AI blir «sparket» fordi det er for dyrt.

VTV.vn – Høye utrullings- og driftskostnader fører til at noen bedrifter skalerer ned eller eliminerer AI-verktøy som en gang var forventet å spare ressurser.

(Illustrasjonsbilde: Storslått)

I løpet av de siste to årene har kunstig intelligens (KI) blitt sett på av mange bedrifter som en rask løsning på produktivitetsutfordringer. Fra koding og kundeservice til rapportskriving, dataanalyse og e-postbehandling har KI dukket opp med løftet om raskere, billigere og mindre avhengig av menneskelig arbeidskraft. Innen midten av 2026 vil imidlertid spørsmålet i mange bedriftsstyrerom ikke lenger være «Bør vi bruke KI?», men snarere «Hvor mye penger bruker KI, og leverer den virkelig tilsvarende verdi?».

Dette skiftet betyr ikke at AI er foreldet. Tvert imot er AI fortsatt en strategisk teknologi, spesielt innen programmering, kundeservice, finans og intern drift. Etter en periode med rask utrulling drevet av frykt for å sakke akterut, begynner imidlertid mange selskaper å innse en mindre glamorøs virkelighet: AI er ikke gratis, og det er heller ikke nødvendigvis billigere enn mennesker hvis det brukes feil. Når et verktøy gjøres tilgjengelig for tusenvis av ansatte, kan hver kommando, hvert tekststykke, hver dokumentanalyse eller hver kodeinngang bli en kostnad målt i tokens – en måleenhet for mengden data AI-modellen må behandle.

I slutten av mai rapporterte Wall Street Journal at noen amerikanske bedrifter begynner å «rasjonere» sine AI-utgifter ettersom databehandling og tokenkostnader øker raskt. Artikkelen siterte Ubers sak, og bemerket at selskapet brukte opp AI-budsjettet for 2026 på bare fire måneder, noe som fikk dem til å revurdere hvordan de fordeler AI-utgiftene sine. Dette er et viktig signal: AI er ikke lenger bare et teknologieksperiment, men har blitt en finanspost som krever kontroll, akkurat som skytjenester, personell eller driftskostnader.

Uber er et bemerkelsesverdig eksempel fordi selskapet ikke er imot AI. Ubers problem ligger i at kostnadene stiger for raskt, mens de konkrete forretningsfordelene ikke er lett å bevise. The Verge siterer Andrew Macdonald, Ubers styreleder og administrerende direktør, som sier at det å bruke mer penger på verktøy som Claude Code ikke er direkte korrelert med et større antall nyttige funksjoner for kundene. Med andre ord kan ingeniørteamet bruke AI mer, men ledelsen må fortsatt svare på det grunnleggende spørsmålet: får sluttbrukerne et bedre produkt for pengene de bruker?

Uber-logoen vises på en telefonskjerm i dette illustrerende bildet tatt i Brussel, Belgia, 9. august 2025. (Foto: NurPhoto/Reuters)

Claude Code, Anthropics programmeringsstøtteverktøy, har blitt fokus for denne debatten. Det er viktig å avklare for å unngå misforståelser: Anthropic tilbyr fortsatt månedlige abonnementsplaner for brukere og bedrifter. Når det brukes i stor skala eller via et applikasjonsprogrammeringsgrensesnitt (API), kan imidlertid kostnadene beregnes basert på tokener, bruksmønstre og tilleggsfunksjoner. Anthropics offisielle prisside viser at Claude API-modeller prises basert på mengden tokener som legges inn og ut. Selskapets dokumentasjon bemerker også at noen endringer i datakoding kan føre til at den samme teksten bruker flere tokener enn før. Derfor handler ikke problemet om å "gå tom for månedlige planer", men snarere vanskeligheten bedrifter står overfor med å forutsi kostnader når ansatte kontinuerlig bruker AI til krevende oppgaver.

Forskjellen mellom AI og tradisjonell programvare ligger i hvordan kostnadene påløper. Med kontorprogramvare betaler bedrifter vanligvis en månedlig avgift per konto. Med mange AI-verktøy, spesielt de for programmering og flertrinnsautomatisering, kan kostnadene øke med dokumentlengde, spørrevolum, revisjonssykluser, antall modeller som kalles og utdata. En ansatt som bruker AI til å oppsummere e-poster, kan koste svært lite. Men et team av ingeniører som har AI som leser kildekode, foreslår rettelser, omskriver flere versjoner og kjører automatiserte prosesser, kan generere betydelige kostnader på kort sikt.

