Chef for talentindsigt forklarer, hvordan AI kan gøre HR mere strategisk og menneskefokuseret

Trent Cotton er chef for Talentindsigt hos ICIMS, en førende leverandør af talentanskaffelse til virksomheder. Han hjælper ledere med at opbygge HR-teams med høj ydeevne ved at omsætte arbejdsstyrkedata og AI til sammenhængende fortællinger, strategier og beslutninger. Han er også skaberen af Sprint Recruiting og en podcast kaldet Den menneskelige kapitalist.

Vi talte med ham for at finde ud af, hvordan AI gør HR mere strategisk og menneskefokuseret. Her er, hvad han fortalte os.

Skæringspunktet mellem talent, teknologi og transformation

Jeg hedder Trent Cotton, er chef for Talentindsigt hos ICIMS og skaberen af Sprint Recruiting og podcasten Den menneskelige kapitalist. I mere end 20 år har jeg befundet mig i skæringspunktet mellem talent, teknologi og transformation, hvor jeg har genopbygget rekrutteringsmodeller og medarbejderfunktioner i organisationer, der går mere op i resultater end i fremtoning.

Jeg begyndte i bankverdenen, bevægede mig over i HR og talentanskaffelse og indså hurtigt, at traditionelle HR-spillebøger ikke var bygget til tempoet i moderne virksomheder. Jeg tilpassede agile principper til rekruttering, hvilket blev til Sprint Recruiting og senere til en bredere filosofi for, hvordan medarbejderfunktioner kan fungere som rigtige forretningsenheder og ikke som interne serviceafdelinger.

I dag fokuserer mit arbejde på at omsætte arbejdsstyrkedata — baseret på kandidat- og arbejdsgiveraktivitet fra tusindvis af kunder verden over — samt AI til historier, strategier og beslutninger, som ledere kan basere deres forretning på.

AI hjælper mig med at gå fra “her er et datasæt” til “her er historien, risikoen og beslutningen” meget hurtigere uden at springe nuancerne over. Jeg kan omsætte signaler fra arbejdsmarkedet til noget, en leder kan handle på inden for fem minutter.

Hvordan AI vil gøre HR mere strategisk og menneskefokuseret

AI gør HR mere strategisk og menneskefokuseret, når det holder op med at være “endnu et værktøj” og bliver det bindevæv, der forbinder hele talentlivscyklussen. Det er kerneargumentet bag den AI-drevne talentporteføljeforvalter, jeg forestiller mig: AI står for at sammenkoble og fremhæve informationerne, så HR endelig kan fokusere på ledelse og coaching.

Lad os se nærmere på det.

Fra transaktioner til talentporteføljer

I dag bruger HR for meget tid på at håndtere usammenhængende processer — rekvisitioner her, intern mobilitet der og læring i et andet system. AI ændrer dette ved at:

• Integrere data fra rekruttering, intern mobilitet, performance og læring i ét samlet talentporteføljeoverblik for hver forretningsenhed.
• Gøre kompetencer, potentiale og mobilitetsveje synlige ét sted i stedet for at gemme dem på separate platforme.
• Løbende fremhæve “hvem, hvor og hvad nu?”, så ledere kan træffe bedre beslutninger om, hvorvidt talenter skal opbygges, købes eller lånes.

Når det sker, bliver HR's strategiske værdi tydelig. Du besætter ikke bare stillinger, men forvalter en levende portefølje af kompetencer, der er tilpasset strategien.

For mange organisationer sker dette måske ikke på én gang. De fleste teams begynder med at anvende AI på en eller to arbejdsgange med store friktioner og udvider derefter, efterhånden som de opbygger tillid og kompetence.

Frigørelse af kapacitet til ægte menneskeligt arbejde

AI overtager allerede dele af det arbejde, der stille og roligt optager HR's kalender, såsom screening, planlægning, dokumentforberedelse, grundlæggende spørgsmål og svar om politikker, statusopdateringer og styring af arbejdsgange.

Det handler vigtigt nok ikke om at reducere HR's rolle. Det handler om at løfte den. Målet er at fjerne gentaget arbejde, så HR-teams kan bruge mere tid på vurderinger, coaching og forretningsmæssig effekt.

