Lønnsomhet ved bruk av KI? En kvalitativ studie om potensialet for lønnsomhet ved implementering av kunstig intelligens (KI) i norske bedrifter.
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/10037/27173Dato
2022-06-01Type
MastergradsoppgaveMaster thesis
Sammendrag
Myndighetene ønsker at det offentlige og næringslivet skal ta i bruk kunstig intelligens (KI) og for å lykkes med dette er man avhengig av interesse og kompetanse. Denne avhandlingen undersøker innstillingen til implementering og bruk av KI. Informantene blir spurt om potensialet for økt lønnsomhet ved bruk av KI i norske bedrifter.
Avhandlingen interesserer seg for mulighetene som bruken av KI oppfattes å kunne gi og den lønnsomhet de eventuelt kan frembringe. Avhandlingen ønsker å finne ut om lønnsomhet og avkastning sammenholdt med implementering og bruk av ulike KI-verktøy.
Funnene er basert på kvalitative intervju med syv informanter. Innstillingen deres blir kategorisert etter hvilket scenario de tilhører, henholdsvis det pessimistiske, optimistiske og artistiske scenarioet.
Videre tolkes svarene analytisk for å vurdere om KI kan bidra til lønnsomheten. Problemstillingene tar for seg innstillingen til informantene, samt hvilket teknologiområde innenfor KI som er tatt i bruk i deres bedrift: 1. Hva er innstillingen til implementering av KI i bedriften? 2. Hvilke teknologiområder av KI tas i bruk av bedriften? 3. Hvordan kan KI brukes til å øke lønnsomheten til bedriften?
Vi forventet at vi ville finne motstand mot implementering av KI, men empirien viste derimot tilslutning og engasjement.
Funn inkluderer fokus på at KI kan forbedre bedriftens markedsverdi og potensialet for økt lønnsomhet. Innstillingen til informantene representerte et optimistisk scenario, da alle var positive til både endring og KI. De anså ikke egne jobber som utsatte. Lønnsomhet var i de fleste tilfeller ikke direkte målbart, men KI kunne bli brukt i markedsføringen som et konkurransefortrinn.
Nøkkelord: Kunstig intelligens (KI), Artificial Intelligence (AI), implementering, digitalisering, VRIO, ROI, lønnsomhet, kvalitativt intervju, markedsføring, konkurransefortrinn, Digital21-strategien. The government seeks to get the public and the business world to make use of artificial intelligence (AI). To properly succeed in this endeavor there needs to be interest and competence to match.
This thesis will investigate the attitude towards implementation and use of AI. The informants have been asked about the potential for increased profit by using AI in Norwegian businesses.
This thesis is interested in the possibilities that the use of AI can bring forth and the revenue it can create. This thesis wishes to find out if profits and revenue can be held up against implementation and use of different AI tools.
The findings are based on qualitative interviews with seven informants. Their attitude towards implementation was categorized according to what scenario they belonged to. These categories are the pessimistic, artistic and optimistic viewpoints.
The informant’s answers are analyzed for profit possibilities. The three research questions are: 1. What is the attitude towards implementation of AI in businesses? 2. What areas of technology have been applied in businesses? 3. How can AI be used to increase the profitability of businesses?
We expected to find resistance towards implementation of AI, but the data showed us adherence and engagement instead.
Findings include focus on AI being able to improve the business market value and increase the potential for increased profits. The attitude of the informants represented an optimistic scenario as
they were all positive towards change and AI. They didn't feel vulnerable in their job positions. Profitability was in most cases not measurable, but AI could be used in marketing as a competitive advantage.
Keywords: Artificial intelligence (AI), implementation, digitization, VRIO, ROI, profitability, qualitative interviews, marketing, competitive advantage, Digital21 strategy
Forlag
UiT Norges arktiske universitetUiT The Arctic University of Norway
Metadata
Vis full innførselSamlinger
Copyright 2022 The Author(s)
Følgende lisensfil er knyttet til denne innførselen: