Kunstig intelligens vil påvirke mange kontorbaserte yrker, men historien viser at teknologiskift ofte skaper både nye arbeidsoppgaver og nye jobber. Over tid kan dette bidra til å opprettholde behovet for arbeidskraft og etterspørselen etter kontorareal.
Kunstig intelligens (KI) har på kort tid blitt en del av arbeidsprosessene i mange bedrifter. Selv om KI-adopsjonen i næringslivet fortsatt er i en tidlig fase, har bruken økt betydelig de siste par årene. Ifølge SSB brukte 3 av 10 norske foretak ett eller flere KI-verktøy i 2025, en økning på 10 prosentpoeng fra året før.
Utviklingen har samtidig skapt bekymring for arbeidsmarkedet. Flere spør seg om teknologien kan føre til bortfall av arbeidsplasser. Det gjelder særlig innen kontorbaserte yrker, ettersom mange kontoroppgaver er digitale og informasjonsbaserte, og dermed godt egnet for KI. For eiendomsmarkedet reiser dette spørsmål om KI vil redusere behovet for kontorareal.
Teknologi endrer jobber, men ikke det langsiktige behovet for arbeidskraft
Tidligere teknologibølger har i hovedsak bidratt til sterkere økonomisk vekst og økt sysselsetting, med økt arbeidsledighet kun i kortvarige perioder. Den industrielle revolusjonen flyttet arbeidskraft fra landbruk til industri, mens elektrisitet la grunnlaget for nye næringer og bidro til vekst i tjenesteytende yrker. Skrivemaskinen, PC-en og senere internett gjorde enkelte kontorroller overflødige, men skapte samtidig nye jobber.
Felles for disse omstillingene er at teknologi erstatter enkelte jobber, samtidig som den endrer andre og skaper nye. Produktivitetsveksten som følger av teknologiske fremskritt gir ofte grunnlag for økt aktivitet i økonomien. Samtidig har ansatte som mister jobben en tendens til å gå over i nye eller eksisterende roller med lignende kompetansekrav. Kontoretterspørselen har derfor historisk beveget seg mer i takt med konjunkturene i økonomien enn med teknologiske fremskritt alene. Dette betyr ikke at KI ikke vil påvirke arbeidsmarkedet, men historien tilsier at vi i større grad bør forvente omstilling i hvordan vi jobber enn varige fall i sysselsettingen eller kontorarealbehovet.
KI som støtteverktøy fremfor erstatning for ansatte
Våre analyser av arbeidsoppgavers eksponering for generativ KI viser at flere kontorroller har et tydelig potensial for automatisering. Målt i tid tilsvarer dette litt over én og en halv arbeidsdag per uke dersom arbeidsoppgavene som egner seg for KI faktisk blir løst med slike verktøy. Potensialet er størst i yrker der store deler av arbeidsdagen går til informasjonsbehandling og standardiserte prosesser, som IKT, regnskap og salg. Dette illustrerer et betydelig rom for endringer i arbeidshverdagen blant kontoransatte.
Det er imidlertid ikke et én-til-én-forhold mellom tidsbesparelse og jobbtap. Frigjort tid kan brukes på kvalitetsforbedringer, økt aktivitet eller helt nye arbeidsoppgaver. Samtidig består de fleste jobber av flere arbeidsoppgaver, hvor kun deler av arbeidet kan automatiseres.
Flere studier, blant annet Goldman Sachs (Hatzius mfl., 2024) og Implement Consulting (2024), finner at KI i de fleste tilfeller «komplementerer» ansatte fremfor å erstatte dem. Våre egne beregninger peker i samme retning. Når vi grupperer kontoryrkene etter automatiseringspotensial, finner vi at majoriteten (81 prosent) havner i kategorien for komplementerende bruk. En mindre andel (19 prosent) er særlig utsatt for KI-automatisering, definert som kontorjobber der mer enn 40 prosent av arbeidsoppgavene kan automatiseres. KI fremstår dermed først og fremst som et støtteverktøy som øker effektivitet og kvalitet, fremfor en direkte erstatning for arbeidskraft.
Omstilling tar tid
Antall jobber som faktisk erstattes av KI avhenger også av en rekke andre forhold, som teknologiens videre utvikling og hvor raskt bedriftene tar den i bruk. Sistnevnte påvirkes særlig av lønnsomheten ved implementering. Vi benytter et innfasingstempo utledet av Svanberg mfl. (2024), der kostnaden ved å etablere KI-systemer sammenlignes med gevinsten i form av reduserte arbeidskraftkostnader. KI tas dermed først i bruk når implementeringen er kostnadseffektiv, noe som gir et gradvis opptak over tid.
