Kunstig intelligens og ansvar : en empirisk studie om hvordan norske organisasjoners ansvar blir annerledes ved innføring av kunstig intelligens

Januar 2020 la regjering frem en nasjonal strategi for kunstig intelligens. Regjeringen ønsker å opprettholde et bærekraftig velferdssamfunn ved å bruke kunstig intelligens til å utarbeide smarte og effektive løsninger for å opprettholde konkurransekraften (Kommunal- og moderniseringsdepartementet, 2020). I strategien påpekes det at ansvar er sentralt ved utvikling og bruk av kunstig intelligens. Derimot eksisterer det lite forskning på hvordan organisasjoner jobber med og forholder seg til ansvar når de tar i bruk kunstig intelligens. Derfor tar utredningen sikte på å undersøke hvordan norske organisasjoner diskuterer og jobber med ansvar relatert til kunstig intelligens for å sikre seg mulighetene som fremgår av teknologien. Utredningen er består av en dokumentstudie og en casestudie. Gjennom en kvalitativ tilnærming tar utredningen sikte på å gi inngående kunnskap om relevante regler og anbefalinger, og hvordan organisasjoner forstår ansvar relatert til kunstig intelligens. Utredningen vil besvare følgende forskningsspørsmål: «Hvordan blir ansvar annerledes ved innføring av kunstig intelligens i norske organisasjoner?» Vi er nå i en fjerde industriell revolusjon. Til tross for at norske organisasjoner begynner å ta i bruk kunstig intelligens i sine prosesser, vet de kanskje ikke om organisasjonens ansvar endres ved å innføre kunstig intelligens. Vi mener et juridisk, moralsk og styringsansvar gir et helhetlig bilde av organisasjoners ansvar og at norske organisasjoners ansvar blir annerledes ved innføring av kunstig intelligens. Dette er basert på at kunstig intelligens skiller seg fra tradisjonell teknologi da kunstig intelligens har evne til å lære og oppfatte, samt bruke erfaringer til å utføre handlinger. Videre mener vi organisasjoners ansvar blir annerledes fordi det er en spenning mellom egenskapene som gjør at kunstig intelligens skiller seg fra tradisjonell teknologi og eksisterende lovverk. Basert på våre funn, mener vi at norske organisasjoners ansvar blir annerledes ved innføring av kunstig intelligens ved at et juridisk ansvar ikke er tilstrekkelig og at moralsk og styringsansvar blir viktigere. Norske organisasjoner får derfor et økt ansvar ved innføring av kunstig intelligens.nhhma

Utforskning av kunstig intelligens i talentledelse. En undersøkelse av mulighetene, utfordringene og modenheten i norske organisasjoner.

I dagens globale arbeidsmarked er det en betydelig mismatch mellom tilbud og etterspørsel, samtidig som stadig flere frivillig forlater jobbene sine. Dette skaper alvorlige utfordringer for organisasjoner som sliter med å beholde sine talent. For å opprettholde konkurransekraften må organisasjoner tenke innovativt og annerledes. Dette åpner opp for nye utviklingsområder innen talentledelse. Hensikten med denne oppgaven er å skape et bedre innblikk og forståelse av talentledelse, og hvilke muligheter som finnes dersom man tar i bruk kunstig intelligens, og hvilke utfordringer som følger med. Formålet med undersøkelsen er å besvare problemstillingen vår: “Utforsking av kunstig intelligens i talentledelse: en undersøkelse av mulighetene, utfordringene, og modenheten i norske organisasjoner”. Vi har grundig undersøkt temaet gjennom en kvalitativ studie med intervjuer og en omfattende gjennomgang av relevant forskning og litteratur. Vi har tatt utgangspunkt i tre underliggende faktorer som har fulgt gjennom hele oppgaven; talentledelse, kunstig intelligens og bruk av kunstig intelligens i talentledelse. Disse faktorene kombinert er med å belyse problemstillingen vår. Våre funn indikerer at kunstig intelligens kan være en verdifull ressurs for organisasjoner som ønsker å møte de utfordringene som oppstår i det globale arbeidsmarkedet og transformere tradisjonelle tilnærminger for talentledelse. Bruken av kunstig intelligens i talentledelse gir flere muligheter. Kunstig intelligens-verktøy kan hjelpe ledere med å tiltrekke, utvikle og beholde talenter mer effektivt. De kan automatisere prosesser, redusere skjevheter og gi tilgang til læringsmuligheter for flere talenter samtidig. Organisasjoner kan dra nytte av kunstig intelligens-verktøy ved å være til stede på ulike plattformer og bedre tilpasse seg endringer i arbeidssøkernes atferd. Likevel er det viktig å være oppmerksom på utfordringene knyttet til bruken av kunstig intelligens i talentledelse. Etiske og juridiske spørsmål er sentrale, og det er flere tilfeller der kunstig intelligens har ført til diskriminering og manglende menneskelig skjønn. Det er også behov for økt kompetanse og kunnskap om bruken av kunstig intelligens i talentledelse, og i v forretningsdomenet. Modenheten til norske organisasjoner innen dette området er generelt lavt, og det mangler gode casestudier som også tar opp juridiske spørsmål. Bruken av kunstig intelligens i talentledelse kan oppleves skummelt, spesielt med tanke på den potensielt nye reguleringen som klassifiserer området som høyrisiko. Ved å gi innsikt i mulighetene og utfordringene knyttet til kunstig intelligens i talentledelse, håper vi at vår forskning kan bidra til økt forståelse og være til nytte for organisasjoner som ønsker å anvende kunstig intelligens på en ansvarlig og effektiv måte for å møte utfordringene i dagens arbeidsmarke

