

I vår krasjet jeg på MC på E18 i Oslo og traff autovernet som fungerer som veiskiller. Jeg kom hjem den dagen, etter en tur innom legevakten. Jeg var heldig. Motorsykkelen lot seg ikke redde.

Derfor var Statens vegvesens innlegg spesielt interessant. Risikokurve viser hvordan data, maskinlæring og fagkompetanse kan brukes til å finne utsatte steder og prioritere tiltak med størst effekt.

På stedet der jeg krasjet er det fortsatt ingen ekstra beskyttelse foran den eksponerte stålkonstruksjonen.

Når Statens vegvesen selv løfter frem risikoen for MC-førere ved autovern og sideterreng, håper jeg arbeidet også gir flere konkrete forbedringer. Gummibasert eller annen energiabsorberende beskyttelse bør være verdt å vurdere der det er trafikksikkerhetsfaglig egnet.

For meg viser dette hva datadrevet utvikling kan bety i praksis. Bedre beslutningsgrunnlag, riktigere prioriteringer og i ytterste konsekvens flere som kommer trygt hjem.

Det er også styrken ved denne typen møter. Konkrete erfaringer fra virksomheter som omsetter data og teknologi til bedre beslutninger og resultater.

Hyggelig også å dele frokosten med Thomas Holm, medstudent fra BI-kurset Generative AI for Business. Enda en anledning til å diskutere hvordan data og AI går fra teknologi til verdiskaping i virksomheter.

#Datadrevet #AI #DigitalTransformasjon #Ledelse #Verdiskaping

Relevant videre

Vil du diskutere et relatert tema, er du velkommen til å ta kontakt.

Gå til kontakt