Når vi hensyntar dette innfasingstempoet, anslår vi at rundt 12 prosent av kontorjobbene kan erstattes av KI innen 2040, tilsvarende rundt 115 000 jobber. Dette er likevel ikke det samme som et tilsvarende fall i kontorbehovet. Store omstillinger skjer sjelden over natten. Både kompetanseheving og tilpasning hos bedriftene kommer gradvis, og manglende kompetanse kan bli en flaskehals. Bildet gjenspeiles også i våre investorundersøkelser blant de største gårdeierne i de fire storbyene. Drøyt tre år etter lanseringen av ChatGPT viser undersøkelsene foreløpig ingen tegn til at KI har redusert leietakernes etterspørsel etter kontorareal.
Flere mekanismer kan løfte kontorbehovet
Når arbeidsoppgaver effektiviseres, frigjøres tid til oppgaver som fortsatt krever menneskelige vurderinger. En konsulent kan jobbe med flere prosjekter, og en juridisk rådgiver kan bruke mindre tid på dokumentgjennomgang for å heve kvaliteten på andre områder. Tidsbesparelsen kan også brukes på nye arbeidsoppgaver som teknologien skaper. Dette øker produktiviteten, men fører ikke nødvendigvis til færre ansatte. Tvert imot kan høyere produktivitet bidra til økt aktivitet og større behov for arbeidskraft.
Produktivitetsløft har historisk bidratt til sterkere økonomisk vekst, som igjen øker etterspørselen etter arbeidskraft på tvers av næringer. Samtidig kan kostnadsbesparelser i bedriftene gi lavere priser og økt etterspørsel etter tjenestene som produseres. Det kan øke behovet for arbeidskraft i yrker der KI komplementerer de ansatte, og dermed også trekke opp etterspørselen etter kontorareal.
Internasjonale aktører som World Economic Forum (WEF), IMF, OECD og Goldman Sachs venter at KI vil skape både nye arbeidsoppgaver og jobber, i likhet med tidligere teknologibølger. WEF anslår at KI kan skape omkring 22 prosent flere nye jobber enn det fjerner. Alle disse trenger nødvendigvis ikke å være kontorjobber, men flere peker på KI som en viktig driver for nye kontorroller innen IT, analyse og rådgivning, «datatrenere» er ett eksempel.
Historisk har digitalisering typisk skapt nye roller innenfor kunnskapsintensive tjenester, som vi gjerne forbinder med kontoryrker. Nettoeffekten kan derfor være økt kontorarealetterspørsel, dersom nye kontorjobber og høyere aktivitet mer enn oppveier jobbene som erstattes. I et scenario der antallet nye kontorjobber blir 22 prosent høyere enn antallet som erstattes, og vi legger til grunn et normtall på 20 kvm per ansatt, øker beregnet kontorbehov med om lag 1,5 prosent innen 2040.
Kontoret endres, men blir ikke mindre relevant
Samlet sett er det lite som tyder på at KI gjør kontoret mindre relevant. Teknologien kan redusere behovet for enkelte typer kontorarbeid, men øke behovet for andre. Effekten på kontorbehovet vil trolig materialisere seg gradvis, ettersom både kompetanseheving og tilpasning i bedrifter tar tid. Disse mekanismene kan gi en positiv nettoeffekt på kontoretterspørselen. Når rutinepregede arbeidsoppgaver automatiseres, frigjøres tid til samarbeid, problemløsing og kreativt arbeid som ofte fungerer best når ansatte møtes fysisk. KI kan derfor i større grad endre hva vi gjør på kontoret enn behovet for kontorareal.
Metodisk rammeverk
Analysen bygger på SSBs notat «Potensielle effekter på sysselsetting av økt bruk av generativ kunstig intelligens» (Vigtel, 2025) og Menons analyse «KI: betydningen for arbeidsstyrken. En analyse av potensialet for kunstig intelligens-drevet effektivisering i norsk næringsliv» (Svalheim mfl., 2024).
