Hvordan kan KI benyttes i økonomifunksjonen i energisektoren?

Abstract

Kunstig intelligens (KI) har for alvor blitt satt på agendaen til næringslivsaktører etter fremveksten av generative KI-verktøy som ChatGPT. Teknologien har utviklet seg stort de siste årene og viser at den kan gjøre forskjellige typer oppgaver raskere og mer nøyaktig enn hva vi mennesker kan gjøre i dag. Samtidig frykter flere at KI skal ta over arbeidsplasser og stiller spørsmålstegn ved teknologien. Til tross for bekymringene teknologien fører med seg, bør bedrifter vurdere hvilke muligheter KI kan gi ved å implementeres i hele eller deler av organisasjonen. Teknologien bærer utvilsomt med seg store effektiviseringsgevinster for enhver bedrift, som kan frigjøre arbeidskapasitet til å utføre mer verdifulle arbeidsoppgaver enn enkle rutineoppgaver. Gjennom en kvalitativ enkel casestudie har vi intervjuet ansatte i Statkraft og KI-leverandøren Propell.ai for å kartlegge muligheter og utfordringer de opplever rundt KI i økonomifunksjonen. Funnene i studien baserer seg på personlige erfaringer fra deres arbeidshverdag, og danner grunnlaget for å besvare oppgavens problemstilling. Teorien baserer seg på grunnleggende forklaring rundt KI-teknologi og rammer for økonomistyring i en bedrift.

Oppgaven avdekker flere interessante funn rundt KI i økonomifunksjonen. Det er et enormt potensial for effektivisering ved implementering av KI i en bedrifts rapporteringsprosesser. Både regnskap- og ESG-rapportering er avhengig av innhenting av data fra ulike kildesystemer og generering av tekst, noe vi finner er et betydelig mulighetsområde for KI. Dette gir også mulighet for avviksrapportering og forslag til tiltak, gjennom eksempelvis budsjettkontroll. De samme prinsippene gjelder for oppkjøp eller konsolidering av selskaper, som er en viktig driver av vekst blant energiselskapene. Integrering av oppkjøpte virksomheter inn i eksisterende konsernstrukturer er store, tungvinte og tidskritiske prosesser, hvor man ser at KI kan gjøre prosessen vesentlig raskere og bedre enn dagens løsninger. I tillegg til de mange mulighetene, eksistere det også utfordringer og barrierer man må overkomme for å implementere KI på en god måte. Vi finner at jobbfrykt, tillitt, holdninger og kompetanse er viktige aspekter man må ta hensyn til ved implementering av KI-teknologi. I tillegg er viktigheten av datakvalitet kritisk for at en KI-løsning skal være vellykket. KI er et relativt nytt tema med begrenset tidligere forskning. I denne oppgaven presenterer vi de mulighetene og utfordringene teknologien gir i en bedrifts økonomifunksjon. Avslutningsvis presenterer vi et forslag til en forskningsmodell og deler våre tanker rundt videre forskning på temaet.