Hvordan kan kunstig intelligens påvirke kreativ innholdsproduksjon? - Et komparativt casestudie basert på struktureringsteori

Hvordan kan kunstig intelligens påvirke kreativ innholdsproduksjon? ... Kunstig intelligens er et fenomen det er forsket relativt lite på i sammenheng. Etter dypdykk i teori kom vi frem til at vi ville gjennomføre et komparativt casestudie, og formulerte følgende problemstilling: Hvordan kan kunstig intelligens påvirke kreativ innholdsproduksjon? - Et komparativt casestudie basert på struktureringsteori. Formålet med studien er å kartlegge spesielt innholdsskapere, samt fagspesialisters oppfatning av hvordan kunstig intelligens kan tas i bruk i kreativ innholdsproduksjon, samt deres tanker om hvor langt utviklingen allerede har kommet. Studien vår har også som formål å undersøke hvordan kunstig intelligens påvirker etablerte strukturer innen journalistikken. Funnene i studien er diskutert i lys av Anthony Giddens struktureringsteori fra “The constitution of society”, supplert av Wanda Orlikowskis “The duality of technology: Rethinking the concept of technology in organizations”. Vi har gjennomført en dokumentanalyse samt dybdeintervjuer med informanter fordelt på to casestudier. Basert på dette har vi gjort interessante funn som kan belyse hvilken rolle kunstig intelligens per dags dato spiller i innholdsproduksjon. Funnene våre viser at gjennomføring av intervjuer med informanter gir andre bilder på kunstig intelligens enn hva vi kommer frem til gjennom innhenting av teori og dokumentanalyse. Det viser seg at mye teori som er redegjort for, er langt mer fremtidsrettet. Resultatene våre kan være nyttige for videre forskning, og for aktører som skal implementere teknologien i sin arbeidshverdag. Studien gir i tillegg forslag til videre forskning

Kunstig intelligens og prosessrisiko

Avhandlingen gir en innføring i prosessrisiko og kunstig intelligens, samt en presentasjon av enkelte idéer om hvordan kunstig intelligens potensielt kan brukes for å beregne prosessrisiko

Hvordan kan kunstig intelligens effektivisere tjenestedesign?

