Kronikk: KAMPEN OM BESLUTNINGSTEMPOET del 1

Fra «need-to-know» til «need-toprocess»

Stadig oftere er problemet at vi ikke klarer å bearbeide den informasjonen vi allerede har.

DRONER: Amerikanske soldater tester et KI-system som bruker informasjon fra droner til overvåking og rekognosering i California i august 2025.

Foto: Trent A. Henry, U.S. Marines

Christian Berg-Jensen Christian Berg-Jensen Kommandørkaptein, Forsvarsstaben

Publisert 25.10.2026 - 05:12

Byline first name Byline last name Byline first name Byline last name

Dette er en kronikk. Meninger i teksten står for skribentens regning. Send inn kronikker og debattinnlegg til Forsvarets forum her.

Dette er den første i en serie på tre kronikker om KI.

I moderne militære operasjoner er det ofte ikke mangelen på informasjon som er problemet. Utfordringen er tidsriktig bearbeiding før beslutningen må tas. Kunstig intelligens kan endre dette, men skaper samtidig et sikkerhetsdilemma: Store deler av dataene ligger på graderte systemer, mens de beste modellene og den største regnekraften i hovedsak finnes utenfor.

Need-to-process setter navn på behovet for å kunne utnytte informasjonen vi beskytter. Need-to-know ligger fortsatt i bunnen for sikkerhetstenkningen.

Om vi bare visste hva vi vet

Store organisasjoner har lenge brukt varianter av uttrykket «om vi bare visste alt vi vet». Det beskriver en kjent friksjon: Informasjonen finnes, men er spredt mellom mennesker, avdelinger og systemer. Siden ingen har hele bildet, er det en større grad av flaks (noen kaller det intuisjon) knyttet til om beslutningene som treffes er «riktige» enn om all kunnskap var prosesserbar.

Dette er velkjent militært terreng. Krig har alltid vært preget av usikkerhet og friksjon, men omfanget og tempoet har endret seg. Dagens beslutningsgrunnlag hentes fra et nærmest uhørt informasjonstilfang, der antall sensorer, systemer og organisasjoner som ideelt sett skal synkroniseres er mangedoblet i forhold til tidligere. Potensialet som ligger i sammenknytningen av alle disse nodene er derfor stort, men åpenbart krevende å utløse.

SØK: 330 skvadron testet KI-assistert søk tidligere i år. Øvelsen undersøkte hvordan kunstig intelligens kan støtte søk etter savnede personer og bidra til bedre beslutningsstøtte under søk- og redningsoppdrag.

Konsekvensen av kompleksitet er som regel at orientering tar tid. Observasjoner skal finnes, vurderes og settes inn i en sammenheng før de kan få betydning for en beslutning. John Boyds OODA-loop er blitt allemannseie, men poenget er fortsatt relevant: Den som raskest forstår situasjonen og handler på denne forståelsen, tvinger motstanderen over i en reaktiv rolle.¹

Når informasjonsmengden øker, øker dermed organisasjonens behov for prosesseringsevne tilsvarende dersom beslutningstempoet skal opprettholdes.

Her ligger den militære verdien av kunstig intelligens (KI). Maskiner kan finne og bearbeide informasjon og data i et omfang som er umulig for mennesker. Gevinsten kommer likevel bare dersom systemet får arbeide med relevant informasjon.

Hemmelighold = friksjon

Need-to-know er utviklet av gode grunner; streng tilgangsstyring reduserer faren for kompromittering av sensitiv informasjon. Kostnaden har vært økt friksjon i form av - blant annet - redusert informasjonsflyt, men denne kostnaden har som regel vært både kjent og akseptert.

Israel

Omstridt film skal vise israelsk krigsteknologi

Utfordringen i dagens verden, der multidomeneoperasjoner (MDO) skal knytte sammen alt og alle, er at sikkerhetstiltakene også begrenser maskinell bearbeiding. Informasjon kan både eksistere og være tilgjengelig, uten at det kan sammenstilles med andre relevante kilder.

Den kan ligge på et annet system, under en annen eier eller på et graderingsnivå som hindrer felles behandling. Hver barriere kan være rasjonell. Summen kan gjøre at informasjonen ikke blir utnyttet mens den fortsatt har verdi.

Samtidig er det forskjell på behovet for operasjons- og beslutningstempo i aktiv krigføring, slik vi eksempelvis ser i Ukraina, og i en situasjon der vi planlegger og forbereder for, men ikke utfører aktive krigshandlinger. Risikoaksepten for å oppnå tempofordeler er større når tempo er en avgjørende militær fordel, og det ser man først når teori blir praksis.

Mennesket i midten

Mennesket har lenge kompensert for den iboende friksjonen som ligger i tradisjonelle sikkerhetssystemer. Vi leser fra ett sted, tolker innholdet og fører det videre til et annet. Vi sammenfatter rapporter, skriver nye presentasjoner og fungerer i praksis som bindeledd mellom systemer som ikke kan snakke sammen. I programvare ville en slik funksjon blitt kalt «middleware».

Problemet vårt er at mennesket i midten skalerer dårlig. Én person kan bare lese én rapport om gangen, og selv store staber har begrenset kapasitet.

Datamengden i 2026 øker eksponensielt, noe det er umulig å kompensere for med økt bemanning. Dermed flyttes flaskehalsen: Vi kan fortsatt mangle informasjon, men stadig oftere er problemet at vi ikke klarer å bearbeide den informasjonen vi allerede har.

Fra tilgang til prosessering

Verdien av informasjon oppstår når den påvirker forståelse, beslutninger eller handlinger. En presis opplysning som ikke blir funnet før beslutningen må tas, kan operativt være like lite verdt som opplysningen vi aldri samlet inn. Flere sensorer og mer lagring gir derfor ikke automatisk bedre beslutninger. På et tidspunkt vil mer data gi avtagende nytte dersom evnen til å bearbeide dem ikke øker tilsvarende.

