De siste 18–24 månedene har HR-team blitt stilt et direkte spørsmål: Hva gjør dere med AI? Svaret har ofte vært aktivitet uten strategi – retningslinjer, sikkerhetsbarrierer og styringsrammeverk – arbeid som signaliserer etterlevelse snarere enn å skape verdi. Dr. Dieter Veldsman blir med David for å analysere dette mønsteret med hast → handlingslammelse → etterlevelse, forklare hvorfor det holder HR tilbake, og vise hvordan en dypere meningsskapingsprosess er den virkelige drivkraften for fremgang.
Dieter hevder – og dataene underbygger det – at de fleste HR-organisasjoner har fokusert på hva som ikke kan gjøres med AI, i stedet for hva som bør gjøres for å skape forretningsverdi. Årsaken er ikke teknologisk uvitenhet, men kulturell: HR har behandlet AI som et teknologiprosjekt, selv om det grunnleggende sett handler om en transformasjon av mennesker og organisasjonen. Denne episoden går gjennom hvordan man bryter ut av etterlevelsesfellen, strukturerer eksperimentering med et formål og utvider CHRO-rollen til å bli arkitekten bak menneske–maskin-økosystemet.
Dette lærer du
- Hvorfor hast uten klarhet fører til handlingslammelse. Jakten på å «jobbe med AI» erstattet strategisk formål med synlig aktivitet.
- Etterlevelsesfellen. Altfor mange HR-team har bygget sikkerhetsbarrierer før de definerte målet.
- Forstyrrelser avdekker organisasjonens struktur. Hvordan team reagerer på usikkerhet, viser kulturen – ikke kapasiteten.
- AI-kompetanse er et holdningsskifte, ikke en sjekkliste over ferdigheter. Det handler om å lære hvordan man tenker med disse verktøyene, ikke bare hvordan man bruker dem.
- CHRO-ens rolle i utvikling. Fra vokter av retningslinjer til sjefsarkitekt for arbeidsøkosystemer mellom mennesker og teknologi.
Viktigste læringspunkter
- Ta utgangspunkt i verdi, ikke verktøy. Altfor mange team kjøpte lisenser uten å vite hvilket problem de skulle løse. Strategi begynner med hvorfor.
- Meningsskaping er viktig. HR må bevege seg forbi frykt og begeistring for å hjelpe organisasjoner med å forstå hva AI er, hva det gjør, og hva det ikke gjør.
- Klarhet fremfor hastighet. Det er helt greit å si «vi finner fortsatt ut av dette» – det som betyr noe, er å gi retning og korte ned tiden mellom beslutning og læring.
- Bygg kompetanse gjennom bruk. Begynn med enkle og velkjente oppgaver. Kompetanse kommer av å bruke AI på en gjennomtenkt måte, ikke av å bruke den perfekt.
- Oppmuntre til ansvarlig bruk. Bare fordi AI kan gjøre noe, betyr det ikke at den bør gjøre det. Sett tydelige grenser uten å motvirke eksperimentering.
- Ledere må gå foran med eksperimentering. Gjør det normalt å lære i full offentlighet. Hvis ledere ikke viser hvordan de bruker AI, vil teamene heller ikke føle seg trygge på å gjøre det.
- CHRO-er bør lede, ikke følge etter. AI innebærer en transformasjon av mennesker – HR hører hjemme i sentrum av samtalen, ikke i rollen som etternøler.
Kapitler
- 00:00 – Introduksjon
- 01:47 – Overreaksjon, etterlevelse & verdigapet innen HR
- 04:34 – Hvorfor HR velger sikkerhet som standard, og hva det koster
- 06:49 – Organisasjonens respons på omveltninger
- 09:55 – Klarhet, eksperimentering og strategisk fokus
- 12:27 – Å jakte på verktøy kontra å løse problemer
- 16:06 – Forveksler vi blest med verdi?
- 18:10 – HRs bevisste tempo: fordel eller hinder?
