KI gjør norsk landbruk mer presist og bærekraftig. Med bedre data og smartere beslutninger styrkes hele verdikjeden - fra gård til butikk.
Men bruken må styrkes for å gi full effekt. I norsk landbruk, og i hele verdikjeden av matproduksjon, øker kravene til bærekraft, reduserte klimautslipp, dyrevelferd og matsikkerhet. Bonden, industrien og butikken deler samfunnsoppdraget om å sikre stabil tilgang på norsk produsert mat. Kunstig intelligens og tilgang til data er i ferd med å bli en verdiøkende katalysator for smartere og mer robust matproduksjon fra bonden til forbruker.
Siden gjennombruddet av generativ KI i 2022 for allmenheten, har både modenhet, bruk og adopsjon på individnivå hatt stor vekst. Vivictas kartlegging av KI-modenhet viser at mange virksomheter fortsatt er i en tidlig eller eksperimentell fase. KI-initiativene er ofte drevet av enkeltteam og mangler helhetlig styring.
Selv om modenheten på tvers av bransjer utvikler seg gradvis, har mange virksomheter begynt å ta i bruk verktøy eller starte egne utviklingsløp. Fokus flyttes nå fra eksperimentering til skalering – fra tester i avgrensede deler av organisasjonen til reell effekt i produksjon. Når flere KI-teknologier kombineres for å løse samme type utfordringer, øker potensialet for målbare gevinster.
Studien viser at virksomheter som allerede bruker KI systematisk i kjerneprosesser, oftere rapporterer bedre beslutningsgrunnlag, høyere effektivitet og redusert risiko.
– Det pågår et skifte fra isolerte eksperimenter til en mer strategisk tilnærming, der KI og gode data brukes til å løse reelle utfordringer. For eksempel å redusere svinn, forbedre kvalitet og sikre forsyning i hele verdikjeden, sier Wenche Karlstad, Head of AI i Vivicta.
– Dette viser tydelig at KI ikke er et teknologiprosjekt, men en strategisk driver for endring, forteller hun.
Potensialet i bedre bruk av data og KI er nå høyere på agendaen.
Ved god utnyttelse av datainnsamling fra distribuerte lokasjoner, kan innsamlede data analyseres mer presist av KI fremover.
Vi kan oppnå bedre kvalitet i beslutningsgrunnlagene for større deler av verdikjeden, fra bondens marked til distribusjon, logistikk og til oss som forbrukere som handler varer i butikk, sier hun. Høy datakvalitet bereder grunnen for å oppnå mer presise prediksjoner med KI, som gir oss mulighet til å skape noe mer og nytt, ikke bare forbedre det som finnes, sier hun.
Når hele verdikjeden jobber i samme retning, skapes det et fundament ikke bare for effektivisering, men også for innovasjon.
Potensialet for de som tar grep og investerer nå vil ha større sjanse til å hente ut verdier på flere områder, både i form av bedre prosesser, tidsbesparelser og nye verdibidrag.
Ifølge Karlstad er modenheten i beslutningstakeres evne til å realisere verdier med KI.Foreløpig handler mye om eksperimentering og utforske.
– Det mener vi er positivt. Det betyr at man bygger kompetanse og modenhet, som igjen bereder grunnen for skalering.
Men toppledere bør nå engasjere seg mer i hvordan de kan bruke KI strategisk, også i strategiarbeidet på styrenivå.
Både i vurderingen av nytte av KI og hvordan man kan løse problemer som finnes i virksomheten. Vi snakker ikke lenger om KI som ett verktøy alene, men som katalysator for innovasjon og vekst. Det pågår et skifte i mindset av strategisk anvendelse av KI.
– Enten man tar i bruk KI direkte, bygger eller utvikler egne KI-systemer og applikasjoner, er tiden for det nå. For å lykkes trengs mer enn teknologi, men også kultur og ansatte som kan eksperimentere over tid. Men for å realisere verdiene, må KI-systemene i produksjon og i bruk. Dette krever aktiv ledelse og investeringsvilje.
Skal KI løftes fra eksperimenter til kjernen av driften, må kompetanse bygges på alle nivåer. Mange starter med generativ KI, men de som lykkes best kombinerer dette med ledere som forstår mulighetene, begrensningene, og hva som faktisk kreves for å skalere KI i virksomheten.