Rapport om beslutningsstøtte for bosetting av flyktninger ved bruk av datadrevne anbefalingsverktøy
09/01/2026
Agenda Kaupang og ideas2evidence har på oppdrag fra Arbeids- og inkluderingsdepartementet (AID) gjennomført en utredning av hvordan datadrevne beslutningsstøtteverktøy kan bidra til en mer treffsikker bosettingsprosess for flyktninger i Norge. Formålet har vært å undersøke potensialet slike verktøy kan ha innenfor norske rammebetingelser, og hva vi kan lære av internasjonale erfaringer.
Bosettingen skal etter gjeldende politikk være styrt, spredt og rask, men samtidig treffsikker. Det siste er krevende å oppnå i et system som håndterer store volum, ustrukturert informasjon og betydelig variasjon i behov og kommunale forutsetninger.
Utredningen bygger på et omfattende kunnskapsgrunnlag: en systematisk gjennomgang av internasjonal forskning og erfaringer fra Tyskland, Nederland, Sveits og USA, innsikt fra IMDi og kommuner, analyser av norske data samt en kartlegging av eksisterende verktøy og datakilder. Kunnskapsgrunnlaget viser at det finnes et reelt potensial for mer systematikk og bedre utnyttelse av tilgjengelig informasjon, samtidig som personvern, forklarbarhet og rettssikkerhet må stå sentralt.
Vi har vurdert fire konsepter for datadrevet matching, fra regelbaserte modeller til prediktiv matching og fullautomatiserte løsninger, og analysert dem med hensyn til treffsikkerhet, databehov, risiko og forvaltningsmessige konsekvenser. I tillegg har vi gjennomført en forenklet samfunnsøkonomisk analyse av kostnader, gevinster og usikkerhet, og vurdert hvilke prinsipper og krav som må ligge til grunn for ansvarlig bruk av kunstig intelligens i offentlig forvaltning.
Analysen viser at prediktiv matching kan ha et særlig potensial til å bidra til bedre integreringsutfall, spesielt når det gjelder sysselsetting. Dette forutsetter imidlertid at modellene brukes som beslutningsstøtte, ikke som automatisert saksbehandling, og at de utvikles med klare krav til transparens, dataminimering og ansvarlig forvaltning.
På denne bakgrunn anbefaler vi å gjennomføre en pilot av et prediktivt anbefalingsverktøy. En pilot, kombinert med åpen anskaffelse og eventuelt deltakelse i regulatorisk sandkasse, kan gi nødvendig kunnskap om praktisk anvendbarhet, datakvalitet, personvern, organisering og faktisk effekt.
Arbeidet er gjennomført av Tom E. Markussen (prosjektleder), Eivind Hageberg, Gard Ringen Høibjerg, Kjersti Nordskog og Morten Stenstadvold. Førsteamanuensis Per-Arne Andersen (Universitetet i Agder) har bidratt med faglig støtte, og Martin Austvoll Nome har vært kvalitetssikrer.
