Tidligere Google AI-grundlægger og ph.d. i maskinlæring afslører, hvordan ledelse er blevet forandret – og hvad ledere skal prioritere nu

I vores interview med ham fortalte han, hvordan han skaber en AI-first-organisation, og hvordan det ændrer både hans rolle og hans ledelsesstil.

Ashutosh Gargs rejse fra AI-forsker til AI-drevet leder

Min akademiske baggrund lagde et stærkt fundament for min interesse for AI. Jeg tog en ph.d. i maskinlæring fra University of Illinois at Urbana-Champaign, hvor min afhandling fokuserede på læring i højdimensionelle rum. Dette arbejde indbragte mig Robert T. Chien Award for fremragende forskning, og det var i denne periode, at jeg udviklede en dyb fascination af AI's potentiale til at løse komplekse problemer gennem algoritmer og dataanalyse.

Mine tidlige karriereerfaringer hos IBM og Google styrkede yderligere min interesse for AI. Hos Google var jeg en del af det forskningsteam, der var ansvarligt for personaliseringsindsatser og centrale rangeringsalgoritmer, som er afgørende komponenter i AI-drevne tjenester. Denne rolle gav mig mulighed for på nært hold at se AI's transformerende kraft, når det gælder om at forbedre brugeroplevelser og optimere søgefunktioner.

Jeg blev ramt af iværksættertrangen, da jeg var med til at grundlægge BloomReach, en virksomhed, der anvendte big data og AI til at forbedre digitale oplevelser. Dette projekt lærte mig, hvor vigtigt det er at anvende AI på virkelige problemer, særligt inden for e-handel.

Senere grundlagde jeg Eightfold AI, drevet af missionen om at bruge AI til at hjælpe mennesker med at finde meningsfuldt arbejde. Ideen var at skabe en AI-drevet platform til talentindsigt, som kunne revolutionere måden, talent håndteres på verden over. Vi muliggør de rette karriereveje gennem AI ved at håndtere bias, forbedre matchet mellem kompetencer og job samt muliggøre personaliserede karriereveje. Platformens evne til at behandle enorme mængder data for at give indsigt i karriereudvikling og jobmatchning er et bevis på AI's kraft til at transformere HR-processer.

Vi bruger AI til at skabe en mere inkluderende arbejdsstyrke, hvilket stemmer overens med min overbevisning om, at teknologi skal tjene til at løfte og styrke mennesker.

Hvorfor AI-first-ledelse kræver, at man giver slip på kontrollen

Jeg har altid været stolt af at være en person, der godt kan lide at “tage styringen”. Jeg kan lide at køre, at have kontrol — uanset om det bogstaveligt talt er bag rattet i en bil eller i ledelsen af en virksomhed.

I lang tid så jeg kontrol som afgørende for god ledelse. Men første gang jeg satte mig ind i en Waymo — en AI-aktiveret selvkørende bil — ændrede det mit perspektiv. Jeg indså meget hurtigt, at jeg befandt mig i en af de sikreste, mest jævne og mest præcise køreoplevelser, man kan forestille sig — og det var ikke mig, der havde kontrollen. Systemet traf hundredvis af mikrobeslutninger hvert sekund, trak på millioner af datapunkter og gjorde det mere konsekvent, end noget menneske kunne. Det øjeblik fik mig til at tænke anderledes om ledelse i en AI-first-verden.

AI, ligesom Waymo, tager ikke kontrollen væk — det omdefinerer den. Det frigør ledere fra konstant at “køre” hver beslutning, så vi kan fokusere på retningen i stedet for styringen. På mange måder handler ledelse i dag om at lære at stole på intelligente systemer, lade dem behandle dataene, foretage optimeringerne og synliggøre den indsigt, der gør det muligt for mennesker at fokusere på kreativitet, empati og strategi.

Det er en ændring, jeg har taget med ind i min måde at lede Eightfold på. Vi bygger systemer, der lærer kontinuerligt, som gør mennesker bedre til det, de gør, og som hjælper ledere med at give slip på detailstyring til fordel for at skabe de rette rammer.

Præcis som i en Waymo indser man, når man først bliver tryg ved at lade AI tage styringen, at det faktisk er en førsteklasses oplevelse — hurtigere, sikrere og langt mere frigørende.

