Hvorfor trenger vi mangfold i teknologibransjen?

Endringsledelse og transformasjon

7 min. lesning

I dagens samfunn er teknologi en av de viktigste drivkreftene for endring og ryggraden i alt vi driver med. Mye av makten i hvordan morgendagens samfunn utvikler seg ligger hos de som jobber med nettopp dette. Derfor er det av stor betydning at alle har mulighet til å bli med på reisen og dermed forme fremtiden.

Jeg tror ikke man kan lese en avis i dag uten å se overskrifter om kunstig intelligens, metaverse, informasjonssikkerhet og teknologiaksjer- og investeringer. Bak disse overskriftene ligger det også en viktig diskusjon om inkludering og mangfold.

Historisk tilbakeblikk

Verdens første datamaskin ble bygget av Grace Hopper, og den første programvaren ble skrevet av Ada Lovelace på 1800-tallet [1].

Til tross for at kvinner har bidratt til betydelig teknologisk utvikling er bransjen preget av ulikheter. I følge FN bruker hele 37% av verdens kvinner ikke internett, sammenlignet med 31% av mennene [2]. Det betyr at 259 millioner færre kvinner har tilgang til internett, selv om de utgjør nesten halvparten av jordens befolkning.

Mangelen på mangfold er mer enn bare et spørsmål om rettferdighet, det har en rekke konsekvenser. FN anslår at 75% av arbeidsplassene i 2050 vil kreve utdanning innen matematikk, ingeniører, naturfag og teknologi [2]. Dette indikerer at kvinner som ikke er digitale vil møte store utfordringer i fremtidens arbeidsmarked, noe som kan føre til økte sosiale forskjeller.


Introduksjonswebinar om 5 steg for utvikling av AI-strategi. Meld deg på her.


Men det handler om så mye mer enn bare det; det er også helt avgjørende for å forme fremtidens teknologi slik at den er tilpasset alle, uavhengig av kjønn, sosial status, preferanser og etnisk bakgrunn.

Hvorfor er det en utfordring?

Dette er heldigvis et tema med økende oppmerksomhet. Hva er utfordringen med en slik ubalanse og hvilke ringvirkninger vil det ha for fremtiden?

I en studie utført ved MIT Media Lab som omhandlet AI-modeller, ble det avdekket et diskriminerende mønster i ansiktsgjenkjenningssystemer hos ledende selskaper som Microsoft, IBM og Megvii [3]. Studien avslørte markante forskjeller - kvinner med mørk hudtone hadde en feilrate på mellom 28,8% og 34,7%, sammenlignet med en maksimal feilrate på 0,8% hos menn med lys hudtone.

Vi ser den samme trenden når det kommer til kjønnsbias. Et eksempel på dette er da Amazon for noen år tilbake oppdaget at et nytt analysesystem for rekruttering ikke vurderte kandidater på en kjønnsnøytral måte [4]. I praksis lærte Amazons system seg selv at mannlige kandidater var å foretrekke. Årsaken er i bunn og grunn det samme, skjevheter i algoritmene. Datasettene det ble trent opp på, bestod i stor grad av CV-er, og i førstnevnte bilder av hvite menn.

AI-løsninger bruker algoritmer som påvirker valgene vi tar, uten at vi nødvendigvis tenker over det. De er lite transparente for oss som forbrukere, og det er ofte kun de som har laget dem som forstår de godt. Likevel er mange av valgene våre basert på det. Ledige stillinger vi får opp på LinkedIn, anbefalinger på Netflix og hva vi ser i feeden på sosiale medier er alle et resultat av dette fenomenet vi har relativt lite innsikt i. Derfor er det så sentralt at mangfold ligger i den underliggende logikken, som algoritmene i dette eksempelet representerer.

Innovasjon og teknologi kan favorisere visse grupper i samfunnet, noe som igjen kan bidra til å forsterke eksisterende ulikheter. Dette kalles Matteus-effekten, der de rikere blir rikere og de fattige blir fattigere. Denne effekten kan forsterkes av algoritmer som fremmer stereotyper og kjønnsforskjeller. De som jobber med teknologi, kan ofte uten å vite det, favorisere eller diskriminere bestemte grupper, noe som også skaper det samme. Nemlig større ulikheter og forskjeller i samfunnet [5].

Hvordan sikre dette i fremtiden?