- 20:48 – Adopsjonsrater & innhentingskurven
- 22:27 – Lavterskelinnganger til AI-kompetanse
- 28:39 – Atferdsendringer som muliggjør AI-eksperimentering
- 35:15 – CHRO-ens rolle i AI-fremtiden
- 38:24 – Integrering av mennesker & maskiner: et kulturelt imperativ
- 39:31 – Avslutning av episoden & siste råd
Møt gjesten vår

Dieter Veldsman er sjefsforsker ved Academy to Innovate HR (AIHR), der han leder forskning og faglig utvikling om fremtidens arbeidsliv, personalanalyse, organisasjonsutforming og HR-strategi. Med bakgrunn i industri- og organisasjonspsykologi arbeider Dieter i skjæringspunktet mellom vitenskap og praksis, og hjelper HR-ledere med å bruke evidensbasert innsikt til å løse komplekse utfordringer knyttet til mennesker. Han er en ettertraktet foredragsholder, forsker og rådgiver, kjent for å omsette grundig forskning til praktiske rammeverk som gjør organisasjoner i stand til å bygge mer menneskesentrerte arbeidsplasser med høy ytelse.
Relaterte lenker:
- Bli med i People Managing People-fellesskapet
- Abonner på vårt nyhetsbrev AI Signal
- Ta kontakt med Dieter på LinkedIn
- Ta en titt på AIHR (Academy to Innovate HR)
Relaterte artikler og podkaster:
David Rice: For rundt 18 måneder siden spurte sannsynligvis toppsjefen din hva du gjorde med KI. Så du gjorde noe: Du skrev retningslinjer, bygget sikkerhetsbarrierer og etablerte styringsrammeverk. Og nå sitter du fast. 66 % av HR-organisasjonene har fokusert på etterlevelse – med andre ord, på hva du ikke kan gjøre med KI. Men bare rundt 30 % har klarhet i hvilken verdi de faktisk prøver å skape. Så du bygget sikkerhetsrekkverk. Ingen bygget egentlig veien.
Dagens gjest er dr. Dieter Veldsman. Han er sjefsforsker innen KI hos AIHR. Og han skal ta oss gjennom mønsteret med overreaksjon som han ser i HR akkurat nå: først et behov for å bli sett gjøre noe med KI, etterfulgt av en overkorreksjon inn i sikker modus. Og hvorfor det gjør at du blir stående midt på treet mens markedsføring, salg og produktutvikling løper fra deg som avdelinger.
Det han virkelig ønsker at du skal forstå, er svært likt det vi har sagt på programmet: Selskaper behandler KI som en teknologisk transformasjon, mens det i virkeligheten er en kultur- og mennesketransformasjon. Det betyr at HR ikke bør prøve å ta igjen utviklingen. Du bør lede samtalen.
Så i dag skal vi snakke om hvorfor det å være opptatt med KI ble viktigere enn å være strategisk, hvordan man bryter ut av etterlevelsesfellen uten hensynsløse eksperimenter, CHRO-ens utviklende rolle som sjefsarkitekt for det menneske-maskinelle økosystemet, og hvordan man går fra «hva kan vi bruke på en trygg måte?» til «hvilken verdi skaper vi?».
Jeg heter David Rice. Dette er podkasten People Managing People. Og hvis du har spilt forsvar på KI når du egentlig burde orkestrere transformasjonen, er denne samtalen en omstart for deg. Så, la oss begynne.
Dieter, velkommen!
Dieter Veldsman: Tusen takk, David. Det er hyggelig å være her.
David Rice: Da vi snakket sammen på forhånd, nevnte du dette mønsteret med overreaksjon og deretter overkorreksjon som du ser i HR, særlig når det gjelder KI. Kan du forklare det litt nærmere? Hva er det egentlig som skjer? Hva driver det?
Dieter Veldsman: Jeg tror det ligner på det vi ser i andre funksjoner. Hvis vi skrur tiden tilbake 18–24 måneder, var det et stort press om å svare på spørsmålet: «Hva gjør dere med KI?» Du måtte bli sett på som en som gjorde noe med KI.
