En KI-assistent kan spare innkjøperne for tid ved å finne og sammenligne leverandører. Men en overbevisende anbefaling hjelper lite hvis varen ikke passer til utstyret, kommer for sent eller ikke oppfyller kravene. En feilbestilling koster mer enn fakturabeløpet. Den kan også føre til driftsstans, retur og tid brukt på å finne en ny leverandør.
For norske bedrifter er spørsmålet ikke om KI skal forbys i innkjøpsarbeidet. Spørsmålet er hvilke oppgaver assistenten skal få, hva den må kontrollere, og når et menneske skal ta avgjørelsen. Begynn med søk og sammenligning. Vent med å gi systemet fullmakt til å bestille til dere har testet det mot bedriftens egne krav og fastsatt grenser for beløp og godkjenning.
Spørsmålet assistenten ikke stiller
Den 5. november publiserte Visa en test av KI-assistenter for netthandel. Selskapet lot 22 modeller fra 12 utviklermiljøer løse 15 handleoppgaver for privatpersoner, tre ganger hver. For å bestå måtte modellen finne ut hvilke krav kunden hadde, og anbefale riktig valg: kjøp eller ikke kjøp. Ifølge Visa besto modellene 57,2 prosent av forsøkene samlet. De beste besto 82,2 prosent, de svakeste 28,9 prosent.
Testen var laget slik at assistenten måtte finne frem til opplysninger kunden ikke hadde gitt i utgangspunktet. De fem modellene som avdekket flest slike opplysninger, besto i gjennomsnitt 70,2 prosent av forsøkene. De fem som avdekket færrest, besto 44,4 prosent. Sammenhengen beviser ikke at flere spørsmål alene ga bedre resultater.
Tallene må leses med flere forbehold. Visa selger betalingstjenester og har en kommersiell interesse i KI-handel. Dette var selskapets egen test av et begrenset antall forbrukerkjøp, blant annet TV-er og bærbare datamaskiner. Den undersøkte ikke innkjøp i norske bedrifter. Betaling og faktisk bestilling var heller ikke med i testen. Resultatene viser derfor ikke hvor ofte innkjøp i en norsk bedrift vil slå feil, eller at virkelige kunder kjøpte feil vare. I 54 prosent av forsøkene som ikke besto, anbefalte modellen likevel et kjøp, ifølge Visa. Det var en anbefaling i testen, ikke en gjennomført betaling.
En egen forskningsartikkel fra Shopee-forskere i juni 2026 undersøkte 662 konstruerte handleoppgaver basert på produktinformasjon og anmeldelser fra Amazon. Alle de sju modellene som ble testet, hadde større problemer med krav som var skjult i en kundeprofil eller måtte avklares gjennom spørsmål, enn med krav som sto i den første forespørselen. Også dette var en simulering: Kundene fulgte et manus, oppgavene var på engelsk og hentet fra én markedsplass, og KI bidro til å vurdere svarene. Studien peker på en svakhet ved skjulte krav, men måler ikke kvaliteten på innkjøp i Norge.
Hva betyr dette for en norsk bedrift?
Se for deg en norsk produksjonsbedrift som skal bestille en reservedel. En leder ber en assistent finne den billigste delen som passer til en maskin. Assistenten finner raskt et forslag, men forespørselen sier ingenting om hvilken versjon av maskinen bedriften har, når delen må leveres eller om den er godkjent for forholdene den skal brukes under. Et troverdig svar er ikke dokumentasjon på at disse kravene er oppfylt.
Den som har ansvar for utstyret, bør fastsette de ufravikelige kravene før søket starter. Be assistenten oppgi nøyaktig produktnummer, pris i kroner med relevante tillegg, leveringsvilkår, kilder og dokumentasjon på at delen passer. Den bør også si tydelig fra om hva den ikke har fått bekreftet, eller om den ikke finner et alternativ som oppfyller kravene. En person med nødvendig fagkunnskap bør kontrollere de avgjørende opplysningene mot en pålitelig kilde før bestillingen godkjennes.