Fra et ledelsesperspektiv er dette et veldig kjent problem: god teknologi er ikke nødvendigvis en god investering hvis effektiviteten ikke kan måles. En bedrift kan føle at produktiviteten har økt fordi ansatte jobber raskere, men hvis antall timer spart, feil redusert, inntekter økt eller kundeopplevelsen forbedres, vil AI-regninger raskt bli vanskelige å forsvare. Derfor går ledende selskaper over fra en «bruk så mye som mulig»-mentalitet til en «bruk det der det er riktig, for de riktige menneskene og innenfor grensene».

Du liker kanskje også

En serie med droner og roboterInnenfor rammen av den 13. nasjonale kongressen til Ho Chi Minh kommunistiske ungdomsforbund, semesterperioden 2026–2031, ble utstillingen «Reise inn i en ny æra» holdt, med forventning om å bli et rom som forbinder historie, nåtid og fremtid.

Flaskehalser i anvendelsen av vitenskap og teknologi i bedrifter.HNN – Selv om behovet for å anvende vitenskap og teknologi, innovasjon og digital transformasjon i økende grad tiltrekker seg oppmerksomheten til mange bedrifter, sliter de fleste små og mellomstore bedrifter i Hue fortsatt med mange hindringer.

Bygge et trygt og sunt nettmiljø som respekterer vietnamesiske kulturelle verdier.VHO – På ettermiddagen 24. juni i Hanoi holdt departementet for radio, fjernsyn og elektronisk informasjon (Kultur-, idretts- og turismedepartementet) en konferanse for å gjennomgå de første seks månedene av 2026 og sette retning for aktiviteter innen elektronisk informasjon for årets siste seks måneder. Viseminister for kultur, idrett og turisme, Phan Tam, deltok og holdt en hovedtale på konferansen.

Claude AI-logoen vises på en telefonskjerm i denne illustrasjonen datert 6. februar 2026. (Foto: NurPhoto/Reuters)

Utover bare kostnadene for verktøy, blir historien om at AI erstatter menneskelige ressurser også revurdert. 21. mai siterte Forbes data som viste at 29 % av bedrifter som tidligere hadde kuttet bemanningsnivået på grunn av AI, har ansatt på nytt i disse stillingene. Disse dataene må tolkes med forsiktighet, men de fremhever en realitet: å erstatte mennesker med AI er ikke så enkelt som å kutte en kostnadslinje på lønningslisten. I mange jobber, spesielt kundeservice, salg, innholdsproduksjon, driftsledelse eller håndtering av sensitive situasjoner, har mennesker fortsatt roller som AI ennå ikke kan fylle fullt ut.

AI kan reagere raskt, men hastighet er ikke det samme som nøyaktighet. AI kan utkast, men utkast må fortsatt gjennomgås av fagfolk. AI kan oppsummere data, men ledere må fortsatt forstå konteksten for å ta beslutninger. Hvis bedrifter kutter ned bemanningen for tidlig, kan de betale prisen med synkende servicekvalitet, misfornøyde kunder, mer kaotiske interne prosesser og til slutt å måtte ansette og omskolere personell. I så fall blir «besparelser takket være AI» illusoriske besparelser.

Et poeng å vurdere med rimelighet er at KI ikke er den eneste årsaken til oppsigelser i bedrifter. Noen ledere kan sitere KI for å forklare omstrukturering, mens de virkelige årsakene kan inkludere profittpress, renter, aksjonærer, konkurranse eller kostnadsbesparende strategier. 1. juni siterte Business Insider Torsten Slok, sjeføkonom i Apollo Global Management, som sa at det ikke finnes klare bevis for KI-induserte jobbtap i de totale sysselsettingstallene. Dette antyder et mer komplekst bilde enn slagordet «KI tar menneskelige jobber».

