Ender bankene opp som de tradisjonsrike leksikonene? Blir Bitcoin finansnæringens svar på Wikipedia? Vil Amazon knuse norske nettbutikker? Hva er egentlig chatbots? Skjuler Google noe når det gjelder stemmesøk? I dette innlegget presenterer jeg fem spådommer for de neste 12 til 18 månedene.

Det er vanskelig å spå 12 til 18 måneder inn i fremtiden. Enten bommer man på timingen eller så blir man beskyldt for å beskrive selvfølgeligheter. Målet mitt er ikke å få rett, men å identifisere viktige trender som vil berøre arbeidsplasser som påvirkes av teknologi og økt digitalisering. Her er mine spådommer for 2018.

Bitcoins – Finansnæringens svar på Wikipedia: Bitcoins var buzzordet i 2017. Folk flest vet at verdien har gått opp og ned. Utover det er vi alle usikre på hvordan det vil påvirke oss. Selv Alibaba-grunnlegger Jack Ma er usikker på bitcoins. Jeg tror ikke det handler om bitcoins eller buzzord. Det handler om at vi er på vei mot en global valuta som ikke kontrolleres av sentrale myndigheter eller de store finansinstitusjonene. Det handler om at vi i fremtiden enklere kan handle varer og tjenester fra hverandre på en trygg måte og at transaksjonskostnadene nærmer seg null.

Vipps viste oss i 2015 hvor raskt en «ny» aktør kan endre atferd – både blant privatpersoner og kommersielle aktører. Etter kun få uker med Vipps som betalingsalternativ på nett hos Elkjøp, benyttet over 30 prosent av kundene Vipps som betalingsalternativ.

I neste runde kommer utviklingen til å gå enda raskere.  I 2018 kommer vi til å se en eksplosjon av internasjonale aktører som ønsker å ta en posisjon innen økonomiske transaksjoner av alle slag! Utviklingen vil påvirke alle som tjener penger på transaksjonskostnader fra økonomisk aktivitet! Tradisjonelle finansaktører kan fort ende opp som de tradisjonsrike leksikonene, mens Bitcoin på mange måter minner om Wikipedia; latterliggjort av eksperter, ikke kontrollert av «store og seriøse aktører» – men noe tross alt alle skolebarn i Norge vet hva er – i motsetning til historiske leksikon

Chatbots – Kommersialisering av direktemeldingstjenester: Chatbots kommer til å eksplodere de neste 2-3 årene. Chatbots er tjenester(manuelle eller robotiserte) som tilbys gjennom direktemeldingstjenester som Facebook, Slack, Telegram eller SMS. Gjennom de siste hundre år har vi sett en interessant trend som jeg tror vil gjenta seg. Vi har sett utviklingen av telegrafen, radio, tv og internett.  Først var kanalene primært informasjons- og kommunikasjonskanaler. Deretter følger kommersielle aktører etter med mål om å få frem sine budskap. Kommersielle aktører følger alltid etter folk der folk befinner seg.  I dag bruker folk nesten 90 prosent av tiden på mobilen til epost og ulike chataktiviteter .

I 2018 vil stadig flere bedrifter forsøke å kommunisere med sine kunder der de befinner seg; direktemeldingstjenester. Nordea har allerede lansert en chatbot, «Spør Nova», som gir deg mulighet til å betale regninger gjennom Facebook-chat. Andre aktører som Bytt.no har kommet enda lengre med utviklingen av intelligente chatbotter.

Jeg tviler på at Skandinaviske aktører når opp i kampen mot Alibaba og Amazon. I 2018 begynner kappløpet.

Online markedsplasser – lokal eller global dominans? 40 prosent av alt som selges på Amazon.com, selges gjennom Amazon Marketplace. I Skandinavia jobber flere aktører med lignende tjeneste. Både Komplett, Finn.no og CDON satser på markedsplasser. Det er ingen tvil om at markedsplasser vil ta en stor del av kaken i Norge. Spørsmålet er om det blir lokale eller globale aktører som vil dominere. Trenden er at internasjonale aktører tar det norske markedet når de gidder.

I 2004 fikk jeg beskjed av topper i medie-Norge om at Google ikke ville slå an i Norge fordi Norge var annerledes enn England, USA og andre store markeder. I 2007 rullet en kjent amerikansk collegetjeneste inn over Norden. På rekke og rad har internasjonale aktører rullet inn og tatt store markedsandeler innen ulike sjangre. Nestemann ut er online markedsplasser. Jeg tviler på at Skandinaviske aktører når opp i kampen mot Alibaba og Amazon. I 2018 begynner kappløpet.

Stemmesøk og personlige assistenter – Google holder kjeft om dette: I 2018 vil flere norske husholdninger fylles med personlige assistenter som Amazon Echo, Google Home og Apple Homepod. Stemmesøk vil eksplodere og kommersielle aktører vil lete etter muligheter til å påvirke folk på nye måter. Stemmesøk vil gjøre det vanskeligere for kjente merkevarer og nå frem med sine budskap.

Google har ennå ikke funnet ut hvordan de kan tjene penger på stemmesøk. Kanskje derfor de ikke har delt statistikk om «voice search» på egen blogg siden 2014? Kilder internt i Google har hintet at stemmesøk utgjør 25 prosent av alle søk utført på mobile enheter og at stemmesøk er den raskest voksende formen for søk. Noen forventer at stemmesøk vil utgjøre 50 prosent av søk i løpet av de neste tre til fem årene. Dette vil ha store konsekvenser for annonsører som konkurrerer om oppmerksomheten. Kanskje vil eksperter på radioreklame få en ny vår? Hvordan forbereder din bedrift seg på økt bruk av stemmesøk?

Kunstig intelligens – drivkraften for en datadrevet fremtid: I 2020 er det anslått av IDC at vi vil bruke 45 milliarder dollar på kunstig intelligens. I dag brukes kunstig intelligens til alt fra å anbefale deg produkter i en nettbutikk til å redde ditt liv om du skulle bli syk. Kunstig intelligens er et system som klarer å løse problemer og lære av sine egne erfaringer.  Kunstig intelligens er drivkraften bak mange av de andre trendene vi ser i 2018. Kunstig intelligens driver chatbotter og er Alexa sin partner in crime.

Kunstig intelligens vil ta over mange av våre arbeidsoppgaver. Særlig de som er enkle oppgaver som kan automatiseres og de mer komplekse analysene, hvor de har muligheten til å jobbe mye raskere enn hva vår hjerne vil klare. Kunstig intelligens trenger ikke røykepauser, får ikke abstinenser av å ikke ha sjekket facebook på noen timer og den kjeder seg heller ikke. IBMs Watson kan analysere gendata fra celler og gi brukbar innsikt på ti minutter. Et menneske ville brukt opp mot 160 timer på å gjøre den samme analysen. Hvilke arbeidsoppgaver du har vil en maskin kunne ta over?