Hvordan AI omformer gamle modeller for organisationsdesign

Alt ved den måde, vi tænker på arbejde og ledelse, er under forandring. I en AI-first-verden giver de gamle modeller — hierarkier, statiske roller og rigide organisationsdiagrammer — simpelthen ikke længere mening.

AI opdeler arbejdet i dets mindste byggesten — opgaver, ikke titler. I stedet for at tænke “Jeg er marketingchef” eller “Jeg er rekrutteringsmedarbejder” tænker folk i stigende grad: “Her er de problemer, jeg løser, og her er de opgaver, jeg er bedst egnet til.”

Det er en enorm ændring. Det betyder, at organisationer bliver langt mere flydende. Teams vil blive dannet og omdannet omkring det arbejde, der skal udføres, i stedet for omkring faste roller eller rapporteringslinjer.

Ashutoshs tip

Alt ved den måde, vi tænker på arbejde og ledelse, er under forandring. I en AI-first-verden giver de gamle modeller — hierarkier, statiske roller og rigide organisationsdiagrammer — simpelthen ikke længere mening.

Hvordan AI forvandler ledelse fra styring til orkestrering

For ledere ændrer det alt. Min rolle handler mindre om at lede og mere om at orkestrere — at sikre, at de rigtige mennesker med de rigtige færdigheder fokuserer på de rigtige opgaver på det rigtige tidspunkt. Det handler om at muliggøre, ikke kontrollere. Og AI giver os dataene og gennemsigtigheden til at gøre det i realtid. Vi kan se, hvilke færdigheder der findes på tværs af organisationen, hvor der er mangler, og hvordan vi dynamisk kan omfordele talenter.

Vi bruger vores egne værktøjer internt til dette, og de tidlige resultater omfatter betydelige forbedringer i fastholdelse af viden, hastigheden af onboarding og samarbejde. Og for mig personligt har det gjort en enorm forskel, når det gælder om at få gennemsigtighed i realtid, når jeg har brug for det.

Automatisering frigør også mennesker fra de repetitive dele af deres arbejde. Det synes jeg er så spændende, fordi det giver mennesker mulighed for at fokusere på det arbejde, der faktisk er tilfredsstillende, kreativt og giver et højt afkast. Når mennesker bruger mere tid på ting, der giver dem energi, og ikke bare på ting, der fylder deres kalendere, vinder alle — individet, organisationen og kunden.

Så ja, jeg har måttet give slip på mange gamle antagelser — at ledelse handler om struktur, kontrol eller lineære karriereveje.

Arbejdslivets nye verden er dynamisk, kompetencedrevet og AI-understøttet. Ledelse handler om at skabe betingelserne for, at dette system kan trives — at give mennesker beføjelser, opbygge tillid og hjælpe dem med at udvikle sig hurtigere end selve teknologien.

Sådan hjælper AI teams med at arbejde på et højere niveau på tværs af alle funktioner

Det spændende ved denne nye AI-æra rækker ud over automatisering af opgaver — den forstærker menneskers evner på tværs af alle funktioner.

Tag for eksempel vores teams inden for salgsudvikling. AI hjælper nu SDR'er med på få minutter at gøre det, der tidligere tog timer. De kan identificere de rigtige konti, personliggøre deres kontakt og kvalificere kundeemner med langt mere kontekst. Det betyder mindre tid på forarbejde og mere tid på faktisk at engagere sig med potentielle kunder — og disse samtaler er dybere, fordi de bygger på reel indsigt.

For ingeniører er det noget lignende. Med AI-understøttet kodning og testning er produktiviteten steget markant. Ingeniører kan udvikle prototyper, fejlfinde og udgive kode hurtigere — men lige så vigtigt bruger de mere tid på at løse meningsfulde problemer i stedet for at omskrive standardkode eller lede efter små fejl.

Selv noget så enkelt som kvartalsvise forretningsgennemgange — som tidligere var et enormt tidsslug — er helt anderledes nu. Vi bruger AI til at samle præstationsdata i realtid, analysere kundernes status og automatisk identificere tendenser. I stedet for at bruge dage på at udarbejde præsentationer bruger teams nu tiden på at diskutere indsigter og handlinger.

Det er den egentlige historie om AI-understøttelse: Det giver mennesker tid og fokus tilbage. Det gør det muligt for hvert team at arbejde på et højere niveau — med mere kreativitet, større præcision og større tilfredshed med det arbejde, de udfører.