Jeg tror det førte til en del – jeg vil ikke kalle det tankeløs eksperimentering – men folk spurte: Hvilke verktøy har jeg? Hvordan skal jeg bruke verktøyene? Hvilke bruksområder bør jeg fokusere på? Vi så definitivt en hektisk aktivitet på den ene siden og en overreaksjon i retning av at man bare måtte være opptatt med KI, uavhengig av om det skapte verdi eller var i tråd med det HR-teamet faktisk ønsket å oppnå.
Det ble på en måte mindre viktig. Det viktigste var å bli sett på som aktiv. Så kom det en annen fase som trakk utviklingen betydelig tilbake og sa: «Vent litt. Vi kan ikke bare eksperimentere tankeløst videre. La oss heller snakke om hvilken verdi vi skaper, hvor sikre vi er, hvordan styringen skal se ut, om vi bruker de riktige tingene, og hva sikkerhetsbarrierene skal innebære.»
Så jeg tror vi definitivt har sett et skifte de siste 18 månedene eller så. Vi gjennomførte nylig en undersøkelse av rundt 337 HR-organisasjoner, og dataene viste noe ganske interessant: Nesten 66 % hadde i stor grad fokusert på etterlevelsesaspektet. Hvordan ser styringen ut? Hvordan ser retningslinjene ut? Sikkerhetsbarrierer – hva kan vi bruke, og hva kan vi ikke bruke?
Men bare 30 % sa faktisk at de hadde klarhet i hvordan verdien av å bruke KI skulle se ut for dem. Derfor, når jeg snakker om overreaksjonen, var det definitivt et behov for å bli sett gjøre noe med KI, i stedet for å gå litt saktere og spørre: «Hva er det vi ønsker å gjøre med KI, og hvorfor?» Det har i større grad kommet i andre rekke de siste månedene.
David Rice: Ja, jeg tror det stemmer. Jeg har sett dette som en slags piskesnert mellom hastverk og unngåelse. Du blir bedt om å gjøre noe, og gjøre det raskt, men uten veiledning eller et konkret mål du faktisk ønsker å oppnå. Da ender du på en måte opp med å fryse.
Og standardinnstillingen – det gjelder ikke bare HR, men jeg vil si at det blir forsterket i HR-miljøet – er at man går over i sikker modus. Det er etterlevelsestankegangen. Ikke sant? Det føles som om HR ønsket å svare strategisk, men på grunn av kapasitet eller manglende tillatelse til å eksperimentere uten å bli dømt, skjedde det aldri helt.
Finnes det også en betydelig frykt for å gjøre feil? Jeg mener, kanskje er det noe enda dypere. Det er et press om å bli sett på som aktiv, men det finnes ingen struktur som støtter det, og dermed ender man bare opp med å føle seg hjelpeløs.
Dieter Veldsman: Nei, jeg tror du treffer helt riktig. Det var flere ting som skjedde. Og jeg er selv en svært engasjert HR-profesjonell.
Så jeg kan absolutt kjenne igjen den første følelsen: Vi er litt mer risikoaverse på HR-siden. Det handler ikke bare om KI generelt. Vi vet også hvilke reelle risikoer som oppstår når ting går galt. Derfor så vi at HR havnet midt på treet når det gjaldt innføringen av KI.
Vi lå etter funksjoner som produktutvikling, markedsføring og salg. Men vi lå fortsatt foran enkelte andre funksjoner – kan jeg kalle dem mer juridiske og styringsorienterte funksjoner? Juridisk, risiko, etterlevelse og så videre. Vi befant oss et sted midt imellom.
Det var også den generelle holdningen – og jeg vet ikke hvorfor HR alltid blir rammet av dette – at når ny teknologi kommer, sier folk: «Nå er det slutten på HR-funksjonen.» Det har aldri vist seg å stemme. Funksjonen har endret seg noen ganger. Men det var denne KI-angsten: «Er det endelig nå det skjer? Hva kommer dette til å gjøre med oss?»
I dag er det mer rimelig å si at KI kommer til å overta enkelte oppgaver, aktiviteter og arbeidsflyter. Men hva betyr det for den reelle forventningen til hva HR-arbeid skal være i fremtiden?