For vietnamesiske bedrifter er lærdommene fra internasjonale selskaper svært praktiske. Mange innenlandske selskaper har kanskje ikke brukt millioner av dollar på AI, men de kan fortsatt lett falle i fellen med å kjøpe flere verktøy, åpne flere kontoer og prøve flere plattformer uten en kontrollprosess. Hvis hver avdeling velger sitt eget AI-verktøy, hvert team bruker sin egen modell, og hver ansatt uavhengig legger inn bedriftsdata i eksterne plattformer, ligger risikoen ikke bare i kostnader, men også i sikkerhet, utskriftskvalitet og juridisk ansvar.

(Illustrasjonsbilde: Storslått)

Før bedrifter implementerer AI, bør de starte med fem enkle spørsmål. For det første, hvilket spesifikt problem vil AI løse? For det andre, hva er den maksimale månedlige kostnaden? For det tredje, hvem vil ha tilgang til den, og for hvilken type data? For det fjerde, hvem vil gjennomgå de AI-genererte resultatene? For det femte, hvilke målinger vil bedriften bruke for å måle effektivitet etter tre måneder? Hvis disse fem spørsmålene ikke har blitt besvart, kan storskala AI-distribusjon være en forhastet beslutning.

En tryggere tilnærming er å velge mindre risikable områder å teste først. KI kan hjelpe med å oppsummere interne dokumenter, klassifisere kundeforespørsler, foreslå e-postinnhold, finne feil i programmeringskode, lage utkast til rapporter eller hjelpe ansatte med å søke etter informasjon. Imidlertid må mennesker fortsatt være de endelige anmelderne på områder som involverer økonomiske, juridiske, personalressurser, kundedata eller offentlige uttalelser. Bedrifter bør ikke bruke KI som en «erstatningsansatt», men snarere som en «hastighetsassistent» med klare begrensninger.

Du liker kanskje også

Digitalisering av logistikk styrker bedriftenes konkurranseevne.Å fremme digital produksjon og optimalisere logistikk for effektiv drift har hjulpet mange bedrifter i Hai Phong med å øke sin konkurranseevne.

Smarttelefoner og kunstig intelligens omformer det indiske landsbygda.Etter standarder i Uttar Pradesh, en stor og fattig stat i Nord-India, er Nagepur en relativt velstående landsby, ettersom mange husholdninger har tilgang til toaletter, rennende vann, strøm og til og med internettilgang. Smarttelefoner, som en gang var en sjeldenhet i Nagepur, er nå vanlige og har bidratt til å forbedre livene til innbyggerne.

Programvarelisensiering: Hvorfor finnes det ingen universalløsning for alle bedrifter?I tillegg til samsvarskrav er valg av riktig lisens også et spørsmål som er direkte knyttet til investeringskostnader, systemsikkerhet, administrasjonsmuligheter og langsiktig retning for IT-systemutvikling, spesielt for små og mellomstore bedrifter.

Et annet prinsipp er at budsjettstyring for kunstig intelligens bør ligne kostnadsstyring for skytjenester. Det må være gruppebaserte grenser, varsler for overskridelse av grenser, månedlige bruksrapporter og evalueringer av avdelingers ytelse. For programmering må bedrifter vite hvor mye tid AI-verktøy kan redusere for feilretting, hvor mange dager med produktutvikling som kan forkortes, eller hvor mange driftsmålinger som kan forbedres. For kundeservice er det nødvendig å måle responstid, tilfredshetsnivåer, klagerater og antall saker som er henvist til menneskelige ansatte.

Etter den første oppsvingen går AI-markedet inn i en mer moden fase. Verktøy som ikke viser seg å være effektive, vil bli faset ut. Ukontrollerte utgifter vil bli begrenset. Forventninger om en fullstendig menneskelig erstatning vil vike for en mer praktisk tilnærming: mennesker utfører dømmende oppgaver, mens AI støtter repeterende, dataintensive eller høyhastighetsoppgaver.

Derfor bør ikke «AI blir avvist fordi det er for dyrt» tolkes som at AI har sviktet. Det som blir avvist er snarere illusjonen om at det å kjøpe AI-verktøy automatisk vil gjøre bedrifter billigere, raskere og smartere.

AI vil forbli i bedrifter, men under nærmere gransking fra finans, teknologi, jus og sluttbrukere. I den utvelgelsen vil ikke det vinnende selskapet være det som bruker AI mest, men det som vet hvordan man bruker AI riktig, til riktig kostnad og med riktig ansvar.

Kilde: https://vtv.vn/ai-bi-sa-thai-vi-dat-do-100260616145054134.htm