En schweizerkniv til AI-transformation: Sådan kan HR styre skuden gennem tværfunktionelt samarbejde

Anthony Onesto har haft en karriere inden for HR, drift, marketing og meget mere. Han lancerede endda en AI-virksomhed inden for HR for 10 år siden — før ChatGPT eksisterede. I dag står han bag AI i HR Today og er VP for platform- og produktmarketing hos den AI-drevne virksomhed inden for præstationsstyring 15Five.

Vi talte med ham for at lære mere om, ja, AI i HR i dag. Han fortalte os, hvorfor det er så vigtigt med tværfunktionelt samarbejde ved implementering af AI, hvor HR går forrest.

Fra regnskab til AI-drevet HR

Jeg begyndte min karriere som revisor, men indså hurtigt, at det ikke var mit kald. Under dotcom-boomet og -krakket bevægede jeg mig ind i det, vi i dag kalder brøkdel-HR, hvor jeg arbejdede med virksomheder i brancher i hastig udvikling.

Min rejse tog for alvor fart, da jeg kom med i en mobiliværksættervirksomhed i den tidlige fase og blev ramt af “iværksætterfeberen”. Siden da har jeg brugt det meste af min karriere på at hjælpe unge virksomheder med at udvikle deres personalestrategier, etablere driften og til tider udvikle deres forretningsmodeller fra bunden.

Mine roller har spændt fra personalechef og driftschef til direktør, daglig leder og nu VP for platform- og produktmarketing hos 15Five. Denne vej har givet mig både dyb ekspertise og et bredt perspektiv på tværs af funktioner og brancher.

Jeg stod konstant over for udfordringen med at opbygge HR-funktioner fra bunden, ofte uden en skabelon. Jeg trives i disse ukendte områder, og tidligt lærte jeg at opbygge et netværk af rådgivere som en "schweizerkniv" — kolleger på forskellige stadier, i forskellige brancher og endda kolleger med forskellige baggrunde. Disse rådgivere har sammen med de dynamiske iværksættere, jeg har arbejdet sammen med, været uvurderlige for min udvikling og ledelsesrejse.

Sådan bygger du bro mellem AI's potentiale og resultater

Der er i øjeblikket et gab mellem ledelsens forventninger, som ofte fastsættes af CEO'er, og medarbejdernes virkelighed.

Dette er ikke et nyt fænomen; det minder om det, vi så under bølgerne af digital transformation og outsourcing i 1990'erne. Ledere antager ofte, at de kan implementere og tage nye teknologier i brug med det samme uden fuldt ud at overveje den menneskelige side af sagen.

Medarbejdere oplever en forståelig modstand eller det, jeg kalder en moderne "kæmp, flygt eller frys"-reaktion, når de konfronteres med pludselige ændringer eller teknologiske krav. Hvis organisationer introducerer AI-værktøjer eller outsourcer opgaver uden at fastsætte klare forventninger, inddrage medarbejderne i processen og imødekomme deres bekymringer, vil anvendelsen og investeringsafkastet uundgåeligt lide under det.

Sæt mennesker i centrum, styrk HR

For at imødegå dette går jeg ind for, at HR står i spidsen for AI-transformationen. Ligesom ved tidligere forandringsbølger skal vi sætte mennesker i centrum. Min tilgang er at sikre en åben dialog, give kontekst og støtte samt styrke HR, så de kan gå forrest i både de menneskelige og teknologiske aspekter af implementeringen af AI. Det er sådan, vi bygger bro mellem AI’s potentiale og praktiske resultater.

Hvorfor HR skal være i front for AI-transformationen

Efter at have navigeret gennem flere teknologiske skift, fra internettets fremkomst til mobil, sociale medier og nu AI, har jeg lært, at det at forblive relevant betyder, at man skal forblive vedholdende nysgerrig.

Allerede før ChatGPT kom frem indså jeg AI's potentiale til at transformere HR og ledelse. For næsten et årti siden grundlagde jeg en virksomhed, der forsøgte at bruge AI til at besvare rutinemæssige HR-spørgsmål. Selvom teknologien var på et tidligt stadie, og udfordringen var enorm, gav oplevelsen mig en tidlig forståelse af, hvor dybtgående AI kunne ændre området.

