I juni 2026 fikk jeg muligheten til å holde et innlegg på Blæst-konferansen i Stavanger etter invitasjon fra IVAR Renovasjon. Utgangspunktet var et pilotprosjekt vi har gjennomført på Sørlandsparken gjenvinningsstasjon, hvor vi sammen med StellAI har testet hvordan kunstig intelligens kan brukes til å identifisere batterier og andre risikogjenstander før de havner i feil avfallsstrøm.
Da jeg begynte å forberede foredraget, tok jeg meg selv i å tenke at jeg skulle snakke om teknologi. Om kunstig intelligens, kameraer, deteksjon og nye muligheter. Jo mer jeg jobbet med innholdet, desto tydeligere ble det imidlertid at det mest interessante ikke handlet om teknologien i det hele tatt.
Det handlet om risiko.
Og kanskje enda mer om hvordan vi som ledere og organisasjoner forholder oss til risiko.
Risiko varsler lenge før konsekvensene
Gjennom årene har jeg hatt lederansvar i både privat og offentlig sektor, og selv om oppgavene har vært ulike, har jeg lagt merke til et mønster som går igjen. De fleste utfordringer oppstår sjelden plutselig. Når økonomien blir presset, finnes det som regel signaler lenge før regnskapet viser røde tall. Når arbeidsmiljøet blir krevende, er det ofte tegn som har vært synlige over tid. Når en organisasjon mister retning, skjer det sjelden over natten.
Likevel har vi mennesker en tendens til å reagere sterkest når konsekvensene allerede er synlige.
Det samme gjelder sikkerhet.
Hvor ønsker vi å oppdage risiko?
I avfallsbransjen har vi de siste årene sett en økende utfordring knyttet til litiumbatterier, aerosolbokser og andre trykksatte beholdere som havner på avveie. Risikoen er reell, og konsekvensene kan være betydelige. Branner, personskader, driftsavvik og økonomiske tap er ikke teoretiske problemstillinger. De er hendelser som kan oppstå når små feil får utvikle seg over tid.
Da prosjektet startet, stilte jeg derfor et spørsmål som etter hvert har blitt viktigere for meg enn selve teknologien:
Hvor ønsker vi egentlig å oppdage risikoen?
Ønsker vi å oppdage den når avfallet behandles? Under transport? Hos mottakeren? Eller ønsker vi å oppdage den så tidlig som mulig, mens handlingsrommet fortsatt er størst?
For meg er det siste det mest interessante.
Jo tidligere vi oppdager et problem, desto flere muligheter har vi til å gjøre noe med det.
Det gjelder ikke bare batterier. Det gjelder organisasjoner også.
Teknologi er bare nyttig når den løser et problem
Sammen med StellAI under pilotprosjektet på Sørlandsparken gjenvinningsstasjon. Målet var å undersøke hvordan teknologi kan bidra til tidligere oppdagelse av risiko.
Da vi startet pilotprosjektet, var jeg usikker på hvor stor verdi det faktisk ville gi. Teknologi har en tendens til å bli presentert som en løsning på nær sagt alle utfordringer. Min erfaring er at de fleste teknologiprosjekter lykkes eller mislykkes lenge før teknologien tas i bruk. De lykkes når man forstår problemet godt nok. De mislykkes når man blir mer opptatt av løsningen enn av utfordringen man forsøker å løse.
Det var derfor viktig for meg at prosjektet ikke skulle handle om kunstig intelligens som teknologi. Det skulle handle om hvordan vi kunne gjøre arbeidsplassen tryggere, redusere risiko og gi ansatte bedre verktøy i hverdagen.
Da prosjektet begynte å handle om mennesker
Resultatene viste ganske raskt at utfordringen var reell. Systemet identifiserte batterier, aerosolbokser og andre risikogjenstander som ellers ville havnet i containeren. Men det som overrasket meg mest, var at prosjektet gradvis utviklet seg til å handle om noe annet enn deteksjon.
Det begynte å handle om læring.
Når en kunde fikk en talemelding om at en gjenstand skulle leveres som farlig avfall, var ikke hensikten å kontrollere eller korrigere. Hensikten var å gi vedkommende mulighet til å gjøre det riktig. Samtidig fungerte situasjonen som opplæring for alle andre som befant seg i området.
På den måten ble teknologien mindre et kontrollverktøy og mer et læringsverktøy.
Jeg tror det er et viktig skille.
De beste systemene jeg har vært borti, enten det handler om teknologi, ledelse eller organisering, kjennetegnes sjelden av at de kontrollerer mennesker bedre. De kjennetegnes av at de gjør mennesker bedre i stand til å lykkes.
Fra sikkerhetsprosjekt til innsiktsprosjekt
Etter hvert oppdaget vi også noe annet.
Vi startet prosjektet med et ønske om å identifisere batterier. Det vi etter hvert satt igjen med, var innsikt. Plutselig kunne vi se mønstre vi tidligere ikke hadde tilgang til. Vi kunne se når hendelsene oppstod, hvor de oppstod og hvilke typer objekter som gikk igjen. Prosjektet gikk gradvis fra å være et sikkerhetsprosjekt til å bli et innsiktsprosjekt.
Det er kanskje her jeg mener mye av diskusjonen om kunstig intelligens bommer.
Vi spør ofte hva teknologien kan gjøre.
Et minst like interessant spørsmål er hva teknologien kan hjelpe oss å forstå.
For i mange organisasjoner er ikke problemet mangel på handling. Problemet er mangel på innsikt. Vi bruker betydelige ressurser på å håndtere konsekvenser, men langt mindre tid på å forstå årsakene.
Teknologi som beslutningsstøtte
Når kunstig intelligens diskuteres offentlig, handler debatten ofte om automatisering og effektivisering. Om hva teknologien kan erstatte. Min erfaring fra dette prosjektet er at den største verdien ligger et annet sted. Teknologien gjorde ikke jobben for mennesker. Den ga mennesker bedre informasjon, bedre beslutningsgrunnlag og bedre muligheter til å oppdage det som tidligere var vanskelig å se.
Hva prosjektet egentlig lærte meg
Kanskje er det nettopp derfor prosjektet gjorde inntrykk på meg.
Vi startet med et ønske om å finne batterier.
Det vi egentlig fant, var en bedre forståelse av hvordan risiko oppstår.
Og jo mer jeg tenker over det, desto mer overbevist blir jeg om at dette handler om langt mer enn avfall og teknologi. Det handler om ledelse. For når alt kommer til alt, er kanskje ikke ledelse først og fremst evnen til å løse problemer når de oppstår.
Kanskje handler det i større grad om evnen til å oppdage dem mens man fortsatt har mulighet til å gjøre noe med dem.