Skrevet av: Frode Aleksander Håøy Rismyhr.
Det er stor forskjell på å ha tilgang til kunstig intelligens og å bruke teknologien godt.
I mange virksomheter er verktøyene allerede på plass. Medarbeiderne har fått tilgang til ChatGPT, Microsoft Copilot eller andre KI-løsninger. Noen har deltatt på et webinar, en inspirasjonsdag eller et grunnkurs. Kanskje har virksomheten også laget retningslinjer for hva verktøyene kan brukes til.
Likevel gjennomføres mange oppgaver omtrent som før.
Noen medarbeidere tester KI på stadig nye områder. Andre vet ikke hvor de skal begynne. Enkelte er usikre på hvilke opplysninger de kan legge inn, hva som må kontrolleres, og hvem som har ansvaret dersom resultatet inneholder feil.
Virksomheten har da tatt i bruk et nytt verktøy, men har ikke nødvendigvis utviklet en ny arbeidsmåte.
Skal kunstig intelligens skape varig verdi, må teknologien bli en trygg og nyttig del av arbeidet. Det krever mer enn lisenser og gode intensjoner. Det krever tydelige prioriteringer, praktisk trening og ledere som følger opp hvordan teknologien faktisk brukes.
Her er sju grep som kan hjelpe virksomheten fra KI-strategi til praktisk anvendelse.
Denne artikkelen bygger videre på kronikken «KI-strategien lykkes ikke før folk faktisk endrer måten de jobber på», skrevet av Frode Aleksander Håøy Rismyhr og publisert i Dagens Perspektiv.
Det er stor forskjell på å ha tilgang til KI og å ha utviklet en bedre arbeidsmåte.
1. Start med oppgavene – ikke KI-verktøyene
Mange KI-satsinger begynner med spørsmålet: Hvilket verktøy skal vi kjøpe?
Et bedre utgangspunkt er: Hvilken oppgave skal bli enklere, bedre eller mindre tidkrevende?
Kunstig intelligens er ikke et mål i seg selv. Teknologien skal løse et konkret problem eller forbedre en bestemt arbeidsprosess.
Det kan for eksempel handle om å:
finne og strukturere informasjon
oppsummere dokumenter
analysere data og identifisere mønstre
utvikle ideer og førsteutkast
tilpasse innhold til ulike målgrupper
automatisere repetitive oppgaver
gjøre intern kunnskap lettere tilgjengelig
En kommunikasjonsavdeling kan bruke KI til research, idéutvikling og bearbeiding av tekst. En ledergruppe kan bruke teknologien til å utforske scenarier, strukturere innspill og utfordre egne antakelser.
I begge tilfeller må mennesker fortsatt kontrollere fakta, vurdere sammenhengen og stå ansvarlig for resultatet.
Kartlegg derfor først hvordan oppgaven utføres i dag:
Hvor brukes det unødvendig mye tid?
Hvor oppstår feil eller dobbeltarbeid?
Hvilke deler krever menneskelig skjønn?
Hva kan teknologien støtte?
Hvordan ser et bedre resultat ut?
Først når dere kan svare på dette, er det mulig å vurdere hvilket verktøy dere trenger.
2. Velg noen få piloter som betyr noe
En KI-strategi kan være ambisiøs uten å være anvendelig.
Dersom strategien skal omfatte hele virksomheten fra første dag, kan avstanden mellom planen og arbeidshverdagen bli stor. Samtidig gir tilfeldig testing blant enkeltpersoner lite felles læring.
Velg heller to eller tre avgrensede pilotområder.
En god pilot bør:
være knyttet til en reell arbeidsoppgave
være liten nok til at dere kan teste raskt
gi merkbar verdi dersom den lykkes
ha moderat og håndterbar risiko
kunne evalueres
Det kan være forberedelse og oppsummering av møter, bearbeiding av rapporter, intern kunnskapsdeling, kundekommunikasjon eller produksjon av markedsinnhold.
Definer hva piloten skal forbedre før dere begynner.
Skal tidsbruken reduseres? Skal kvaliteten bli jevnere? Skal medarbeiderne få raskere tilgang til informasjon? Eller skal teknologien frigjøre tid til analyse, kreativitet og kundekontakt?
Uten et tydelig mål blir det vanskelig å vite om piloten har gitt verdi eller bare produsert aktivitet.
Virksomheter som ønsker en konkret fremgangsmåte, kan bruke guiden Slik gjennomfører du et 90-dagers KI-løp i virksomheten som utgangspunkt.
