Hvordan beviser du avkastningen på kunstig intelligens når avkastningen bare er 1 %?

David Rice: Bare 17 % av organisasjoner har tatt i bruk KI-agenter i det hele tatt. Tallet for flere avdelinger ligger på rundt 3 %. JLL har sluttet å telle sine. I dagens episode snakker jeg med Carlin Power, global visepresident for KI og teknologisk plattformtilrettelegging i JLL, om hva de andre 97 % snart kommer til å lære.

For JLL eksperimenterer ikke med agenter. De kjører dem i produksjon på tvers av facility management, merkevarekommunikasjon og konsernfunksjoner i hele selskapet, og lærdommene derfra er ikke først og fremst tekniske. Det første som brøt sammen, var ikke teknologien, men samtalen om avkastning på investeringen. Hvordan forsvarer du kostnaden ved det grunnleggende?

Hvordan setter du deg foran finansdirektøren og sier: «Vi kan kanskje få 1 % avkastning på dette»? Powers svar var å flytte verdisamtalen tilbake dit den hører hjemme, inn i resultatregnskapet som ligger til grunn for investeringsbeslutningen. Hvis en bedriftsleder prøver å vokse og øke andelen av kundenes totale kjøp med 20 %, blir KI en del av den samtalen i stedet for en hammer som leter etter en spiker.

Spørsmålet om karrierestart fortjener også oppmerksomhet i dette temaet. Stanford-forskningen trekker en tydelig grense. Når KI automatiserer, faller ansettelsen av nyutdannede. Når KI forsterker menneskelig arbeid, holder sysselsettingen seg stabil eller vokser. JLL tok et bevisst valg, og praktikantene de nylig har hentet inn, presenterte avsluttende prosjekter på et så avansert nivå at Power, uten å bli fortalt det, ikke ville ha gjettet at de ikke hadde vært tre eller fire år ute i karrieren.

I dag skal vi derfor se på hva som skiller agenter som overlever, fra de 40 % som Gartner anslår vil bli kansellert innen 2027, hvorfor innrammingen av avkastning betyr mer enn selve teknologien, hvordan man bygger KI-forståelse i 80 land uten å miste lokal relevans, og hva en personaldirektør uten agenter i produksjon bør gjøre i måned én til tre når de ruller dem ut.

Jeg heter David Rice. Dette er People Managing People, og hvis organisasjonen din fortsatt prøver å finne ut hvor den skal begynne med agenter, gir denne samtalen deg en praktisk oppskrift fra noen som allerede har kommet langt forbi det spørsmålet. Så la oss sette i gang.

Velkommen til People Managing People-podkasten. Som alltid er jeg verten din, David Rice, og i dag har jeg med meg Carlin Power. Hun er global visepresident for KI og teknologisk plattformtilrettelegging i JLL. Mange organisasjoner eksperimenterer med KI-agenter, men dere har faktisk tatt noen i bruk med gode resultater. Ja. Så-

Carlin Power: Ja, det har vi …

David Rice: vi skal snakke litt om det og om noen av erfaringene dere har gjort dere.

Det første spørsmålet jeg ville stille deg, handler om at jeg så en Gartner-undersøkelse blant IT-direktører som sa at bare 17 % av organisasjonene har tatt i bruk agenter i det hele tatt.

Carlin Power: Ja.

David Rice: Og jeg tror tallet for flere avdelinger er 3 % eller noe sånt, ikke sant? Ja, ja. Det er virkelig lavt.

Carlin Power: Ja.

David Rice: Så mange befinner seg helt i begynnelsen av dette. Og dere har lansert, det siste tallet jeg så var omtrent 34. Jeg tror dere er over det nå.

Carlin Power: Ja. Vi vokser. Jeg tror vi ganske enkelt har sluttet å telle.

David Rice: Dere har bare sluttet … Men det første spørsmålet mitt til deg er likevel: Hva vet du nå som de andre 97 % snart kommer til å lære?

