Fire skarpe med teknologiantropolog Kenzie Zimmer
AI ændrer arbejdsgange i rådgivervirksomheder og stiller nye krav til kvalitetssikring, tillid og kultur. Med afsæt i nye tal giver Kenzie Zimmer fra Implement Consulting Group sit bud på, hvordan vi bedst arbejder sammen med – og om – AI.
80 procent af rådgivervirksomhederne anvender i dag AI. Hvordan oplever du, at det ændrer de uformelle arbejdsgange og kulturen i organisationerne, når teknologien bliver udbredt?
Det ændrer, hvordan vi forholder os til hinanden. Viden og kapabiliteter, man tidligere måtte opsøge hos en kollega, kan man nu få andre steder. Måske føler man ikke længere, at man behøver række ud til en juniorkollega. Eller der er noget, man selv kan prøve eller bygge, som man før skulle have hjælp til – for eksempel en changekonsulent, der selv kan bygge en prototype i stedet for at briefe en udvikler.
Det betyder også et stigende behov for flere samtaler ude i organisationerne frem for kun tool-træning. Hvordan sikrer vi kvalitet? Hvordan vil vi gerne dele viden? Hvad er vigtigt for os at vedligeholde i vores nuværende kultur, og hvad kunne vi godt tænke os skulle se anderledes ud?
Vi ser også en kultur, som hele tiden er i bevægelse. Når brugen bliver mere udbredt, er der nogle ting, der ikke længere er acceptable, som var helt okay for kort tid siden. At skrive for eksempel nogle slags mails eller et LinkedIn-opslag med AI-sprog. Da det var nyt og mindre udbredt, var det fedt. Nu kan folk godt se det og i nogle tilfælde fortolke det som et tegn på dovenskab. Vi skal være klar til at forstå, hvad ”kvalitet” er, og hvordan det kan ændre sig over tid.
Blandt de 807 rådgivervirksomheder, der bruger AI, peges der på 'manglende indsigt i mulighederne' som den største barriere for at bruge det mere. Hvad skal der fra din stol til for at opbygge indsigt på en måde, hvor medarbejderne reelt tager teknologien til sig?
Det, vi ser i vores adoptionsarbejde, er, at man skal komme meget tæt på folks hverdag, og at de skal have en forståelse af, hvad teknologien kan og ikke kan, så man kan demystificere, hvad AI kan gøre for en.
Det med at bringe det helt tæt på betyder, at folk kan tage et så stort og mystisk et begreb som "AI" og oversætte det til "noget, jeg kan bruge til at hjælpe mig med x, y og z".
Så er der også det med at få opbakning fra sin organisation. Hvis jeg skal tage det kulturelle perspektiv, handler det om to ting på én gang: frihed og retning.
Frihed er, at folk har plads til at eksperimentere. At de har adgang til værktøjerne og licenserne. Og at der bliver investeret i at bygge kompetencer – løbende og i forskellige formater. Det handler både om en grundforståelse af AI, så vi har et fælles sprog, og om at komme helt tæt på de enkelte teams og deres konkrete opgaver, fordi behovene ser forskellige ud fra forretningsområde til forretningsområde.
Retning er, at der er sagt højt, hvad AI konkret skal hjælpe os med fra lederenes side. Hvor er det, at man synes, AI vil give værdi, og hvad for nogle problemer eller ambitioner AI kan hjælpe med. At forventningerne er tydelige: hvordan man kan bruge AI, og hvad man skal passe på med. Og at indsatsen omfatter hele organisationen, ikke kun et hjørne af den.
19 procent af danskerne har ”meget høj” eller ”høj” tillid til AI-baserede beslutninger. Hvad skal der til for at styrke tilliden?
På den ene side vil jeg sige, at det er godt og sundt at være kritisk over for AI. Og jeg vil altid sige, at en AI-beslutning sjældent kun er AI. Der er et menneske, som har sat rammerne op, og man skal kunne se på det hele og forholde sig kritisk til det.
Tillid er altid interessant, for hvis vi tænker helt logisk, er der sikkert nogen, der vil sige: "Forskningen viser jo, at i mange situationer AI laver fejl sjældnere end mennesker.” Men tillid handler om flere ting på samme tid. Det, der ligger rundt om beslutningen, betyder også noget:
Hvordan bliver den kommunikeret, hvem var involveret, og så videre. Kan jeg forstå det? Har jeg agency i situationen? Kan jeg relatere til det, kan jeg følge med i det? Hvor ligger ansvaret for den slags beslutninger?
59 procent af danskere på tværs af brancher mener, at overgangen til arbejdslivet skal styrkes som følge af, at teknologien 'overtager' junioropgaver. Hvordan ser du, at både virksomheder og de yngre medarbejdere sikrer de rette kompetencer og faglige dømmekraft?
Vi bliver nødt til at se det her som en fælles opgave – at vi har et læringsøkosystem i vores organisationer.
De yngre medarbejdere kommer måske ind med mere erfaring med teknologien, men de har ikke erfaringen fra faget. En junior kan producere en fornuftig analyse, men ikke mærke, om tallet er plausibelt. Eller bruge Claude uden at have konteksten til at prompte den rigtigt. Og så er der dem, der har erfaringen, men mangler at få teknologien ind i deres arbejde.
Yngre mennesker skal passe på, at de ikke bare bliver en menneskelig proxy for et AI-værktøj. De skal også kunne tænke kritisk, prompte godt, forstå konteksten. Ikke bare altid spørge AI først.
De mere erfarne skal til gengæld være gode til at støtte de yngre. Bruge tid og investere i at give feedback i stedet for at tænke: "Jeg kunne få det hurtigere med AI."
Man er også nødt til at tænke på, hvilken slags organisation man er i gang med at bygge, og så skal organisationer også sørger for at skabe den kultur med de rigtige incitamenter.
