Kunstig intelligens
Generativ AI kan redusere bedriftsflokkadferd
AI går fra produktivitetsverktøy til kapitalallokeringsverktøy
Mens detaljhandlens fokus fortsatt er sterkt låst på AI sin påvirkning av arbeidstakerproduktivitet, vender institusjonell forskning seg mot dens systemiske innvirkning på kapitalallokering og markedets refleksivitet.
Generativ AI forventes å øke bedriftenes produktivitet ved å automatisere mange oppgaver som hittil har vært avhengige av menneskelig arbeidskraft: kundeservice, juridisk rådgivning, oversettelse, korrekturlesing, dataregistrering, kvalitetssikring osv.
Effekten denne endringen vil ha på arbeidsmarkedet og det konkurransepregede landskapet har vært hovedfokuset for investorer og publikum i forbindelse med ankomsten av generativ AI.
Men det er sannsynlig at AI sin påvirkning vil gå langt videre. For eksempel er menneskelige toppresterende mer tilbøyelige til å omfavne ny teknologi og bruke den på innovative måter. Generelt blir AI i økende grad sett på som en «kraftforsterker» i kunnskapsøkonomien.
Det er derfor rimelig å anta at generativ AI kan ha en betydelig innvirkning på beslutningstaking på høyeste nivå i store selskaper, hvor ledelsen vil bruke den til å støtte eller påvirke sine beslutninger.
En nylig artikkel av forskere ved Capital University of Economics and Business i Beijing (Kina) ser ut til å bekrefte dette. Artikkelen hevder at generativ AI kan redusere bedriftsflokkadferd ved å styrke ledelsens beslutningsuavhengighet.
Artikkelen ble publisert i International Review of Economics & Finance1 under tittelen “Blind imitasjon eller rasjonell beslutningstaking? Påvirkningen av generativ kunstig intelligens på bedriftsinvesteringers flokkatferd”.
Hva bedriftsinvesteringers flokkatferd betyr
Det er et godt studert fenomen at selskaper kan oppføre seg som en gruppe, der hver enkelt bedrift tar beslutninger som er svært lik sine jevnaldrende i en gitt periode. Dette er spesielt en sterk effekt i selskapenes investeringsbeslutninger, hvor etterligning av konkurrenter ofte skjer av flere grunner: holde viktige teknologier unna konkurrenter, unngå risikoen for å fremstå passive i endrede markedsforhold, reagere på innovasjon osv.
En viktig drivkraft bak denne holdningen er at beslutningstaking i ulike selskaper ofte styres av delt informasjon.
«Når selskaper baserer seg på svært liknende informasjonskilder eller legger større vekt på offentlige signaler, kan selv individuelt rasjonelle beslutninger generere systematiske forvrengninger på aggregatnivå.»
Men denne bedriftsflokkatferden kan også føre til massive feil. En lovende idé kan bli til en ødeleggende boble hvis den presses for langt. En ny teknologi kan vise seg å ikke være så nyttig som håpet. En ny ledelsesmetode kan medføre uforutsette nye problemer.
Så selv om det sannsynligvis er umulig å unngå helt, er flokkatferd generelt ikke en god ting, og alt som reduserer den vil sannsynligvis være en fordel for selskaper og økonomien som helhet.
Hva studien fant
Studien fokuserte på investeringsbeslutninger fra bedriftsenheter, med kinesiske selskaper som dataprøve.
Det denne studien oppdaget er at, ned til bedriftsnivå, finnes det bevis på at adopsjon av generativ AI påvirker investeringsflokkatferd.
Den reduserer ikke bare flokkatferd i bedriftsinvesteringsbeslutninger, men styrker også beslutningsuavhengigheten generelt.
Dette indikerer at adopsjon av generativ AI kan ha en omfattende effekt på bedriftsstrategi, langt utover kun å forbedre produktiviteten på arbeids- og avdelingsnivå.
Den fant også at selskapets eierskap og bransje spiller en rolle. Effekten var sterkere i ikke-statseide virksomheter og høyteknologiske industrier, mens den var svakere i ikke-høyteknologiske industrier og statseide virksomheter.
Hvorfor generativ AI kan redusere blind imitasjon
Det har tidligere blitt forventet at implementering av AI kan radikalt omforme prosessen og rollene til ledelsen i selskaper.
«Fordi kunstig intelligens legger vekt på modelldrevet og algoritmestøttet beslutningstaking, kan bruken redefinere lederes roller i beslutningsprosessen ved å flytte beslutningstaking mot systematisk analyse i stedet for individuell erfaring og skjønn.»
Når det gjelder denne studien, er en viktig kontekst å forstå at investeringsbeslutninger vanligvis tas i miljøer preget av ufullstendig informasjon.
Et selskap må vurdere ikke bare prosjektenes kontantstrømsutsikter, men også forutse endringer i markedsetterspørsel, konkurrenters handlinger, kunders preferanser og makroøkonomiske forhold. For hvert av disse datapunktene er tilgjengelig informasjon ofte ufullstendig eller motstridende.
For å legge til ytterligere kompleksitet, varierer selskapers evne til å innhente og behandle denne informasjonen betydelig.
