SAMMENDRAG

• Automatisering og kunstig intelligens vil antageligvis føre til betydelig produktivitetsvekst i tiårene framover.

• Produktivitetsvekst gjør det mulig å produsere mer verdi på færre arbeidstimer. Dette gjør det igjen mulig med en kortere arbeidsuke.

• I dette notatet regner vi ut hvor mye arbeidstid som kan spares inn ved bruk av kunstig intelligens og automatisering. Tallgrunnlaget er hentet fra en undersøkelse av McKinsey, mens tidsutregningene er gjennomført av Manifest Analyse.

• Legger vi til grunn minimumsestimatet for produktivitetsveksten vi kan få av KI og automatisering, kan arbeidsuken kuttes med 3 timer og 39 minutter innen 2040. Legger vi gjennomsnittsestimatet til grunn, kan 30-timers uke være mulig innen 2036.

• Produktivitetsvekst gjør det mulig å kombinere arbeidstidsreduksjon og lønnsøkning. Legger vi til grunn en produktivitetsvekst på to prosent fram til 2060, kan forbruket dobles selv om 30-timers-uka blir innført.

INNLEDNING

Innføringen av teknologier for automatisering og kunstig intelligens (KI) er spådd til å føre til drastiske økonomiske endringer i tiårene framover. Mye tyder på at endringene allerede er i gang. Mange artikler i norske nettaviser er nå skrevet av KI i samarbeid med menneskelige journalister som kvalitetssjekker teksten som datamaskinen har kommet opp med. Bilselskapet Tesla har erklært et ønske om å innføre såkalt «lights out»-produksjon, altså helautomatiserte produksjonsprosesser som kan gjennomføres uten mennesker tilstede. [1]Gå til fotnote nummer 1 Datagenererte bilder av paven og Donald Trump spres over internett, i en kvalitet som gjør dem vanskelige å skille fra ekte fotografier. [2]Gå til fotnote nummer 2

Samtidig som at det er liten tvil om at automatisering og KI vil påvirke samfunnet, er det stor uenighet om hva slags – og hvor store – forandringer det er snakk om. Debatten står i hovedsak mellom to motstridende fortellinger:

• Teknologi-optimister går ut fra at de nye teknologiene enten vil ha en positiv, nøytral eller ubetydelig samfunnspåvirkning. De aller mest optimistiske argumenterer for at bruk av automatisering og KI vil skape nye jobber, som kan erstatte de jobbene teknologien har overtatt. Konklusjonen er at vi kan tilpasse oss den teknologiske utviklingen etterhvert som den kommer, og at store samfunnsreformer antageligvis ikke vil bli nødvendig.
• Teknologi-pessimister spår at automatisering og KI fører til så omfattende økonomiske endringer at hele samfunnet vil destabiliseres. En vanlig bekymring er at de nye teknologiene vil føre til massearbeidsløshet og økonomisk krise. Et typisk eksempel på teknologipessimisme finner vi hos VGs teknologidirektør Johannes Gorset. Gorset skriver at KI kan føre til at hele «stater kan kollapse»: «Når millioner av jobber enten blir automatisert eller totalforandret i løpet av få år, kan flere enn samfunnet klarer å håndtere bli kastet ut i fattigdom».En nærliggende konklusjon er at den teknologiske utviklingen bør bremses opp så langt det er mulig, og at særlig de som jobber i utatte yrker har interesse av å beholde dagens situasjon.
  

ARBEIDSTIDSREDUKSJON OG FAGBEVEGELSEN

Felles for den optimistiske og den pessimistiske fortellingen er at de legger til grunn at KI og automatisering – ved å gjøre det mulig å produsere større verdier på kortere tid enn før – vil kunne skape et betydelig økonomisk overskudd. Et viktig spørsmål er hvem dette overskuddet skal komme til gode.

Generelt sett finnes det tre ulike måter økonomisk overskudd kan tas ut på.

• PROFITT

Overskuddet kan for det første tas ut som privat profitt. Her holdes lønn og arbeidstid på samme nivå, mens selskapenes profittmarginer økes.

