Eksplisere, innrullere, iterere, representere – innovatørene kommer: En studie av translasjoner og kunnskapsoverføringer i en digital utviklingsprosess

Abstract

Målet med denne masteroppgaven er å utforske utfordringer med digital transformasjon og strategier brukt for å overkomme disse. Til tross for at kunnskap om digitale transformasjoner er høyt etterspurt, er det ennå gjort lite forskning på hvordan de gjennomføres i praksis. Ved å benytte et stegvis-deduktiv induktivt design, gir oppgaven en empirinær analyse av en digital transformasjon mens den utfolder seg. Problemstillingen er: «Hvilke barrierer eksisterer for digitale transformasjoner, og hvordan kan de overkommes?»

Studiens metodologi er empirisk drevet og basert på observasjon og intervjuer som datainnsamlingsmetodikk. Oppgaven beskriver teknologisk utvikling og innovasjon fra et STS-perspektiv, med analytiske verktøy som aktør-nettverksteori og teorier om taus kunnskap. Ved å undersøke både sosiale og tekniske elementer av teknologisk utvikling, presenterer oppgaven en sosioteknisk forståelse av digitale transformasjoner.

Studien følger «Tifo», som er en forsikringsavdeling ved en større norsk finansiell bedrift, mens den forsøker å utvikle det digitale saksbehandlingsprogrammet «Audipro». På veien møtte avdelingen på utfordringer knyttet til kunnskapsoverføring på den ene siden, og innrullering av relevante aktører på den andre siden. Dette resulterte i høy grad av kompleksitet og usikkerhet i prosjektet. Prosjektgruppen overkom likevel disse barrierene, og klarte å etablere Audipro som et obligatorisk passasjepunkt for de relevante aktørene.

Analysen viser at de mest sentrale faktorene for Audipros suksess var en kryssfunksjonell organisering av prosjektgruppen, involvering av relevante aktører og en smidig arbeidsmetodikk. Gjennom en iterativ prosess hvor de fortløpende testet ut teknologien, forhandlet med prosjektets interessenter og vedlikeholdte aktør-nettverket, økte prosjektgruppen sannsynligheten for en vellykket transformasjon. Oppgaven argumenterer for at prosjektets suksess var avhengig av kvaliteten på representasjonene av kunnskap og aktører i nettverket. Med utgangspunkt i den empiriske analysen og tidligere forskning, presenterer oppgaven en modell som illustrerer hvordan kvaliteten på representasjoner stiger for hver iterasjon av den teknologiske utviklingen. Videre understreker den viktigheten av å iterere tidlig og hyppig, på grunn av aktør-nettverkets synkende plastisitet over tid.

Oppgaven konkluderer med at de mest sentrale barrierene for digitale transformasjoner ligger i deres kompleksitet, og at disse kan overkommes gjennom kontinuerlig vedlikehold av prosjektets aktør-nettverk gjennom iterativ oppdatering av representasjoner.

The goal of this master’s thesis is to explore the challenges of digital transformation and strategies used to overcome them. Despite the high demand for knowledge of digital transformations, little research has yet been done on how they are implemented in practice. Using a stepwise-deductive inductive design, the thesis provides an empirical analysis of a digital transformation as it unfolds. The problem formulation is: "What barriers exist for digital transformations, and how can they be overcome?"

The study's methodology is empirically driven and based on observation and interviews as data collection methods. The thesis describes technological development and innovation from an STS perspective, with analytical tools such as actor-network theory and theories of tacit knowledge. By examining both social and technical elements of technological development, the thesis presents a sociotechnical understanding of digital transformations.

The study follows “Tifo”, an insurance department at a major Norwegian financial company while it’s trying to develop a digital case management program called “Audipro”. The department encountered challenges related to knowledge transfer on the one hand, and the enrolment of relevant actors on the other. This resulted in a high degree of complexity and uncertainty in the project. However, the project group overcame these barriers and managed to establish Audipro as an obligatory passage point for the relevant actors.

The analysis shows that the most central factors for Audipro's success were cross-functional organization of the project group, the involvement of relevant actors, and agile work. Through an iterative process in which they continuously tested the technology, negotiated with the project's stakeholders, and maintained the actor-network, the project team increased the likelihood of a successful transformation. The thesis argues that the project's success depended on the quality of the representations of knowledge and actors in the network. Based on the empirical analysis and previous research, the thesis presents a model that illustrates how the quality of representations increases for each iteration of technological development. Furthermore, it emphasizes the importance of early and frequent iterations due to the declining plasticity of the actor-network over time.

The thesis concludes that the most central barriers to digital transformation lie in their complexity and that these can be overcome through continuous maintenance of the project's network of actors through iterative updating of representations.