KI mer enn doblet saksmengden – rutinejobber utsatt

I ILOs publisering 22. september 2026 rapporterte et kinesisk forsikringsselskap at 300 ansatte i kundeservice håndterte 15 000 henvendelser daglig etter KI-innføring, mot 6 000 tidligere. Den oppgitte saksmengden ble dermed mer enn doblet. Samtidig pekte organisasjonen på at rutinepregede kontor-, administrasjons- og kundeserviceoppgaver møter særlig press når KI overtar gjentakende arbeid.

Undersøkelsen beskriver først og fremst arbeidsflyter der ansatte og KI deler oppgavene: Teknologien behandler informasjon eller forbereder et svar, mens mennesker fortsatt vurderer resultatet og griper inn ved behov. I People Matters’ omtale fremgår det at funnene bygger på intervjuer med 21 virksomheter og en undersøkelse blant 1 591 yrkesaktive. Kapasitetsøkningen i forsikring er et rapportert bedriftsresultat, mens presset på rutinestillinger er en vurdering av hvilke oppgaver som lettere kan automatiseres.

To forsikringsresultater måler ulike gevinster

Eksemplet fra kundeservice handler om hvor mange henvendelser en bestemt gruppe ansatte håndterte per dag. I ILOs forskningsnotat oppgir et annet, større forsikringskonsern at rekrutteringsløpet ble forkortet fra 30 til 13 dager; konsernet beskrev målet som «helping employees shift from simple, low-value tasks to more valuable work». Kortere rekrutteringstid og flere behandlede kundehenvendelser er forskjellige mål og kan ikke legges sammen til én produktivitetsgevinst.

Begge resultatene kommer fra virksomhetenes egne opplysninger. Tallene er ikke kontrollert uavhengig, og forskerne beskriver ingen kontrollerte forsøk som skiller virkningen av KI fra andre endringer i bemanning, organisering eller etterspørsel. Økningen i kundeservice viser derfor hva selskapet rapporterte etter innføringen, men fastslår ikke hvor stor del av endringen teknologien alene skapte.

Forskningsnotatet gir også eksempler på hvorfor målemetoden betyr noe. En virksomhet kan registrere raskere svar, en annen færre timer brukt på en oppgave. Hvis bare gjennomstrømning telles, sier tallet lite om kvaliteten på svaret, belastningen for medarbeiderne eller hvor mange saker som må behandles på nytt. Flere av de intervjuede virksomhetene manglet systematiske mål for slike virkninger.

Arbeidsdelingen bak den høyere kapasiteten

De tydeligste gevinstene knytter seg til arbeid som gjentas ofte og krever behandling av mye informasjon. Virksomhetene beskrev bruk av KI til blant annet standardhenvendelser, dokumentbehandling, datainnsamling og sortering av jobbsøknader. Fellesnevneren er at en avgrenset del av arbeidet kan utføres raskere før en ansatt tar stilling til resultatet eller håndterer saken videre.

Dette gir et konkret arbeidsflytkart også for lesere i norske kunnskapsyrker: KI kan sortere, hente frem opplysninger og forberede et utkast; en fagperson må vurdere om opplysningene stemmer, om saken er et unntak, og hvilket svar virksomheten kan stå inne for. Kartet er en måte å forstå funnene på, ikke en målt effekt i Norge. Det er særlig relevant når en rask førstebehandling kan se vellykket ut selv om den endelige avgjørelsen krever erfaring, kundekunnskap eller tilgang til opplysninger teknologien ikke bør bruke.

Studien beskriver ulike måter å organisere denne arbeidsdelingen på. Noen virksomheter samler KI-kompetansen i egne fagmiljøer, andre bygger teknologien inn i avdelingenes etablerte prosesser, mens bruken andre steder vokser frem blant ansatte. Formen bestemmer hvem som utvikler og vedlikeholder løsningen, men i de undersøkte virksomhetene gikk menneskelig kontroll igjen der feil eller manglende fagkunnskap kunne få følger for sluttresultatet.

Rutinearbeid kan forsvinne fra en stilling før stillingen gjør det

Kontorarbeid, administrasjon og kundeservice trekkes frem fordi mange oppgaver der er gjentakende og informasjonsintensive. Når standardsvar, registrering eller første sortering automatiseres, kan en stilling få et annet innhold selv om virksomheten fortsatt trenger ansatte. Arbeidet som blir igjen, kan omfatte unntak, krevende kontakt med kunder og kontroll av svar som ikke passer inn i en fast prosedyre.

Undersøkelsen gir ikke et anslag over hvor mange jobber som vil forsvinne. De intervjuede virksomhetene ble valgt for å dekke ulike bransjer og former for KI-bruk, ikke for å representere alle kinesiske bedrifter statistisk. En rapportert økning i kapasitet hos ett forsikringsselskap kan derfor verken omregnes til forventede nedbemanninger i Kina eller brukes som prognose for norske arbeidsplasser.

Presset på rutineoppgaver har likevel en umiddelbar side for ansatte: Kompetansen som trengs, endres når teknologien tar den første behandlingen. Virksomhetene beskrev både motstand mot KI, ulik evne til å bruke verktøyene og mangel på personer som kombinerer teknisk forståelse med fagkunnskap. Dårlig kvalitet på KI-svar, hensyn til datasikkerhet og problemer med å koble nye verktøy til eksisterende systemer begrenser dessuten hvilke oppgaver som kan overlates til teknologien.

Gevinsten og belastningen må ses i samme arbeidsflyt

For en norsk kundetjeneste eller saksbehandlingsavdeling er det avgjørende skillet mellom forberedelse og beslutning. En sak kan komme raskere frem til en medarbeider fordi KI har sortert den, mens medarbeideren fortsatt må forstå kundens situasjon og ta ansvar for svaret. Dersom de enkle sakene håndteres tidligere i prosessen, kan sakene som når ansatte, samtidig bli mer krevende. Høyere daglig saksmengde sier ikke alene hvordan den gjenværende arbeidsdagen oppleves.

Det gjør kvalitet og oppgavefordeling til en del av samme regnestykke som kapasitet. Forskningsnotatet peker på behovet for bedre mål på arbeidsforhold og endringer i arbeidsoppgavene, i tillegg til vanlig produktivitetsmåling. For arbeidstakere i rutinepregede roller vil virkningen av KI derfor merkes i hvilke vurderinger de får ansvar for, hvilken opplæring de får til å gjøre dem, og om bemanningen følger med når de vanskelige sakene utgjør en større del av arbeidet.

Les også: