Det norske AI-økosystemet har gjennomgått en rivende utvikling de siste årene. Ifølge en analyse fra RankmyAI ble mer enn tretti prosent av norske AI-selskaper grunnlagt i 2022 eller senere, og over halvparten av selskapene har blitt etablert etter 2019. 54 % av virksomhetene holder til i Oslo, mens Trondheim, Stavanger og Bergen utgjør mindre klynger. Samtidig er det store variasjoner i størrelse; over halvparten av selskapene har ti eller færre ansatte, men de hundre mest besøkte AI-selskapene tar størstedelen av investeringen og trafikken. Denne artikkelen ser nærmere på noen av de mest spennende norske startupsene som bygger AI-produkter i 2025, og gir et innblikk i hvilke løsninger de utvikler og hvilken betydning de har for norsk næringsliv.
Kilde: RankmyAI – Norway’s AI builders: key insights
Et økosystem i vekst: unge selskaper og konsentrert webtrafikk
Den norske AI-scenen kjennetegnes av en ung bedriftspopulasjon, geografisk konsentrasjon og et sterkt teknologimiljø. RankmyAI peker på at medianselskapet i den norske AI-porteføljen bare er 7,9 år gammelt. Over 54 % av selskapene holder til i hovedstaden, noe som gjenspeiler det sterke kompetansemiljøet i og rundt universiteter, forskningsinstitusjoner og næringsklynger. Analysen viser også en sterk konsentrasjon av netttrafikk: fem selskaper står for 72 % av alle besøk, mens de hundre mest populære selskapene samlet fanger 98 % av trafikken. Dette indikerer at bransjen domineres av noen få aktører, samtidig som det finnes en lang hale av små og mellomstore startups som bygger nisjeløsninger for spesifikke bransjer.
Kilde: RankmyAI – Norway’s AI builders: key insights
Simplifai: fra digitale medarbeidere til Agentic AI
En av de mest etablerte norske AI-startupene er Simplifai, som opprinnelig leverte «digitale medarbeidere» for å automatisere e-post og dokumenthåndtering. I februar 2025 lanserte selskapet Agentic AI, en ny generasjon produkter som automatiserer kjerneprosesser i forsikringsbransjen. Agentic AI tilbyr forhåndskonfigurerte agenter for personskade, motor- og reiseforsikring som akselererer skadebehandling, støtter underwriting og håndterer kundeforespørsler. I artikkelen om lanseringen understrekes det at Simplifai har utviklet seg fra en oppstart til en ledende aktør innen AI-drevet automasjon, med kunder i hele Europa. Ved å kombinere språkmodeller med regelmotorer sikrer Agentic AI både effektiv saksbehandling og full etterlevelse av regulatoriske krav, noe som reduserer behandlingstid og kostnader hos forsikringsselskapene.
Kilde: FinTech Global – Simplifai launches Agentic AI to transform insurance automation
Völur: optimalisering av kjøttindustrien
Mens mange AI-startuper fokuserer på finans og teknologisektoren, har Völur rettet blikket mot kjøttindustrien. Völur er et B2B-selskap som utvikler AI-teknologi for å optimalisere planlegging og produksjon i kjøttindustrien. På F6S-profilen sin forklarer selskapet at de bruker data og kunstig intelligens til å gi kjøttprodusenter optimale sorterings- og skjærebeslutninger for å maksimere verdien av hver slakt gjennom hele verdikjeden. Ved å integrere data fra slakterier, logistikk og etterspørsel bruker Völurs algoritmer maskinlæring for å forutsi hvilke produkter som bør produseres når, og hvordan hver slakt bør deles opp for å gi best totalverdi. Dette gjør at kjøttprodusenter kan redusere matsvinn, øke inntjeningen og tilpasse produksjonen til markedets behov.
