Kapabilitet

[Eng: Capability]

Dugelighet, dyktighet. Blant annet brukt om evnen en arbeidsprosess har til å oppnå planlagte prestasjoner

Kodak-øyeblikk

 [Eng: Kodak moment]

Den lille gule og rød esken med en filmrull inne i var en gang noe «alle» hadde et forhold til. Kodak hadde en så sterk posisjon innen film til foto at folk over hele verden begynte å omtale forevigelsen av minnerike øyeblikk som Kodak-øyeblikk. Merkenavnet var på linje med Coca Cola.

I 2012 måtte selskapet søke om konkursbeskyttelse, og dersom vi i dag ser etter definisjonen på Kodak-øyeblikk, har det også dukket opp en ny:

«The situation in which a business fails to foresee changes within its industry and drops from a market-dominant position to being a minor player or declares banktuptcy.» (Wiktionary)

 Kåre Valebrokk skriver følgende i en kommentar i Aftenposten i 2012:

«Det ironiske med Kodak-sammenbruddet er at det var Kodak som ganske alene utviklet fremtidens fototeknologi uten å ta den i bruk. Allerede i 1975 hadde Kodak-ingeniørene ferdig prototypen på digitalkameraet, instrumentet som i løpet av et par korte tiår skulle komme til å stjele verdensmarkedet fra Kodak.

Les mer om: Disruptive teknologier

Når Kodak-teknologien aldri ble sendt på markedet, var det av redsel for å ødelegge sin egen, kjemibaserte filmvirksomhet, som hvert år feide hundrevis av millioner dollar inn i Kodak-kassen. Amerikanske kommentatorer henviser også til en sterkt fremskredet arroganse i Kodak-ledelsen. Bedriften hadde levd godt på den kjemibaserte teknologien i så mange år at tanken på å bli overkjørt av digitale løsninger var utenkelig. Den ble da heller ikke tenkt før alt var for sent.»

Den tiden vi er inne i legger til rette for mange Kodak-øyeblikk. Det interessante er at det typisk er de store som felles av dette fenomenet, noe som skaper mange innganger for nye og innovative aktører.

Komparative fortrinn

[Eng: Comparative Advantage]

Komparative fortrinn er et begrep innenfor internasjonal økonomi som tilsier at hvert land vil eksportere de produktene som landet har best forutsetninger for å produsere, og importere andre produkter.

I Norge har oljenæringen uten sammenligning vært ryggraden i norsk økonomi. Det er delte meninger om hvor raskt den vil fases ut, men det er hevet over tvil at Norge trenger flere bein å stå på. Så hva er de mest lovende satsningen for Norge?

I et intervju i Dagens Næringsliv i august 2020, drar dengang avtroppende McKinsey sjef i Norge, Martin Bech Holte, sammen med sin etterfølger Frithjof Norman Lund fram følgende 11 mulige industrieventyr for Norge:

• Hydrogen
• Flytende havvind
• Oppdrett
• Lavkarbon skipsfart
• Datasentre
• Batterifabrikker
• Treforedlingsindustri
• Karbonfangst
• Helse- og bioteknologi
• Industriell programvare
• Landsbruksteknologi

Dette er områder som på hver sin måte spiller på norske komparative fortrinn, som for eksempel hvordan blant annet tilgangen på ren energi gjør det relevant med batterifabrikker i Norge, eller hvordan tradisjoner og utformingen av kysten har plassert oss i toppen i verden innen oppdrett.

.Det er i den sammenheng også viktig å være bevisst et annet moment; at spillereglene har endret seg på områder hvor vi tidligere hadde ulemper. Det gjelder for eksempel flere industriområder hvor man tidligere hadde en stor andel manuell arbeidskraft, og hvor det nå er høyere grad av automatisering og en høyere andel høykompetanse arbeidsplasser. Mens vi har slitt med lønnsnivået på lavkompetanse-yrker, har vi et helt annet bilde når det gjelder høykompetanse. Det gjør det relevant å tenke industriutvikling på en annen måte enn tidligere.

Komplementor

[Eng: Complementor]

En aktør er din komplementor om kundene verdsetter dine varer eller tjenester høyere når de har tilgang på den andre aktørens varer eller tjenester, enn når de bare har tilgang til din vare eller tjeneste.