Det siste poenget du nevnte, tror jeg er viktig. Mange organisasjoner behandlet først KI som en teknologisk transformasjon og innså deretter at de hadde misforstått poenget. Det handler mye mer om en kultur- og mennesketransformasjon. Derfor bør HR sitte rundt bordet og veilede og lede samtalen.
Selskapene vi har sett lykkes virkelig godt, har en tverrfaglig tilnærming til KI-strategien de velger. De sier: «Jeg vil ha tekniske stemmer rundt bordet. Jeg vil ha HR-stemmen rundt bordet. Jeg vil ha virksomhetsdrift og strategi rundt bordet, slik at vi kan finne ut hvilken KI-kapasitet vi trenger i fremtiden.»
I mange organisasjoner kom HR litt sent inn i denne samtalen. Det kan skyldes at de ikke fikk mandat til å delta, at de ikke så behovet, eller at de ikke var rustet til å ta samtalen. Jeg tror årsakene varierer noe.
David Rice: Du nevnte at du er en HR-person. Du har vært på innsiden av flere selskaper som har forsøkt å finne ut av slike ting. Hva er noe av det viktigste du har lagt merke til ved hvordan organisasjoner faktisk reagerer på omveltninger? Det finnes det vi sier om omveltning og tilpasning, men så finnes det virkeligheten.
Dieter Veldsman: Jeg likte den tidligere kommentaren din om at standardposisjonen noen ganger er sikkerhet. Når noe virkelig omveltende kommer inn i organisasjonen, finner du definitivt tre leirer, og vi så det samme med KI. Det var de tidlige brukerne som sa: «Dette er fantastisk, vi må bare kaste oss på.»
«Ikke bekymre deg. Dette blir sølvkulen som endrer alt.» Det er nesten overentusiasme og haussing. Noen ganger får det deg i trøbbel fordi folk setter i gang med ting uten å forstå dem ordentlig.
På den andre siden finner vi skeptikerne, som er skeptiske fra første stund og trekker seg litt tilbake: «Dette er ikke første gang jeg opplever dette. Jeg har sett denne store transformasjonsfortellingen før. Ingenting kommer egentlig til å endre seg.»
Det som gjorde KI litt annerledes, var omfanget og hastigheten den traff organisasjonene med. For første gang hadde alle tilgang til generative KI-verktøy. Hvis jeg hadde en internettforbindelse, var det ikke noe som var begrenset til en bestemt målgruppe. Omfanget forsterket mye av angsten.
Men når jeg ser på omveltningen nå, har organisasjonene kommet lenger. De går gjennom en prosess for å skape mening: Hva betyr dette egentlig? Hva kan det faktisk gjøre? Hvor er det virkelig nyttig, og hvor er det bare interessant og nytt, uten nødvendigvis å ha stor betydning for oss som organisasjon?
For meg må organisasjoner gjennom en slik meningsskapende syklus. Ikke alle gjør det i samme tempo. Vi må si: «La meg forstå hva dette er. La meg forstå hva det betyr for meg i min sammenheng. La meg finne ut hva jeg ønsker å gjøre med det, og hvordan jeg kan gjøre det på en bærekraftig måte – ikke bare som et kortvarig blaff.»
Det forteller meg mye om organisasjonens DNA og kultur, og om hvordan den møter omveltninger eller store endringer. De virkelige fargene dine kommer frem når du må håndtere usikkerhet. Det er det vi ser i hvordan organisasjoner reagerer.
David Rice: Jeg liker uttrykket «meningsskapende syklus». Omveltninger avdekker organisasjonens koblinger. Du kan ha ett bilde av teamet ditt, og så oppdager du at standardinnstillingen faktisk er å overkonstruere alt. Man bruker masse tid på å tenke, eller stopper opp fordi man mangler et felles språk og klarhet rundt temaet.
Organisasjonene som gjør det best med denne transformasjonen, handler ikke nødvendigvis om ressurser. Alle har tilgang til generativ KI. Det handler om hvor tydelig du har for deg selv hvor raskt du faktisk er villig til å gå, hvilket komfortnivå organisasjonen har, og hva dere er villige til å prøve.