Denne kompleksiteten antas ofte å være grunnen til at observasjon av jevnaldrende spiller en så stor rolle i den endelige, virkelige beslutningsprosessen.
«Bedriftenes investeringsatferd blir et observerbart og oppsummert eksternt signal. Ved å observere om jevnaldrende investerer, hvor mye de investerer, og tidspunktet for deres investeringer, kan en bedrift delvis avlede markedets forventninger og redusere usikkerheten rundt sin egen beslutningstaking.»
I finansmarkedene har denne flokkatferden blitt beskrevet som refleksivitet, en selvforsterkende tilbakemeldingssløyfe som lever av imitasjon og delt oppfatning, og kan være en viktig årsak til fremveksten av finansbobler.
Adopsjon av generativ AI fremmer mer unike beslutninger ved å omforme bedriftenes informasjonsbehandlingspraksis. Etter hvert som informasjonsbasen som beslutningene tas fra blir rikere, blir beslutningene mer mangfoldige enn før.
«Algoritmedrevet analyse muliggjør kontinuerlig oppdatering av informasjon, slik at bedrifter kan danne relativt klare vurderinger på tidligere stadier og redusere insentivet til å vente på at andre skal handle for å lære.»
Hvorfor AI også kan skape nye former for flokkatferd
Det ser altså ut til at AI kan redusere avhengigheten av å etterligne jevnaldrende, konkurrenter og bransjetrender ved å levere mer originale og handlingsbare data.
Selv om dette ikke bør overdrives, er det mulig at AI-adopsjon korrelerer med skjulte, selskapsspesifikke trekk som forklarer forskjellen i investeringsbeslutninger. For eksempel vil et mer innovativt selskap med en mer innsiktsfull ledelse sannsynligvis både ta mer originale investeringsbeslutninger og lede i AI-adopsjoner.
«Faktorer som et selskaps ledelses kvalitet, teknologiske innovasjonsevner eller markedsposisjon kan påvirke både adopsjonen av generativ AI og investeringsatferden. Hvis disse faktorene ikke inkluderes i modellen, kan det føre til enten en overestimering eller undervurdering av effekten av generativ AI.»
Det bør også bemerkes at konklusjonen er basert på observasjon av kun kinesiske selskaper, og ulike kulturer og forretningsøkosystemer kan ha forskjellige resultater.
Resultatet av denne studien betyr heller ikke at AI-adopsjon ikke kan føre til nye former for flokkatferd.
For eksempel kan bruk av lignende AI-modeller føre til lignende konklusjoner på tvers av selskaper.
Et annet potensielt problem er at AI-data ikke genereres i et vakuum. Hvis bransjedata peker mot noen trender, er det sannsynlig at selv ulike AI-modeller vil plukke opp dette, hver for seg, og komme til samme konklusjon som gis til selskapets ledelse. Så AI-er selv kan vise seg like følsomme for flokkatferd som en menneskelig leder alene.
Hva dette betyr for investorer
For investorer førte oppdagelsen av at AI kan bryte eller endre investeringsflokkatferd til flere konklusjoner.
Den første er at tidlig adopsjon av AI, ikke bare for trivielle oppgaver, men også for intelligens- og ledelsesbeslutninger, kan gi et avgjørende konkurransefortrinn. Så de kan ønske å prioritere investeringer i slike selskaper.
Det kan også bety at dette kan være et alvorlig slag mot investeringsstrategier som baserer seg på momentum og flokkatferd. Hvis AI-er gjør alles beslutninger mer unike, kan vi se mindre penger som strømmer inn på én gang i en sektorspesifikk boom, eller at spesifikke teknologier eller investeringstemaer plutselig blir «det nye hete trenden».
Konklusjon: Bedre beslutninger avhenger av bedre styring
Det ser altså ut til at adopsjon av AI for å veilede investeringsbeslutninger reduserer flokkatferd. Dette var spesielt utbredt blant privat eide teknologiselskaper, og ytterligere undersøkelser vil være nødvendig for å avklare hvorfor.
Det er også mulig at tidlig AI-adopsjon er et tegn på bedre og mer fleksibel styring, og ikke så mye en direkte årsak til mer originale investeringsvalg.
Ikke overraskende er det tydelig at bedre styring fører til bedre beslutninger, enten det gjelder strategiske trekk, investeringsbeslutninger eller smart utnyttelse av AI-data for mer originale valg.
Dette understreker at for investorer i aksjemarkedet er studiet av et selskaps fundamentale forhold ikke bare en analyse av økonomi, markedsandeler eller innovasjon. Det inkluderer også en grundig vurdering av styring og kvaliteten på ledelsens beslutninger.
Dermed er virkelig uavhengig tenkning, ofte demonstrert gjennom unike og originale investeringer, et svært viktig kriterium, enten det utløses av åpenhet for å bruke AI eller uavhengig kun menneskelig vurdering.
Studie referert
1. Yongxiang Wang, Zhanhong Wu, Jun Zhang. Blind imitasjon eller rasjonell beslutningstaking? Påvirkningen av generativ kunstig intelligens på bedriftsinvesteringers flokkatferd. International Review of Economics & Finance. 19 mars 2026. 10.1016/j.iref.2026.105139.
