Silvija Seres: De fem vanligste feilene du gjør med KI

Silvija Seres er teknologistrateg og styreleder.

Silvija Seres er KI-ekspert og strategisk rådgiver med bakgrunn fra institusjoner som Oxford og Silicon Valley. Hun er kjent for å gjøre komplekse teknologiske konsepter enkle å forstå og anvende. Hun skriver om teknologi, KI, digitalisering og ledelse i Dagens Perspektiv.

SYNSPUNKT. Kunstig intelligens er ikke vanskelig. Men det er lett å bruke det feil.

KI er ikke lenger forbeholdt teknologer. I dag eksperimenterer folk i de fleste yrker med tekstgenerering, bildeverktøy, taleassistenter og dataanalyse. Mange får raskt smaken på potensialet, men opplever samtidig at det tar unødvendig mye tid, gir varierende kvalitet – og at det er vanskelig å forklare videre hvorfor dette egentlig er nyttig. Det er ikke teknologien det er noe galt med. Det handler om hvordan vi bruker den.

Læringskurve

Som med alle nye verktøy finnes det en læringskurve. Men i motsetning til tidligere teknologier, som ofte ble innført gjennom sentrale systemer og opplæring, er dette noe mange må lære på egen hånd – gjerne ved siden av alt annet. Derfor er det også lett å trå feil. Her er fem typiske feil – og hvordan du som profesjonell kan un Kunstig intelligens er på vei inn i hverdagen – men mange bruker verktøyene feil. Det koster tid, gir lav verdi og bremser læringen. 

Her er fem vanlige fallgruver og hvordan du kan unngå dem:

1. Du betaler for mye – og for det du ikke trenger

Det første mange gjør, er å tegne abonnement på KI-pakker med store løfter. Men mange av funksjonene finnes gratis eller til svært lav pris – særlig hvis du bruker åpne plattformer eller såkalt «pay-per-use». Du trenger ikke investere stort for å komme i gang. Tvert imot: den viktigste investeringen er tid til å lære verktøyene å kjenne. Test gratisversjoner, les brukeranmeldelser, og snakk med kolleger før du kjøper noe. Teknologien utvikler seg raskt – fleksibilitet er viktigere enn lisens.

2. Du stiller for dårlige spørsmål

KI er ikke en magisk assistent. Det du får ut, avhenger helt av hva du ber den om. Hvis du spør «lag en tekst om bærekraft», får du noe generisk. Men hvis du spør «lag et innspill til bærekraftsstrategi for en mellomstor norsk bedrift med eksport til EU», får du noe langt mer relevant. Det handler om å være konkret, tydelig og kontekstuelt. Du må fortelle KI hva du trenger, og hvorfor – akkurat som med et menneske. Det å lære seg å stille gode spørsmål er en ny kjernekompetanse.

3. Du tar utkastet som en fasit

KI gir deg et førsteutkast – ikke et ferdig produkt. Noen bruker det de får rett ut. Andre avfeier det fordi det «ikke er godt nok». Begge deler bommer. Den virkelige verdien ligger i samspillet mellom menneske og maskin: La KI generere struktur, oversikt eller forslag – og bruk så din egen innsikt og dømmekraft til å gjøre det bra. Særlig i oppgaver som rapportskriving, formidling, analyse og idéutvikling fungerer KI best som en startmotor – ikke som pilot.

4. Du bruker feil verktøy til feil oppgave

Det finnes ikke ett KI-verktøy som løser alt. Noen er gode på tekst, andre på bilde, lyd, data eller oversettelse. Mange bruker kun én plattform – ofte ChatGPT – til alle oppgaver, og går glipp av bedre alternativer. Det finnes verktøy spesialisert for kundeservice, markedsføring, HR, økonomi og forskning. Bruk litt tid på å utforske bredden. Be gjerne kolleger vise deg hva de bruker. Det finnes verktøy for nesten alt – men du må vite hva du ser etter.

5. Du prøver å lære alt alene

Det kanskje mest frustrerende mange opplever, er å sitte alene og forsøke å lære seg KI – gjerne i pausene mellom møter. Det gir sjelden varig effekt. Den mest effektive tilnærmingen er å lære sammen med andre. Start små faglige læringsgrupper, del erfaringer, og lag en felles forståelse for hva som fungerer. Ikke bare vil du lære raskere – du får også hjelp til å reflektere over bruk, risiko og etikk. KI er ikke en individuell ferdighet. Det er en kollektiv praksis.

Hva gjør de som lykkes?

De som får det til, er ikke nødvendigvis de mest teknologikyndige – men de mest nysgjerrige. De bruker KI til det de selv synes er vanskelig, og forbedrer det de allerede er gode på. De eksperimenterer i små steg, lærer underveis, og snakker med kolleger om hva som fungerer og hva som ikke gjør det. Og de forstår at dette ikke handler om å bli «best på KI», men om å bruke verktøy som frigjør tid, skjerper innsikt og gjør jobben bedre. 

Kunstig intelligens er ikke lenger fremtid. Det er nå. Jo tidligere du finner ut hvordan det kan hjelpe deg i din hverdag, desto bedre rustet er du – og din arbeidsplass – for å møte det som kommer.