• PRIVAT FORBRUK

Overskuddet som følger av produktivitetsvekst kan for det andre tas ut gjennom mer privat forbruk. Her økes lønningene, slik at arbeiderne får en høyere økonomisk kompensasjon for hver time de jobber.

• FRITID

Økonomisk overskudd kan for det tredje tas ut i arbeidstidsreduksjon. I stedet for å øke produksjonen og forbruket, velger man å jobbe mindre. Med andre ord «bytter» man penger inn i fritid, og øker andelen av døgnet som arbeiderne fritt kan disponere over selv.

I dette notatet skal vi fokusere på den tredje av disse mulighetene. Kampen for en kortere arbeidstid har stått sentralt i fagbevegelsen siden de første fagforeningene oppsto på 1800-tallet. Under har vi gjengitt noen historiske milepæler i denne kampen.

MILEPÆLER I KAMPEN FOR EN REDUSERT ARBEIDSTID

• 1919: Åttetimersdagen blir innført.
• 1977: Arbeidsuken blir begrenset til 40 timer i arbeidsmiljøloven.
• 1987: 37,5-timers-uka blir tariffestet.
• 2000: LO gjennomfører en vellykket streik for en femte ferieuke.
• 2017: LO-kongressen vedtar å utarbeide en plan for videre arbeid med arbeidstidsreduksjon.

Dagens debatt om arbeidstidsreduksjon kretser ofte om den såkalte sekstimersdagen. Kravet om sekstimersdagen oppsto allerede blant deler av fagbevegelsen på 30-tallet, men da som et tiltak mot arbeidsledighet. Fra 1970-tallet ble kravet fremmet av kvinnebevegelsen. Arbeiderpartiet programfestet sekstimersdagen i 1981, og LO vedtok å utarbeide en plan for reduksjon av arbeidstiden i 2017.

Selv om sekstimersdagen har fått mye oppmerksomhet i debatten om arbeidstidsreduksjon, er det ikke gitt at arbeidstiden må reduseres ved å forkorte arbeidsdagen. Vi kan også se for oss at arbeidsuka gjøres en dag kortere, eller at det blir opprettet flere feriedager. For å understreke at det finnes flere måter arbeidstiden kan reduseres på, skal vi i resten av notatet bruke 30-timers-uka som målestokk.

DETTE NOTATET

I dette notatet skal vi undersøke om automatisering og KI kan gjøre det mulig med en reduksjon av arbeidstid.Forklaringsmodellen vi baserer oss på er gjengitt under:

Automatisering og KI øker produktiviteten, noe som gjør det mulig å produsere mer på kortere tid enn tidligere. Hvis ikke den økonomiske etterspørselen økes tilsvarende, vil behovet for arbeidskraft reduseres. Dagens bekymring er at dette vil føre til mer arbeidsledighet, fordi det ikke vil finnes nok jobber til alle.

Lavere behov for arbeidskraft kan også håndteres gjennom en reduksjon av arbeidstiden. Det er denne muligheten vi skal utforske her. Ved å regne om produktivitet til minutter og timer, viser vi hvor mye arbeidstid som potensielt sett kan frigjøres ved hjelp av automatisering og KI. Avslutningsvis gir vi argumenter for hvorfor det norske arbeidslivet har særlig gode forutsetninger for å bruke produktivitetsveksten som følger av KI og automatisering til å redusere arbeidstiden.

METODE

Tallgrunnlaget i dette notatet er hentet fra en undersøkelse gjennomført av McKinsey i 2023. McKinsey er et av verdens største og mest etterspurte konsulentselskaper, og har blant annet gjennomført oppdrag for Equinor, DnB og Oljefondet.

Undersøkelsen deres er basert på data fra det amerikanske arbeidsdepartementet og intervjuer med automatiseringseksperter innenfor ulike sektorer av arbeidslivet. Den tar for seg omtrent 2100 arbeidsaktiviteter fordelt på rundt 850 yrker. Analysen undersøker hvordan disse arbeidsaktivitetene kan effektiviseres ved hjelp av KI og automatisering, og dekker mer enn 80 prosent av den globale arbeidsstyrken. Selv om undersøkelsen er gjennomført av et amerikansk firma, er den altså relevant for norske forhold.