Need-to-process betyr at informasjonen Forsvaret allerede besitter, må kunne bearbeides av en god nok modell, med tilstrekkelig regnekraft, før den mister sin operative verdi. Dersom sikkerhetstiltak hindrer dette, er også det en risiko som må vurderes. Tilgangsreglene består men need-to-process flytter oppmerksomheten fra utelukkende å fokusere på hvem som kan lese informasjonen, til hvorvidt vi evner å behandle den godt og raskt nok.

EKSPERIMENT: En amerikansk soldat deltar i KI-eksperimentet Decision Advantage Sprint for Human-Machine Teaming (DASH) i Las Vegas i mai.

Dette gjør orientering til mer enn et trinn i en stabsprosess. Evnen til å skape en tidsriktig forståelse av situasjonen kan utvikles eller forsømmes på samme måte som andre militære evner. KI blir i denne sammenhengen en del av Forsvarets samlede orienteringsevne, ikke et analyseverktøy som kan legges på i etterkant.

I praksis må tre ting finnes på samme side av sikkerhetsgrensen: dataene, modellen og regnekraften.

Systemet må for det første kunne nå dataene. Tilgangen kan ikke begrenses til noen få dokumenter som mennesker allerede har valgt ut som relevante. Da kan modellen svare på kjente spørsmål, men får liten mulighet til å finne sammenhenger vi ikke visste at vi burde lete etter. Relevans kan først bli synlig gjennom bearbeidingen.

Modellen må deretter være god nok. En liten eller utdatert modell kan løse enkle oppgaver, men komme til kort når store informasjonsmengder skal sammenstilles eller flere forklaringer vurderes mot hverandre. Nytten må også vurderes relativt til motstanderen. En løsning som hjelper oss, kan fortsatt være for svak dersom motstanderen orienterer seg raskere og bedre.

Til slutt trengs regnekraft til å kjøre modellen med nødvendig datamengde, hastighet og utholdenhet. Forsvarsdepartementets KI-strategi² peker selv på data og regnekraft som grunnleggende forutsetninger, og på behovet for regneressurser både sentralt og der dataene brukes eller produseres. Data, modell og regnekraft må derfor behandles som én militær evne, ikke som tre løsrevne teknologiprosjekter.

Når teknologifronten ligger på utsiden

Utviklingen av de mest avanserte, generelle KI-modellene drives i hovedsak av kommersielle aktører. Modellene forbedres raskt, krever store ressurser og tilbys ofte som tjenester i sivile miljøer. Både Forsvarsdepartementet og Nato³ peker på at mye av KI-utviklingen skjer utenfor tradisjonell forsvarsindustri, og at bruk av sivile løsninger i militær sammenheng reiser en del spørsmål - både teknisk og styringsmessig.

Forsvaret kan dermed eie informasjonen uten å kontrollere den beste evnen til å bearbeide den. En godkjent modell i et lukket system kan være utdatert før systemet er ferdig innført. Dataene og den beste prosesseringsevnen havner på hver sin side av sikkerhetsgrensen.

USA

Tester KI-styrte F-16

Med andre ord: Holder vi all informasjon strengt adskilt, reduserer vi faren for kompromittering, men gir samtidig avkall på analyse og sammenstilling. Gjør vi alt tilgjengelig for den beste eksterne modellen, kan vi utnytte mer av informasjonsgrunnlaget, men må regne med en uakseptabel eksponering. Ingen av delene er en løsning.

Spørsmålet er hvor balansepunktet ligger. Det kan ikke avgjøres av graderingsnivået alene. Skaden ved kompromittering må vurderes mot skaden som kan oppstå når informasjonen ikke blir brukt.

Disse risikoene er ulikt synlige. Vi har mekanismer for å oppdage, behandle og redusere konsekvensene av kompromittering, selv om skadeomfanget kan være alvorlig.

Vi evner i langt mindre grad å se mønsteret som ikke ble funnet, beslutningen som kom for sent, eller handlingsalternativet som aldri ble vurdert. Sikkerhetsstyringen får derfor lett en slagside mot den risikoen som kan dokumenteres på forhånd.

Balansepunktet kan flyttes. Bedre modeller og mer regnekraft innenfor sikker sone gjør det mulig å utnytte mer informasjon uten å eksponere den. Nato peker nå mot sikker og skalerbar infrastruktur på tvers av graderingsnivå for deling av data, digitale tjenester og regneressurser.⁴ Hvor langt et lite land kan komme alene, er et spørsmål for senere analyse.

Konklusjon

Kan tradisjonell sikkerhets- og hemmeligholdstenkning gjøre oss tregere enn motstanderen? Svaret er ja dersom den hindrer oss i å bruke informasjonen vi allerede har. Need-to-know må fortsatt være grunnprinsippet i sikkerhetstenkningen vår, men et system som utelukkende er innrettet mot å hindre kompromittering, kan frata informasjonen dens militære verdi før motstanderen noen gang får tilgang til den.

Need-to-process synliggjør denne kostnaden, og supplerer sikkerhetslogikken med et operativt spørsmål: Kan våre data, modeller og regneressurser bringes sammen i et sikkert miljø og levere før beslutningen må tas? Dersom svaret er nei, har vi allerede akseptert en militær risiko. Den er bare vanskeligere å se enn risikoen for kompromittering.

For å kunne svare ja, må disse elementene inngå i en samlet prosesseringsevne. Neste artikkel undersøker hva denne evnen består av, hvordan den kan måles, og hva det innebærer å utvikle og forvalte den som en militær kapabilitet.