Jeg ser nu denne AI-bølge som endnu mere transformerende end selve internettet.

Og HR — et fagområde, der ofte har haltet bagefter som tidlig bruger af nye teknologier — er nødt til at komme med.

Vi er nødt til at give slip på idéen om, at HR's rolle er reaktiv eller administrativ. HR er faktisk unikt positioneret til at lede denne AI-drevne transformation og bygge bro mellem mennesker og teknologi.

Efterhånden som AI bliver mere centralt, skal HR være i front og stå for en gennemtænkt integration af menneskelig indsigt og maskinintelligens på tværs af organisationer.

Sådan omformer AI rekruttering, fastholdelse og oplæring

HR handler om at finde (rekruttere), fastholde (beholde) og udvikle (oplære) de rigtige mennesker. Her er nogle eksempler på de omfattende ændringer, jeg har gennemført inden for hver kategori:

At finde

Til rekruttering samarbejder vi med Sprouts.ai, en AI-drevet rekrutteringsløsning. Dette værktøj hjælper os med at udforme jobbeskrivelser, der er skræddersyet til vores behov. Det søger automatisk efter kandidater på forskellige markedspladser og LinkedIn og identificerer personer, der opfylder vores krav.

Sprouts.ai kontakter derefter disse kandidater ved hjælp af vores brandstemme og strategier for markedsintroduktion for at vurdere deres interesse. Platformen giver rekrutteringsmedarbejderne en liste over forhåndsvurderede, kvalificerede kandidater, der er interesserede i rollerne. Rekrutteringsmedarbejderne planlægger derefter samtaler med disse kandidater.

Selvom løsningen også kan gennemføre samtaler, har vores team endnu ikke implementeret disse funktioner. Vi sigter mod at overgå til en proces, hvor rekrutteringsmedarbejderne primært engagerer sig med en stærk pulje af fuldt forhåndsvurderede kandidater til salgs- eller afsluttende samtaler.

Fastholdelse

Til fastholdelse bruger vi Suzy.com til at undersøge personer i vores netværk, ikke kun vores medarbejdere. Ved hjælp af AI gennemfører vi en analyse af drivkræfter og segmentering, hvor vi identificerer forskellige personaer, der er knyttet til en medarbejders relation til vores virksomhed. Denne analyse afdækker de vigtigste drivkræfter eller elementer, der statistisk set har betydning for deres engagement og endelige succes.

Udvikling

Vi bruger værktøjer som NotebookLM til at give medarbejderne deres egen "AI-coach". Denne ressource er særligt nyttig under introduktionen, da vi fylder NotebookLM med vigtige dokumenter, noter og andet materiale.

Nyansatte kan derefter skabe forskellige typer indhold for at forbedre deres introduktionsforløb, herunder lydpodcasts, videoer, præsentationer, tankekort og chatbots, der fremmer videndeling på tværs af organisationen. Dette er en af mange fordele ved HR-chatbots.

Author's Tip

Jeg gjorde noget lignende i en tidligere virksomhed for nogle år siden. Jeg implementerede en AI-drevet Slack-app, der gjorde det muligt for medarbejderne at stille HR-relaterede spørgsmål i realtid. Hvis svaret ikke var tilgængeligt, eller spørgsmålet var for komplekst, oprettede systemet automatisk en sag til HR-teamet.

Når sagen var løst, kunne vi tilføje det nye svar til vidensbasen, så systemet blev klogere for hver interaktion.

Effekten var øjeblikkelig: Vi oplevede en reduktion på næsten 30 % i HR-relaterede e-mails og Slack-beskeder. Medarbejderne fik hurtigt svar på deres spørgsmål og kunne vende tilbage til arbejdet uden lange ventetider. Og HR-teamet fik frigjort tid til mere strategiske opgaver.