BEGREPSAVKLARINGER

Produktivitet: Produktivitet betegner forholdet mellom arbeidstid og økonomisk verdi. Når produktiviteten stiger, betyr dette at det kan produseres et større bruttonasjonalprodukt per arbeidstime.

Kunstig intelligens (KI) er en samlebetegnelse på teknologier som utfører handlinger basert på tolkning og behandling av data. KI-systemer «læres opp» på informasjon fra omverdenen, og bruker denne informasjonen for å velge en av flere mulige handlinger. På denne måten kan KI etterligne menneskelige beslutningsprosesser, og utføre oppgaver uten at mennesker er direkte involvert.

Generativ KI er en type KI som har muligheten til å skape sitt eget innhold. Et eksempel på generativ KI er ChatGPT, en chatbot som bruker internettkilder for å generere originale svar på de spørsmålene brukeren taster inn. Generativ KI har muligheten til å tilegne seg ny kunnskap og nye ferdigheter over tid, og er hovedfokuset for McKinseys undersøkelse. I tallene som legges fram under, er det kun generativ KI-teknologi som er med i utregningen.

Automatisering er en samlebetegnelse på teknologier som virker med en minimal grad av menneskelig medvirkning. Teknologier for automatisering finnes både på arbeidsplassen og i hjemmet, og inkluderer alt fra selvgående støvsugere og automatiske lønnsutbetalingssystemer til roboter og samlebåndsmaskineri. I likhet med KI gjør automatisering det mulig med selvgående produksjonsprosesser, hvor behovet for menneskelig arbeidskraft er lavt eller ikke-eksisterende.

Ifølge McKinsey vil innføring av KI på verdensbasis kunne øke produktiviteten på mellom 0.1 og 0.6 prosent årlig fram til 2040. Kombinert med andre teknologier regner analytikerne med at arbeidsautomatisering kan føre til en produktivitetsvekst på mellom 0.5 og 3.4 prosent i samme periode. [3]Gå til fotnote nummer 3

I vår undersøkelse har vi regnet ut hvor mye dette vil si i timer og minutter basert på tre ulike scenarioer: et KI-scenario hvor vi satte produktivitetsveksten til 0.6 prosent per år, et gjennomsnittlig KI- og automatiseringsscenario hvor vi satte produktivitetsveksten på 1.95 prosent hvert år, og et optimalisert KI- og automatiseringsscenario hvor vi satte den årlige produktivitetsvekstenpå 3.6 prosent.

Analysen har noen viktige begrensninger. Hva slags teknologier som vil utvikles i framtiden, og hvordan disse teknologiene kommer til å bli anvendt, er selvfølgelig umulig å spå. Samtidig er det god grunn til å tro at effektiviseringspotensialet til KI- og automatiseringsteknologier er særlig stort i Norge. Ifølge McKinsey er det økonomier med høy produktivitet og høyt lønnsnivå som vil ligge best an til å nyttegjøre seg av KI- og automatiseringsteknologier. [4]Gå til fotnote nummer 4 Norge ligger i verdenstoppen på begge disse indikatorene. Det gjør det rimelig å anta at den reelle produktivitetsveksten vil havne et sted mellom det gjennomsnittlige og det optimaliserte scenarioet – altså mellom 1.95 og 3.6 prosent.

