”Fråga inte vad AI kan göra – utan vad AI bör göra”

Techjättarna lägger hisnande belopp på sina AI-drömmar, men än så länge har teknologin inte revolutionerat näringslivet på bred front. Det AI kan göra är inte nödvändigtvis detsamma som vad företagen vill att AI ska göra. Det skriver Asenions medgrundare Anna Felländer i en gästkrönika.

Från första kvartalet 2024 till tredje kvartalet 2025 har de amerikanska techjättarna lagt 760 miljoner dollar varje dag på ”capex”, alltså långsiktiga investeringar som ska leda till framtida vinst. Varje dag. Utan tecken på någon dämpning, snarare i sikte på att komma ifatt kapplöpningen mot AGI, artificiell generell intelligens.

Om vi snabbspolar fram till 2030, och endast zoomar in på USA, är landet på väg att producera 65 gigawatt i ny datacenterkapacitet. Det innebär mer än dubbelt så mycket av det som byggdes ut mellan 2019 och 2024. Och dessa är inte bara datacenter längre utan fullfjädrade AI-fabriker, gigantiska campus på över 1 gigawatt.

Denna kapacitetsutbyggnad och det faktum att de investerande techjättarna har djupa fickor och faktiska vinster, talar emot en AI-bubbla uppbyggd av vårdslös spekulation. Dessa aktörer ser uppenbarligen ett långsiktigt värde och de kämpar för att hålla jämna steg med en efterfrågan på kraft, GPU:er och ännu fler datacenter.

Beskrivningen återspeglar en strategi som drivs av utbudssidans leverantörer, om att möta en efterfrågan som baseras på vad AI kan göra. Verkligheten inom de flesta organisationer är annorlunda. Företag befinner sig, likt under historiska teknologiska paradigmskiften, i ett adoptionsgap.

Kanske är denna fas ovanligt lång för generativ AI, eftersom kontroll och översyn av både risker och avkastning är utmanande. Det AI kan göra är inte lika med vad företag vill att AI ska göra. Företag efterfrågar inte allt större modeller utan praktiska, prisvärda och processorienterade lösningar, de som löser verkliga problem, följer etiska och legala riktlinjer och som ger konkret avkastning på investeringarna.

Jag tror inte företagens eftersläpande implementering av AI är ett bevis på att denna teknologi redan har misslyckats med att leverera. Det har den, men med en snedvridning riktad mot applikationer som få aktörer tjänar mycket pengar på. Ett exempel är sociala medieapplikationer vars algoritmers enda målbild är att uppnå ett beroende bland användare.

Detta riktar vår uppmärksamhet bort från det vi vill att AI ska göra. Exempelvis bidra till att lösa vår klimatkris eller innovera livsavgörande medicin.

Det som däremot skulle kunna få AI-bubblan att spricka är en Tjornobyl-liknande incident som skadar oss så pass mycket att vi aldrig litar på AI igen.

I stället för en hausseartad, teknikdriven kapacitetsutbyggnad av techjättars AGI-drömmar, behövs ett mer balanserat förhållningssätt som tar hänsyn till företags och människors förmåga att förstå nyttan och användningen av tekniken. Fokusera på vad AI ska göra, inte på vad AI kan göra.

Först då skapas AI som vi kan lita på.