3. Avklar ansvar før bruken øker
Når KI blir en del av en arbeidsprosess, oppstår spørsmål som ikke bør overlates til den enkelte medarbeider:
Hvem er ansvarlig for at informasjonen er riktig?
Hvilke opplysninger kan legges inn i verktøyet?
Hvem kontrollerer fakta og kilder?
Hvilke oppgaver krever alltid menneskelig vurdering?
Hvem godkjenner resultatet før det brukes?
Hva gjør vi dersom verktøyet gir et misvisende svar?
Virksomheten trenger praktiske rammer for personvern, informasjonssikkerhet, kildebruk, kvalitetssikring, godkjenning og ansvar.
Det er liten hjelp i et dokument som bare sier at medarbeiderne skal «bruke KI ansvarlig», dersom ingen har forklart hva dette betyr i arbeidshverdagen.
En enklere og mer anvendelig modell er å skille mellom:
Dette kan du bruke KI til.
Dette krever godkjenning eller ekstra kontroll.
Dette skal du ikke bruke KI til.
Dette må alltid kvalitetssikres av et menneske.
Slike rammer reduserer både risiko og usikkerhet.
Les også: Slik skaper du trygg KI-bruk i organisasjonen.
4. Gjør KI til en lederoppgave
KI-arbeidet kan ikke bare overlates til IT-avdelingen eller medarbeiderne som allerede er mest interessert i teknologi.
Lederne trenger ikke å være eksperter på alle verktøyene. De må forstå nok til å kunne prioritere, fordele ansvar og stille gode spørsmål.
En leder bør blant annet kunne vurdere:
Hvilke mål skal KI-bruken støtte?
Hvor kan teknologien gi størst verdi?
Hvilke oppgaver bør ikke automatiseres?
Hvilken kompetanse trenger medarbeiderne?
Hvordan påvirkes roller og ansvar?
Hvordan skal kvalitet og risiko følges opp?
Lederens oppgave er ikke å late som om alle svarene finnes.
Oppgaven er å skape retning, ta nødvendige valg og sørge for at virksomheten lærer systematisk mens teknologien og arbeidsmåtene utvikles.
Arbeidet med KI vil derfor ofte også være en oppgave innen strategi, organisasjonsutvikling og endringsledelse.
Kurset AI for ledere – strategisk innsikt og praktisk anvendelse er utviklet for ledere og beslutningstakere som ønsker å koble KI til strategi, arbeidsprosesser og organisasjonsutvikling.
KI er ikke bare et teknologiprosjekt. Det er også et leder- og endringsprosjekt.
5. Tren på arbeidet som faktisk skal utføres
Et foredrag kan skape nysgjerrighet. Et kurs kan gi kunnskap. Men KI-kompetansen blir først nyttig når medarbeiderne får bruke den på reelle oppgaver.
En enkel læringsprosess kan være:
Velg en tilbakevendende arbeidsoppgave.
Beskriv hvordan den utføres i dag.
Test hvordan KI kan støtte deler av arbeidet.
Kontroller fakta, språk, kilder og vurderinger.
Sammenlign resultatet med dagens arbeidsmåte.
Dokumenter og del erfaringene.
Slik lærer medarbeiderne mer enn å formulere en god instruksjon til ChatGPT eller Copilot.
De lærer når teknologien er nyttig, når den skaper merarbeid, hvilke feil den kan gjøre, og hvordan egen fagkompetanse må brukes sammen med verktøyet.
For medarbeidere innen markedsføring kan praktisk KI-opplæring blant annet omfatte analyse, automatisering, innholdsproduksjon, annonsering, SEO og strategi.
IGMs e-læringskurs Avansert AI i digital markedsføring – sertifisering fra Digital Marketing Institute er et aktuelt tilbud for fagpersoner som ønsker å utvikle denne kompetansen.
6. Gjør det trygt å være nybegynner
Motstand mot KI blir noen ganger forklart med at medarbeiderne er skeptiske eller lite endringsvillige.
Det kan være en for enkel forklaring.
Mange er usikre på hva teknologien vil bety for rollen deres, kompetansen deres og verdien av arbeidet de gjør:
Hva skjer med oppgavene mine?
Hva kan jeg bruke verktøyet til?
Hva skjer dersom KI gir feil svar?
Er det trygt å fortelle at jeg ikke forstår teknologien?
Dersom slike spørsmål ikke blir tatt på alvor, kan resultatet bli stillhet, passivitet eller bruk som ikke deles med kolleger og ledere.
Virksomheten trenger derfor arenaer hvor medarbeiderne kan vise frem både gode og dårlige forsøk.