Carlin Power: Ja. Jeg tror faktisk det går tilbake til noen beslutninger vi tok i starten. Vi hadde investert i det vi kaller JLL Falcon, som er et fancy merkenavn for en samling KI-funksjoner og programmeringsgrensesnitt som alle programvareutviklerne våre kunne bruke kostnadseffektivt til å ta i bruk KI-funksjoner i både helt ny teknologi de bygde, og eksisterende teknologi de allerede hadde i markedet.

På grunn av dette, og fordi vi kunne desentralisere innovasjonen på tvers av alle ingeniørene våre, begynte de å opparbeide seg kompetanse i å bygge og ta i bruk ting som agenter, mye raskere. Vi har for eksempel agenter i virksomheten vår for facility management som optimaliserer arbeidsordrer og hvordan teknikere sendes ut til steder for å utføre facility management-arbeidet sitt.

Vi har merkevareagenter som sørger for merkevareprofilen på PowerPoint-presentasjonene våre og ivaretar tonefallet vårt i både intern og ekstern kommunikasjon i JLL. Vi har nylig, for omtrent halvannen måned siden, lansert Ask JLL, som er en samling agenter der fageksperter fra alle konsernfunksjonene våre hjelper ansatte med å få støtte på tvers av konsernfunksjonene.

På grunn av denne desentraliseringen på tvers av alle ingeniørteamene våre bygger vi altså agenter for spesifikke forretningsproblemer … med svært bevisste mål for avkastning på investeringen.

David Rice: Er det en del av grunnen til at du tror det har vært vellykket? Du nevnte at løsningene er spesialtilpassede. Er det noe av det som har gjort det vellykket, at dere ikke prøver å løse noe helt generelt, men er veldig spesifikke?

Carlin Power: Ja. Vi har også generelle agenter og KI-verktøy til generell bruk. Vi har en generell KI-assistent som vi kaller Pulse, litt kjærlig … som ser på alle chattene våre, alle e-postene våre og alle de delte dokumentene våre. Den fungerer litt som en administrativ assistent som virkelig tar mye av byrden med de administrative og taktiske oppgavene du må gjøre i en kunnskapsarbeidsjobb.

Så vi tok bevisst i bruk noen generelle funksjoner, men ja, den virkelige avkastningen, for de tingene er mer grunnleggende, det jeg vil kalle minimumskrav, ikke sant?

Det er ting alle de ansatte våre trenger for å kunne konkurrere i markedet. Alle agentene som tas i bruk av programvareutviklingsteamene våre for å støtte en bestemt forretningslinje eller konsernfunksjon, løser spesifikke forretningsproblemer som driver resultatene våre fremover, og dette er samordnet hele veien opp gjennom flere nivåer i organisasjonen.

David Rice: Ta meg tilbake til agent nummer én. Hva var det som brøt sammen uten at det var teknisk? Var det tillatelser og eierskap, eller-

Carlin Power: Ja …

David Rice: noens stillingsbeskrivelse, i bunn og grunn?

Carlin Power: Ja, nettopp. Agent nummer én, wow. Det er faktisk Pulse, altså … også kjent som JLLs arbeidsverktøy, fordi vi nå leverer det gjennom en MCP, eller det fancy ordet for en kobling direkte inn i en agent og strukturerte data.

Jeg tror egentlig ikke det var noe teknisk som brøt sammen. Det handlet mer om hvordan vi skulle forsvare kostnaden opp mot avkastningen på investeringen. Jeg snakket litt med deg om det grunnleggende, ikke sant? Det er en ganske vanskelig samtale å ha når du bare ser effektivitetsgevinster på 1 til 3 %, ikke sant? Det er vanskelig å sette seg foran finansdirektøren og si: «Hei, jeg synes vi bør gjøre dette, men vi får kanskje 1 % avkastning på det.»

I begynnelsen prøvde vi derfor å finne ut hvordan vi skulle formulere verdien av det grunnleggende. Hvordan skulle vi formulere verdien av en bestemt agent?

Og skulle det være en standard vi satte for byggingen? Hvordan sørger vi for at hver eneste utvikler i organisasjonen kan si: «Jeg skal levere denne agenten for å løse dette problemet, som tidligere kostet oss X i arbeidskraft eller leverte X resultat. Men nå kommer den til å gjøre at vi får fem ganger så høy gjennomstrømning, eller at vi kan skape en ny inntektsstrøm, eller at vi kan øke markedsandelen vår eller andelen av kundens totale kjøp.»

