Min reise i AI-ens verden startet i 1986, da jeg begynte i Computas.
Den gang var "ekspertsystemer" det hotteste innen AI. Vi trodde at disse systemene, med sine regelmotorer og kunnskapsbaser, kunne løse nesten alt.
Dette var også en tid hvor Lisp-maskiner på størrelse med en komfyr var vårt fremste verktøy, og maskintid var noe vi måtte reservere på lister.
Fra pionertid til AI-vinter
Computas Expert Systems AS, eller CX som vi kalte det, ble i 1985 etablert som et datterselskap av Det Norske Veritas - og var det første selskapet i Norge til å levere systemer basert på anvendt AI.
Tenk deg et IT-selskap i 1986, med begrenset maskinvare og en håndfull ansatte som jobbet med noe så futuristisk som "kunstig intelligens". Vi brukte Lisp-maskiner, som var datidens kraftigste verktøy for AI-utvikling, og prøvde å overføre kunnskap fra eksperter til datamaskinen.

Men realiteten traff oss: Det var langt vanskeligere enn vi trodde. "Ekspertsystemene" var både banebrytende og klønete, og de levde ikke opp til de skyhøye forventningene.
På slutten av 80-tallet kom den første AI-vinteren. Interessen dalte, finansieringen tørket opp, og mange selskaper gikk konkurs. Vi lærte en viktig lekse: Teknologi alene er ikke nok – AI må skape reell verdi.
Kan vi stå overfor en ny AI-vinter?
I dag opplever vi en ny bølge av interesse og investeringer i AI. Men historien har en tendens til å gjenta seg.
Etter hvert som stadig mer kapital pumpes inn, og forventningene skyter i været, er det naturlig å spørre: Kan vi igjen stå overfor en AI-vinter?
DeepSeek, en kinesisk AI-modell, har på kort tid utfordret etablerte aktører som OpenAI og Google – bygget med en brøkdel av ressursene. Dette har skapt uro i markedet, og teknologiaksjer har rast fordi investorer frykter at milliardinvesteringene ikke vil gi forventet avkastning.
Det er også storpolitikk involvert: Har Kina tatt igjen USA på AI? Hva betyr dette for teknologisk utvikling globalt?

Så, hva må vi gjøre for å unngå en ny AI-vinter?
For å unngå en ny kollaps i AI-markedet, må vi lære av fortiden:
AI må løse reelle problemer – ikke bare være en teknologisk kuriositet. I Computas ser vi at kundene våre ønsker hjelp med automatisering, AI-agenter, avgjørelsesstøtte og dataanalyse.
Bred adopsjon er et nøkkelpunkt. Hverdagsteknologier som AI-drevne chatboter og copilot-løsninger sørger for at AI ikke blir en døgnflue.
Åpen kildekode og deling av teknologi kan bidra til innovasjon, men må balanseres med sikkerhet og etiske vurderinger.

Fra ekspertsystemer til AI-agenter
Siden den første AI-vinteren har vi gått fra ekspertsystemer til maskinlæring, dyp læring og store språkmodeller. I dag ser vi hvordan AI kan revolusjonere alt fra helsevesen til automatisert kundeservice.
Likevel er det viktig å huske at vi fortsatt er i startgropen – "We ain’t seen nothing yet".
I Computas har vi fulgt AI-utviklingen gjennom fire tiår. Vi har sett hypen før – og vi har sett den sprekke. Men vi har også sett AI reise seg igjen, sterkere og mer anvendelig enn før.
Denne gangen er forskjellen at teknologien faktisk fungerer – den skaper verdi, og vi ser bred adopsjon i alle bransjer.

Nye norske tall: Færre tror AI vil skape flere jobber
Teknologiens sanne kraft: Mennesket i sentrum
Vårt motto fra 90-tallet – tillit til den enkeltes evne og vilje til å ta ansvar – gjelder fortsatt.
AI er verken magi eller en trussel i seg selv. Det er hvordan vi bruker teknologien som avgjør dens suksess. Computas’ historie handler om å prøve, feile og lære, alltid med nysgjerrighet og tro på teknologiens muligheter.
Om vi står foran en ny AI-vinter? Det gjenstår å se. Men en ting er sikkert: Denne gangen er AI kommet for å bli – og jeg er spent på å se hvordan teknologien vil fortsette å forandre verden.