I utregningene har vi lagt til grunn at produktivitetsveksten utelukkende vil tas ut i arbeidstidsreduksjon, og ikke i profitt eller i forbruk. Dette er åpenbart ikke en realistisk antagelse. Samtidig er det viktig å understreke at produktivitetsveksten fra KI- og automatiseringsteknologier vil komme i tillegg til den «normale» produktivitetsveksten i økonomien, som for fastlands-Norges del har ligget et sted mellom 0.5 og 1 prosent de siste ti årene. Rent hypotetisk kan vi se for oss en utvikling hvor den «normale» produktivitetsveksten tas ut i en kombinasjon av profitt og forbruk, mens produktivitetsveksten som skyldes KI og automatisering «reserveres» for arbeidstidsreduksjon. Her må det også understrekes at formålet med dette notatet ikke er å legge en detaljert plan for hvordan arbeidstiden skal reduseres i framtiden, men å argumentere for at KI- og automatiseringsteknologier kan bidra til å gjøre en kortere arbeidsuke til et realistisk politisk mål.

PRODUKTIVITET OG ARBEIDSTID: Tre scenarioer

I denne delen skal vi presentere tre scenarioer for hvordan innføringen av teknologier for KI og automatisering kan gjøre det mulig med en redusert arbeidsuke.

SCENARIO 1: KUNSTIG INTELLIGENS ALENE

Her vurderer vi den isolerte effekten av generative KI-teknologier. Utregningene er altså kun basert på produktivitetseffekten som følger av KI-teknologi, og ikke automatisering og andre kilder til økt produktivitet. Vi legger til grunn en flat produktivitetsvekst på 0.6 prosent i året fram til 2040.

Som det framgår av tabellen, kan innføringen av KI alene gjøre det mulig å kutte arbeidsuken med 3 timer og 39 minutter innen 2040. Den nye arbeidsuka vil derfor bli litt under 34 timer lang. Legger vil til grunn et arbeidsår på 46 uker, tilsvarer dette en reduksjon på omtrent 176,3 timer – eller 23,5 arbeidsdager – i året.

SCENARIO 2: SAMLET GJENNOMSNITTSSCENARIO

Her vurderer vi den samlede effekten av generativ KI og automatiseringsteknologier. Vi legger oss på gjennomsnittet av McKinseys estimat, og regner med en produktivitetsvekst på 1.95 prosent i året.

Legger vi gjennomsnittsestimatet til grunn, kan arbeidsuken bli forkortet med 641 minutter – altså 10,6 timer – innen 2040. Dette tilsvarer hele 65 arbeidsdager i året. Målet om en 30-timers uke vil i praksis være oppnåelig innen 2036.

SCENARIO 3: SAMLET MAKS-SCENARIO

Her vurderer vi den samlede effekten av generativ KI og automatiseringsteknologier ut fra McKinseys maksestimat på 3.4 prosents produktivtetsvekst i året.

Legger vi det mest optimistiske scenarioet til grunn, kan arbeidsuken forkortes med hele 1042 minutter – 17,3 timer – innen 2040. Årlig vil arbeidstidsreduksjonen tilsvare 798 timer, eller 106 arbeidsdager på 7,5 time hver. En 30-timers uke kan i teorien altså være oppnåelig allerede innenfor 2030.

I POSE OG SEKK

I det følgende skal vi presentere tre argumenter for hvorfor det norske arbeidsmarkedet har særlig gode forutsetninger for å bruke innføringen av KI- og automatiseringsteknologier som en mulighet til å redusere arbeidstiden

PRODUKTIVITET OG ARBEIDSTID

Generelt sett finnes det en negativ sammenheng mellom produktivitet og arbeidstid. Produktiviteten er altså høyest i landene hvor arbeidstiden er kortest. Grunnen til dette er at arbeidere i høyproduktive land har tilgang på teknologi, kunnskap og andre ressurser som gjør det mulig for dem å produsere mer økonomisk verdi for hver time de jobber.

Sammenhengen mellom produktivitet og arbeidstid kommer tydelig fram i grafen under. Den viser hvor mye økonomisk verdi ulike nasjoner i snitt produserer per arbeidstime. [5]Gå til fotnote nummer 5

PRODUKTIVITET: Output per arbeidstime

Som vi ser har Norge siden starten av 2000-tallet ligget helt i verdenstoppen på listen over verdens mest produktive økonomier. Mens arbeidere i USA i snitt produserte en økonomisk verdi tilsvarende 780 kroner i timen i 2019, skapte den gjennomsnittlige norske arbeideren verdier for 1062 kroner.