Når du først får teamene dine til å tenke på den måten, blir det mye enklere å dokumentere og forsvare avkastningen. Men det var det første punktet der de spurte oss: «Når bør folk bruke dette? Hvordan bør folk bruke dette? Hva er avkastningen?» Og vi svarte: «Godt spørsmål.»

David Rice: Det er interessant at du nevner normalisering. Var det også en standardisering av språket som fulgte med, eller en forståelse av hva som kvalifiserer som avkastning på investeringen … for menneskene som ønsket å gjøre disse tingene? For jeg kan se for meg at folks fantasi kan løpe litt løpsk.

Du må kunne si: «Hei, dette er faktisk ikke reell forretningsverdi.»

Carlin Power: Heldigvis har vi noen dyktige økonomer i organisasjonen vår. Og selv om det er en sentralisert funksjon, er den faktisk desentralisert når det gjelder hvordan de er plassert i forretningslinjene og funksjonene våre.

Økonomiteamet vårt har brukt mye tid på å tenke gjennom hvordan vi kan gi teamene våre rammeverk for å utforme en samtale om avkastning på investeringen. Og jeg tror, eller en ligning for avkastning på investeringen. Jeg tror dette modnes nå. Jeg vil ikke si at vi har svaret, for hvis jeg hadde hatt det, ville jeg bare sluttet og startet et konsulentselskap til en milliard dollar over natten …

slik alle andre også ville gjort, men-

David Rice: Ja …

Carlin Power: jeg tror at det flytter samtalen om verdi tilbake til stedet den hører hjemme, nemlig i resultatregnskapet som danner grunnlaget for investeringsbeslutningen. Hvis en bedriftsleder sier: «Vi må øke andelen av kundenes totale kjøp hos våre ti viktigste kunder med 20 %», er KI nå en del av den samtalen i stedet for at vi er en hammer som leter etter en spiker.

David Rice: Gartner anslår at 40 % av prosjekter innen agentbasert KI vil bli kansellert innen utgangen av 2027. Spørsmålet mitt til deg er: Når du ser på agentene dere har bygget, hva gjør deg trygg på at de vil være robuste, og at de vil fortsette etter dette?

Carlin Power: Det går igjen tilbake til beslutningen vår om å ta i bruk JLL Falcon, og den desentraliserte beslutningstakingen i ingeniørfunksjonene våre, som nå er knyttet til nøkkeltallene for forretningslinjene.

Vi bygger ikke noe, eller vi prøver i hvert fall å la være å bygge noe, som ikke har en målbar avkastning på investeringen eller en dokumenterbar besparelse. Det gjør samtalen veldig enkel når du ser på KI-agentene som gjør det bra eller ikke gjør det bra. Oppnår de målene sine, slik en ansatt ville oppnådd forretningsmålene sine?

Gjorde vi … Gjør denne teknologien, gjør denne agenten det vi forventet at den skulle gjøre? Realiserer den fordelene vi forventet å realisere? Hvis ikke, hvorfor, og bør vi fortsette å investere? Det må derfor jevnlig gjennomføres en stans-, start- eller fortsett-samtale om alle agentene dere tar i bruk i organisasjonen.

David Rice: Du nevnte den desentraliserte beslutningstakingen. Var det noe dere bygget inn fra starten? Var det en del av prosessene deres før dere begynte med alt dette? Eller-

Carlin Power: Grunnlaget for KI-strategien vår er datalaget for hele virksomheten. Vi har brukt de siste fem til seks årene, under ledelse av teknologidirektøren vår, Yao Moran, på å bygge dataforståelse, nøyaktighet, helse og relevans inn i alle dataene våre, i praksis i datavarehuset for hele virksomheten.

Hver eneste bit med data vi har i JLL, går inn i datavarehuset vårt. Deretter finnes det en rekke styringsfunksjoner som definerer hva dataene er, hva de er relevante for, hvem de er relevante for, og hvordan folk får tilgang til informasjonen. Vi har altså et svært robust datalag nederst, og oppå det datalaget ligger JLL Falcon.