Bakgrunnen for denne bacheloroppgaven bunner ut i vår interesse for disruptive teknologier, tjenestedesign og kunstig intelligens. Temaet vi ønsket å forske på var hvordan kunstig intelligens kan påvirke et yrke og bidra til effektivisering. Dette ledet oss til følgende problemstilling: Hvordan kan tjenestedesign understøttes og effektiviseres gjennom bruk av kunstig intelligens? Målet med oppgaven er forstå hvilke muligheter det finnes for verdiskapende samarbeid mellom tjenestedesignere og kunstig intelligente verktøy. Vi har valgt å bruke kvalitativ metode ettersom vår empiri er basert på et lite antall ekspertintervjuer og dokumentstudier. Vi gjorde fem dybdeintervjuer med personer som jobber med tjenestedesign. For å ytterligere styrke oppgavens datagrunnlag gjennomførte vi i tillegg en dokumentanalyse, for å avdekke hvilke relevante kunstig intelligens verktøy det finnes der ute. Resultatene viser at kunstig intelligens kan frigjøre tid i selve designprosessen. Det finnes et stort antall verktøy der ute som kan utføre administrative oppgaver, lage brukerreiser, analysere personlighetstrekk og generere produkter ut av forhåndsdefinerte problemstillinger. De fleste av våre informanter var positive til bruk av kunstig intelligens i sitt yrke, der de ikke frykter at de i nær fremtid tid vil bli erstattet. Dette begrunner de med at kunstig intelligens ikke er nysgjerrig, empatisk, motivert eller har samme personlige drivkraft som mennesker. Forskningen vår har ikke som mål å generalisere, men eksplorerende hvor målet har vært å avdekke muligheter fremover for tjenestedesignfaget og avdekke temaer som det bør forskes mer på

En kvalitativ studie for hvordan kunstig intelligens påvirker PwC Oslo

Problemet: Hvordan skal ledere og medarbeidere tilpasse seg den stadige teknologiske utviklingen, og hvordan dette påvirker virksomheter. Problemstilling: Hvordan påvirker kunstig intelligens PwC Oslo? Hensikt: Formålet med denne avhandlingen er å gi innsikt i hvilke fordeler og ulemper det gir når man implementerer teknologi som kunstig intelligens i et selskap. Masteroppgaven belyser også hvilken kunnskap, ferdigheter og forståelse som vil være nyttig når man benytter intelligente verktøy i en bedrift. Metode: Forskningsmetoden i denne masteroppgaven er et eksplorativt design hvor vi benyttet oss av et casedesign med en fenomenologisk tilnærming. Hovedfunn: Kunstig intelligens påvirker PwC Oslo på flere måter, blant annet: - Det har ført til mer kunnskapsdeling og økt samspill internt og på tvers av de ulike avdelingene i selskapet. - Kunstig intelligens påvirker nytenking og innovasjon slik at det fører til nye muligheter for PwC Oslo; å bli en sterk leverandør av kunstig intelligens, godt rustet for fremtiden og konkurransefortrinni markedet. - Det har ført til endringer i analyseoppgaver, og vil sannsynligvis føre til flere endringer i arbeidsoppgaver i de kommende årene

Kunstig intelligens i rekrutteringsprosesser

Bakgrunnen for bacheloroppgavens tematikk er vår interesse for fagområdet HR og personalledelse, med en fordypning i kunstig intelligens og rekruttering. Temaet for oppgaven er bruken av kunstig intelligente systemer i rekrutteringsprosesser, og om dette vil bidra til å redusere diskriminering. I denne oppgaven besvarer vi følgende problemstilling: Hvordan kan kunstig intelligens redusere diskriminering i en rekrutteringsprosess? Formålet med forskningen er å belyse tematikken for de som jobber i rekrutterings- og bemanningsbransjen. Vi har valgt å avgrense oppgaven til å undersøke mulighetene og utfordringene ved å ta i bruk kunstig intelligens i rekruttering og om kunstig intelligens kan bidra til et objektivt, fremfor et subjektivt valg av kandidater. Vi har i oppgaven valgt en kvalitativ metode fordi vi ønsket en dypere innsikt fra våre informanter. Vi gjennomførte derfor syv dybdeintervjuer med personer som hovedsakelig jobber med HR og rekruttering. Hensikten med oppgaven var å få et innblikk i hvordan kunstig intelligens vurderes av de som rekrutterer, og hvordan bruken av det påvirker objektiviteten i seleksjonsprosessen. Resultatene våre viser at flere av våre informanter har positive tanker og fremtidsrettede ideer om hva kunstig intelligens kan bidra til i rekrutterings- og seleksjonsprosesser. Noen av våre informanter har likevel vist seg å være skeptiske til bruken av kunstig intelligens, dersom det er snakk om å erstatte de som jobber med å rekruttere fullt ut med kunstig intelligente systemer. Vi oppdaget ingen direkte fordommer eller stereotypier hos informantene, men heller et snev av skepsis. Vi har konkludert med at ved å benytte kunstig intelligente systemer som et hjelpemiddel i rekrutterings- og seleksjonsprosesser, kan man oppdage at diskriminerende tanker og fordommer om kandidaten, kan reduseres, men absolutt ikke utelukkes