Konkurransekreftene – Porters femkraftsmodell

[Eng: Porter’s Five Forces], femkraftsmodellen, konkurransekreftene

I Michael Porters bestselger Konkurransestrategier, fra 1980 (Eng: Competitive Advantage: Techniques for Analysing Industries and Competitors), introduserer han modellen  «De fem konkurransekreftene«. Disse er

• Rivaliseringen i bransjen. Er det mange om beinet? Skiller produktene seg fra hverandre? Oppstår det priskriger? Kan du tilby noe som kundene verdsetter og ikke er lett å kopiere?
• Fare for nyetableringer. Hvor sterke etableringshindringer er det for nye som måtte ha lyst til å etablere seg?
• Leverandørenes makt. Hvor lett er det for leverandørene å heve prisene? Hvor mange og gode alternativ har du?
• Kundenes makt. Hvor lett er det for kundene å presse prisene? Hvor lett er det for de å bytte til en annen leverandør?
• Trussel fra substitutter. Er det enkelt å bruke substitutter. Mister kundene noe viktig ved å benytte substitutter?

Porter refererer til disse kreftene som «mikroomgivelsene». De består av de kreftene som omgir et selskap og som påvirker selskapets evne til å betjene sine kunder med lønnsomhet. De definerer hvor attraktivt markedet er, og er også et rammeverk for å utvikle strategier for å operere i markedet.

En viktig utvidelse av Porters framstilling av konkurransekreftene er gjort av Brandeburger og Nalebuff på midten av 1990-tallet (Co-opetition). Med utgangspunkt i spillteori la de til konseptet med komplementorer, som satte fokus på argumentasjon og årsakssammenhenger ved strategiske allianser

Kryptere

[Eng: Encrypt]

Omforme data slik at de blir uleselige for alle maskiner eller mennesker som ikke kjenner hvordan de er omformet. En krypteringsmekanisme er en mekanisme i et program som koder data slik at de ikke kan tolkes av andre programmer enn de som vet hvordan dataene skal de-kodes.

Kryptovaluta som bitcoin endrer spillereglene

[Eng: Cryptocurrency, crypto currency, crypto]

«Kryptovaluta er et digitalt aktivum laget for å fungere som et utvekslingmedium (betalingsmiddel). Kryptovaluta benytter seg av kryptografi for å sikre transaksjoner, kontrollere opprettelsen av ytterligere valutaenheter, samt verifisere overføring av aktivum. Kryptovaluta benytter seg av desentralisert kontroll i motsetning til regulære valutaer hvor kontrollen normalt er sentralisert hos en statsbank.» (Wikipedia)

Bitcoin er den mest kjente kryptovalutaen og regnes også som den første desentraliserte kryptovalutaen. Den ble først utgitt som programvare med åpen kildekode (open source) i 2009.

Altcoins er et uttrykk som benyttes om andre kryptovalutaer enn bitcoin. Det eksisterer flere tusen altcoins, enten alternative varianter av bitcoin eller andre kryptovalutaer. Altcoins stod for ca en tredjedel av verdien av det total kryptovalutamarkedet i 2020.

Desentralisert kontroll med blokkjede: Hånd i hånd med bitcoin, kom også teknologien blokkjede (blockchain) på banen. Blokkjeden er en distibuert database hvor informasjonen spres ut på mange noder som oppdaterer og kontrollerer hverandre hele tiden. Dette var en helt nødvendig teknologi for å kunne realisere en valuta med desntralisert kontroll. 

Utvinning (mining):  Generering av nye digitale mynter skal være forutsigbar og jobben med å bringe nye bitcoins i omløp skjer ved en slags digital parallell til gullgraverne i California på midten av 1800-tllet. Ved hjelp av datakraft skal nye digitale mynter kunne utvinnes etter et forhåndsbestemt tempo. For å unngå at utvinningen skjer raskere enn det som er definert på forhånd kan vanskelighetsgraden for utvinning justeres.

Mange store aktører har tatt tunge posisjoner i kryptovaluta (primært bitcoin). Fordelene med kryptovaluta vs fiat-penger (som i praksis omfatter alle statsvalutaene som norske kroner, euro, amerikanske dollar etc.) diskuteres stadig.

Les mer: Fiat-penger, gode som gull?

I vurderinger av fordelene med bitcoin vs fiat-penger dras for eksempel følgende fram:

• Lav kost på oppbevaring og transaksjoner sett i forhold til vanlig bankkostnader for det tilsvarende.
• Verifiserbar og trygg handel handel uten 3dje part
• Muligheten for å dele opp tillater bittesmå transaksjoner som ikke er mulig med fiat-valutaer.
• En global valuta med lik verdi overalt og som kan benyttes hvor som helst. Ingen myndigheter kan «trykke penger» og skape inflasjon.
• Ingen reguleringer eller begrensninger som kan styres av myndigheter i forhold til kjøp, salg eller oppbevaring noe sted i verden
• Umulig å forfalske på grunn av blokkjede-teknologien som styrer alt

Det som dras fram av fordeler er gjerne også det som av andre påpekes som utfordringer. For eksempel innebærer bruk av bitcoin skatteutfordringer, noe som igjen rokker ved fundamentet for velferdsstaten. Vi ser også at bitcoin er blitt sentral i kriminelle forhold som hvitvasking og lyssky transaksjoner. 