Så står vi her, ved veiskillet mellom dagens teknologi som beveger seg i lynets hastighet og fremtidens mange muligheter. En ting er helt sikkert, mangfold i teknologibransjen er ikke bare ønskelig, det er absolutt nødvendig. Ved å inkludere et variert spekter perspektiver, erfaringer og ferdigheter, skaper vi teknologi som tar hensyn til alle.

Bevisene er klare. Mangfoldige selskaper er mer vellykkede og innovative. Det er det eneste riktige å gjøre, og det skaper i tillegg stor verdi [6].

Personlig er jeg ganske sikker på at det samme gjelder den teknologiske utviklingen vi står ovenfor. Fordi teknologi er vår felles fremtid og alle, uansett kjønn, bakgrunn og identitet har en rett til å være en del av den.

[1] The Changing Role of Women in British Computing - HistoryExtra
[2] DigitALL: Innovation and technology for gender equality - UN
[3] Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification – MIT Media Lab
[4] Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women
[5] Algoritmer kan forsterke kjønnsforskjeller (kjonnsforskning.no)
[6] Delivering through diversity, McKinsey & Company

Gratis webinar: 5 steg for utvikling av AI-strategi


Ilse er en meget talentfull konsulent som har god innsikt og kompetanse innen prosjektledelse, agile prosesser og teknikker. Hun har bakgrunn fra Markedshøyskolen og Emergence School of Leadership. Hun har Diploma in Project Management fra SKEMA Business School, er sertifisert PRINCE2® Practitioner og PRINCE2® Agile Foundation, og har sertifisering i MOP® Foundation, MSP® Foundation, Leading SAFe® og ICAgile Certified Professional-Agile Coach.


Likte du dette blogginnlegget? Da tror vi at disse også passer for deg

Det er alltid behov for mer kompetanse i en IT-omstilling

Det er alltid behov for mer kompetanse i en IT-omstilling – og det er umulig å vite hva som trengs på forhånd. I de omstillingene med IT som jeg har vært med på, har det vært en kontinuerlig mangel på kompetanse. Det gjelder mange sider av omstillingen, enten det er teknologi, støtteverktøy, gevinster, arbeidsprosesser og -metoder, kultur, tjenesteinnhold, organisering eller ledelse. Da jeg oppdaget kompetansemangelen opplevdes det som om det var noe feil eller mislykket med omstillingen. Kom det fra forberedelsene, planleggingen eller gjennomføringen? Var kilden til problemet manglende kompetansebudsjetter, kompetanse hos lederne eller var det noe helt annet som spilte inn? Jeg kom frem til at svaret var ganske sammensatt. Her deler jeg noen vurderinger og forslag til hvordan utfordringen kan håndteres.

Kunstig intelligens i norsk helsesektor

Kunstig intelligens (KI), eller Artificial Intelligence (AI), har blitt en sentral aktør og et virkemiddel for innovasjon og effektivitet. Norges nasjonale strategi for KI ble lagt fram allerede i januar 2020, og peker på at KI er en teknologi som kan få stor betydning for samfunnsutviklingen, forbedre offentlige tjenester og bidra til økt verdiskaping i næringslivet, dette gjelder også for norsk helsevesen. Helsepersonellkommisjonen identifiserer blant annet kunstig intelligens som en av de teknologiene som potensielt kan bidra til økt effektivitet og forbedrede tjenester innenfor den norske helsetjenesten. Dette peker på anerkjennelsen av kunstig intelligens som en innovativ ressurs som kan spille en viktig rolle i å transformere og optimalisere helsevesenet i Norge. I dette blogginnlegget ser vi på sikkerhet og etiske vurderinger knyttet til innføring og bruk av KI, eksempler på positive effekter og hvordan man bør gå frem for å komme i gang med KI.

Kunsten å ta beslutninger i en VUCA-verden

En vanlig erfaring blant prosjektledere og andre medarbeidere i prosjektarbeid, er at man må forholde seg til mange forskjellige problemstillinger og stadige beslutninger. Noen av disse er rutinebaserte og kan tas der og da, mens andre forutsetter mer forarbeid eller metode. I en verden i evig endring hvor det er vanskelig å forutse hva fremtiden vil bringe, bortsett fra at den mest sannsynligvis blir mer kompleks og uforutsigbar, er det avgjørende at en har et bevisst forhold til de ulike beslutningsmetodene som finnes, og hvilke en bør benytte seg av i ulike situasjoner. I dette innlegget skal jeg si noe om hvordan man kan tilnærme seg strategiske beslutningsprosesser under forskjellige grader av usikkerhet.