Sarah Friar vil måle KI på utført arbeid – ikke på tokens

Internasjonal profil publisert 28. september 2026 kl. 13:10.

Sarah Friar har fått en av teknologiverdenens mest krevende økonomijobber: å finansiere OpenAIs vekst og samtidig dokumentere at kunstig intelligens skaper mer verdi enn den koster.

Friar ble finansdirektør i OpenAI i 2024. Før det var hun toppsjef i Nextdoor og finansdirektør i Square, nå Block. Hun har også arbeidet i Goldman Sachs, McKinsey og Salesforce. I august beskrev hun hvordan OpenAIs egen finansfunksjon forsøker å gå fra manuelle regneark og periodiske prognoser til løpende, sporbare beslutningsverktøy.

Video: Goldman Sachs – «OpenAI CFO Sarah Friar on the race to build artificial general intelligence», publisert 11. april 2025. Fra 1:04 forteller Friar om karrieren sin; fra 3:04 handler samtalen om ledelse og praktisk KI-bruk. Videoen er bakgrunnsmateriale og er eldre enn denne saken.

Fem grep – og én viktig begrensning

Friars modell starter ikke med å kjøpe flest mulig lisenser. Hun anbefaler å gi ansatte tilgang, men knytte utprøvingen til reelle arbeidsproblemer. Deretter må hele arbeidsflyten tegnes opp fra kildedata til beslutning, med tydelige godkjenninger og ansvar.

De fem hovedpunktene er bred tilgang med et konkret bruksformål, ombygging av hele arbeidsflyten, ansatte som bygger egne verktøy, klare kontroller og måling av verdi per arbeidsresultat. I OpenAIs investorarbeid brukes eksempelvis et internt verktøy til å lage førsteutkast fra godkjente kilder. Mennesker kontrollerer sammenheng, vurderinger og endelig svar.

Det er også begrensningen: Eksemplene kommer fra OpenAI selv, som selger KI-tjenester. De viser en arbeidsmetode, ikke uavhengig dokumentasjon på at samme gevinst kan kopieres av alle bedrifter.

Mål resultatet, ikke forbruket

Friar mener antall brukere, kjøpte seter eller brukte tokens sier lite om lønnsomheten. For hver arbeidsflyt bør bedriften i stedet måle om viktig arbeid faktisk ble fullført, samlet kostnad inkludert kontroll og omarbeid, kvaliteten på resultatet og om beslutningen ble bedre eller raskere.

I en økonomiavdeling kan målene være kortere avslutningstid, færre avvik som må håndteres manuelt, raskere scenarioanalyser eller bedre prognosetreff. Et billigere system kan bli dyrere dersom ansatte må prøve mange ganger eller kontrollere alt på nytt.

Skalaen forklarer presset

OpenAI opplyste 8. september at produktene hadde mer enn én milliard ukentlige brukere og 2,5 millioner bedriftskunder. Selskapet fremhever samtidig investeringer i datasentre, programvare og egne brikker for å redusere kostnad og svartid. Tallene og effektpåstandene er selskapets egne og bør leses som partsinformasjon.

Dette bør du gjøre nå

• Velg én gjentakende oppgave med tydelig tidsbruk og en ansvarlig eier.
• Registrer dagens tidsbruk, feilrate og kontrollbehov før KI testes.
• Bestem hvilke data verktøyet får se, og hvem som skal godkjenne resultatet.
• Kjør en avgrenset prøve og mål total kostnad per godkjent resultat.
• Stopp eller juster hvis kvaliteten ikke holder – høy aktivitet er ikke det samme som verdi.

Kilder, video og foto

Hovedkilde: OpenAI – Sarah Friar: «What building an AI-native finance function taught me», 10. august 2026.

OpenAI – «The Work Now Within Reach», 8. september 2026
OpenAI – utnevnelsen av Sarah Friar, 10. juni 2024
Goldman Sachs – videointervju med Sarah Friar, 11. april 2025

Arkivfoto: Stephen McCarthy / MoneyConf via Sportsfile / Wikimedia Commons, CC BY 2.0. Sarah Friar på MoneyConf i Dublin 12. juni 2018. Bildet er fra et annet arrangement enn kildene i saken.

Dette betyr for bedriften

Friars nyttigste poeng er nøkternt: KI bør behandles som en investering i en bestemt arbeidsflyt, med kildekontroll, menneskelig ansvar og målbar gevinst. For små og mellomstore bedrifter er én avgrenset prosess med klare før- og ettertall et bedre startpunkt enn en bred utrulling uten resultatmål.