I mars 2021 melder digi.no at India vurderer å forby kryptovaluta:  «Lovforslag truer med fengsel for alle som utvinner, handler med eller til og med eier Bitcoin og andre kryptovalutaer.»

En kryptovaluta som bitcoin kritiseres av mange også for at transaksjonene er enormt energikrevende på grunn av den enorme mengden data som må oppdateres.

Kunstig intelligens

[Eng: Artificial intelligence (AI)]

Kunstig intelligens er en av de teknologiene som har skapt størst interesse de senere årene. Fordi ordet intelligens og de teknologien faktisk forsøker å gjøre trår langt inn i intimsonene til oss mennesker, er teknologien både myteomspunnet og skaper både frykt og fryd. Dersom vi ser på hvordan risikokapital skytes inn i kunstig intelligens, og hvordan oppstartsbedrifter innen området kjøpes opp av de store teknologiselskapene, er det i alle fall ingen tvil om at dette er noe både politikere og næringslivsleder bør forstå hva handler om.

Entydige definisjoner på kunstig intelligens er ikke enkelt å finne, men seniorforsker Axel Tidemann definerer det slik i Store Norske Leksikon:»Kunstig intelligens er informasjonsteknologi som justerer sin egen aktivitet og derfor tilsynelatende framstår som intelligent».

Deloitte benytter følgende definisjon: «Kunstig intelligens (AI) er teori og utvikling av datasystemer som er i stand til å gjennomføre oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens.»

Andreas Kaplan og Michael Haenlein definerer kunstig intelligens som «et systems evne til å korrekt tolke eksterne data, å lære av slike data, og å bruke denne kunnskapen til å oppnå spesifikke mål og oppgaver gjennom fleksibel tilpasning»

Eksempler på bruksområder for kunstig intelligens er autonome kjøretøy (droner, biler,..), medisinsk diagnose, bevise matematiske teorem, spille spill (som sjakk), søkemotorer (som Google), online assistener (som Siri), visuell gjenkjennelse, talegjenkjennelse, spam filter, prediksjoner (flyforsinkelser, juridiske avgjørelser) beslutninger under usikkerhet, oversettelse, målretting av digital reklame og energilagring.

Systemer for kunstig intelligens kan grovt deles i to kategorier:

• Regelbaserte modeller (ekspertsystemer) forstår begreper gjennom regler, som ofte er progrmmert før modellen brukes. Et eksempel kan være sjakk, hvor man programmerer inn alle reglene, og kanskje også forer maskinen med tidligere spilte partier.
• Datadrevne modeller (maskinlæring) lærer gjennom trening i stedet for å få presentert reglene. AlphaZero er datamaskinen som tok sjakkverdenen med storm når den i 2017, med 24 timers trening (spilte med seg selv) slo det som var av mennesker og maskiner i sjakkverdenen uten å ha lært en eneste sjakkregel eller sett et eneste sjakkparti.

Noen begreper som du vil treffe i forbindelse med maskinlæring er overvåket læring, tilbakepropagering, uovervåket læring, forsterket læring, support vector machines og case based reasoning.

Kunstige nevrale nettverk (artificial neural networks) er en avansert form for maskinlæring som er en grov forenkling av de biologiske nettverkene som finnes i hjernen. Når det refereres til dyp læring (deep learning), handler det om å bygge et nevralt nettverk med mange lag hvor hvert lag øker beregningskraften til hele systemet. Hvert lag fungerer som en abstraksjon av det lavere laget. I et dypt nettverk som forsøker å identifisere objekter i et bilde, vil for eksempel de lavere lagene gjenkjenne enkle former, for eksempel kanter, mens de høyere lagene gjenkjenner mer abstrakte former, for eksempel et ansikt.

Selve begrepet kunstig intelligens kan vi spore helt tilbake til 1956, til en seks uker lang konferanse ved Dartmouth College kalt Summer Research Project on Artificial Intelligence. Framskrittene innen kunstig intelligens de senere årene har blant annet kommet som følge av økt datakraft, stordata (big data), internett (og skyen), og ikke minst: nye algoritmer innen maskinlæring.  Mange fagfelt er involvert, som blant annet informatikk, matematikk, statistikk, psykologi, nevrologi og lingvistikk.

Kunnskap

[Eng: Knowledge]

Informasjon kombinert med erfaring, kontekts (sammenheng), interpretasjon (tolkning) og refleksjon (ettertankte). Mennesker har kunnskap, kunnskap kan ikke eksistere utenfor hjernen.