Vi står inför en ny era – men vi har varit här förut

I en tid när artificiell intelligens transformerar vårt samhälle kan vi hämta värdefulla lärdomar från historiens tidigare industriella revolutioner. Theo Andersson, omvärldsbevakare på DIGG, visar hur dessa historiska omställningar kan hjälpa oss förstå och navigera i dagens AI-revolution. Artikeln är ett referat av föreläsningen av biblioteksutvecklaren Weine Sundell. 

DigiDag är Biblioteksutveckling Blekinge Kronobergs årliga konferens om teknik och framtiden för folkbibliotek och offentlig sektor. I år var det stort fokus på AI i allmänhet och dess användningsområden på folkbibliotek i synnerhet.

Föreställ dig en tid då ångkraften förändrade allt, eller då elektriciteten revolutionerade produktionen, eller när datorerna gjorde sitt intåg. Vi lever nu i en liknande brytningstid, präglad av artificiell intelligens. Theo Andersson, omvärldsbevakare på DIGG (Myndigheten för digital förvaltning), guidar oss genom dessa omvälvningar och drar lärdomar från tidigare industriella revolutioner för att förstå vår nuvarande situation och framtid. Hans arbete fokuserar på att omvandla trendanalyser till strategier som rustar oss för denna nya era. En central insikt är att historien upprepar sig – om än i nya former.

De industriella revolutionerna: En snabbkurs i omställning

Theo påminner oss om att en industriell revolution är mer än bara tekniska framsteg: det är en djupgående samhällsomställning som rör allt från ekonomi till våra dagliga liv. Theo lyfter fyra tidigare revolutioner:

1. Den första industriella revolutionen i slutet av 1700-talet med ångkraft och mekanisering. Vävstolen förändrade textilindustrin och ångan skapade nya möjligheter inom tillverkning och transport, vilket ledde till globalisering.
2. Den andra industriella revolutionen, ungefär ett sekel senare, med massproduktion, löpande band och elektrifiering. Denna period, betonar Theo, har viktiga lärdomar att erbjuda. Även om BNP ökade i tidigt industrialiserade länder och vissa gynnades snabbt, dröjde det innan gemene man märkte av de positiva effekterna, och en period av stagnerade löner och ökade ekonomiska klyftor uppstod.
3. Den tredje industriella revolutionen under sent 1900-tal introducerade ökad automatisering, IT och elektronik. Här uppstod den intressanta produktivitetsparadoxen – trots ny teknik dröjde det cirka 20 år innan man såg en tydlig produktivitetsökning. Det tog tid att lära sig nya roller och omorganisera verksamheter.
4. Nu står vi mitt i den fjärde industriella revolutionen, som i stor utsträckning drivs av AI och andra avancerade teknologier. En viktig lärdom är att tiden mellan revolutionerna krymper, vilket innebär att vi har mindre tid att anpassa oss.

Varför är detta viktigt för oss idag? Lärdomar från historien

Theo lyfter fram flera återkommande teman från de tidigare revolutionerna som är högaktuella i AI-omställningen:

• Ökade klyftor och politisk instabilitet: Historien visar att omställningar kan leda till ökade ekonomiska klyftor och social oro om de inte hanteras på rätt sätt. Det är en viktig påminnelse i en tid då AI potentiellt kan omforma arbetsmarknaden.

• Ledningens förståelse för ny teknik: En lärdom från den andra revolutionen är att ledare som är sena att förstå och anamma ny teknik riskerar att hamna efter. För att frigöra produktivitet krävs beslutsfattare som verkligen förstår AI:s potential.

• Produktivitetsparadoxen kvarstår: Även i den digitala tidsåldern tar det tid innan ny teknologi leder till ökad produktivitet. Det handlar om att lära sig nya arbetssätt, implementera förändringar och säkerställa att tekniken integreras effektivt i verksamheterna.

• Hållbarhetskriterier som en ny dimension: Till skillnad från tidigare revolutioner måste vi nu beakta ekonomisk, social och ekologisk hållbarhet. Detta gör omställningen mer komplex men också mer ansvarsfull. Initiativ som Japans ”Society 5.0” och EU:s ”Industri 5.0” betonar vikten av att forma tekniken efter våra samhälleliga behov och fokusera på social hållbarhet.

Institutioner i förändring: Vem leder omställningen?

Tidigare industriella revolutioner skapade nya institutioner för att hantera förändringarna. Vilka nya eller förändrade institutioner behövs idag? DIGG nämns som en del av detta, liksom Storbritanniens motsvarighet Office for AI. Fokus ligger snarare på att komplettera befintliga institutioner än att skapa helt nya. Behovet av en tydligare roll för exempelvis Arbetsförmedlingen i att stödja livslångt lärande och omställning framhålls.

Varför tar omställningen tid? Rädslor, resurser och riktlinjer

Theo pekar på flera orsaker till att omställningen till AI tar tid. Det finns en rädsla bland beslutsfattare att vara först och göra misstag, men också en insikt om att det kan vara fördelaktigt att avvakta. Många medarbetare upplever en uppmuntran till kompetensutveckling men saknar resurser och stöd för att faktiskt genomföra den. Dessutom väntar man på EU-kommissionens rekommendationer och en nationell AI-strategi för att skapa tydliga målbilder och ansvarsfördelning. Grundläggande förutsättningar som datakvalitet, datahantering och interoperabilitet spelar också en stor roll.

Framtiden: Digitala medborgare och bibliotekens roll

Avslutningsvis betonar Theo svårigheten att förutsäga framtiden exakt men föreslår att vi arbetar mer med framtidsscenarier. Ett exempel är utvecklingen mot digitala medborgare (så kallade ”kentaurer”, en del människa, en del AI) med egna AI-assistenter och hur interaktionen mellan dessa och myndigheternas digitala agenter kan se ut. Han lyfter även fram bibliotekens potentiella roll som en viktig samlingspunkt i en digitaliserad värld, en plats som kombinerar tillgång till information med mänsklig interaktion.