Når vi snakker om MCP-en eller koblingen, går den direkte inn i datavarehuset for hele virksomheten og henter ut data som er relevante for brukeren. Det er skaleringsfunksjonen vår, både når det gjelder kostnadseffektivitet og datapålitelighet.

I tillegg har vi en KI-strategi drevet av brukerne, og en sentralt drevet KI-strategi. Det er i den sentralt drevne KI-strategien desentraliseringen jeg har snakket om, finner sted. Det finnes initiativer for hver forretningslinje og teknologiteam i konsernfunksjonene, knyttet til denne strategien, for å levere den differensieringen vi trenger i markedet.

Den brukerdrevne strategien handler om hvordan vi gjør det mulig for folk internt i virksomheten å bruke verktøyene våre og utvikle intern KI-forståelse. Det er tilretteleggingsfunksjonen vår. Vi har altså grunnlaget, som er dataene våre.

Vi har skaleringsfunksjonen, som er JLL Falcon-plattformen. Vi har differensieringsfunksjonen, som er den sentralt drevne strategien, og tilretteleggingsfunksjonen, som er den brukerdrevne strategien. Alt dette samles i de tre forretningsresultatene våre: å levere kundeverdi, frigjøre fremragende drift og skape innovasjon.

Jeg tror dette er avgjørende for hvorfor vi har lykkes. Men for å svare på spørsmålet ditt om hvorvidt den desentraliseringen var en bevisst beslutning: Ja, det var den virkelig. Tok vi den helt fra starten? Det husker jeg ikke. Men er det der vi endte opp? Absolutt.

David Rice: En av tingene jeg ville spørre deg om, er at jeg har sett Stanford-forskning som trakk en tydelig grense: Når KI automatiserer oppgaver, faller ansettelsen av nyutdannede.

Når KI forsterker menneskelig arbeid, holder sysselsettingen seg stabil eller vokser.

Carlin Power: Ja.

David Rice: På tvers av 34 agenter, eller flere nå, hvilken side av den grensen mener du at dere har havnet på? Og var det et valg eller et resultat?

Carlin Power: Jeg tror at hvis et selskap fokuserer på effektivitet og produktivitet, og resultatet derfor er å redusere arbeidskraft, særlig arbeidskraft tidlig i karrieren, er det mer et uttrykk for umodenhet i den overordnede KI-strategien og engasjementsmodellen deres.

Det var aldri et bevisst valg fra vår side å si: «Nå skal vi ta ut alle disse kostnadene fra organisasjonen, og vi skal fjerne 40 % av jobbene.» Jeg tror mye av dette, som de kalte fryktskapende retorikk på hovedinnlegget i morges, er overdrevet.

Jeg føler at det sannsynligvis er en for ekstrem posisjon. Og igjen tror jeg den vil være kortvarig. Jeg tror faktisk det kan være svært skadelig for en organisasjons suksess å kutte ut talent tidlig i karrieren fullstendig.

David Rice: Ja.

Carlin Power: Sist mandag satt jeg sammen med praktikantene våre innen innkjøp og anskaffelser, og de presenterte avsluttende prosjekter. Mange av dem hadde brukt de interne verktøyene våre og noen av de avanserte laboratoriene vi samarbeider med.

Hvis lederen for innkjøp og anskaffelser ikke hadde fortalt meg at de var praktikanter, ville jeg ha sagt at de var tre til fire år ute i yrkeskarrieren, på grunn av dybden i kunnskapen de hadde om svært komplekse innkjøpsproblemer, hvor tett de kjente kundekontoene de måtte samarbeide med for å forbedre hvor mange eiendeler vi forvalter og hvor mange av kontraktene vi forvalter.

Jeg lærte ting. Jeg ble helt imponert over både hva de klarte å gjøre på så kort tid, og over at innkjøps- og anskaffelsesdirektøren vår til slutt sa: «Dere har alle jobb her i JLL hvis dere vil ha dem.» Jeg synes det er et veldig godt eksempel på at vi ikke bør kutte disse jobbene tidlig i karrieren.

Vi bør stille helt andre forventninger til hva vi skal få ut av talent tidlig i karrieren. Derfor har vi bygget om strategien vår for karrierestart rundt prosjektbaserte avsluttende oppgaver som virkelig skaper verdi gjennom praktikantprogrammene våre i JLL.