Når du bevidst retter AI mod dette lag, skaber du kapacitet til, at HR kan:

• Brug mere tid sammen med ansættende ledere på at designe roller, ikke bare slå dem op.
• Hav dybere, datadrevne samtaler med medarbejdere om karrierer, kompetencer og mobilitet — ikke bare årlige performanceevalueringer.
• Fungér som ægte rådgivere for virksomheden om arbejdsstyrkestrategi i stedet for som sagsbehandlere.

Med andre ord gør AI ikke HR “mindre menneskelig”, men fjerner den administrative belastning, der har forhindret HR i at fungere som en strategisk funktion med mennesker i centrum.

Faktisk viser vores undersøgelse blandt 250 ledere inden for talentrekruttering, at 84 % siger, at forbedring af rekrutterernes effektivitet gennem AI er deres højeste prioritet.

Sådan løftes HR til porteføljeforvalter og “agentchef” med AI

Den AI-understøttede porteføljeforvalter for talent er en person, der har ansvar for det fulde billede af eksterne og interne talenter og bruger AI til at koordinere – ikke bare udføre. Denne rolle:

• Udvikler arbejdsstyrkestrategier sammen med virksomhedens ledere i alle samtaler om behov eller planlægning og bruger AI-agenter til at teste scenarier i realtid.
• Overvåger både eksterne talentpuljer og interne udviklingsveje og bruger AI til at fremhæve risici, potentiale og muligheder for efterfølgerplanlægning.
• Bliver det centrale kontaktpunkt for talentstrategi, arbejdsstyrkeplanlægning og opbygning af kompetencer på forretningsenhedsniveau.

Samtidig får man “agentchefer”: HR- og virksomhedsledere, der ikke bare bruger værktøjer, men leder AI-agenter, som står for søgning, matchning, påmindelser og overvågning i baggrunden. Dette skifte — fra at udføre arbejdet til at styre systemet — er dér, hvor HR bliver virkelig strategisk.

Sådan bliver samtaler bedre med AI, ikke bare hurtigere

Det virkelige gennembrud ligger i, hvordan AI ændrer kvaliteten af menneskers samtaler, ikke kun deres hastighed. Med integrerede, AI-forbedrede indsigter kan HR gå ind til et møde og sige:

• “Her er kompetencesammensætningen i dit team i dag, her er det, din strategi kræver, og her er tre porteføljeændringer, vi kan foretage.”
• “Her er de interne medarbejdere, der med målrettet udvikling kan træde ind i disse roller, og her er risikoen, hvis vi ikke flytter dem.”
• “Her er, hvordan denne ansættelsesbeslutning påvirker mangfoldighed, efterfølgerplanlægning og talentberedskab over de næste 12–24 måneder.”

Det betyder strategisk arbejdsstyrkedesign, der tager udgangspunkt i virkelige mennesker, virkeligt potentiale og virkelige afvejninger.

Når AI håndterer arbejdet med lav værdi, vil det, du bruger den frigjorte kapacitet på, afgøre, hvor strategisk og virkelig menneskecentreret din HR-funktion bliver.

Sådan ændrer AI beslutningstagning og strategi fundamentalt

Personligt betragter jeg AI som en samarbejdspartner i tænkningen, ikke bare som en produktionsmotor. Når teams bruger den til at stille bedre spørgsmål — ikke bare arbejde hurtigere — forbedres kvaliteten af strategi, budskaber og eksperimenter.

AI berører næsten alle dele af mit arbejde:

• Strategi: Jeg bruger AI til scenarieplanlægning i forbindelse med ændringer på arbejdsmarkedet, AI-forstyrrelser og talenterisici og omsætter derefter dette til tydelige muligheder for ledere. Jeg bruger den som diskussionspartner, når jeg skal kommunikere et emne eller en idé.
• Beslutningstagning: AI fremskynder det “første udkast” til et svar, men jeg har stadig selv ansvaret for beslutningen. Dens hastighed fjerner den blanke side og synliggør afvejninger hurtigere. Jeg tænker på den som min Jarvis (fra Ironman). Det er en hjælper, der hjælper mig med at udvikle vinkler for at sikre en mere datainklusiv beslutningstagning.
• Indhold og faglig opinionsdannelse: AI-understøttede agenter styrker min tilstedeværelse på sociale medier og hjælper mig med at holde mig ajour med aktuelle begivenheder. Før dette værktøj druknede jeg i nyheder. Nu kan jeg være på forkant og fortsat være en førende og rådgivende stemme på markedet.