Et KI-resultat som ikke fungerte, kan være minst like lærerikt som et vellykket eksempel. Kanskje oppgaven ikke egnet seg for KI. Kanskje verktøyet manglet nødvendig kontekst. Eller kanskje kontrollarbeidet tok lengre tid enn virksomheten sparte.
Trygg utprøving betyr ikke at alt er tillatt. Det betyr at virksomheten kombinerer tydelige grenser med reell mulighet til å lære innenfor dem.
Aktuelle kurs er Workshop Endringsledelse med Brendan Martin og Hvordan lede team til gruppepsykologisk trygghet.
7. Mål verdi – ikke antall brukere og forsøk
Det er enkelt å måle hvor mange som har fått tilgang til et verktøy, hvor mange som har gjennomført et kurs, eller hvor mange KI-piloter virksomheten har startet.
Slike tall viser aktivitet. De viser ikke nødvendigvis verdi.
Virksomheten bør heller undersøke:
Har tidsbruken gått ned?
Har kvaliteten blitt bedre?
Har antallet feil økt eller gått ned?
Har kontrollarbeidet blitt mer omfattende?
Får kundene bedre eller raskere hjelp?
Opplever medarbeiderne større mestring?
Er det frigjort tid til viktigere oppgaver?
Tidsbesparelse er heller ikke den eneste mulige gevinsten.
KI kan bidra til bedre kvalitet, flere perspektiver, raskere læring og mer tilgjengelig informasjon. Men teknologien kan også føre til mer innhold av lavere kvalitet, uklare ansvarsforhold og nye oppgaver knyttet til kontroll og retting.
Derfor må dere måle det dere faktisk ønsket å forbedre – ikke bare om verktøyet ble brukt.
Det viktigste er ikke hvor mye KI brukes, men hvilken verdi bruken skaper.
Fra enkeltpersoner som tester til en organisasjon som lærer
I mange virksomheter avhenger KI-bruken fortsatt av den enkelte medarbeider. Noen har utviklet gode metoder. Andre har knapt begynt. Erfaringene blir ikke nødvendigvis dokumentert eller delt.
Neste steg er å gjøre de beste erfaringene til en del av virksomhetens felles praksis.
Når en pilot fungerer, bør dere beskrive:
hvilken oppgave metoden passer for
hvordan arbeidsprosessen gjennomføres
hvilken menneskelig vurdering som kreves
hvordan resultatet skal kontrolleres
hvem som har ansvar
hvordan effekten skal måles
Dette kan samles i en enkel arbeidsbeskrivelse, sjekkliste eller mal.
Kurset Prosessledelse: Slik mestrer du fasiliteringsrollen gir praktiske metoder for virksomheter som skal kartlegge oppgaver, dele erfaringer og utvikle nye arbeidsprosesser sammen.
KI gjør ikke faglighet mindre viktig
Kunstig intelligens kan produsere forslag raskt, men teknologien overtar ikke ansvaret for resultatet.
En språkmodell kan skrive en overbevisende tekst med faktafeil. Den kan oppsummere et dokument og utelate et avgjørende forbehold. Den kan foreslå en effektiv arbeidsmåte uten å forstå virksomhetens historie, faglige standarder eller konsekvensene av et feilaktig svar.
Derfor blir faglig dømmekraft, kildekritikk og kvalitetssikring viktigere når KI tas i bruk.
Medarbeiderne må fortsatt kunne vurdere:
Er svaret riktig?
Mangler det vesentlig informasjon?
Kan påstandene dokumenteres?
Er språk og tone riktig?
Er dette godt nok til at jeg vil sette navnet mitt på det?
Les mer i artikkelen KI gjør ikke faglighet mindre viktig – den gjør den viktigere.
Spørsmålet alle KI-strategier må svare på
Det avgjørende spørsmålet er ikke hvor mange KI-verktøy virksomheten har kjøpt. Det er heller ikke hvor mange medarbeidere som har vært på kurs, eller hvor mange piloter som er startet.
Det viktigste spørsmålet er:
Hva gjør vi annerledes i arbeidshverdagen – og hvilken verdi skaper det?
Når virksomheten kan svare konkret på dette, har KI-strategien begynt å bli til praksis.
Kurs i KI, ledelse og endringsledelse
IGM og Glasspaper tilbyr kurs for ledere, fagpersoner og virksomheter som vil gå fra generell KI-interesse til trygg og praktisk anvendelse.
Aktuelle kurs:
Kontakt IGM om et bedriftsinternt kurs eller kompetanseløp
