Hallusinerer PwC-konsulentene også?

Konsulenthusene regner på effektene av kunstig intelligens, men forveksler teoretisk tidsbesparelse med reell økonomisk vekst. Teknologisk ønsketenkning må erstattes av nøktern realisme.

Dagens Næringsliv omtaler en ny PwC-rapport om hva kunstig intelligens kan bety for Norge frem mot 2035 («PwC-rapport: KI kan løfte norsk økonomi kraftig: – Norge må virkelig steppe opp», 17. august). I det mest optimistiske av rapportens to scenarioer anslår PwC at ansvarlig bruk av kunstig intelligens (KI) kan øke norsk verdiskaping med nær 20 prosent.

Konklusjonen følger den klassiske konsulentoppskriften: Norge må «steppe opp» og investere tungt – les: kjøpe konsulenttjenester – før toget går.

Men er det bare modellene som hallusinerer, eller har konsulentene latt seg blende av egne regneark og salgsprospekt? For hva sier forskningsfronten?

Regjeringen bør stille tre krav til seg selv for å løse eldrekrisen

Befolkningen lever lenger enn noen gang. Likevel finnes ingen koordinert nasjonal plan.

MIT-økonomen og nobelprisvinneren Daron Acemoglu har i «The Simple Macroeconomics of AI», publisert i Economic Policy, sett på de makroøkonomiske effektene av generativ KI. Konklusjonen står i kontrast til PwCs glansbilde: Over ti år anslår Acemoglu at generativ KI vil øke amerikansk BNP med 1,1 til 1,6 prosent totalt. Det betyr rundt 0,05 prosent i årlig produktivitetsgevinst.

Hvorfor spriker det så voldsomt? En økonomi består av spesifikke arbeidsoppgaver, ikke abstrakte yrkeskategorier. Acemoglu anslår at generativ KI i overskuelig fremtid bare vil kunne påvirke rundt fem prosent av økonomien. Mange oppgaver krever fysisk tilstedeværelse, kontekstuell forståelse, etisk skjønn og tillit. Selv om effektiviteten skyter i været i enkelte deloppgaver, vannes effekten kraftig ut på makronivå.

Sektorer som ikke lar seg automatisere – som kultur, undervisning, helse og omsorg – legger dessuten beslag på en stadig større andel av ressursene.

Stanford-økonomen Erik Brynjolfsson har vist at KI gir store gevinster i avgrensede mikromiljøer, som kundeservice og koding. Men han peker også på det klassiske produktivitetsparadokset: Det tar tiår før ny generell teknologi slår ut i nasjonalregnskapet.

Flaskehalsen er aldri algoritmen alene, men de kostbare investeringene som kreves i omorganisering, kompetanse og nye forretningsmodeller.

PwCs regnestykke hviler på et implisitt premiss om at tidsbesparelse foran skjermen automatisk blir til ny verdiskaping. Slik fungerer ikke økonomien uten videre. Sparer en kunnskapsarbeider to timer på et utkast, selger ikke bedriften automatisk mer. Frigjort tid forsvinner ofte i koordinering eller underbeskjeftigelse.

For at spart tid skal bli økonomisk vekst, må det skapes nye, verdiskapende oppgaver. Ikke bare kutt.

Det skal sies at PwC selv er tydelige på usikkerheten: rapportens alternative scenario, der KI kun brukes til ren effektivisering, gir langt mindre gevinst. De 20 prosentene er altså et øvre potensial betinget av bred, koordinert adopsjon og er ikke en garantert prognose. Problemet er at denne betingelsen sjelden følger med når tallet siteres i styrerom.

Norge skal ta i bruk kunstig intelligens for å heve kvalitet og fjerne rutinearbeid. Men ledere og politikere kan ikke styre etter det mest optimistiske scenarioet i en konsulentrapport som om det var en nøktern prognose. Baserer vi nasjonale strategier på PwCs øvre grense, risikerer vi å bygge næringspolitikken på et beste-fall-scenario snarere enn et realistisk anslag.

Det kan se ut til at PwC-konsulentene har hallusinert i sine beregninger.

Innlegget var først publisert i DN 17. august 2026.