Det här förändras när AI blir en del av arbetslivet
Petronella Barvaeus är strateg och AI-specialist på Maniola med 20 års erfarenhet av att göra nya tekniska möjligheter användbara i praktiken. Här ger hon sin bild av vad som faktiskt förändras när AI blir en del av arbetslivet – och vad organisationer behöver förstå för att gå från experiment till verklig effekt.
Förändringen handlar inte om verktyg – utan om hur vi tänker
Det finns en klassisk tanke om teknikskiften: vi överskattar ofta förändringen på kort sikt, men underskattar den på lång sikt. Med AI är det lite annorlunda, eftersom förändringen går så otroligt snabbt och till stor del drivs underifrån – många använder redan AI i sitt dagliga arbete. Det som kommer att förändras är inte bara vilka verktyg vi använder, utan hur vi löser problem – hur vi tänker, producerar, analyserar och fattar beslut. Men exakt vad AI ska lösa i en specifik verksamhet är inte givet på förhand. Det behöver vi definiera själva.
Automatisera rätt saker – inte dåliga processer
Många pratar just nu om AI-agenter och automatiserade arbetsflöden, som har en enorm potential – men man missar ibland grundfrågan: fungerar processen tillräckligt bra från början? Det finns ett känt citat av Bill Gates: "Automation applied to an efficient operation will magnify the efficiency. Automation applied to an inefficient operation will magnify the inefficiency." Om ett arbetssätt är otydligt kommer automatiseringen ofta bara att förstärka problemen. Därför behöver man först definiera hur arbetet faktiskt ska gå till, vad som skapar värde och vilka delar som lämpar sig för AI-stöd.
Fler AI-möjligheter?
Det mänskliga omdömet blir viktigare, inte mindre viktigt
Vår viktigaste uppgift blir inte alltid att göra allt från grunden, utan att bedöma, välja riktning, ställa bättre frågor och avgöra vad som håller tillräckligt hög kvalitet. Det gör det mänskliga omdömet ännu viktigare. Vi behöver kunna se när ett AI-genererat förslag är användbart, när det är för ytligt och när det leder oss fel. För specialister handlar det om att använda sin expertis mer aktivt. För ledare handlar det också om att skapa förutsättningar för medarbetarna att nyttja möjligheterna på ett effektivt men också ansvarsfullt sätt.
Bli nyfiken, kritisk och beredd att ompröva hur arbetet görs
I närtid blir det inte mindre viktigt med mänsklig kompetens. Tvärtom. Vi behöver bli ännu bättre på att förstå våra egna arbetssätt för att kunna leda AI: definiera uppgiften, ge rätt kontext, granska resultatet och förstå konsekvenserna av det vi publicerar, beslutar eller bygger vidare på. En avgörande kompetens är också ett utvecklingsorienterat förhållningssätt. Vi behöver vara beredda att ifrågasätta våra arbetssätt – och bli ifrågasatta i hur vi löser uppgifter. Det kan kännas obekvämt, men det är där lärandet sker. AI-utvecklingen kräver inte att alla blir tekniker, men den kräver att fler blir nyfikna, kritiska och villiga att ompröva hur arbetet görs.
Ta steget från enskilda experiment till samordnad AI-användning
Många organisationer befinner sig just nu i ett utforskande läge där medarbetare testar AI på egen hand. Det är positivt. Experimenterande är en viktig del av lärandet och utvecklingen går för snabbt för att allt ska kunna styras uppifrån. Men för att få verklig effekt räcker det inte med enskilda initiativ. Organisationer behöver också skapa förutsättningar för en mer samordnad AI-användning. Annars riskerar kunskap, arbetssätt och erfarenheter att stanna hos individer istället för att utveckla verksamheten som helhet.