100-euroseddel og 100-dollarseddel som brytes opp i lysende digitale partikler.

SYNSPUNKT

Hvorfor i all verden tenker innkjøpere at bruk av kunstig intelligens i en leveranse automatisk skal gi rabatt? undrer Tor W. Andreassen.

Hvorfor kravet om KI-rabatt er ulogisk

Norske toppledere omtaler kunstig intelligens som et vendepunkt for produktivitet og verdiskaping. Likevel dukker en merkelig refleks opp så snart teknologien tas i bruk hos leverandører: «Da må prisen ned».

Publisert
Lesetid: 3 min
Gå til tilbud

Tor W. Andreassen er professor emeritus ved NHH og leder for Open Innovation Lab of Norway.

SYNSPUNKT. Dette er KI-rabatten. Den høres fornuftig ut – helt til du ser hva den faktisk belønner: tidsbruk. Og hva den straffer: innovasjon. I en digital, kompetansebasert økonomi er konkurransefortrinnet sjelden «flere timer».

Hvor kommer refleksen fra? Ofte fra en industrilogikk som ikke passer tjenester.

I industrien er produktivitet typisk koblet til enhetskost. Når en fabrikk automatiserer og kan produsere samme vare med færre timer, faller kostnaden per enhet. Over tid gir det lavere pris, høyere margin eller begge deler.

Men i profesjonelle tjenester er «enheten» ikke et fysisk produkt. Det kunden egentlig kjøper er resultatet: bedre beslutninger, lavere risiko, eller større treffsikkerhet. Timer er bare én innsatsfaktor, og ofte den minst interessante.

Derfor blir KI-rabatt en kategorifeil: Du priser innsats som om du kjøper en standardisert vare, mens du i realiteten kjøper et resultat som blir bedre fordi innsatsen blir smartere.

  • Ta revisjon. Hvis KI gjør at flere transaksjoner kan sjekkes, avvik oppdages tidligere og risikoen for feilrapportering faller, er verdien høyere – selv om timene blir færre.

  • Ta juss: Hvis KI hever kvaliteten i due diligence og reduserer tvisterisiko, er verdien høyere – selv om timebruken går ned.

  • Ta strategi: Hvis KI gjør at teamet kan vurdere flere alternativer og kjøre bedre sensitivitetsanalyser uten å senke kvaliteten, er verdien høyere – selv om prosjektet tar kortere tid.

Likevel oppfører mange innkjøpere seg som om leverandørens effektivitet automatisk skal oversettes til lavere pris, ikke høyere verdi.

Det er fristende å si at ledere ikke forstår KI. Men problemet er mer grunnleggende: Vi bruker feil målelinjal.

Produktivitet i tjenester bør forstås som en helhet, ikke en timekonto. Den handler om kvaliteten på leveransen, risikoen som reduseres, kapasiteten som øker, og læringen som bygger varig forbedring for oppdragsgiver. Når innkjøpere bare forhandler om timer, forhandler de om det som er lett å måle – ikke det som betyr mest.

Det forklarer hvorfor KI-rabattkravet er vanskelig å bryte:

  • For det første: Timer er synlige og enkle å forhandle om. Bedre utfall er reelle, men vanskeligere å prise.

  • For det andre: Kostnad og gevinst havner ofte i ulike steder i organisasjonen. Regningen ligger ett sted, effektene et annet. Når effekten ikke måles, blir den heller ikke betalt for.

  • For det tredje: Rabatt er lett å forsvare internt. Å betale for dokumentert effekt krever ledelse: mandat til å si «vi investerer i bedre beslutninger og lavere risiko».

Men er det ikke rimelig å dele gevinsten?

Det finnes et legitimt motargument. Når en leverandør bruker KI til å jobbe raskere, men beholder samme pris, kan det oppleves som en ekstraordinær margin på kundens regning. I tillegg kan kunden ha problemer med å verifisere om KI faktisk ble brukt, eller om kvaliteten virkelig er høyere. I et slikt informasjonsgap er det rasjonelt å kreve sin del.

Leverandøren må dokumentere hva KI faktisk leverer på kvalitet og risiko. Kunden må være villig til å måle mer enn «forbrukte timer». Uten det ender begge parter med dårligere beslutninger: Leverandøren får insentiv til å skjule forbedringer, kunden får insentiv til å kjøpe billig tid fremfor bedre utfall.

I stedet for å åpne med «hvor mye rabatt får vi fordi dere bruker KI?», bør ledere stille tre spørsmål som handler om effekt, ikke innsats:

  1. Hvordan reduserer KI-bruken deres risikoen vår innen for eksempel compliance, tvister, feil, omdømme og hvordan kan det dokumenteres?

  2. Hvordan forbedrer KI beslutningsgrunnlaget vårt, og hva er forventet effekt i tid og penger?

  3. Hvilke nye løsninger eller muligheter avdekker KI i vår virksomhet og hvordan deler vi gevinsten?

Norske ledere har rett i at KI kan bli et vendepunkt for produktivitet og verdiskaping. Men vendepunktet skjer ikke i teknologien. Det skjer når vi slutter å bruke industrilogikk i tjenestekjøp og begynner å belønne dokumentert effekt.

Valget ved forhandlingsbordet er enkelt å formulere, men krevende å ta: Vil du betale for timer eller for bedre råd raskere?

Det er fristende å si at ledere ikke forstår KI. Men problemet er mer grunnleggende: Vi bruker feil målelinjal

Powered by Labrador CMS