Maskinlæring og studentlæring

Universitetet og utdanningsprogramma må alltid endra seg etter kvart som verda rundt endrar seg. Rollene i arbeidsmarknaden endrar seg som fylgje av ny teknologi. Kompetansen som studentane treng for å fylla desse rollene er difor ikkje den same som i forrige generasjon. Eit av trendorda er 21st Century Skills. Sjølv om dette ikkje er heilt veldefinert er der ein tydeleg og sentral eigenskap. Dette er kompetanse som maskinene ikkje vil klara å overta. For å granska kva som ligg i dette i praksis, vil denne artikkelen samanlikna maskinlæring med studentlæring, både med tanke på korleis dei lærer og kva dei kan læra

En personlig mentor drevet av kunstig intelligens

Store deler av verdenssamfunnet er i dag basert på digital teknologi, noe som får konsekvenser for hva vi lærer, hvilke muligheter vi har for gode læringsprosesser og hva som er nyttig å lære, samt kunnskapsrelevansen for samfunnet og arbeidslivet (Kluge, 2021). Fornyelsen av læreplanverket i den norske grunnskolen skal forberede elevene på fremtiden, styrke utviklingen av elevenes dybdelæring og forståelse. Kravene som stilles om tilpasset og tilrettelagt undervisning for den enkelte elev, viser seg å være vanskelig for én lærer å innfri i en hel klasse alene. Fremvekst av læringssystemer som baserer seg på AI-teknologi, vinner frem grunnet deres evne til å tilpasse læringsinnhold til brukerens behov, og på bakgrunn av dette har formålet med denne studien vært å besvare følgende forskningsspørsmål: «Hvilken betydning kan en personlig mentor drevet av kunstig intelligens få for elevens skolehverdag?» Det har blitt gjennomført et case studie med semistrukturerte intervju for å undersøke hvordan undervisningen ser ut i dag, og for å kartlegge behovet for en personlig mentor drevet av kunstig intelligens. Funnene diskuteres og analyseres opp mot teori som handler om læring, hva det vil si å ha en personlig mentor, og læringssystemer som baserer seg på teknologi som kunstig intelligens, samt sosioteknisk teori. For å kunne besvare det overordnede forskningsspørsmålet har jeg supplert med to underspørsmål som tar utgangspunkt i å kartlegge behovet for en personlig mentor drevet av kunstig intelligens, og å se på hvilke forutsetninger skolen har for å ta i bruk ny teknologi. Studien har gjennom 13 intervjuer med elever, pedagoger, skoleledere og teknologer avdekket et behov for en personlig mentor drevet av kunstig intelligens. Pedagogene har for mange roller å fylle, og trenger avlastning på sine administrative oppgaver. Elevene navigerer mellom flere forskjellige læreplattformer, som viser seg å være mer forvirrende enn oppklarende. Noen av pedagogene må benytte seg av egen fritid til å planlegge undervisningen for å komme i mål. Til tross for dette klarer ikke pedagogen å innfri kravet om tilpasset undervisning til hver enkelt elev, i en klasse med 25 elever på én pedagog. Elevene ønsker seg tettere oppfølging, mer kreative oppgaver og muligheten for en personifisert profil. Ved å implementere en personlig mentor drevet av kunstig intelligens, vil elevenes hverdag kunne tilpasses elevens forutsetninger for læring, samt gi elevene et bedre tilpasset undervisningsopplegg. I tillegg vil en personlig mentor drevet av kunstig intelligens kunne bidra til å avlaste pedagogen, noe som kan medføre at pedagogen er mere til stede for elevene som trenger det, og også bidra til at arbeidsmengden ikke er like stor som i dag