Ashutosh' tip

Jeg har måttet give slip på mange gamle antagelser — at ledelse handler om struktur, kontrol eller lineære karriereveje.

Hvorfor AI-succes afhænger af at designe organisationer, der eksperimenterer og måler

Et MIT-studie viste for nylig, at 95 % af de virksomheder, der investerer i AI, endnu ikke ser et meningsfuldt afkast — og den kløft mellem AI's løfter og resultaterne overrasker mig ikke.

Alt for ofte lanceres AI-projekter som eksperimenter i stedet for at blive integreret i centrale arbejdsprocesser. De ser imponerende ud på en præsentation, men de er ikke forbundet med målbare resultater.

Derfor fokuserer vi på konkret værdi, som kan dokumenteres. Vi har for eksempel set en enorm stigning i rekrutteringsmedarbejderes produktivitet og også i kandidatoplevelsen gennem vores AI-værktøj til jobsamtaler, som vi bruger internt i vores rekrutteringsteams. Hver jobsamtale har en reel, kvantificerbar omkostning i form af rekrutteringsmedarbejderes og ansættende lederes tid, så vi automatiserede processen. Værdien er ikke teoretisk; den kan måles.

Læren er enkel: AI skaber kun værdi, når det er dybt integreret i den måde, arbejdet faktisk udføres på — ikke når det lægges ovenpå. Som leder betyder det, at man skal designe organisationer, der eksperimenterer hurtigt, men også måler effekten konsekvent. Vi fejrer ikke demonstrationer; vi fejrer resultater.

Sådan opbygger du en organisation, der eksperimenterer hurtigt og måler effekten

For at designe denne type organisation skal man først designe en eksperimenterende kultur. Teams har brug for frihed til at afprøve nye idéer, og det skal være acceptabelt at fejle — så længe man fejler hurtigt, lærer og gentager processen.

For det andet skal organisationen prioritere hastighed. I dagens miljø er hastighed ikke en luksus — det er den konkurrencemæssige fordel. I har brug for små, bemyndigede teams, hurtige feedbacksløjfer og evnen til hurtigt at lancere, måle og forbedre.

For det tredje skal I kontinuerligt designe med henblik på innovation. Innovation sker ikke ved et tilfælde. Hvert år bør organisationer bevidst afsætte en meningsfuld del af deres medarbejdere og ressourcer til nye idéer, nye produkter og nye satsninger.

Hvis I ikke strukturelt planlægger for innovation, vil andre prioriteter fortrænge den.

Hvad det virkelig betyder at være en organisation, der er klar til AI

For mig betyder det at være “klar til AI” tre ting:

1. Alle teams arbejder ud fra en AI-først-tankegang.
2. Medarbejderne har frihed til selv at bruge og forbedre AI-værktøjer.
3. Medarbejderne betragter AI som en kollega, ikke som en trussel.

I sidste ende er målet enkelt: at gøre AI til en naturlig del af hverdagen. Når folk holder op med at spørge: “Bør jeg bruge AI til dette?” og begynder at spørge: “Hvordan kan AI hjælpe mig med at gøre dette bedre?” — så ved man, at man virkelig er klar til AI.

For os hos Eightfold er AI-forståelse ikke et træningsmodul — det er en tankegang. Man kan ikke være en AI-virksomhed, medmindre alle medarbejdere i alle funktioner føler sig trygge ved at bruge og stille spørgsmål ved AI hver dag. Så i stedet for at behandle AI som noget separat har vi integreret det i vores arbejdsmetoder.

Vi afprøver alt internt. Alle hos Eightfold bruger vores værktøjer i deres eget arbejde, uanset om det handler om at bede deres digitale tvilling om opdateringer, bruge AI til at forberede kundemøder eller automatisere opfølgninger. Det er bevidst baseret på praktisk erfaring. Den bedste måde at opbygge fortrolighed med AI på er at leve med det.

Vi afholder også regelmæssige læringssessioner om AI for ikke-tekniske teams. Målet er ikke at gøre alle til ingeniører, men at hjælpe dem med at tænke over, hvad der er muligt. Når folk ser, at AI ikke er magi — blot matematik og data, der bruges på kreative måder — forsvinder frygten, og nysgerrigheden tager over. Det er det, vi ønsker.

