Når kommer disse robotene egentlig?
Bedrifter blir stadig oppfordret til å gjøre drastiske tiltak for å for å møte teknologiske endringer. Men når bør bedriftene egentlig iverksette disse tiltakene?
Norsk og internasjonal presse har de siste årene vært fulle av saker om teknologisk utvikling, og innholdet kan oppsummeres som følger: Nye digitale teknologier som kunstig intelligens, roboter og virtuell virkelighet kommer til å treffe en rekke bransjer som en tsunami, og de bedriftene som ikke gjør de nødvendige tiltakene vil få det tøft.
Men selv i tilfeller hvor «alle» er enige i at en ny teknologi vil føre til dramatiske endringer i en bransje, er det ikke gitt at bedriftene i bransjen bør kaste eksisterende forretningsmodeller på sjøen og omfavne den nye teknologien. Hvis de forespeilede konsekvensene egentlig er langt unna i tid, kan det faktisk være langt smartere for en bedrift å sitte en stund på gjerdet før de foretar seg noe drastisk.
På tross av dette, vies det ofte svært lite oppmerksomhet til å anslå når en gitt teknologisk endring vil treffe ulike bransjer. Dette er overraskende siden kunnskap om når, ofte er vel så viktig for beslutningstagere som det er å vite at en gitt teknologisk utvikling vil ha store konsekvenser. Mange tiltak vil kreve betydelige endringer i eksisterende forretningsmodeller og kan være tidkrevende og kostbare å implementere. Dette innebærer at bedriftsledere ofte må fatte beslutninger lenge før den teknologiske tåken har lettet og fasiten er klar, og da sier det seg selv at et galt tidsestimat kan få store negative konsekvenser.
Hovedgrunnen til at det snakkes så lite om når i ordskiftet om ny teknologi, er nok at det er veldig vanskelig å forutse. Kunstig intelligens, for eksempel, blir i dag spådd å ha enorme konsekvenser for et bredt spekter av bransjer og bedrifter. Herbert Simon, en pioner innen forskning på kunstig intelligens, predikerte at maskiner innen 20 år kan utføre alt det arbeidet mennesker kan gjøre. Det mest oppsiktsvekkende med denne uttalelsen er ikke at maskiner vil ta over verden innen 20 år, men at den stammer fra 1965. De første forskningsarbeidene om kunstig intelligens dukket faktisk opp allerede på 1940-tallet, mens teknologien først de siste årene har begynt å leve opp til forventningene.
Andre teknologier vi i dag hører mye om har hatt en lignende utvikling. De første såkalte VR-brillene ble utviklet på slutten av 1960-tallet, de første augmented reality-brillene kom tidlig på 1990-tallet, mens de første 3D-printerne så dagens lys tidlig på 1980-tallet. Men samtidig finnes det også en rekke eksempler på ny teknologi som raskt har funnet veien fra tegnebrettet til å ha store konsekvenser for bransjer og bedrifter. Et eksempel her er Blockchain-teknologien som først dukket opp i 2008, og som allerede har begynt å føre til betydelige endringer i finansbransjen.
Så hvorfor er det så vrient å forutse når en gitt teknologi vil påvirke en gitt bransje?
En utfordring er rett og slett at det er vanskelig å anslå hvordan en ny teknologi utvikler seg over tid. Ny teknologi beveger seg per definisjon inn i ukjent territorium, noe som medfører at innslaget av usikkerhet er stort. En teknologis utvikling kan ha god progresjon i starten, for så å møte på problemer som forskere og utviklere enten undervurderte, eller ikke var klar over på et tidligere stadium. Et godt eksempel her er den nevnte utviklingen i kunstig intelligens.
En annen utfordring er at mange teknologiers gjennombrudd avhenger av utviklingen til andre, komplementære teknologier. Digitalkameraets gjennombrudd var også et resultat av at PC-er fikk bedre lagringsplass, billedbehandlingsprogrammer ble allemannseie, og økt båndbredde gjorde det mulig å sende bilder via epost eller dele i sosiale medier. Mer generelt er det vanskeligere å predikere når en gitt teknologi får sitt gjennombrudd, jo flere komplementære teknologier gjennombruddet avhenger av.
En tredje utfordring er at et teknologisk gjennombrudd også vil avhenge av hvordan kunder stiller seg til produkter og tjenester basert på den nye teknologien. Hvis disse er veldig ulik de eksisterende produktene og tjenestene de skal utfordre, er det vanskelig å forutse hvordan kundene vil reagere. Og jo mer forskjellige de nye produktene og tjenestene er, jo vanskeligere er det å predikere kundeadapsjon.
Så hva kan beslutningstagere lære av alt dette? Den gode nyheten er som sagt at det i mange tilfeller kan være vel så lurt å bli sittende en stund på gjerdet når en ny teknologisk tsunami dukker opp et sted i horisonten. Den dårlige nyheten er at det ofte er fryktelig vanskelig å forutse når en teknologisk tsunami vil treffe land, og derfor også når man bør iverksette tiltak.
Dette betyr at beslutningstagere som står ovenfor stor teknologisk usikkerhet til syvende og sist må basere seg mer på intuisjon, magefølelse og flaks, enn de vanligvis gjør, og kanskje også høre litt mindre på prediksjoner fra slike som meg i vurderingen av når de skal iverksette drastiske tiltak.