Det betyr ikke at en ingeniør skal kontrollere alle rimelige kontorvarer. Bruk en enklere prosess når en feil er lett å rette. Still strengere krav når en feil del kan stoppe produksjonen, skape fare eller binde opp store beløp. En beløpsgrense begrenser kostnaden, men viser ikke om varen passer.
Prøv på et lite utvalg før dere gir større fullmakter
Velg én type innkjøp bedriften gjør jevnlig, og involver en medarbeider som kjenner området. Samle et lite utvalg tidligere eller oppdiktede forespørsler der dere vet hva et godt svar bør være. Bruk bare opplysninger bedriften har anledning til å dele med verktøyet. Ta med vanlige kjøp, manglende spesifikasjoner, motstridende informasjon, tilfeller uten et egnet produkt og en leveringsfrist leverandøren ikke kan oppfylle. Gjenta oppgavene: Ett godt svar viser ikke at resultatet blir like godt neste gang.
Noter fire ting for hver oppgave:
- Spurte assistenten om eller fant den frem til alle viktige krav?
- Oppfylte anbefalingen kravene, og var den underbygget med pålitelige kilder?
- Sa assistenten fra når dokumentasjon manglet eller ingen varer passet?
- Hvor lang tid tok hele arbeidet, inkludert kontroll og retting?
Sammenlign med hvordan innkjøpene vanligvis gjøres. Tell feil som blir oppdaget før bestilling, og følg med på retur, ekstraarbeid og tid brukt på å kontrollere opplysninger. Et raskere søk er ikke en gevinst hvis kontrollen tar like lang tid et annet sted i prosessen. Er resultatene for svake, bør dere endre oppgaven, kildene eller verktøyet og teste på nytt. For en liten bedrift kan en felles sjekkliste og et manuelt søk være den beste løsningen.
Sørg for at godkjenningen betyr noe
Ledelsen bør utpeke en ansvarlig for utprøvingen, bestemme hvilke opplysninger leverandøren av KI-tjenesten får motta, og fastsette beløpsgrenser og regler for når en sak skal løftes videre. Hold betalingsopplysninger og muligheten til å legge inn bestillinger atskilt fra assistentens søkearbeid til det finnes en konkret grunn til å gi tilgang og kontrollene er testet. Undersøk hvordan leverandøren behandler bedriftsinformasjon før ansatte legger inn fortrolige spesifikasjoner eller avtalepriser.
Hvis nytten er tydelig, kan dere utvide trinnvis. La først assistenten lage en sammenligning, og la deretter en medarbeider med fullmakt godkjenne den ferdige bestillingen. Vurder mer automatisering først når bedriften kan kontrollere de viktige opplysningene, sette en samlet beløpsgrense, stoppe prosessen og rette opp feil. Dette er mine anbefalinger til ledelsen, ikke virkninger som er dokumentert i Visas test. Artikkelen om KI-agenter som handler på dine vegne forklarer hvorfor fullmakter og godkjenning trenger klare grenser.
Ved en vesentlig investering eller stor avhengighet bør styret spørre ledelsen hva løsningen brukes til å kjøpe, hvem som kan godkjenne kjøp, hvor ofte kontrollene avdekker problemer, og hva som skjer når systemet tar feil. Styret skal følge opp risikoen og få dokumentasjon, ikke godkjenne enkeltbestillinger. Den tidligere artikkelen om produktinformasjon for KI-handel ser saken fra selgerens side. Her er det kjøperens beslutning som står i sentrum.
Bruk KI til å korte ned søket, men mål resultatet etter om bedriften får riktig vare på riktige vilkår. Det første dere bør teste, er om assistenten vet hva den fortsatt må spørre om.
Kildene ble kontrollert 7. november 2026. Produksjonsbedriften og innkjøpseksemplene er hypotetiske. Forslaget til testing og fullmakter er forfatterens anbefalinger, ikke resultater studiene har dokumentert.