Selv om Norge beskrives som høyt digitalisert er de, i likhet med andre land, fortsatt i en begynnende fase av AI-adopsjon. Gitt AIs høye beregningsevne, tilgjengelighet av relevante data og algoritmer, blir Norge utfordret til uante nivåer. Siden 1/3 av Norges arbeidsstyrke er ansatt i offentlig sektor, noe som gir offentlig sektors sterke posisjon i samfunnet, kan utfordringer som denne sektoren opplever hentyde til staten som helhet. Dette foredraget tar derfor sikte på å utforske utfordringene med AI-adopsjon og deres tilhørende innvirkning på norsk offentlig sektors beredskap. I denne sammenheng refererer AI-adopsjon til generering, utvikling og implementering av AI.

Resultatene fra min masteroppgave identifiserte fem utfordringer: politiske og juridiske, ledelsesmessige, sosiale, teknologiske og data. Disse resultatene ble diskutert i forhold til det teoretiske rammeverket for organisasjonsberedskap samt tidligere forskning innen IS for å utforske utfordringenes innvirkning på sektorens organisasjonsberedskap.

Resultatene tyder på at tre av de fem identifiserte utfordringene, nemlig ledelsesmessige, sosiale og teknologiske, påvirker organisatorisk beredskap gjennom faktorer som ressurser, kultur, strategi, innovasjonsevne, kognitiv og IT. Imidlertid hadde to utfordringer, dvs. politiske og juridiske og data, ingen direkte innvirkning på det opprinnelige rammeverket, til tross for at disse utfordringene var nøkkelaspekter ved AI-adopsjon i offentlig sektor. Dette resulterte i at masteroppgaven rekonseptualiserte det organisatoriske beredskapsrammeverket slik at den nå inkluderte to kontekstspesifikke faktorer, nemlig data og statlige intervensjoner, og ekskluderer partnerskapsfaktoren.