Anskaffelsesmodellen truer utvikling

Teknologien forbedres dramatisk fra måned til måned, mens innkjøp tar år. Modeller bygget for å minimere teknologirisiko kan i praksis bli modeller for akkumulering av teknologigjeld.

Offentlige anskaffelser styrer enorme deler av økonomien. De utgjør rundt 13 prosent av BNP i OECD-land. I Norge utgjør de rundt 800 milliarder kroner årlig og tilsvarer 15–18 prosent av BNP. I kommunene går omtrent halvparten av utgiftene gjennom innkjøpssystemene. Offentlig sektor er dermed ikke bare en regulator av teknologimarkedet. Den er selve markedet.

Norsk offentlig sektor er teknologitung, og staten og kommunene er blant de største teknologikundene i samfunnet.  Norge skal nå samtidig digitalisere helse, forsvar, energi, samferdsel og offentlig forvaltning. Samtidig sitter mange offentlige innkjøpere med ansvar for teknologi som utvikler seg raskere enn både budsjetter, regelverk og kapasitet rundt dem.

De står i et paradoks: Teknologien utvikler seg så raskt at mange investeringer vil være irrelevante før kontraktene er ferdig implementert. Ekstremt risikoaverse innkjøpsmodeller leder til kjøp av utdatert teknologi, manglende innovasjon og ufokusert strategi. Offentlige virksomheter risikerer å låse organisasjonen til arbeidsformer som allerede er utdaterte ved implementering.

Store deler av offentlig anskaffelseslogikk ble utviklet i en periode der teknologi hadde lange livsløp og relativt stabil funksjonalitet. Lange kravspesifikasjoner, flerårige kontrakter, tunge anbudsprosesser og omfattende dokumentasjonskrav fungerer relativt godt når man kjøper asfalt, ventilasjonssystemer eller klassiske IT-plattformer. De fungerer dårligere i markeder der teknologien forbedres kontinuerlig mens anskaffelsen fortsatt pågår.

Kunstig intelligens fungerer heller ikke som tradisjonell programvare. Verdien ligger ikke primært i selve lisensen. Verdien oppstår gjennom endringer i arbeidsflyt, koordinering, analyse og beslutningsprosesser. Mange organisasjoner vet derfor ikke fullt ut hvordan teknologien bør brukes før implementeringen faktisk er i gang.

Likevel beskriver mange offentlige virksomheter detaljert hvordan systemer skal fungere flere år frem i tid før de har erfaring med hvordan KI påvirker arbeidet. Kravspesifikasjonene fryser dermed dagens arbeidsformer inn i nye systemer. Resultatet blir ofte digitalisering av eksisterende prosesser fremfor redesign av arbeid.

Dette er også et problem i hvordan verdi vurderes. Vi ser nå at KI skaper verdi på tre plan, der 10 prosent av verdien ligger i data, 20 prosent i teknologi og 70 prosent i organisasjon, ledelse og arbeidsflyt. Offentlige anskaffelser er fortsatt sterkt orientert rundt teknologi, funksjonalitet, kontrakt, pris og compliance. Mange virksomheter mangler samtidig mekanismer for kontinuerlig organisatorisk læring gjennom anskaffelsesløpet.

Anskaffelsesmodellene påvirker også konkurransen i markedet. Lange og komplekse prosesser favoriserer store globale leverandører med omfattende salgs- og complianceapparater. Mange mindre teknologimiljøer har begrenset kapasitet til å bruke et år eller mer på offentlige anbud uten sikkerhet for kontrakt. Samtidig skjer store deler av innovasjonen innen KI i små og raske miljøer. Offentlig sektor risikerer dermed å velge leverandører som er best til å håndtere prosessen, ikke nødvendigvis best til å utvikle teknologien.

Risikoen i offentlige teknologianskaffelser har derfor endret karakter. Tidligere handlet risiko hovedsakelig om å kjøpe feil system. Nå handler risiko i økende grad om tempo. OECD peker derfor på behovet for mer adaptive anskaffelsesmodeller: mer kontinuerlige prosesser, mer datadrevet evaluering, flere pilotanskaffelser, kortere kontrakter i teknologiintensive områder, mer funksjonsbaserte krav og sterkere intern teknologiforståelse hos oppdragsgiverne.

Offentlig sektor risikerer å kjøpe stabilitet i et marked der tilpasningsevne er den viktigste verdien. Anskaffelser handler ikke lenger bare om å kjøpe programvare. Det handler om å kjøpe evne til kontinuerlig omstilling.

Om forfatteren

Silvija Seres er autoritet på feltet kunstig intelligens (KI) og teknologi, med en bred og merittert karrierebakgrunn. Hun er anerkjent som en pioner innen KI, viet til å undersøke og påvirke fremtidens teknologiske landskap.

Hun har akademisk bakgrunn fra Oxford University, noe som har gitt henne en sjelden blanding av teoretisk innsikt og forretningsmessig skarpsindighet. Silvija er ettertraktet som mentor og rådgiver innen KI for firmaer som ser etter innovative veier for å vokse og utvikle seg.

Silvija har vært med på utviklingen av søkemotoren Alta Vista, har hatt strategiske lederroller i Fast Search and Transfer, og har vært med på nyskapende serviceutvikling hos Microsoft.

Hun sitter i styrene i blant annet Nordea og Norsk rikskringkasting (NRK).