Dieter Veldsman: Det stemmer. For meg gjør organisasjoner som er tydeligere på hva de vil og ikke vil prøve, det mye bedre.
For å gjøre det praktisk: Vi hadde nylig en kunde som jeg snakket med sammen med deres KI-sjef. Han sa: «Jeg vil begynne med å si at vi ønsker å være en svært sterk nummer to-følger i hele KI-revolusjonen.»
Jeg sa: «Unnskyld, hørte jeg riktig? Alle ønsker å være først ute.» Han svarte: «Vi ønsker ikke å være først ute. Det kommer til å bli gjort enorme mengder feil. Vi er komfortable med å gå litt saktere enn resten, gi oss selv plass, lære av andres feil, og når vi går ut i markedet med det vi ønsker å gjøre, skal vi gjøre det godt – på vår egen tid og på vår egen måte.»
Det var et svært kontraintuitivt budskap sammenlignet med det jeg hører fra mange organisasjoner. Vi har nesten konstruert svarene våre slik at vi ønsker å være først, best og mest innovative. Noen ganger er det helt greit å velge å være en solid aktør når du beveger deg innenfor slike områder.
For meg handler det om klarhet – å skape klarhet i hvert eneste mulige øyeblikk. Klarhet kan ganske enkelt bety å si: «Vi vet ennå ikke hva vi skal gjøre med dette. Derfor skal vi først utforske videre og prøve et lite pilotprosjekt. Dette bruksområdet blir startpunktet vårt.»
Jo mer du kan forkorte den meningsskapende syklusen og gi klarhet underveis, desto bedre gjør organisasjonen det. Da trener du opp motstandskraften, i stedet for å oppleve en massiv krise der folk er i uro og tror at dere aldri kommer i mål.
Hvis du ikke eier fortellingen om omveltningen, særlig fortellingen om KI-transformasjonen i organisasjonen, får du problemer kulturelt. Du får problemer med folks angstnivå og med hvor begeistret de er for fremtiden. Da blir dette en stor sak du må selge til folk, i stedet for noe som gradvis blir en del av arbeidsmåten.
David Rice: Det er en interessant tid. Vi har beveget oss fra verktøy drevet av programvare som en tjeneste, der alle jaget verktøy. Nå er vi i en situasjon der vi bruker mange av de samme verktøyene, men det vi jakter på, er verdi. Det høres opplagt ut, men det er tydeligvis ikke enkelt.
Hva gjør det så vanskelig for folk å forstå hva de faktisk prøver å oppnå?
Dieter Veldsman: Det er flere ting. Det første er at det er enkelt å jage verktøy, og du kan umiddelbart vise at du gjør noe. Du kan si: «Vi har rullet ut lisenser til 90 % av medarbeiderne våre, og det er slik vi tar i bruk KI.»
Det er en naturlig tendens til å håndtere frykten for å bli hengende etter og frykten for å bli overflødig ved å bli sett på som aktiv.
Samtidig har vi i flere år fortalt at eksperimentering er bra, at man må være mer smidig, feile fremover og så videre. Noen ganger havner vi i fellen der vi tror at det å bevege seg raskt betyr at vi ikke trenger å tenke gjennom hva vi ønsker å gjøre. Det må fortsatt finnes en metode bak galskapen.
Med KI startet vi med verktøy. Den neste bevegelsen var bruksområder: Hvis det ikke handler om verktøyene, må det vel handle om bruksområdene vi kan bruke dem til. Men egentlig må vi gå ett nivå tilbake.
Når folk ber meg om hjelp til KI-strategien sin, spør jeg: «Hvorfor har dere en KI-strategi?» De svarer: «Det er jo det store alle snakker om. Det er det som skal frigjøre fremtidig verdi.» Jeg sier: «Jeg tror dere trenger en virksomhetsstrategi.» KI må selvsagt være en del av den, som en verdidriver eller en søyle, men hvorfor skiller dere disse tingene så sterkt fra hverandre?
