Når bedrifter i hopetall ruller ut identiske AI-verktøy, risikerer de å miste det som gjør dem unike. Advarslene fra Mehdi Paryavi og analyser fra IBM peker mot et vendepunkt i 2026: Det er ikke modellen, men orkestreringen som skiller. Samtidig antyder forskning fra Harvard at homogenisering ikke er skjebnebestemt – dersom mennesker forblir kognitivt engasjert i styringen.

Når alle kjøper samme hjerne

Mehdi Paryavi, administrerende direktør i tankesmien International Data Center Authority, advarer om at utbredt bruk av identiske AI-verktøy kan utslette konkurransefortrinn på tvers av næringer. Problemet er ikke bare automatisering, men uniformitet: Når store språkmodeller trent på samme data brukes likt, konvergerer beslutninger og produksjon.

«Hvis du og din konkurrent bruker den samme tjenesten, har dere ingen fordel over hverandre. Deres AI mot deres AI – jeg vet ikke hvem som vil vinne.»

Paryavi peker på at mangfold i menneskelig tenkning er motoren for nyskaping.

«Skjønnheten i vår verden er at vi har ulike valg fordi vi tenker forskjellig. Det er der innovasjon kommer fra.»

Orkestrering, ikke modellen, blir forskjellen

Bransjeanalyser – inkludert fra IBM – beskriver et skifte: I 2026 handler det ikke lenger om hvilken modell man bruker, men hvordan teknologien settes sammen. Gabe Goodhart, Chief Architect i IBM, sier til IBM Think:

«Vi kommer til å nå et slags varepunkt. Modellen i seg selv kommer ikke til å være hovedskilleren.»

I stedet vil konkurranse handle om å kombinere modeller, verktøy og arbeidsflyter på smarte måter.

• Orkestrering: Samspill mellom ulike modeller og verktøy
• Arbeidsflyt: Effektiv integrasjon i prosesser
• Menneskelig dømmekraft: Aktiv vurdering og styring
• Domenespesifikke applikasjoner: Tilpasset egen kontekst fremfor generiske løsninger

Avhengighet kan uthule intern styrke

Paryavi advarer også mot leverandøravhengighet når bedrifter erstatter ansatte med AI-abonnementer. Over tid kan dette uthule intern ekspertise og beslutningsevne. Han trekker paralleller til sky-rushet tidlig på 2000-tallet, der mange senere tok arbeidsbelastninger tilbake internt på grunn av kostnader, kompleksitet og leverandørlåsing.

«Du har drept alle sjanser til noensinne å bli uavhengig som organisasjon. Du har sparket arbeidsstyrken din. Du har gjort dem ubrukelige.»

• Risiko for uniforme beslutninger og kreativ produksjon
• Økende avhengighet av eksterne leverandører
• Tap av institusjonell kunnskap hvis team nedbemannes

Forskning: Homogenisering er ikke uunngåelig

Funn fra Harvard Business School viser at faren for ensrettet kreativitet avhenger av orkestrering – og om vurderingspersoner forblir kognitivt engasjert. Det indikerer at virksomheter som gjennomtenkt integrerer og styrer AI-verktøy, kan opprettholde differensiering.

2026: Fra hype til pragmatisme

TechCrunch og andre bransjeobservatører forventer at 2026 blir året AI går fra hype til pragmatisme. Konkurransefortrinn vil i økende grad avhenge av strategisk implementering, menneskelig dømmekraft og spesialiserte, domenespesifikke applikasjoner – ikke generiske løsninger.

Et kraftig verktøy – med klare grenser

Paryavi understreker at AI i seg selv ikke er skadelig. I medisin, vitenskapelig forskning og katastrofeprediktering kan teknologien akselerere fremgang. Uten tydelige retningslinjer kan bedrifter likevel bytte langsiktig robusthet mot kortsiktig hastighet.

«Det er et veldig kraftig verktøy. Hvis den kan eliminere en hel befolkning fysisk, kan denne teknologien eliminere menneskeheten kognitivt.»

Hovedpoenget: Bruk av de samme AI-modellene kan skape uniformitetsrisiko, men konkurransefortrinn vil avhenge av hvordan selskaper distribuerer, orkestrerer og integrerer AI i sine egne forretningskontekster. Spørsmålet er ikke om bedrifter skal bruke AI – men hvordan de gjør det uten å miste det som gjør dem forskjellige.