Selvom min tilgang er personlig, kan de samme principper skaleres på tværs af teams: ved at integrere AI i arbejdsgange, beslutningstagning og kommunikationsmønstre på måder, der er strukturerede, gentagelige og afstemt med virksomheden.

Hvordan AI skaber mere dynamisk ledelse

AI har tvunget mig til at tænke mindre på statiske organisationsdiagrammer og mere på dynamiske arbejdsgange, der kan omkobles, efterhånden som teknologien og arbejdet udvikler sig. Min rolle har ændret sig fra at være ”leder af en funktion” til at være ”designer af systemer, der lærer”.

Som følge af AI har jeg måttet give slip på nogle få langvarige antagelser:

• At ledelsesspændet er lig med indflydelse. Med AI er løftestangseffekten vigtigere end antallet af medarbejdere.
• At ledere personligt skal ”eje” enhver beslutning. Nu er min opgave at designe beslutningsforløb, hvor mennesker og maskiner hver især gør det, de er bedst til.
• At strukturen skal være fastlagt. Jeg er blevet mere tryg ved at afprøve midlertidige ”pods” omkring problemer og derefter opløse eller omforme dem, efterhånden som værdien flytter sig.

Hvordan AI hjælper ledere med at kommunikere

Jeg besluttede at integrere AI direkte i min coaching af lederteamet, og det ændrede den måde, jeg leder på. Vi havde års data fra vurderinger — DISC, StrengthsFinder og andre lederprofiler — men det meste befandt sig i præsentationer og ringbind. Jeg integrerede alle resultaterne i en AI-vidensbase og brugte den som en levende coachingassistent.

I en-til-en-samtaler og teamsessioner kunne jeg øjeblikkeligt finde en leders kommunikationspræferencer, hvad der gav dem energi, og hvor der kunne opstå konfliktmønstre mellem forskellige stilarter. Derefter omsatte jeg det til konkret vejledning om, ”hvordan man tilgår denne person”.

Det ændrede også den måde, jeg leder samtaler på. Det gik fra at give mig generiske råd som — ”kommunikér mere” eller ”samarbejd bedre” — til meget målrettet coaching som: ”Fordi du ligger højt på D, og de ligger højt på S, er det dette sprog og tempo, der fungerer for dem.”

Alt dette gør lederteamet til bedre ledere og mig til en bedre coach ved at omdanne statiske vurderingsdata til dynamisk indsigt i øjeblikket, som kan omsættes til handling med det samme.

Hvorfor AI bør bruges som en grænseflade

Jeg er i høj grad afhængig af AI-assistenter til at sammenfatte research, udarbejde indhold og teste idéer. Jeg bruger også videoplatforme personligt til mine kanaler.

Det seneste år er jeg gået fra ”AI som en app” til ”AI som en grænseflade”— jeg arbejder i stigende grad i miljøer, hvor AI er integreret i søgning, skrivning, analyse og planlægning, i stedet for at skifte mellem værktøjer med ét specifikt formål.

Til at analysere data bruger jeg normalt Claude og Gemini. Begge hjælper mig med at analysere tendenser, som jeg ikke selv havde overvejet. Mit yndlingsspørgsmål at stille i en prompt er: ”Fortæl mig om en eller to tendenser, du ser, og som jeg ikke spurgte ind til.”

Jeg bruger Perplexity Spaces til indhold og Claude Co-Work til mine agenter.

Hvorfor ledere skal forstå værdien af AI, før de foretager store ændringer

De fleste virksomheder redesigner organisationsdiagrammer, før de forstår, hvor AI skaber værdi. De skærer stillinger væk, slår teams sammen og erklærer sejr, men de har ikke udført det vanskelige arbejde med at kortlægge arbejdsgange, beslutninger og fejlsituationer i et AI‑drevet miljø.

Sådan kan organisationer og ledere ændre det:

• Betragt AI som en hypotese, ikke som et svar. Gennemfør små, instrumenterede eksperimenter, før I fastlåser strukturelle ændringer.
• Design omkring værdistrømme — hvordan værdi bevæger sig fra problem til kunde — ikke omkring afdelinger.
• Stil et enkelt spørgsmål før ethvert AI-initiativ: ”Hvilken beslutning eller begrænsning forsøger vi at ændre, og hvordan ved vi, om den er blevet ændret?”