Jeg tror altså igjen at det sannsynligvis handler om umodenhet, og at de etter hvert kommer dit. Jeg vil advare selskaper mot å prøve å fjerne denne karrierestigen tidlig i karrieren, for jeg tror faktisk det er der mye av innovasjonen deres kommer fra de neste tre til fem årene.

David Rice: Jeg likte at du sa det, for jeg har lenge vært tilhenger av dette. Det med avsluttende prosjekter minner meg om at det nesten er mer som en lærlingordning.

Carlin Power: Ja.

David Rice: Vi tenker på praksisplasser, og jeg husker da jeg hadde en på universitetet. Det var ganske kjedelig.

Det fulgte ikke så mye ansvar med. Det var litt sånn-

Carlin Power: Jeg tror jeg svarte på telefoner og … arkiverte.

David Rice: Nettopp. Det var ikke så grundig at jeg gikk derfra og tenkte: «Var det så viktig?»

Carlin Power: Ja.

David Rice: Du vet … så-

Carlin Power: Ja, få det inn på CV-en.

David Rice: Ja, det gjorde jeg. Men lærlingmodellen, som jeg tror du er inne på, handler om at du faktisk gjør noe. Du lærer. Du gjør arbeidet.

Carlin Power: Nettopp.

David Rice: Og du gjør det på et nivå som gjør at de, som du sa, hørtes ut som om de hadde vært tre eller fire år ute i arbeidslivet.

Carlin Power: Det imponerte meg enormt, og det hjalp meg med å sette en ny standard og lære organisasjonen hva vi bør forvente av talent tidlig i karrieren.

Jeg håper også det etablerer en kompetanse på organisasjonsnivå om at vi sannsynligvis også bør forvente mye mer av den profesjonelle arbeidsstyrken vår. Vi har lært opp lederne våre i det jeg vil kalle å utvikle verdiforslaget sitt. Vi tar dem gjennom en opplæringsworkshop i flere moduler, og du ville blitt overrasket, eller kanskje ikke, over hvor vanskelig det var for dem å formulere sitt nåværende verdiforslag til virksomheten.

Så vi spør: Når hele teamet ditt blir forsterket, forbedret eller erstattet av KI, hva skal du gjøre med den verdien? Hvordan skal vi hente tilbake den verdien, enten gjennom høyere gjennomstrømning, leveranser av bedre kvalitet, mer tid med kunder eller mer tid til å bygge fremtidige inntektsstrømmer?

David Rice: Når man sier «mennesker først», tror jeg det må ha et virkemiddel bak seg, ellers er det bare ord, ikke sant? Det er egentlig bare et slagord. Jeg er nysgjerrig: Hva er deres virkemiddel? Hvordan skilte dere mellom bruk og etterlevelse, og mellom mennesker som bare prøver å omgå systemet?

Carlin Power: Ja.

David Rice: Agenten.

Carlin Power: Det var også en svært tidlig og bevisst beslutning.

Vi brukte faktisk en stor del av budsjettet vårt på fagpersoner innen engasjement og tilrettelegging, som hjalp oss helt fra starten med å etablere et nivå av KI-forståelse hos alle de ansatte. Det innebar alt fra å introdusere dem for nye verktøy og gi dem grunnleggende kunnskap om hvordan generativ KI fungerer og hvordan vi beskytter dataene deres og kundenes data, til å gjøre dem komfortable med alle spørsmålene som dukket opp i begynnelsen.

For eksempel: Hva skjer når jeg laster opp en kundes resultatregnskap i en GPT? Da kunne vi si: «Vi har bygget dette slik at det er trygt og brannmursbeskyttet, men bruk ditt beste skjønn.» Vi hjalp dem også med å finne balansen mellom hva de kan stole på at generativ KI gjør, og hva de ikke kan stole på. En metode basert på å stole på, men kontrollere.

Å få dette innarbeidet hos folk tidlig hjalp dem med å ta i bruk andre og mer avanserte funksjoner raskere etter hvert som de ble lansert.