Hva er organisasjonens konkurransefortrinn? Hva er deres unike bidrag, og hvordan kan KI gjøre det sterkere? Det er spørsmålet dere bør stille. Det er enklere å formulere, men mye vanskeligere å svare nyansert på, enn «Skal jeg kjøpe lisens X eller lisens Y?» eller «Skal jeg prioritere bruksområde Y?»
Jeg mener derfor at vi må løfte samtalen opp på et mer strategisk nivå. Dataene våre viser også at man trenger en todelt tilnærming. Ledelsen må ha samtalen som setter retningen og sikkerhetsbarrierene. Samtidig må det skje eksperimentering på grasrotnivå, der folk bruker verktøyene i hverdagen.
Men de trenger rammer for hvilken verdi vi forsøker å frigjøre. Bare å si «bruk KI og bli mer produktiv» er ikke godt nok. Hva skal vi gjøre med produktiviteten? Hva prøver vi å frigjøre?
David Rice: Jeg er enig. En del av utfordringen er at det er så mye støy i KI-området. Det er vanskelig å vite hvordan verdi egentlig ser ut.
Jeg var på en konferanse der en taler sa: «Ikke la KI bare bli et moteord i organisasjonen.» En kvinne ved siden av meg stønnet og sa: «Hva betyr det egentlig?» Hun hadde rett. Det var bare en vag uttalelse fra en scene.
Hvis jeg skulle gi det en betydning, ville jeg sagt at man forveksler det å være opptatt med KI med faktisk å gjøre noe med KI. Jeg har sett dette med andre verktøy. Jeg jobbet en gang i en markedsføringsfunksjon der vi tok i bruk et stort verktøy. Vi brukte måneder på opplæring og bakgrunnsarbeid, men når vi så på resultatet, føltes det som om vi hadde gjort mye arbeid for å oppnå svært lite.
Det finnes en følelsesmessig tilknytning til ideen om at verktøy kan være store konkurransefortrinn. Men noen ganger må du gi slipp på noe som passer dårlig, eller som ikke er strategisk nok. Hva er den bredere virkningen på kulturen, arbeidsflytene og alt annet?
Dieter Veldsman: Et viktig poeng er at vi bør kalle ting det de faktisk er. Jeg kommer fra finanssektoren. Når vi gjennomførte store endringsprosjekter innen teknologi, pleide jeg å smile og spørre: «Hva er det vi endrer?»
De svarte: «Vi omformer måten kundene våre samhandler med oss på i kanalen, på en mer personlig måte.» Jeg sa: «Jeg har ingen anelse om hva det betyr. Hva gjør vi?» Da svarte de: «I nettbanken flytter vi den knappen dit fordi brukergrensesnittet skal bli mer intuitivt.» Da sa jeg: «Men si at det er det dere gjør.»
Det er ingenting galt i å beskrive hva fokuset faktisk er. Vi gjør det samme med KI. Vi selger en stor gullbelagt drøm om hva det skal levere, mens verdien ofte ligger på oppgave- og aktivitetsnivå. Si heller: «Vi skal bruke dette til å gjøre 1, 2, 3 og 4, fordi det er viktig av disse grunnene.» Folk kan forstå det.
Jo mer uklart og moteordpreget vi gjør det, desto vanskeligere blir det for folk å forholde seg til det og se verdien.
David Rice: Vi bør heller ikke undervurdere små endringer. Noen ganger kan en liten endring utgjøre en enorm forskjell for hva et produkt gjør. Tenk på Netflix. Før var alt kategorisert. Da de endret menyen, oppdaget folk flere typer innhold på nye måter, og det endret fullstendig hvordan man navigerte i appen. Det skapte en ny opplevelse og en ny måte å tenke på hva slags innhold man burde lage.
Én liten endring kan altså utgjøre en stor forskjell. Når vi ser på HR, har funksjonen hatt en litt langsommere start med KI. Det har kanskje gitt ledere rom til å være mer bevisste.
Har det vært bra for funksjonen, tror du, fordi HR har unngått noen av de tidlige feilene andre team har gjort? Hjelper det folk som lever med etterlevelses- og sikkerhetstankegangen, å føle seg mer komfortable fordi utviklingen har gått saktere?