Trents tanker

Betragt AI som en hypotese, ikke som et svar. Gennemfør små, instrumenterede eksperimenter, før I fastlåser strukturelle ændringer.

Hvordan ledere bør gribe AI-transformation an

Derudover bør ledere betragte AI som et projekt inden for organisationsdesign, ikke som et IT-projekt. Hvis du kun jagter værktøjer, får du lokale effektiviseringer og global forvirring.

Her er nogle praktiske principper, som jeg ofte deler:

• Begynd med et kort over beslutninger, ikke en liste over jobtitler. Hvor træffes jeres vigtigste, dyreste eller mest fejlbehæftede beslutninger?
• Design ”mennesket i sløjfen” som standard, og fjern derefter selektivt mennesker, hvor risikoen er lav, og feedbacksløjferne er stærke.
• Giv jeres teams tilladelse til at udfordre gamle målepunkter, processer og politikker, når AI gør dem forældede. Hvis I fortsætter med at måle på gårsdagens forhold, bliver I ved med at optimere de forkerte ting.

Sådan opbygger du AI-kompetencer i et AI-parat team

AI-kompetencer handler mindre om “kan du skrive prompts?” og mere om “kan du designe en anvendelse og vurdere resultatet?”

Jeg fokuserer på tre kompetencer: at forstå, hvor AI passer ind i en arbejdsgang, at vide, hvordan man undersøger resultater, og at være tydelig omkring risiciene og etikken i forbindelse med beslutninger om mennesker.

En AI-klar organisation ser sådan ud:

• Teams har klare retningslinjer for, hvornår AI kan hjælpe, hvornår mennesker skal træffe beslutningen, og hvornår bestemte data ikke må anvendes.
• Det er nemt og forventeligt at eksperimentere. Små pilotprojekter er en del af kulturen, ikke særskilte projekter.
• Ledere er trygge ved at sige: “Det ved jeg ikke, lad os teste det,” i stedet for automatisk at holde fast i gamle fremgangsmåder eller implementere den nyeste teknologi uden nærmere overvejelse.

Og husk, at selv ikke-tekniske personer kan blive superbrugere, når du forklarer AI ud fra de problemer, de går op i, frem for funktionerne.

Nogle af de bedste anvendelser, jeg har set, kom ikke fra “AI-folkene”, men fra rekrutteringskonsulenter, HR-forretningspartnere og driftsfolk, som fik lov til at eksperimentere og udfordre gamle regler.

Tænk på stillinger på begynderniveau eller roller tidligt i karrieren. Når AI understøtter disse roller, forkortes den tid, det tager at opnå et afkast af investeringen. Jeg tror, at det vil ændre den måde, vi arbejder på, og det, vi fokuserer på.

Sådan vil lederskab blive opdelt med AI-drevne arbejdsgange

Over de næste fem år vil succesfulde ledere løbende redesigne, hvordan arbejdet udføres, i stedet for blot at fastlægge en strategi og videreformidle den.

Ledere vil sjældnere styre gennem kommando og kontrol og oftere registrere, sammenfatte og omstrukturere — især når agentbaserede systemer begynder at håndtere hele arbejdsgange fra start til slut.

Der vil opstå en tydelig forskel mellem ledere, der betragter AI som et middel til at skære omkostninger ned, og dem, der bruger det til at øge organisationens evne til at lære, hvilket afspejler perspektiver på AI's nødvendighed for at redefinere HR's værdi.

Sidstnævnte vil tiltrække bedre talenter, bevæge sig hurtigere med mindre udbrændthed og opbygge HR-funktioner, der endelig er afstemt med den måde, værdien bevæger sig gennem virksomheden på.

Følg med

Se Trent Cottons podcast, The Human Capitalist, hvor han hjælper ledere med at opbygge HR-teams med høj ydeevne. Find resten af hans tilbud her, eller tag et kig på ICIMS' talentindsigter og forskningsrapporter. Og forbind dig med ham på LinkedIn.

Flere ekspertinterviews kommer snart på People Managing People!