Vi bygget verktøy, rullet dem ut og lærte opp folk i bruken. Vi bygget også et ambassadørprogram som kunne ta alle opplæringene vi hadde utviklet, og tilpasse dem til de individuelle rollene og brukerprofilene i alle forretningslinjene og konsernfunksjonene våre, fordi vi er et enormt selskap som opererer i 80 land.

Det er mye som må vurderes lokalt, og som en sentral funksjon ikke er utformet for å støtte i stor skala. Derfor måtte vi få hjelp av ekspertene innenfor de ulike områdene til å etablere det neste nivået av forståelse som teamene våre trengte for å begynne å innovere på egen hånd.

David Rice: Vi begynner å få dårlig tid, men før jeg lar deg gå, vil jeg gi deg et hypotetisk scenario. Jeg elsker jo hypotetiske scenarioer.

Carlin Power: Ja.

David Rice: Tenk deg at du har en personaldirektør som ikke har noen agenter i produksjon på dette tidspunktet. Men styret begynner å legge press på vedkommende.

De vil se fremgang. De spør hvorfor det er slik. De har altså 12 måneder og et budsjett.

Carlin Power: Jeg tror det første er å etablere en gruppe mennesker du er svært komfortabel med at eksperimenterer på tvers av organisasjonen. Jeg er ikke sikker på om jeg ville gått fullt inn i FDer, men fageksperter i forretningslinjene og konsernfunksjonene som er teknologisk kompetente, kan begynne å hjelpe deg med å definere reelle bruksområder der selv eksperimentering vil gi positiv nettoavkastning.

Hvis du prøver å gå veldig bredt og omfattende frem på én gang, vil det medføre store kostnader. Hvis du ikke har mennesker internt som kjenner de ulike områdene i virksomheten, eller som kan KI, kommer kostnadene bare til å eksplodere, og det du har beskrevet gjennom disse spørsmålene, kommer til å begynne å skje med deg.

David Rice: Ja.

Carlin Power: Bygg suksess i noen få bruksområder, skaler dem, og bruk deretter avkastningen på investeringen til å reinvestere i flere eller mer horisontale, generelle verktøy som leveres til organisasjonen. Det tror jeg er avgjørende. Den andre delen er tilretteleggingsfunksjonen, altså forståelsen.

Du må gjøre folk virkelig komfortable med å bruke verktøyene, og du må gi dem insentiver til å bruke dem. Noe jeg stadig trekker frem og er svært takknemlig for, er konsernsjefen vår, Christian Ulbrich, som virkelig satte visjonen og ga folk myndighet til å bruke KI, og som fastsatte globale nøkkeltall for forståelse, bruk og adopsjon.

Det var ingen straff for å bruke verktøyene. Det var ikke slik: «Å, du fant ut hvordan du kan automatisere avdelingen din? Flott, da lar vi alle gå.» Det var aldri en fortelling som eksisterte i JLL. Fortellingen var at vi må kunne utnytte KI for å betjene kundene våre best mulig og ta bedre vare på menneskene våre.

Alle lederne våre måtte derfor både bygge nøkkeltall rundt dette og være rollemodeller for atferden. Konsernsjefen vår var svært tydelig på at alle måtte bruke KI-verktøy, og at han kom til å måle det. For hvis medarbeiderne dine ikke ser deg bruke verktøyene, kommer de ikke til å føle seg komfortable med eller ha myndighet til å bruke dem.

Han ønsket at innovasjonen skulle komme nedenfra og opp, like mye som han ønsket at rollemodelleringen skulle komme ovenfra og ned. Når jeg skal gi råd til en leder i toppledelsen, vil jeg derfor si at du også må være en rollemodell for denne atferden, og at du må knytte insentivene til den atferden du ønsker å se i organisasjonen.

David Rice: Takk for at du kom til programmet i dag. Carlin Power, mine damer og herrer. På gjensyn.

Carlin Power: Tusen takk.

David Rice: Kjære lyttere, hvis dere ikke allerede har gjort det, kan dere gå til peoplemanagingpeople.com/subscribe. Meld dere på nyhetsbrevet. Da får dere denne podkasten og alt annet vi lager, rett i innboksen.

På gjensyn.