-
Senior Full-Stack Utvikler | Lawai
-
Senior AI & ML Engineer | NBIM
-
Head of Community Arena – Collektivet i Construction City | OBOS
-
Senior Security Engineer | Firi
-
Senior Software Engineers - Frontend & Backend | Hornet
-
Medeier* | Boitano
-
Fullstack-utvikler | Norad
-
Lead Data Engineer | Norad
-
Demand Generation & Campaign Manager (Scandinavia) | Infrakit
-
Utvikler | Blank
nytt om navn
Tidligere Oda-profil om AI-ansvaret i Nav: – Konsekvensene av feil er store
Han var med på å bygge opp Oda sitt tech-miljø fra fire til 70 personer. Nå skal Kjetil Åmdal-Sævik akselerere kunstig intelligens i Nav – men i et tempo som tåler offentlighetens fallhøyde.
– Jeg har lyst på stor påvirkning og gjøre noe nyttig med teknologi. Så da det dukket opp en mulighet til å gjøre nettopp det i en organisasjon på størrelse med en tredjedel av statsbudsjettet, måtte jeg nesten bare ta den, sier Kjetil Åmdal-Sævik til Shifter.
Som fersk leder for Innsikt og KI i Nav har han ikke bare tatt steget fra privat til offentlig sektor for første gang – han har også påtatt seg oppgaven med å akselerere AI-bruken i en av Norges største organisasjoner.
Fra tidligere har han bakgrunn fra vekstbedrifter og startups, blant annet med en sentral rolle i oppbyggingen av data- og AI-miljøet i Oda.
Overgangen innebærer dermed ikke bare et nytt samfunnsoppdrag for Åmdal-Sævik, men også en helt annen risikoprofil enn han er vant til.
Tok sluttpakke
Selv om Åmdal-Sævik i utgangspunktet er utdannet siviløkonom, har han stort sett jobbet med teknologi gjennom hele karrieren. Kunstig intelligens har vært en rød tråd i arbeidet hans, også lenge før teknologien for alvor ble allemannseie med gjennombruddet for generativ AI.
– Jeg har jobbet med kunstig intelligens i en eller annen form siden 2014. På den tiden snakket man egentlig ikke om kunstig intelligens, men data science for eksempel.
– Så jeg har drevet med teknologilederskap og hatt produktlederroller, men felles for det jeg har vært innom, er at jeg har prøvd å skape verdi med kunstig intelligens, fortsetter han.
Da Åmdal-Sævik startet i Oda, den gang Kolonial, var han person nummer fire på insights- og data-avdelingen. Da han sluttet hadde avdelingen vokst til over 70 personer.
– Så jeg var med på å rekruttere over 20 data scientists, og vi bygget løsninger til mange ulike deler av selskapet, forteller han.
Da Oda hadde en nedbemanningsrunde i 2024, tok han sluttpakke for å utforske nye muligheter.
– Da hadde jeg vært der såppas lenge, og hadde lyst til å gjøre noe nytt. Jeg hadde kanskje ikke helt fått den farten som jeg hadde lyst til. Så da tenkte jeg at det var helt greit å ta av hatten og gjøre noe annet.
Skal skynde seg sakte
– Nav er jo absolutt ikke ukjent på bruk av teknologi, og jeg har et godt inntrykk av teknologibruken – som jeg egentlig lenge har hatt lyst til å være en del av. Så har Nav også en KI-strategi, som er tett knyttet til Navs 2030 strategi.
– Det handler om å bruke KI til å få flere i arbeid, motarbeide utenforskap, og at de som jobber i Nav skal få en enklere arbeidshverdag.
På tross av ønsket om å ha stor påvirkning, ser han dermed ikke for seg at han skal stake opp en helt ny kurs for AI-arbeidet, som han mener allerede er godt i gang.
– Jeg mener vi allerede er på riktig vei og er glad for at Nav skynder seg litt sakte. Jeg tror ingen er tjent med at Nav driver med «move fast and break things» med kunstig intelligens. Når du forvalter et så stort samfunnsoppdrag og behandler så mye sensitiv informasjon, så er konsekvensene av feil store, sier han.
– Jeg har ikke lyst til å være grunnen til at Nav-direktøren må gå, legger han spøkefullt til.
– Du har vært i startup, jobbet som konsulent og vært i Oda: Hva fikk deg til å ta steget inn i en stor offentlig organisasjon?
– Jeg hadde lyst til å ta utfordringen og var nysgjerrig. Samtidig så føler jeg at om jeg vil ha stor impact, så bør jo organisasjonen også være stor. Så det var en mulighet jeg bare måtte ta.
– Men selvfølgelig er det nytt, og jeg har mye å lære, understreker han.
Helt konkret hva han skal gjøre for å tråkke på gassen for AI-adapsjon hos den store offentlige etaten, har han ikke helt klart for seg ennå, noen få uker etter at han startet.
– Jeg mener Nav er på riktig vei, og min innstilling er at vi skal akselerere på den veien. Noe mer er litt tidlig å si. Jeg er ikke bare ny i Nav, men i offentlig sektor, påpeker han.
– Hvordan skal du få til påvirkning i en så stor organisasjon?
– Jeg mener at utviklingen og bruken av kunstig intelligens må skje i de avdelingene som er ansvarlige på sine områder. Så tror jeg det sannsynligvis er noen gap for at hele Nav skal levere på den strategien. Fremover blir det derfor viktig for meg å finne ut av hva de gapene er og hvordan min enhet kan bidra.
– Jeg opplever stor motivasjon og ønske om å ta i bruk KI. Min rolle blir å hjelpe til med å finne ut hvordan man faktisk kan gjøre det, understreker han.
Nødvendig med regulering
På spørsmålet om regjeringens planer om å innføre EUs AI-regulering, som har møtt skepsis blant flere europeiske techbedrifter, er han tydelig på at rammeverk er nødvendig.
– Det gir forutsigbarhet og tydelige rammer, sier han.
– Samtidig er det ressurskrevende å etterleve. Det må vi være ærlige på – men det er en kostnad vi må ta for å kunne bruke teknologien på en ansvarlig måte.
AI-lederen avviser imidlertid ikke at også Nav kan ha godt av å bevege seg litt fortere.
– Store organisasjoner bruker lengre tid på å ta i bruk nye grunnlagsteknologier enn startups. Det er helt naturlig. Men når man først klarer å tilpasse strukturer og arbeidsmåter, kan gevinstene bli enorme. Akkurat det tror jeg også kommer til å skje med kunstig intelligens, sier Åmdal-Sævik.
– Viktig å snakke om feil
Selv om han kjenner på alvoret, advarer Åmdal-Sævik likevel mot at frykt for feil skal bli en brems for videre utvikling.
– Nå har vi fått en veldig kraftig teknologi som vi fortsatt lærer å håndtere. At den er uforutsigbar, er ikke så rart. Når det dukker opp feil og store saker i media, bør vi lære av dem, sier han.
– Det er viktig å snakke om feil, men man bør ikke bruke dem som et argument for å stoppe bruken helt. Man må ha to tanker i hodet samtidig.
Han trekker paralleller til tidligere teknologiskifter.
– Når nye grunnlagsteknologier kommer, ser vi ofte først en produktivitetsdip før gevinstene kommer, når vi tilpasser produkter, tjenester, organisasjoner og arbeidsmåter.