Hva skylder vi våre unger?

I første kvartal 2026 kuttet teknologibransjen nesten 80.000 stillinger globalt. Halvparten av stillingene er eksplisitt koblet til AI-drevet effektivisering.

Silvija Seres

Teknolog, matematiker og investor

Foto: Berit Roald / NTB

I en fersk New Yorker-tegning står en rektor foran en graduating class. Han ser ut over salen og sier: “Your fresh, meaty torsos will be ripped apart and roasted to feed your new alien overlords – wait, why are you all booing?” Tegningen er basert på en nylig hendelse. Ungene våre har fremtidspanikk.

Læringsøkonomien skrives om, og vi begår et brutalt og respektløst brudd på etablert generasjonskontrakt.

Stanford Digital Economy Lab fant at 22–25 år gamle arbeidstagere i de mest AI-eksponerte yrkene har 16 % relativ nedgang i sysselsetting. Mer erfarne arbeidstagere i de samme yrkene hadde stabil eller voksende sysselsetting. Yrkene det gjelder er software engineering, kundeservice, analysearbeid og andre kunnskapsyrker med høy eksponering mot språkmodeller.

ADP-data viser samme mønster for perioden 2022–2025. Flere indikatorer tyder på at utviklingen fortsetter i 2026. PwCs globale AI Jobs Barometer, basert på nær én milliard stillingsannonser, viser at AI-eksponerte yrker fortsatt vokser, men at jobbinnholdet endres raskt, kompetansekravene øker kraftig, og lønnspremien flyttes mot arbeidstagere som kan kombinere domenekompetanse med AI-ferdigheter.

Hvis én erfaren medarbeider med AI kan levere det som tidligere krevde tre juniorer, vil mange virksomheter gjøre akkurat det. Seniorene blir mer produktive. Problemet er at dette også var mekanismen som produserte seniorer. Kunnskapsøkonomien har alltid fungert som et læringssystem forkledd som produksjonssystem. Mennesker utvikler kompetanse gjennom repetisjon, feil, eksponering og gradvis økt ansvar.

Les også

Rekordhøy ledighet blant nyutdannede: – Man må ikke grave seg ned

Nå automatiserer vi bort store deler av denne læringskjeden. Økonomien begynner å spise av sin egen evne til å produsere kompetente mennesker. Samtidig blir arbeidsmarkedet stadig mer kompetanseorientert. Verdien flyttes mot dyp kjernekompetanse. Evnen til å problemløse og forstå konsekvenser blir viktigere når KI produserer enorme mengder syntetisk middelmådighet.

Vi er uærlige i denne samtalen med våre unger. Vi vet at språkmodeller er spesielt gode på standardiserbare oppgaver som tidligere fungerte som inngangsdører til kunnskapsyrker. Likevel fortsetter vi å oppføre oss som om arbeidsmarkedet fra 2018 fortsatt eksisterer. Vi håper at problemet forsvinner, og prater stort om fellesskap og tillit.

Når kunnskapsministeren utfordrer konsulentselskapene om denne trenden, svarer de blant annet med at «offentlig innkjøpspraksis driver problemet». Det må en flersidig dugnad til for å løse dette erfaringsparadokset:

• Staten må slutte å kjøpe prosjekter som bare premierer senior-CV-er. Offentlige anbud kan kreve juniorandel, læringsplaner og dokumentert kompetanseoverføring.
• Bedriftene må slutte å behandle juniorer som ineffektivitet. Hver AI-effektivisert seniorrolle bør kobles til en læringsrolle. To-veis mentorering bør bli standard: senioren lærer dømmekraft og domene, junioren lærer AI-verktøy, tempo og nye arbeidsformer.
• Utdanningssystemet må slutte å late som om studentene skal inn i arbeidsmarkedet fra 2018. De må trenes i faglig dybde, AI-bruk, kildekritikk, validering, skriving, problemløsning og ansvar.
• Og unge selv må få et ærligere råd: Ikke bli bare “flink med AI”. Bli god i noe virkelig. Fysikk, juss, energi, helse, økonomi, industri, språk, organisasjon, teknologi. AI gjør overflate billigere. Derfor blir dybde mer verdifullt.

Dette handler om å gi våre unger en reell vei inn i det arbeidslivet som oppstår nå. Vi skylder ingen garantier om trygge jobber i gamle former. Men vi bør gi dem ærlige råd, nye innganger, og relevante læringsarenaer. Vi må ikke optimalisere vekk fremtiden deres for å pynte på årets produktivitetstall. Vi skylder våre unger en ny vei inn i kompetanse, arbeid og ansvar. Vi skylder dem en ny kompetansemotor.