Vil fjerne 30.000 job: Her er antagelserne bag regeringens store AI-plan

SVM-regeringen har sammen med KL og Danske Regioner fremlagt en ambitiøs målsætning om, at kunstig intelligens skal frigøre 30.000 årsværk i den offentlige sektor i løbet af de næste 10 år. 
 
Allerede om fem år skal en “væsentlig andel” af de mange årsværk være fundet, og en taskforce ledet af Finansministeriet skal finde ud af hvordan. 

Regeringen har dog allerede koblet målsætningen sammen med en besparelse i statslig administration på 5,5 milliarder kroner i 2030, svarende til 6.000 årsværk.  

Det kan blive vanskeligt at nå målet. Akademikerbladet har fået aktindsigt i et notat fra Finansministeriet, der viser, at regeringens målsætning bygger på meget usikre forudsætninger. 

Beregninger er ”forretningshemmelighed“ 

Mens Finansministeriet altså ikke kunne finde konsensus om potentialet ved kunstig intelligens i eksisterende undersøgelser, blev et konsulentbureau bedt om at bistå taskforcen i at udarbejde et målbillede for anvendelsen af kunstig intelligens i den offentlige sektor. 

Valget faldt, ifølge Akademikerbladets oplysninger, på Boston Consulting Group, fordi konsulentbureauet på det tidspunkt netop havde udarbejdet en analyse om AI i det offentlige for Dansk Arbejdsgiverforening, og fordi denne rapport i modsætning til andre havde fokus på årsværksbesparelser. 

Det var ligeledes BCG, der i 2023 udgav en rapport, hvor kunstig intelligens blev estimeret til at kunne give besparelser på 104 milliarder kroner eller omkring 27 procent af samtlige lønudgifter i den offentlige sektor. BCG afviste efterfølgende at forklare estimatet på grund af manglende tid. 

Heller ikke de metoder og beregninger, BCG har stillet til rådighed for taskforcen, kan offentligheden få indblik i. Akademikerbladet har efter indvendinger fra BCG fået afvist en aktindsigt i flere af Finansministeriets dokumenter fra BCG, herunder en ”opdateret potentialemodel med 2030-output”. 

Heller ikke størrelsesordenen af den produktivitetsbesparelse, som BCG har beregnet for Finansministeriet, er der givet aktindsigt i. 

Ifølge BCG udgør materialet ”kommercielt fortrolige forretningshemmeligheder“.  

Akademikerbladet er dog bekendt med, at BCG’s arbejde for taskforcen bygger på rapporten for Dansk Arbejdsgiverforening, hvor BCG anslår et produktionsløft svarende til 84.000-96.000 årsværk. 

I rapporten fremlægger BCG bud på, hvordan 20 stillingskategorier vil blive effektiviseret af kunstig intelligens.  

For at nå frem til besparelsespotentialet har BCG brudt hver af de 20 stillinger ned i arbejdsopgaver og tidsforbrug per opgave. Derefter er der på baggrund af mere end ”50 nationale og internationale studier” beregnet hver arbejdsopgaves procentvise produktivitetsløft, når kunstig intelligens benyttes. På den baggrund konkluderer rapporten for eksempel, at der kan frigøres 9.000 lærere i folkeskolen, hvilket ifølge fagbladet Folkeskolen svarer til intet mindre end 23 procent af den nuværende lærerbestand.  

Konsulenthuset forklarer i DA-rapporten, at generativ AI kan skabe interaktive læringsmiljøer, hvor eleven kan deltage i virtuelle simuleringer eller spilbaserede læringsscenarier samt modtage personlig vejledning af en AI-assistent. Men hvordan det kan spare 9.000 lærere væk, kommer rapporten ikke nærmere ind på. 

Et andet sted i rapporten for Dansk Arbejdsgiverforening skriver BCG, at flere studier har vist, at generativ AI kan effektivisere opgaver inden for jura og administration med 40-50 procent. Her henviser BCG til en af sine egne undersøgelser, hvor BCG-konsulenter er blevet bedt om at generere nye ideer til en læskedrik og et skoprodukt ved hjælp af AI.   

Boston Consulting Group vurderer samlet, at generativ AI kan frigive 12.000-15.000 administrative årsværk. Men hverken her eller for andre jobfunktioner ønsker BCG at ligge beregningerne frem, da data er licensbeskyttet og omfattet af forretningsmæssig fortrolighed.

Tillidsrepræsentant: Spekulationer  

Akademikerbladet har dog af Dansk Arbejdsgiverforening fået udleveret et Excel-ark, der indeholder oversigter over tidsbesparelsen i fire af de 20 undersøgte stillingstyper. Det drejer sig om blandt andet universitetsforskere og fagøkonomer. BCG anslår i rapporten effektiviseringsgevinster på 6.000 årsværk for forskere og 1.000-2.000 årsværk for økonomer.  

Ifølge oversigten kan undervisere på universiteterne reducere deres tidsforbrug med henholdsvis 26 og 28 procent på forberedelse og administration takket være kunstig intelligens, mens forskning kan effektiviseres med 26 procent. 

