Singapores KI-gap: De største selskapene går foran, mens flertallet venter

En annen MOM-oppdeling viser at 27,2 prosent av selskaper med færre enn 200 ansatte hadde tatt i bruk KI, mot 54,8 prosent av mellomstore selskaper med 200–500 ansatte og 76,4 prosent av selskaper med over 500 ansatte.

Mønsteret er vanskelig å overse: Store selskaper har gjerne større budsjetter, flere spesialister og bedre mulighet til å spre kostnadene på tvers av organisasjonen. De kan også sette av kapasitet til datasikkerhet, styring og systemintegrasjon. Små bedrifter kan se det samme potensialet, men har ofte mindre rom for å eksperimentere og færre ansatte som kan lede overgangen.

Digitale kunnskapsnæringer leder an

KI-bruken er høyest i næringer der arbeidet allerede er digitalt og ofte krever oppgaver som programvareutvikling, systemanalyse og dataanalyse. De ledende sektorene var:

• Informasjon og kommunikasjon: 74,1 prosent
• Faglig og vitenskapelig tjenesteyting: 57,5 prosent
• Finansiering og forsikring: 56,4 prosent

Tallene tyder på at beredskap handler om mer enn tilgang til digital infrastruktur. Bedriftene må også ha konkrete bruksområder, medarbeidere med digital kompetanse og arbeidsprosesser som kan tilpasses KI.

De mest avanserte næringene er derfor ikke nødvendigvis representative for økonomien som helhet. Høy bruk i teknologitunge sektorer eksisterer side om side med langt lavere bruk i små virksomheter og mindre digitaliserte bransjer.

De som bruker KI, melder om produktivitetsgevinster

Blant bedriftene som hadde tatt i bruk KI, oppga 70,7 prosent at teknologien hadde forbedret produktiviteten til de ansatte. 13,3 prosent viste til bedre beslutninger, mens 11,9 prosent rapporterte økt innovasjon.

Dette viser at virksomheter som bruker KI, opplever praktisk nytte. Samtidig er tallene selvrapporterte resultater fra bedrifter som allerede har valgt å ta teknologien i bruk. De er ikke et kontrollert mål på KIs årsakseffekt på produktiviteten i hele Singapores økonomi. Gevinstene viser derfor hvor verdien oppstår – ikke at alle KI-prosjekter vil gi samme resultat.

Kostnader og mangel på ekspertise bremser utviklingen

De vanligste hindringene var kostnadene ved å innføre teknologien, oppgitt av 44,9 prosent av bedriftene, og mangel på intern ekspertise, oppgitt av 42,4 prosent. Små selskaper trakk også frem fravær av en tydelig KI-strategi og lav tillit til teknologien som viktige utfordringer.

For større virksomheter handlet problemene oftere om komplisert systemintegrasjon og datasikkerhet. Det speiler utfordringen med å koble nye KI-verktøy til eksisterende systemer og håndtere teknologien på tvers av store organisasjoner.

Utfordringen er dermed ikke bare om bedriftene får tilgang til KI-verktøy. De må også finne riktige bruksområder, finansiere innføringen, bygge intern kompetanse, håndtere risiko og få teknologien til å fungere i den daglige driften.

Arbeidsplassene endres mer enn de forsvinner – foreløpig

De første tallene om sysselsetting peker først og fremst mot endrede roller og arbeidsoppgaver. Blant KI-bedriftene oppga 18,9 prosent at de hadde redesignet arbeidsfunksjoner, mens 13,9 prosent hadde opprettet nye KI-relaterte stillinger. Til sammenligning meldte 6,2 prosent om KI-relaterte reduksjoner i bemanning eller ansettelsesaktivitet.

MOM fant derfor ingen tegn til omfattende eller utbredt jobberstatning som følge av KI på dette tidspunktet. Bildet passer bedre med at teknologien foreløpig støtter ansatte og endrer hvordan arbeidet utføres, enn at den reduserer det samlede antallet jobber.

Det er ingen garanti for at langtidsvirkningen blir den samme. Men på kort sikt peker funnene mot et behov for å hjelpe ansatte med å lære nye ferdigheter og tilpasse seg roller som blir endret etter hvert som bruken øker.

Singapore ligger etter enkelte digitale foregangsland

Den relativt lave bruken på virksomhetsnivå er bemerkelsesverdig i et land som ofte forbindes med høy digital konkurransekraft. Sammenligninger med land som Danmark, Finland og Sverige peker i samme retning, men tallene kan ikke uten videre settes opp mot hverandre. Undersøkelser kan bruke ulike definisjoner av KI, terskler for bedriftsstørrelse og måleperioder.

Den bredere lærdommen er likevel klar: God digital infrastruktur og høy nasjonal beredskap sikrer ikke automatisk at bedrifter integrerer KI i den daglige driften. Organisasjonsevne, kompetanse, kostnader, tillit, datastyring og tilgang på nyttige bruksområder avgjør hvor raskt teknologien sprer seg.

Den største utfordringen er å få KI ut til flertallet

MOMs undersøkelse beskriver en økonomi som går i to hastigheter. Et mindretall av store selskaper og digitale kunnskapsnæringer rapporterer allerede om produktivitetsgevinster, mens de fleste virksomheter fortsatt befinner seg før eller tidlig i innføringen.

For Singapore handler neste fase derfor mindre om å bevise at KI kan fungere, og mer om å gjøre ansvarlig bruk mulig for langt flere bedrifter. Det krever lavere terskler for innføring, mer intern kompetanse, bedre styring og tillit – og arbeidskraft som er forberedt på nye og endrede roller.

Den enkleste konklusjonen er også den viktigste: Singapores KI-overgang har begynt, men den har ennå ikke nådd de fleste selskapene. Den første synlige effekten på arbeidslivet er foreløpig omstilling – ikke omfattende erstatning av ansatte.