AI-adoption er ikke målet. Bedre arbejde er.

Tillykke! Din organisation har fået 1.000 medarbejdere til at bruge AI.

Men hvad har I egentlig fået ud af det?

Jeg støder ofte på målinger af AI-adoption, der handler om, hvor mange medarbejdere der bruger teknologien, og hvor ofte. Langt sjældnere møder jeg målinger af, om den faktisk har forbedret deres arbejde.

Det er selvfølgelig relevant at vide, om teknologien bliver taget i brug. Men antallet af brugere fortæller os ikke nødvendigvis noget om kvaliteten eller værdien af brugen.

Og her synes jeg, vi risikerer at overse noget væsentligt.

Vi risikerer at designe efter det, vi måler

Hvis succes defineres som, at flest muligt bruger AI, bliver organisationens indsats hurtigt rettet mod netop det: At få flest muligt til at bruge AI.

Men hvad nu, hvis vi i stedet tog udgangspunkt i, hvad der faktisk skal blive bedre?

Løser medarbejderne deres opgaver bedre? Træffer de bedre beslutninger? Udvikler de deres kompetencer? Og oplever de, at deres arbejde giver mere værdi og mening?

For mig er det langt mere interessante spørgsmål end antallet af AI-interaktioner.

AI-adoption er også en strategisk designopgave

Jeg tror, vi skal blive langt bedre til at betragte AI-adoption som en strategisk designopgave.

For hvis målet er bedre arbejde, må vi begynde med at forstå menneskene, der udfører det.

Ikke kun hvilke værktøjer de mangler, eller hvilke opgaver de gerne vil automatisere.

Men hvad de forsøger at lykkes med. Hvordan de arbejder. Hvad der står i vejen. Og hvad der gør deres arbejde meningsfuldt.

Den forståelse giver os et langt bedre udgangspunkt for at forestille os, hvordan arbejdet kunne se anderledes ud.

Måske kan AI frigøre tid fra administrative opgaver. Måske kan teknologien hjælpe medarbejdere med at udforske flere perspektiver, udvikle idéer eller kvalificere beslutninger.

Og måske opdager vi, at den bedste løsning på en udfordring slet ikke involverer AI.

Det ved vi først, når vi undersøger det.

Fra implementering til eksperimenter

Jeg tror på en undersøgende tilgang, hvor vi udvikler løsninger sammen med medarbejderne, afprøver dem i deres virkelige arbejdskontekst og lærer af resultaterne.

Ikke kun ved at måle, om de bruger løsningen.

Men ved at undersøge, hvad den faktisk ændrer.

Bliver arbejdet lettere? Bedre? Mere meningsfuldt? Og bliver medarbejderne bedre i stand til at vurdere, hvornår AI er en hjælp, og hvornår deres egen dømmekraft skal tage over?

Test. Observer. Lær.

Og turde forkaste det, der ikke skaber værdi.

Det menneskelige perspektiv

Jeg bruger selv AI som sparringspartner og idéudvikler. Ikke for at producere mest muligt, men for at udfordre mine tanker, undersøge nye perspektiver og blive klogere.

Men det er stadig min egen dømmekraft, der afgør, hvad der er relevant, hvad der holder, og hvad der er værd at gå videre med.

Og det er netop den kvalitet i samspillet mellem menneske og teknologi, jeg synes, vi skal interessere os langt mere for.

I min optik skal vi blive bedre til at forestille os og designe, hvordan godt arbejde kan se ud. Og bringe teknologien i spil lige præcis dér, hvor den faktisk gør en forskel.

AI-adoption er ikke målet. Det er bedre arbejde.