Løfter KI ut i hele organisasjonen

Med rundt 140 kontorer over store deler av Norden, bidrar Norconsult til å påvirke lokalmiljøer og løse små og store utfordringer for kundene. Selskapet kombinerer ingeniørfag, arkitektur og digital ekspertise, der kunstig intelligens får en stadig større rolle.

Selskapet har nylig lansert en ny strategi som utforsker hvordan teknologi kan skape merverdi.

– Verdi for kundene står sentralt, men vi fokuserer også på å effektivisere oss selv, bli mer kreative og øke produktiviteten. Derfor favner verdibegrepet bredt, forklarer Thomas Angeltveit, avdelingsleder Digital Transformasjon.

Thomas Angeltveit

Avdelingsleder Digital Transformasjon i Norconsult

Et av Norconsults første grep er å styrke KI-kompetansen i hele organisasjonen. Målet er å gi alle grunnleggende kunnskap, og sette medarbeiderne i stand til å identifisere gode KI-caser. Ved å kombinere selskapets domenekunnskap med ny teknologi, gjør de regning med at de i fremtiden kan løse store samfunnsutfordringer på en bedre måte.

Tettere samarbeid

– Selv om de rådgivende ingeniørenes modell hovedsakelig handler om å selge timer, er trykket på intern effektivisering blitt stadig viktigere for oss, forteller Thomas.

Lill Maria Gjerde Johannessen, seniorrådgiver for maskinlæring og KI, forklarer at Norconsult som uavhengig konsulentselskap tar oppdrag fra både offentlige og private kunder. Det kan handle om utvikling av nye løsninger, eller bistand med å optimalisere bruken av eksisterende teknologi.

– Samtidig ser vi at det interne KI-samarbeidet i Norconsult er blitt tettere. Nå jobber vi som er spesialister innen maskinlæring og KI oftere i tverrfaglige team, både på interne og eksterne prosjekter. Det skyldes at både vi og kundene har fått større innsikt i hva KI handler om, og hva det kan brukes til, mener hun.

Lill Maria Gjerde Johannessen

Seniorrådgiver for maskinlæring og KI i Norconsult

– Til å begynne med var det et hinder at det manglet grunnleggende KI-kunnskap i de forskjellige fagmiljøene, mens KI-ekspertene visste for lite om hva ingeniørene jobbet med. De barrierene er nå i ferd med å forsvinne.

Victoria Glott, også hun seniorrådgiver for maskinlæring og KI i Norconsult, understreker at arbeidet handler om mye mer enn teknologi.

– Vi hjelper kundene med å se på muligheter, siden mange ikke vet hvordan de skal dra nytte av KI eller gjøre ressursene tilgjengelige. Ved å kombinere deres domenekunnskap med vår KI-kompetanse, utarbeider vi solide virksomhets-muligheter, og dette er noe som skjer både internt i Norconsult og hos kundene våre, forklarer hun.

Victoria Glott

Seniorrådgiver for maskinlæring og KI i Norconsult

Fra eksperiment til case

Selv om det kan virke som om alle i dag utnytter KI til det fulle, er det fortsatt et godt stykke igjen før teknologien når sitt potensial. Thomas Angeltveit påpeker at det er viktig å flytte KI-eksperimentene fra testmiljøene til reelle prosjekter.

– Når vi tester i praksis, lærer vi hva som faktisk fungerer. Vi og kundene våre, som inkluderer store offentlige og private aktører, bruker nå mye tid på å måle effekten av KI, høste erfaring og sikre gevinstrealisering, presiserer han.

Ifølge Lill Maria Gjerde Johannessen mangler mange virksomheter et rammeverk for KI-bruk, selv om teknologien er i utstrakt bruk blant de ansatte:

– Generativ KI, som ChatGPT, er ett aspekt. Men for egenutviklede modeller – som bildegjenkjenning eller sensordata-analyser – kreves det enda mer oppmerksomhet mot teknologi, kompetanse og krav til kvalitet.

Hun mener dette er hovedgrunnen til at mange virksomheter stopper opp ved «proof of concept», og aldri tar teknologien ut i praktisk bruk.

– Det kreves riktig grunnlag for å skape verdi, noe som er tidkrevende. Derfor hjelper vi ofte virksomheter med å sette opp strukturer, slik at det blir enklere å oppnå suksess.

Sikkerhet i fokus

Victoria Glott peker i tillegg på viktigheten av datasikkerhet i omgangen med kunstig intelligens.

– Sikkerhet er avgjørende for å beskytte sensitive data. Mange undervurderer dette aspektet, spesielt når det gjelder bruk av generativ KI.

Marius Jablonskis, digital transformasjonsleder i Norconsult, peker på behovet for å bringe KI tettere på prosjektene.

– KI handler om langt mer enn tekstgenerering, det ser vi stadig nye eksempler på innen blant annet geometri og andre spesialiserte datasett innenfor vår bransje. Vi ser at samarbeid med oppstartsbedrifter, teknologileverandører og forskningsmiljøer gir oss tilgang til ledende teknologi, som kan integreres i prosjekter på en effektiv måte, forklarer han.

Marius Jablonskis

Digital transformasjonsleder i Norconsult

Fremtidens operasjonssal

I helsesektoren har KI allerede vist seg svært nyttig på flere områder, noe Norconsult også har erfart.

I samarbeid med NTNU og St. Olavs hospital har selskapets eksperter vært med på å utvikle fremtidens operasjonssal, i et prosjekt som reduserer risikoen for postoperative sårinfeksjoner. Prosjektet, kalt POSIred (POSI = postoperative sårinfeksjoner), benytter maskinlæring og utvidet virkelighet (XR) til å overvåke luftstrømmer i sanntid.

– Her samlet vi blant annet forskningsmiljøer, maskinvareleverandører og domenespesifikk ekspertise, for å avdekke hvordan luften beveger seg i ventilasjonssystemene, og visualiserte dette i sanntid. Det sier seg selv at sånt ikke løses med data crunching over lang tid, så der kom vår ekspertise innen maskinlæring og sensorikk godt med. Som case viser dette prosjektet hvordan maskinlæring bidrar til faktisk verdiskaping, mener Marius.

Eksponentiell utvikling

Victoria deltok nylig på en konferanse der det ble hevdet at teknologien vi har tilgjengelig i dag allerede er utdatert før vi får den ut i produksjon. Bare de to siste årene har Norconsult sett at KI utvikler seg i eksponentiell takt. Det gjør at både gevinstene og fallgruvene er mange.

– Teknologiselskapene sitter på teknologi som ennå ikke er gjort tilgjengelig for allmennheten, så faktum er at vi ikke helt vet hva vi har i vente. Gjennom våre kanaler får vi en del innsikt i det som utvikles, slik at vi kan være tidlig ute med utprøving. Et godt eksempel er Open AIs nye GPT o1, en slags multi-stegs algoritme, som kan simulere menneskelig resonnement. Jeg håper vi får se mer av den slags, sier hun.

– Utover generativ KI vil vi sannsynligvis se mer til maskinlæring og KI innen vedlikehold av samfunnets infrastruktur. Der går det ikke like fort, for her trengs det mer data fra sensorer og annen teknologi. Der vil det skje mye, men det må foregå i riktig tempo, på tvers av domenene, om det skal bli bra. Det prøver vi å etablere et rammeverk for, sier Gjerde Johannessen.