❞ Ikke alt arbeid fortjener ekstra kapasitet

Da Uber i desember 2025 ga rundt 5 000 utviklere tilgang til agentverktøyet Claude Code, tok det fire måneder før selskapet hadde brukt opp hele AI-budsjettet for 2026.

Teknologidirektøren bekreftet overfor The Information at forbruket løp fra prognosene, med enkelte utviklere som kostet mellom 500 og 2 000 dollar i måneden. Verktøyet virket, rundt 70 prosent av den nye koden kom fra AI, men ingen hadde grunn til å holde igjen, og ingen visste hvilket arbeid som faktisk tålte kostnaden.

Norske selskaper er på vei inn i samme fase. Bare 19 prosent av norske virksomheter regnes som frontløpere med AI integrert i kjernedriften, ifølge NHOs kartlegging fra januar, og de kommende budsjettrundene blir de første der denne gruppens kapasitet må forsvare kostnaden sin.

Prisen faller, kostnaden stiger

Paradokset er at dette skjer mens prisen på kunstig intelligens kollapser. Stanfords AI Index-rapport viser at kostnaden for å kjøre en modell på GPT-3.5-nivå falt fra 20 dollar per million tokens i november 2022 til 7 cent i oktober 2024, mer enn 280 ganger på under to år.

Kostnadene stiger likevel, fordi AI-agenter bruker titusener av tokens der en chatsamtale brukte noen hundre, og fordi kapasiteten som flytter mest, modellene som resonnerer seg gjennom sammensatte problemer, holder seg dyr.

En fersk prisanalyse av over 3 500 modeller finner at resonneringsmodeller i snitt koster 31,5 ganger så mye som standardmodeller, og at prisen på dem knapt faller. Dermed har AI-kostnaden vandret fra innovasjonsbudsjettet til driftsbudsjettet, og driftsbudsjettet svarer til finansdirektøren.

AI-kapasitet er kapital

Da må fordelingslogikken følge etter. Grunntilgangen alle ansatte har, er billig og skal stå urørt, for det er der læringen skjer. Den ekstra kapasiteten, agenter som arbeider i timevis og modeller som resonnerer, er en investering, og investeringer skal møte et avkastningskrav. Testen er enkel: Blir oppgaven raskere eller bedre, og flytter det i så fall vekst, marginer eller beslutningsfart? Hvis svaret er nei, klarer oppgaven seg med grunntilgangen.

KUNSTIG INTELLIGENS

Får en fast del av kundenes AI-besparelser: – Vi har ikke fakturert én time

Resten er vanlig kapitalallokering. Finansdirektøren eier rammen og kravet, forretningssiden prioriterer bruksområdene, og teknologene måler og ruter kapasiteten dit den betaler for seg. Uten den arbeidsdelingen blir KI-budsjettet det eneste budsjettet i selskapet som fordeles etter entusiasme.

Innvendingen kommer til å være at avkastningskrav kveler eksperimentering, men den bommer, for grunntilgangen skal nettopp stå fri. Ingen krever avkastning av en Excel-lisens, men alle krever det av en ny fabrikk, og agentene er fabrikken.

Allerede i 1963 skrev Peter Drucker i Harvard Business Review at ingenting er så unyttig som å gjøre effektivt det som aldri burde vært gjort. Kunstig intelligens har gjort akkurat det billig, og en oppgave som stryker på testen, trenger kanskje mindre oppmerksomhet, ikke mer teknologi.

Ubers teknologidirektør sier selskapet er tilbake ved tegnebrettet for å finne ut hvilket arbeid som skal bære kostnaden. Den øvelsen kan norske selskaper ta før pengene er brukt opp, og høstens budsjettkonferanser er stedet å begynne. Spørsmålet er enkelt: Vet dere hvilket arbeid som fortjener kapasiteten, eller er det fortsatt den som roper høyest som vinner?

Traff blink i Sør-Afrika: Nå går Optio i pluss og verdsettes til milliarden