Og vi har lanceret interne programmer, der hjælper medarbejderne med at eksperimentere med AI i virkelige arbejdsgange — inden for HR, marketing, økonomi og alle andre områder. Vi opfordrer til små pilotprojekter, der hurtigt dokumenterer værdien, fordi anvendelsen vokser, når folk selv oplever fordelene. Det, vi kalder “Project Andromeda”, er et godt eksempel.

Hvordan Eightfold udviklede sig fra selvstændige værktøjer til et samlet agentisk driftslag

Det seneste år har vi lanceret “Project Andromeda”, en indsats på tværs af hele virksomheden for at implementere agentisk AI i hele Eightfold. Vi identificerede 72 anvendelsesområder med stor effekt og har allerede implementeret mange af dem, hvilket har gjort agentiske arbejdsgange til en central del af vores måde at arbejde på.

Inden for forskning og udvikling har værktøjer som Cursor og GitHub Copilot øget udviklingshastigheden mærkbart. Vores teams bruger nu mere tid på innovation og mindre tid på fejlrettelser, dokumentation og vagtarbejde, fordi agentiske systemer proaktivt håndterer en stor del af de rutinemæssige opgaver.

Inden for salg og marketing understøtter vores interne Andro Bot forberedelse af afdækningsmøder, scoring og kontoplanlægning, mens agentiske SDR'er automatiserer opsøgende kontakt og kvalificering. Det har strømlinet RevOps og forbedret ensartetheden og effektiviteten gennem hele salgstragten.

Inden for administration har vi implementeret agentiske arbejdsgange for HR, jura og økonomi — fra kreditorbogholderi til juridiske og regulatoriske spørgsmål og svar — hvilket reducerer gennemløbstiden og frigør teams fra rutineopgaver.

Tilsammen har disse ændringer forvandlet vores interne teknologistak fra en samling værktøjer til et koordineret, agentbaseret driftslag. Vi bruger de samme agentbaserede principper internt, som vi leverer til vores kunder, hvilket holder os på forkant med udviklingen og forankret i en reel operationel effekt.

Hvorfor ledere bør have tillid til, at medarbejdere tager AI til sig

Overordnet set er jeg blevet overrasket over, hvor villige folk er til at tage AI til sig.

Det er en god påmindelse for mig som leder: Hav tillid til, at folk tager det til sig, der virker. Vi antager ofte, at AI vil føles upersonlig eller kold, men når den er udviklet med empati og tydelighed, kan den faktisk skabe en bedre og mere menneskelig oplevelse. Den erkendelse har virkelig styrket min tilgang til AI-design — ikke som en erstatning for menneskelig kontakt, men som en måde at gøre den mere konsekvent, skalerbar og retfærdig på.

Skiftet til AI er et højhastighedstog — og hvorfor ledere ikke har råd til at gå glip af det

Og til sidst vil jeg sige dette: Skiftet til AI er som at gå fra et analogt tog til et højhastighedstog.

I den gamle verden kunne du stadig nå at stige på, hvis du var et minut forsinket — du ville måske miste noget tid, men du kunne indhente det senere. I den verden, vi nu bevæger os ind i, er højhastighedstoget væk, når det først har forladt stationen. Du kan ikke bare løbe efter det og indhente afstanden senere. Forandringstempoet er så højt.

Brug nu tid og energi på at komme med ombord. Det kræver arbejde, tid og investeringer at opbygge AI-kompetencer — hos dine medarbejdere, i dine processer og i din kultur. Det er ikke noget, du bare kan købe fra hylden. Men risikoen for at gå glip af mulighederne eller blot sakke en smule bagud er langt større end ubehaget ved at komme i gang.

AI er ikke længere et sideprojekt; det er virksomhedens nye operativsystem. Det betyder, at vores opgave som ledere er at skabe miljøer, der er tilpasningsdygtige, eksperimenterende og altid lærende. Det handler ikke om at kende alle svarene — det handler om at opbygge organisationer, der kan følge med toget, når det først begynder at køre.

Følg med

Du kan følge Ashutosh på LinkedIn for at læse mere om, hvordan han tilpasser karriereveje til AI. Og tjek Eightfold AI ud.

Der kommer flere ekspertinterviews på People Managing People!