Kilde: Business Norway – Optimal meat utilisation with Völur AI technology
Strise: automatisering av anti-hvitvasking
Finanssektoren er en av de mest avanserte brukerne av AI i Norge, og Strise er et av de sterkeste eksemplene på dette. Strise utvikler en Anti-Money Laundering-plattform (AML) som kombinerer kunnskapsgrafer, maskinlæring og naturlig språkprosessering (NLP) for å identifisere og stanse økonomisk kriminalitet. I september 2023 kunngjorde Strise en Series A-runde på 10 millioner euro ledet av Atomico, med mål om å ekspandere internasjonalt, først til Storbritannia. Selskapet opplyser at deres teknologi reduserer tiden kundene bruker på due diligence med 90 % og kutter kostnadene med 30 %. Strises løsninger brukes av 70 % av de ledende nordiske bankene, inkludert Nordea, Handelsbanken og Vipps MobilePay, samt internasjonale pilotkunder som EY og advokatfirmaet Orrick. Tjenesten består av en kunnskapsgraf som kontinuerlig oppdateres med data fra åpne kilder og regulatoriske registre, slik at banker raskt kan oppdage mistenkelige transaksjoner, overvåke risikoprofiler og etterleve AML-forskrifter.
Spoor: overvåking av fugler for bærekraftig vindkraft
En annen nisje der norske AI-startups markerer seg, er miljø og bærekraft. Selskapet Spoor er et raskt voksende programvareselskap med et oppdrag om å gjøre det mulig for industri og natur å sameksistere. Deres første tjeneste bruker kunstig intelligens og datamaskinsyn for å hjelpe vindparkoperatører og utviklere med å overvåke fugleaktivitet i landbaserte og offshore vindparker. Systemet analyserer videostrømmer fra kameraer på turbiner og identifiserer fuglearter, flymønstre og kollisjonsrisiko i sanntid. Dette gjør at operatørene kan tilpasse driften for å minimere fuglekollisjoner og dokumentere miljøpåvirkningen av vindparker. Ved å kombinere ekspertise innen AI og ornitologi har Spoor bygget et produkt som adresserer et presserende bærekraftproblem og støtter utviklingen av grønn energi.
Kilde: Business Norway – Spoor AS
Andre selskaper og fremvoksende trender
Utover Simplifai, Völur, Strise og Spoor ser vi tre tydelige spor i det norske AI-landskapet i 2025: kundedialog, by- og arealplanlegging samt virksomhetsarkitektur.
- Boost.ai (Stavanger): Leverer samtale-KI for banker, forsikring og offentlig sektor. Selskapets virtuelle agenter håndterer store volum og integreres i eksisterende systemer. Plattformen kombinerer naturlig språkforståelse med selvbetjening og gir dokumentert reduksjon i svartid og kostnader.
- Spacemaker (nå en del av Autodesk/Autodesk Forma): Utviklet en AI-støttet plattform for tidligfase by- og arealplanlegging som genererer og evaluerer tusenvis av forslag basert på solforhold, støy og utnyttelse. Teknologien brukes nå globalt gjennom Autodesks portefølje.
- Ardoq (Oslo): Tilbyr en datadrevet plattform for virksomhetsarkitektur. Gjennom AI og grafteknologi kartlegger løsningen systemlandskap, avhengigheter og endringspåvirkning, og gir beslutningsstøtte på tvers av IT og forretningsområder.
Til sammen illustrerer disse aktørene bredden i norsk KI-anvendelse – fra dialog og selvbetjening til generativ design og strategisk styring. Fellesnevneren er pragmatisk bruk av maskinlæring kombinert med domenekunnskap og integrasjoner som gir målbare resultater for brukerne.