Det fremgår ikke, hvordan konsulenthuset er landet på lige præcis dette tal, og skønt der er betydelig forskel på aktiviteter inden for eksempelvis forskning i litteratur og biologi, skelnes der ikke mellem aktiviteter på tværs af fagområder.   

“Det ser ud til, at tallene bygger på en ekstremt spekulativ metode, hvor man forsøger at kvantificere en potentiel fremtidig teknologiindvirkning ned i decimaler og årsværk – men uden at man demonstrerer nogen form for indsigt i de konkrete arbejdsopgaver i forskningen,” siger Brian Arly Jacobsen, der er lektor på Københavns Universitet og formand for universitetsforskere i DM.

“Det minder skræmmende meget om de modeller, der i 00’erne førte til massive personalenedskæringer i SKAT. Dengang mente man også, at man kunne effektivisere sig til bedre resultater. Vi ved, hvordan det gik: Milliardstore tabte skatteindtægter og et tillidsbrud i forhold til den offentlige sektor,” bemærker han. 

Faktisk spillede netop BCG i 2005 en væsentlig rolle i det, der efterfølgende førte til nedskæringerne i SKAT. Konsulentbureauet analyserede sig for Finansministeriet frem til, at skattevæsenet efter en fusion kunne undvære 2.313 årsværk eller 27 procent af alle medarbejdere. 

“Hvis man virkelig ønsker at forstå potentialet i AI i den offentlige sektor, også i universitetsverdenen, må man starte med at tale med dem, der står med opgaverne i hånden. De ved, hvor AI faktisk kan hjælpe, og hvor det ikke kan erstatte fagligt arbejde,” mener Brian Arly Jacobsen.  

Som nævnt siger Boston Consulting Group, at vurderingerne hviler på en lang række studier, og i det af Dansk Arbejdsgiverforening udleverede Excel ark er der litteraturhenvisninger ved hver stillingstype. Men ingen af tre kilder nævnt i forbindelse med forskning kan forklare, hvordan effektiviseringspotentialet her er landet på 26 procent. Den ene kilde henviser til en undersøgelse af AI-støtte til mellemsvære skriveopgaver, mens en anden henviser til den føromtalte BCG-undersøgelse af generering af ideer til læskedrikke og skoprodukter. Den tredje kilde er et interview med en Amazon-forsker om en prototype til evaluering af studenteropgaver.  

“Man insinuerer, at man kan lave det samme som i dag med 6.000 færre forskere – men grundlaget for at sige det er ikke særlig solidt. Tværtimod er det ret vagt. Det er også en politisk ladet tilgang til universiteterne, som ignorerer værdien af faglighed, akademisk frihed og menneskelige relationer i undervisning og forskning,” siger Brian Arly Jacobsen.  

BCG har fået forelagt kritikken, men har ikke svaret på den. 

Vidtløftige økonomiopgaver  

I et andet eksempel fra Excel-arket når BCG frem til, at den ”vægtede effektivitet” i hele 29 forskellige økonomiopgaver – eksempelvis ”prognosticering af produktionen af fornybare ressourcer” – kan effektiviseres med mellem 0,08 og 1,46 procent.

Det kan lyde som en skrivebordsøvelse, og det er da også lige præcis, hvad det er, siger Philipp Schröder, der er professor i økonomi ved Aarhus Universitet.  

Men selvom det lyder hypotetisk, at kunstig intelligens kan reducere den tid, som økonomer bruger på 29 forskellige arbejdsopgaver, med akkurat 7,2 timer om ugen, er metoden “det bedste alternativ til fremtidsforskeres spådomme om, at kunstig intelligens vil udrydde menneskeheden”, mener Philipp Schröder.  

“Så er det trods alt bedre at kvantificere,” siger han og tilføjer: 

“Problemet er, at analyserne forlader skrivebordet og fører til, at man fyrer en masse mennesker i SKAT, fordi maskinen jo bare kan gøre deres arbejde.” 

For selvom man regnskabsteknisk kan aggregere minutbesparelser til et antal årsværk, er det ikke ensbetydende med, at alle disse årsværk kan “realiseres”, forklarer Philipp Schröder.  

“Der er med garanti nogle jobfunktioner, hvor du ikke kan gøre det. Ligesom du ikke kan være fem procent gravid,” siger han.  

“Samtidig er det klart, at selvom du har 1.000 medarbejdere, der alle kan spare 17 minutter, så bliver du nødt til at omstrukturere deres arbejdsopgaver, før du kan realisere det som en besparelse,” siger Philipp Schröder.  

Og organisatoriske forandringer og tilpasninger kræver investeringer.  

“Det er nok også derfor, vi begynder at se, hvor langsomt det faktisk går med at se de arbejdsgangsforandrende effekter af kunstig intelligens i virksomheder og den offentlige sektor. Det er ikke overraskende for økonomer, men det er det nok for folk med en tech-baggrund,” siger han.