Samme mønster ser vi i grafen under. Her viser den vertikale aksen hvor mange arbeidstimer den gjennomsnittlige arbeideren jobber i året, mens den horisontale aksen viser brutto nasjonalprodukt per innbygger. [6]Gå til fotnote nummer 6

ÅRLIGE ARBEIDSTIMER VS. BNP PER INNBYGGER

Norge befinner seg i nederste hjørne av tabellen, like under Sveits. Det vil si at Norge er et av landene hvor arbeidere jobber færrest timer i året, og samtidig et av landene hvor det produseres mest økonomisk verdi.

Mange vil her sikkert spørre seg om hvor mye av denne produktiviteten som skyldes olja. En indikasjon på svaret finner vi en rapport fra Statistisk sentralbyrå, som har kartlagt kildene til økningen i den norske kjøpekraften de siste 45 årene. Her fant forskerne at det viktigste bidraget kom fra produktivitetsvekst utenfor olje- og gassnæringen. «Den viktigste faktoren er produktivitetseffekter. Hovedveksten i realinntekten kommer fra andre næringer enn oljenæringen,» som SSB-forsker Thomas von Brasch uttalte til E24. [7]Gå til fotnote nummer 7

At Norge ligger på produktivitetstoppen i verden er altså ikke bare oljens fortjeneste, men skyldes også at norske arbeidere har vært gode på å ta i bruk nye teknologier og produksjonsmetoder.

INNOVASJONSKAPASITET

Framskrivningene i notatets forrige del er basert på gjennomsnittstall for omtrent åtti prosent av jordas globale arbeidsstyrke. I virkeligheten vil selvfølgelig ikke alle land være i stand til å ta i bruk nye teknologier i samme tempo. Noen land vil få en produktivitetsvekst på under gjennomsnittet, mens andre vil ligge over. Hvordan ligger Norge an i denne sammenhengen?

Ifølge McKinsey er det økonomier med høy lønn og høy produktivitet som vil få den raskeste produktivitetsveksten. [8]Gå til fotnote nummer 8 Dette innebærer at Norge antageligvis vil være et av landene hvor automatisering og KI vil få størst effekt på produktiviteten. Med andre ord er det all grunn til å tro at automatisering og KI kommer til å sette tydelige spor på den norske økonomien, noe som gjør det desto viktigere å utvikle fagpolitiske strategier for hvordan denne utviklingen skal møtes.

En analyse av det norske arbeidslivet viser også at effektiviseringspotensialet er høyest i typiske kontorjobber med høyt lønnsnivå: regnskapsmedarbeidere, matematikere, ingeniører, og så videre. [9]Gå til fotnote nummer 9 Tradisjonelt sett har produktivitetsveksten vært lavere i disse sektorene enn de har vært i industrien. De nye teknologiene kan altså utjevne produktivitetsforskjellene som nå eksisterer mellom kunnskapsbaserte og industrielle yrker. Dette skaper muligheten for en arbeidstidsreduksjon for arbeidsstyrken som helhet, fordi kunnskapsyrkene ikke lenger vil henge etter i den teknologiske utviklingen.

I POSE OG SEKK

At økonomien kommer til å bli mer produktiv i årene framover er det få som er uenige om. Uenigheten oppstår når vi spør oss om hva vi skal gjøre med overskuddet som skapes av den produktivitetsveksten. På et globalt nivå spår MicKinsey at bruken av AI kan generere et overskudd på mellom 2.6 og 4.4 billioner årlig (til sammenligning lå USAs totale bruttonasjonalprodukt på 3.1 billioner i 2021). I Norge anslår Menon Econmics at produktivitetsveksten for økonomien som helhet vil tilsvare 570 milliarder årlig i en tiårsperiode.