Kilde: RankmyAI – Norway’s AI builders: key insights
Støtteordninger og regulatoriske rammer
Regjeringen har i industrimeldingen «Industrien – konkurransekraft for en ny tid» fremhevet at data og kunstig intelligens er viktige verktøy for å skape et omstillingsdyktig og innovativt næringsliv. Økt deling av data mellom næringslivet og offentlig sektor, styrking av veiledning om ansvarlig AI gjennom regulatoriske sandkasser og tilrettelegging for innovasjon i næringslivet er blant grepene som skal tas. Myndighetene arbeider også med å etablere test- og regulatoriske sandkasser som gjør det mulig for startups å prøve ut nye AI-løsninger under tilsyn, noe som reduserer risiko og fremmer ansvarlig utvikling. Slik støtte er avgjørende for at Norge skal kunne konkurrere internasjonalt og sikre at nye løsninger følger etiske og juridiske rammer.
Kilde: Regjeringen – Industrien – konkurransekraft for en ny tid (PDF)
Utfordringer: kapital, kompetanse og markedsadgang
Til tross for vekst og mangfold står norske AI-startups overfor flere utfordringer. RankmyAI viser at over halvparten av selskapene har mindre enn ti ansatte. Det kan være krevende å skaffe kapital til å skalere internasjonalt i konkurranse med større aktører i USA og Asia. Flere selskaper melder om mangel på spisskompetanse innen maskinlæring, datavarehus og etikk. I tillegg er det begrenset tilgang til store datasett, særlig innen offentlig sektor, som kunne styrket utviklingen av språkmodeller på norsk. Regulatorisk usikkerhet – blant annet knyttet til EUs AI-forordning – kan også skape ekstra byrder for små selskaper. En annen utfordring er at store plattformer som Google og Microsoft tilbyr kraftige API-er og generative modeller som gjør det vanskelig for små aktører å differensiere seg. På den positive siden gir økende bevissthet om personvern og bærekraft mulighet for nisjeløsninger og fokus på sikkerhet, som kan være en konkurransefordel for norske selskaper.
Kilde: RankmyAI – Norway’s AI builders: key insights
Samarbeid og muligheter: samfunnsnytte i sentrum
Samarbeid mellom startups, akademia og etablerte virksomheter er en nøkkel til suksess. Flere norske AI-startups samarbeider tett med forskningsmiljøer, blant annet ved NTNU, Universitetet i Oslo og Nasjonalt senter for kunstig intelligens. Slik kunnskapsdeling har ført til løsninger som Spoors fugleovervåking, utviklet i samspill med ornitologer og vindkraftutbyggere. Strise jobber med banker og regulatorer for å sikre at deres AML-systemer følger gjeldende lover, mens Völur samarbeider med kjøttindustrien for å redusere matsvinn. Ved å koble innovasjon med reelle behov i næringslivet får startupene både betalte pilotprosjekter og tilgang til data som gjør algoritmene bedre. Dette skaper en positiv sirkel der selskapene bidrar til samfunnsnytte og samtidig bygger bærekraftige forretningsmodeller.
Kilder: Business Norway – Spoor AS; EU-Startups – Strise funding and AML platform; Business Norway – Völur AI technology
Veien videre: mot en modnende AI-industri
Alt tyder på at 2025 blir et avgjørende år for norske AI-startups. Den sterke veksten de siste årene viser at Norge har blitt en attraktiv arena for å starte og skalere AI-selskaper. Med støtte fra statlige initiativer, en økende internasjonal investorinteresse og et sterkt fokus på etisk og bærekraftig teknologi, har norsk AI-industri et godt utgangspunkt for å hevde seg globalt. For at denne utviklingen skal fortsette, må startups samarbeide på tvers av bransjer, investorer må satse langsiktig, og myndighetene må sørge for klare og forutsigbare regelverk.
For deg som ønsker å utforske flere bruksområder for kunstig intelligens, anbefaler vi Ainy-artikkelen AI i helsesektoren – norske prosjekter i front, som beskriver hvordan AI forbedrer diagnostikk og behandling i helsevesenet, og KI og arbeidsrett – Norge 2025, som diskuterer juridiske og etiske spørsmål knyttet til bruk av AI i arbeidslivet. Disse artiklene illustrerer bredden av bruksområder og utfordringer som følger med den raske AI-utviklingen i Norge.