Eloundou mfl. (2024) benytter den amerikanske O*NET-databasen for arbeidsoppgaver og anslår automatiseringspotensialet for hver arbeidsoppgave med bruk av KI. Vi benytter SSB tabell 12542 og 11658 for sysselsettingsdata i ulike yrker i Norge. For å koble de norske sysselsettingstallene med O*NET-dataene benytter vi overgangsnøkler mellom STYRK-08 og O*NET-SOC-2019, via blant annet ISCO-08, SOC-2010 og SOC-2018. Resultatet gir et anslag på automatiseringspotensialet i ulike kontoryrker.
Yrker med lavt beregnet automatiseringspotensial hvor mindre enn 10 prosent av arbeidsoppgavene anslås å kunne bli automatisert av KI, omtales her som i liten grad påvirket. Yrker med moderat potensial, mellom 10 og 40 prosent, omtales som primært eksponert for komplementerende bruk, mens yrker med høyt potensial, over 40 prosent, omtales som særlig substitusjonsutsatte. Kategoriene er analytiske forenklinger og må ikke tolkes som direkte prediksjoner for bortfall av yrker eller stillinger.
Analysen forsøker å kvantifisere et mulig utfallsrom for hvordan KI kan påvirke kontorsysselsettingen og kontorbehovet. Resultatene bygger på flere forutsetninger og bør ikke tolkes som prognoser. Selv om vi inkluderer et modellert innfasingstempo, fanger analysen ikke fullt ut opp forskjeller i implementeringsevne mellom virksomheter, videre teknologisk utvikling eller endringer i arbeidsoppgavenes karakter etter hvert som KI tas i bruk.
Kilder
Cazzaniga, M., Jaumotte, F., Li, L., Melina, G., Panton, A. J., Pizzinelli, C., Rockall, E., & Tavares, M. M. (2024). Gen-AI: Artificial intelligence and the future of work (IMF Staff Discussion Note SDN/2024/001). International Monetary Fund. https://www.imf.org/-/media/files/publications/sdn/2024/english/sdnea2024001.pdf
Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D. (2024). GPTs are GPTs: Labor market impact potential of LLMs. Science, 384(6702), 1306–1308. https://doi.org/10.1126/science.adj0998
Flatval, V. S., Jordell, H., Longvastøl, O., & Røtnes, R. (2023). Kunstig intelligens i Norge: Nytte, muligheter og barrierer (Rapport 35-2023). Samfunnsøkonomisk analyse AS.
Furman, J., & Seamans, R. (2019). AI and the economy. Innovation Policy and the Economy, 19(1), 161–191. https://doi.org/10.1086/699936
Hatzius, J., Briggs, J., Kodnani, D., & Pierdomenico, G. (2023, 26. mars). The potentially large effects of artificial intelligence on economic growth. Goldman Sachs.
Implement Consulting Group. (2024, mai). The economic opportunity of AI in Norway: Capturing the next wave of benefits from generative AI. Google.
OECD. (2025). The supply, demand and characteristics of the AI workforce across OECD countries. OECD Publishing. https://www.oecd.org/en/publications/the-supply-demand-and-characteristics-of-the-ai-workforce-across-oecd-countries_bb17314a-en.html
OECD. (2024). How is AI changing the way workers perform their jobs and the skills they require? OECD Publishing. https://www.oecd.org/en/publications/how-is-ai-changing-the-way-workers-perform-their-jobs-and-the-skills-they-require_8dc62c72-en.html
Svalheim, T. L., Skjeldrum, J. O. H., Erraia, J., Midttømme, K., & Winther-Larsen, S. (2024). KI: Betydningen for arbeidsstyrken: En analyse av potensialet for kunstig intelligens-drevet effektivisering i norsk næringsliv. Samfunnsøkonomen, 138(6), 31–44. https://www.samfunnsokonomen.no/aktuell-analyse/ki-betydningen-for-arbeidsstyrken-en-analyse-av-potensialet-for-kunstig-intelligens-drevet-effektivisering-i-norsknaeringsliv/
Svanberg, M. S., Li, W., Fleming, M., Goehring, B. C., & Thompson, N. C. (2024). Beyond AI exposure: Which tasks are cost-effective to automate with computer vision? SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.4700751
Vigtel, T. C. (2025). Potensielle effekter på sysselsetting av økt bruk av generativ kunstig intelligens (Notater 2025/15). Statistisk sentralbyrå.
World Economic Forum. (2025, januar). Future of Jobs Report 2025. https://www.weforum.org/reports/the-future-ofjobs-report-2025/