Sådan opbygger du AI-kompetencer til en effektiv transformation

Her er de trin, jeg følger for at opbygge AI-kompetencer:

• At styrke HR som drivkraft: Vi giver HR mulighed for at lede transformationen og bygge bro mellem menneskelig indsigt og maskinintelligens.
• At fokusere på anvendelsesområder frem for værktøjer: Vi opfordrer teams til at bruge værktøjer som Gemini og NotebookLM til specifikke resultater som research, dataanalyse og opsummeret læring i stedet for blot at "bruge AI" for AI's egen skyld.
• At skabe et "indre råd" af rådgivere: Vi opfordrer ledere til at opbygge et mangfoldigt netværk af ligesindede, som deler bedste praksis og navigerer i de ukendte områder af AI-implementering.
• At tilskynde til praktiske eksperimenter: Ved hjælp af platforme som Lovable opfordres teammedlemmer med begrænsede kodefærdigheder til at udvikle idéer og bygge apps med høj grad af funktionel og visuel præcision, hvilket beviser, at AI demokratiserer teknisk ekspertise.

Det har ikke været uden udfordringer, hvoraf nogle allerede er nævnt:

• Reaktioner "kamp, flugt eller frys": Pludselige påbud udløser ofte modstand blandt medarbejderne. Vi har lært, at vi ikke kan implementere teknologi effektivt uden at give en dyb menneskelig kontekst og skabe en åben dialog.
• Skævhed til fordel for det foretrukne AI-værktøj: Forskellige afdelinger samler ofte fragmenterede værktøjer (f.eks. bruger salg Rattle, mens produkt bruger Pendo), hvilket fører til manglende tværfunktionel tillid til dataene.
• Forsinket anvendelse: HR-faget har historisk set været sent til at tage ny teknologi i brug, hvilket kræver en målrettet indsats for at skifte fra en reaktiv til en proaktiv, profitdrevende tankegang.

Hvorfor tværfunktionelt samarbejde er nødvendigt ved implementering af AI

Det er imponerende, hvor hurtigt organisationer opbygger en lang række AI-værktøjer, hvilket afspejler udbredelsen af traditionel software på tværs af afdelinger. Selv med stærke platforme til generelle formål som ChatGPT, Gemini eller Claude søger enkeltpersoner og teams mod de løsninger, de foretrækker.

Denne fragmentering bliver endnu mere udtalt på afdelingsniveau. Det ser ud til, at hvert team tager sine egne specialiserede AI-værktøjer i brug. Produktafdelingen bruger måske Pendo AI, mens salgsafdelingen benytter Rattle og så videre, selv når funktionaliteten overlapper.

Jeg kalder dette "skævhed til fordel for det foretrukne AI-værktøj". Folk har en tendens til at stole mere på indsigter fra deres valgte værktøj end på indsigter fra andre og afviser nogle gange output fra andre platforme som fejlbehæftet.

Jeg synes, at dette fremhæver vigtigheden af koordinering og tværfunktionelt samarbejde, når man implementerer AI. Det handler ikke kun om at vælge den bedste teknologi, men også om at skabe en fælles forståelse og tillid til de værktøjer, vi vælger som organisation.

Hvordan en lang liste af AI-værktøjer hænger sammen

Når vi taler om værktøjer, er her min AI-værktøjspakke:

• Gemini (og ChatGPT): Vejledning, samtaler, undersøgelser, indholdsproduktion, billedskabelse og nogle gange dataanalyse.
• NotebookLM: Læring, træning, introduktion og undersøgelsesresultater.
• Sprouts.ai: Rekruttering og kandidatsøgning.
• LinkedIn: Rekruttering og kandidatsøgning.
• 15Five: Præstation, engagement, aflønning og AI-vejledning.
• ADP: HR-kernefunktioner og lønadministration.
• Ashby: Rekruttering.
• Kona.ai: Vejledning af ledere og chefer.
• Kona Meeting Assistant: Deltager i møder for at optage udskrifter og opsummere præstationsdata fra 1:1-samtaler.
• Articulate 360 (også kaldet Rise) LMS: Læring og udvikling (selvom det har begrænset AI). Vi brugte Gemini, NotebookLM og ChatGPT til læringsindhold og oprettelse af quizzer.
• Jira AI: Atlassian Intelligence besvarer spørgsmål om HR-politikker i Slack.
• Zoom AI: Optager møder, leverer transskriptioner/noter og dokumenterer handlingspunkter og opgaver.
• Granola: Optager interne og eksterne møder og leverer transskriptioner/noter. Det tilbyder også vejledning baseret på mødeoplysninger og transskriptioner og dokumenterer handlingspunkter og opgaver.
• Dado: Introduktion.
• Workato: Arbejdsgange, men vi er for nylig skiftet til Dado.
• Lovable: Løsninger specifikke for intuitiv kodning, som større platforme ikke kan håndtere.