Innledningsvis slo vi fast at produktivitetsvekst kan tas ut i profitt, forbruk eller fritid. Den offentlige debatten legger ofte til grunn at produktivitetsvekst kun skal komme arbeiderklassen til gode i form av økt forbruk. Samtidig er det ingenting som tilsier at vi må velge mellom forbruk og fritid. Vi kan øke forbruket, og samtidig kutte i arbeidstiden. Noen enkle framskrivninger kan illustrere denne muligheten.

Dersom vi legger til grunn 1 prosents produktivitetsvekst til grunn, og at folk skal jobbe like lenge som de gjør i dag, har Finansdepartementet regnet ut at norske husholdninger i snitt vil ha 60 prosent mer til privat forbruk i 2060 sammenlignet med i 2017. Dersom vi derimot legger inn at arbeidsuka skal forkortes til 30 timer, vil det private forbruket øke med 25 prosent. [10]Gå til fotnote nummer 10

Hva skjer dersom vi øker produktivitetsveksten til to prosent, altså omtrent det samme som McKinseys gjennomsnittscenario for hvor mye automatisering og KI alene kan bidra med? I så fall kan vi oppnå dobbelt så høyt forbruk med 30-timersuka, og tre ganger så høyt forbruk med samme arbeidstid som i dag. [11]Gå til fotnote nummer 11 I begge tilfellene skal altså forbruket opp: spørsmålet er om produktivitetsveksten skal tas ut i forbruk alene, eller om vi vil kombinere forbruksøkning og kortere arbeidstid.

MED HÅNDEN PÅ RATTET

Automatisering og kunstig intelligens byr på både utfordringer og muligheter. Skrekkscenarioet er at hurtig teknologisk utvikling og et frisluppet arbeidsmarked vil føre til massearbeidsløshet. Teknologisering av produksjonsprosessen risikerer også å overføre makt og ressurser fra arbeid til kapital, altså fra de som selger arbeidskraften sin til de som eier og kontrollerer teknologiene. Derfor er det viktig å sørge for at kontrollen over de nye teknologiene ikke monopoliseres i hendene på den økonomiske eliten, men at den brukes på en måte som kommer alle til gode.

Automatisering og kunstig intelligens kan også gjøre arbeidshverdagen lettere og mindre tidkrevende. Rutinemessige oppgaver som nå krever tid og krefter, kan utføres av teknologier i stedet. Dette kan gi mer tid til problemløsning, innovasjon og andre meningsfylte arbeidsoppgaver. Produktivitetsvekst kan også tas ut i fritid og mindre arbeidspress. Kortere og mindre krevende arbeidsdager kan gjøre arbeidslivet mer inkluderende, og redusere andelen som blir utstøtt i uføretrygd.

Her er det viktig å understreke at kutt i arbeidstiden ikke må bety lavere lønnskompensasjon, eller en oppdeling av heltidsstillinger i «fleksibiliserte» deltidsstillinger. Tvert i mot kan arbeidstidsreduksjon gjøre det mulig å unngå disse utfallene. Grovt sagt vil det til enhver tid finnes økonomisk etterspørsel etter et gitt antall arbeidstimer i økonomien som helhet. I år er et vanlig norsk årsverk på 1950 timer. Dersom etterspørselen på arbeidskraft synker uten at arbeidstiden reduseres, må det bli færre årsverk enn før. Resultatet blir da økt arbeidsløshet og ufrivillig deltid. Hvis årsverkene derimot forkortes i takt med at etterspørselen på arbeidskraft blir mindre, kan antallet heltidsstillinger opprettholdes eller til og med økes. Slik skaper vi et solidarisk og inkluderende arbeidsliv, som også er bærekraftig i møte med den teknologiske utviklingen.

Konsekvensene av automatisering og kunstig intelligens for den norske økonomien kan potensielt bli store. Hvilke konsekvenser den teknologiske utviklingen vil føre med seg er likevel ikke gitt på forhånd. Effektene av teknologisk utvikling er et politisk spørsmål, som fagbevegelsen har interesse av og muligheten til å påvirke. Målet bør være å komme den teknologiske utviklingen aktivt i møte: ikke med foten på bremsen, men med hånda på rattet.