Kunstig intelligens flytter offentlige anskaffelser fra tunge og manuelle prosesser til mer presise, datadrevne og effektive arbeidsformer. Samtidig advarer både jurister og innkjøpere mot å tro at teknologien kan overta ansvaret for vurderingene.
Det var hovedbudskapet da podkasten Å kjøpe for Norge samlet juridisk ekspertise og praktiske erfaringer til samtale om kunstig intelligens i offentlige anskaffelser. I den nyeste episoden rettes fokus mot hvordan man faktisk kan bruke KI i offentlige anskaffelser og hvordan kunstig intelligens effektiviserer prosesser som mange innkjøpere opplever som tungrodde og tidkrevende.
Fra hype til assistert intelligens
Mens den offentlige debatten om KI lenge har vært preget av fremtidsscenarier og teknologi-hype, snakkes det i den nyeste episoden av Å kjøpe for Norge om en utvikling som allerede er godt i gang.
Podkasten driftes av Marius Langset fra Høyskolen Kristiania og Fredrik Mortensen fra DFØ. Med seg i studio har de denne gangen Malene Reinertsen, advokat og partner i advokatfirmaet Schjødt, og Anders Skumsnes som er innkjøpssjef ved Universitetet i Oslo.
Ved Universitetet i Oslo brukes KI aktivt til å strukturere informasjon, utvikle krav, kvalitetssikre dokumenter og analysere data i anskaffelsesarbeidet.
– Vi ser i større og større grad at vi bruker AI til å samle informasjon og strukturere arbeidet med offentlige anskaffelser, sier Skumsnes.
Han poengterer at teknologien først og fremst fungerer som en «assistent» – ikke som en erstatning for innkjøpsfaglig kompetanse.
-Jeg synes en bedre oversettelse av Artificial Intelligence til norsk er assistert intelligens, for det er jo det det er. AI er et verktøy som assisterer den jobben vi faktisk gjør, men du må fortsatt være pilot på det du skal gjennomføre innenfor anskaffelsesområdet, uttaler han.
Det samme poenget understrekes av Reinertsen.
– Du kan ikke delegere det juridiske ansvaret for vurderingene i anskaffelsesprosessen til en KI-løsning. Det må være et samarbeid mellom menneske og maskin, sier hun.
Enorme effektiviseringsmuligheter
Særlig arbeidet med konkurransegrunnlag trekkes frem som et område med stort potensiale. Reinertsen peker på at mange oppdragsgivere allerede sitter på store mengder historiske data og tidligere konkurransegrunnlag som kan brukes mer aktivt.
– Hvis du kan legge inn tidligere konkurransegrunnlag, oppdatere behovet og få hjelp til å spissformulere krav og kriterier, tror jeg det kan hjelpe ekstremt godt, sier hun.
Hun mener KI også kan bidra til bedre juridisk kvalitetssikring gjennom kontroll av frister, prosedyreregler og konsistens i dokumentene. Samtidig tror hun utviklingen vil gå raskt.
.
– Om noen år vil det være en selvfølge at en anskaffelsesprosess starter i et KI-verktøy.
Men teknologien har også en bakside.
Advarer mot «KI-generert kompleksitet»
Skumsnes advarer mot ukritisk bruk av KI i anskaffelsesprosesser, særlig dersom verktøyene brukes til å produsere store mengder tekst, krav og kriterier uten tydelig styring.
– Hvis vi bruker det uforsiktig, genererer det fryktelig mange krav og kriterier. Da blir prosessen mer kompleks både for oss og leverandørene, sier han.
Ved Universitetet i Oslo har erfaringene derfor gått i retning av forenkling snarere enn økt detaljering.
– Vi må bruke KI til å kutte ned og spisse kravene, ikke til å generere mer KI-arbeid.
Et konkret eksempel kom da universitetet testet KI i arbeidet med miljøkrav. Resultatet var overraskende.
– Vi oppdaget at flere av miljøkravene våre egentlig var irrelevante. Da måtte vi heller stille andre spørsmål som traff bærekraft bedre.
Tilbudsevaluering fortsatt sensitivt
Bruk av KI i evaluering av tilbud beskrives som et særlig krevende område. Skumsnes peker blant annet på risikoen ved å bruke åpne KI-løsninger i håndtering av sensitive tilbudsdata.
– Hvis man legger inn priser og tilbudsinformasjon i åpne løsninger, blir det en del av datagrunnlaget systemene lærer av, advarer han.
Ved Universitetet i Oslo har man derfor tatt i bruk en lukket GPT-løsning, UiO GPT, for ansatte. Likevel understrekes det at selve evalueringen fortsatt må være menneskestyrt.
– Det innkjøpsfaglige skjønnet er ekstremt viktig. Ansvarliggjøringen må fortsatt ligge hos innkjøperen, sier Reinertsen.
Hun mener KI kan brukes til støttefunksjoner, som kontroll av kvalifikasjonskrav eller kvalitetssikring av evalueringsmatriser, men ikke til å overta vurderingene.
Nye roller for innkjøperne
Reinertsen og Skumsnes tror ikke KI vil gjøre offentlige innkjøpere overflødige. Tvert imot mener de teknologien kan frigjøre tid til mer strategisk arbeid.
– Man får jobbe mer med de morsomme tingene innenfor anskaffelsesområdet, f.eks. bruke mer tid på markedsdialogene og gjennomføre mer presise konkurranser, slik at man får inn bedre tilbud -som igjen gjør det lettere å sammenligne tilbudene og følge opp avtalene. Så kan man heller bruke mer tid på å konsentrere seg om det som er viktig å ha fokus på; utvikling av løsninger, innovasjon og forbedring av prosesser, sier Skumsnes.
Reinertsen påpeker at KI vil bidra til at innkjøperne i større grad vil være au jour i arbeidshverdagen sin.
– Fra min tid som juridisk rådgiver i Forsvaret var hovedproblemet at man hadde alt for dårlig tid til å gjennomføre anskaffelsene, man hang alltid bakpå og da blir det ofte til at man nedprioriterer markedsdialog og avtaleoppfølging som kanskje er de viktigste arbeidsoppgavene for å gjennomføre gode anskaffelser, uttaler hun.
Reinertsen mener fremtidens viktigste kompetanse blir evnen til kritisk vurdering.
– Kanskje er det ikke lenger den tekniske kompetansen som er viktigst, men det kritiske blikket. Jeg har fortsatt tro på Innkjøps-Norge, utdyper hun.
Samtidig peker begge på at offentlige virksomheter må etablere trygge arenaer for testing og læring.
Viktig å komme i gang
Ved Universitetet i Oslo ble en intern «sandkasse» for KI et viktig første steg. Der fikk ansatte mulighet til å eksperimentere med teknologien under kontrollerte forhold.
– Det viktigste er å komme i gang og skape et trygt miljø hvor ansatte kan prøve og lære, sier Skumsnes.
Han trekker også frem den sterke delingskulturen i offentlig sektor som en viktig fordel i KI-utviklingen.
– Offentlig sektor er heldig. Vi har en stor delingskultur, og det gjør at vi kan lære av hverandre.
Reinertsen opplever også at en stor delingskultur på leverandørsiden.
-Mange sitter på ekstremt mye kunnskap som man har lyst til å videreformidle, men man må føle at man blir hørt og at det er en arena hvor det er mulig å dele denne fagkompetansen, avslutter hun.
Bli den første til å kommentere på "KI endrer offentlige anskaffelser -Om få år starter prosessen i et KI-verktøy"