Hvorfor tre AI-værktøjer skiller sig ud fra resten

Tre værktøjer skiller sig ud, og jeg bruger dem hver dag.

Gemini: Fordi Gemini har adgang til kontekst fra mine e-mails, er integreret i Chrome og findes andre steder, bruger jeg det mest. Jeg bruger det til at udfylde huller i undersøgelser, analysere dokumenter og visse rapporter, skabe billeder, opbygge GEMs til specifikke anvendelsesområder, lære om emner og opsummere lange rapporter. Det har gjort det muligt for mig at reducere den tid, jeg bruger på undersøgelser, få indsigter, som normalt ikke er tilgængelige, bruge en livevejleder "via stemmen" og sparringspartner samt udarbejde rapporter eller analyser uden en analytiker.

Granola/Kona Meeting Assistant: Granola og Kona Meeting Assistant opfanger talernes output under møder, opretter transskriptioner og noter og leverer vejledning. I vores virksomhed deltager Kona Meeting Assistant i alle møder og leverer noter, handlinger, udfordringer og tværfunktionelle indsigter fra et præstationsperspektiv. Sammenlægningen af møder, temaer og noter har gjort det muligt for mig at udarbejde rapporter, følge op og holde folk ansvarlige.

Lovable: Lovable byggede mit personlige websted, mit nyhedsbrev og nogle andre værktøjer. Jeg har altid arbejdet med produktudvikling, men med begrænsede programmeringsfærdigheder har Lovable været en stor hjælp. Det har udvidet min evne til at skabe apps, der løser specifikke problemer eller behov, udvikle nye idéer og se, hvordan de fungerer i den "virkelige verden".

Hvordan HR vil drive AI-transformationen

I løbet af de næste fem år vil HR-rollen gå fra at være en reaktiv, administrativ funktion til at være en strategisk drivkraft for AI-transformation.

• Nedbrydning af ekspertisesiloer: AI vil demokratisere viden på tværs af tekniske og kommercielle skel og grundlæggende ændre den måde, teams arbejder på.
• Fladere hierarkier: Organisationer vil blive mere fleksible, mindre hierarkiske og mere agile, da disse egenskaber er afgørende for overlevelse.
• Menneskecentreret integration: Succes i de næste fem år vil afhænge af, at HR leder den "menneskelige side" af teknologiimplementeringen og imødekommer medarbejdernes modstand.
• Øget produktivitet: AI-værktøjer vil løfte den individuelle produktivitet til niveauet for teams på to personer, så HR-medarbejdere kan fokusere på strategiske initiativer i stedet for rutineopgaver.

Hvorfor en menneskefokuseret tilgang er afgørende under implementeringen af AI

Her er mit råd til HR-ledere:

• Sæt mennesket i centrum: Når ledere implementerer ny teknologi, skal de tage højde for det menneskelige element, sikre en åben dialog, skabe kontekst og inddrage medarbejderne i processen for at mindske modstanden.
• Forbliv utrætteligt nysgerrig: For at forblive relevante gennem store teknologiske forandringer skal ledere blive ved med at være nysgerrige og villige til at lære.
• Undgå at påtvinge teknologi uden kontekst: Ledere bør ikke antage, at de straks kan rulle teknologi ud og tage den i brug. I stedet skal de håndtere den "kæmp, flygt eller frys"-reaktion, som medarbejderne kan opleve ved pludselige påbud.
• Frem tværfunktionel koordinering: I stedet for blot at vælge den "bedste" teknologi bør ledere fokusere på at skabe en fælles forståelse af og tillid til de værktøjer, de vælger, i hele organisationen.
• Opbyg et mangfoldigt netværk af rådgivere: Dyrk et "schweizerkniv"-netværk af kolleger og rådgivere fra forskellige brancher og med forskellige baggrunde, som kan hjælpe med at navigere i ukendt terræn.

Følg med

Hvis du vil følge Anthony Onestos arbejde med at få HR til at gå forrest med AI, kan du besøge hans personlige websted og hans nyhedsbrev, AI in HR Today. Du kan også følge ham på LinkedIn.

Der kommer flere ekspertinterviews på People Managing People!