Dieter Veldsman: For tolv måneder siden gjennomførte vi en undersøkelse og spurte HR-profesjonelle hvor mange som brukte KI. Tallet var rundt 38 %. Vi gjorde det samme tolv måneder senere, nylig, og tallet var økt til omtrent 88 %. De siste tolv månedene har altså vært svært betydningsfulle i HR, særlig når det gjelder KI, og det har skjedd mye innhenting.
På den ene siden har det vært nyttig for folk å trenge gjennom den første støyen og skape mening rundt hva dette faktisk er og betyr. Jo mer du vet, desto bedre kan du ta det i bruk og unngå hullene og feilene andre har gjort.
På den andre siden er det fortsatt en ulempe: HR må ta igjen noe når det gjelder enkelte sider av innføringen. Men HR-profesjonelle som har gjort seg selv relevante i den større organisasjonsdebatten, ligger ikke etter i det hele tatt. De er faktisk i en svært god posisjon til å veilede organisasjonen i beslutningene som fortsatt må tas om hvordan KI skal føres videre.
Det er heller ikke nødvendigvis HR som har holdt organisasjonen tilbake. Noen ganger handler det om tilgang til initiativene eller muligheten til å begynne å eksperimentere i trygge miljøer.
HR har fått anledning til å reflektere over den første haussingen og skille mellom det som bare var hype, og det som faktisk var reelt. Det HR slet med, men nå står bedre rustet til, er å definere sin rolle i organisasjonens bredere KI-arbeid.
Vi ser rollen som todelt. For det første må HR se innover på seg selv. KI-forståelse blir en viktig ferdighet for HR-profesjonelle i fremtiden, både når det gjelder egne modeller og arbeidsflyter. For det andre må HR delta i den større samtalen om hvilken kultur vi skal etablere, der KI er én av tingene vi bruker i arbeidet, men der målet fortsatt er forretningsverdi.
David Rice: HR får mye kritikk for å ligge etter, men det å ha rom til å være mer gjennomtenkt kan være verdifullt. Hastverk fører ofte til ukontrollert utvidelse av bruken. Plutselig brukes verktøyet til ting man ikke hadde tenkt på, eller funksjoner man ikke kjøpte verktøyet for.
Et bevisst tempo gir HR mulighet til å fokusere på atferd, verdi, samsvar og tillit. Vi har allerede et stort tillitsproblem. Når du legger KI oppå det, får du enda et lag med tillitsutfordringer, skjult bruk og lignende. Litt tid før man tar det i bruk overalt, er derfor til syvende og sist en god ting.
Du nevnte KI-forståelse tidligere. Det handler mindre om teknologien og mer om å ha mot til å prøve nye ting. Hvilke lavrisikomåter finnes for HR-team som begynner å bevege seg inn i dette området? Mange vet fortsatt ikke hvor de skal begynne.
Dieter Veldsman: Vi bruker begrepet «forståelse» og ikke «lesekyndighet» fordi det er som å lære et nytt språk. Du trenger ordforråd, grammatikk og kontekst. På samme måte må du utdanne deg selv om KI.
Et trygt sted å begynne er å ta en prosess i det daglige arbeidet som du allerede kjenner godt, og identifisere én oppgave eller aktivitet der du kan bruke KI – en oppgave der du vet hvordan resultatet bør se ut.
Mange hopper umiddelbart til de mest spennende og avanserte tingene som KI selges inn med, men da befinner de seg på områder der de ikke vet om resultatet er riktig. Begynn med noe du kjenner godt. Lær begrensningene, hvordan du kommuniserer med verktøyene, og språket du trenger for å bruke dem.
Finn ut hvordan du snakker med verktøyene på riktig måte. Bruk dem i en prosess du kan øve på daglig, i et trygt miljø, og start med en oppgave med svært lav risiko. Ikke bruk KI første gang til å påvirke en ansettelsesbeslutning. Det er en beslutning med høy risiko. Bruk det heller til noe som kan veilede eller anbefale noe som del av den normale arbeidsflyten.
Mange lærer KI gjennom selvoppdagelse og utforskning. De prøver seg frem og hører at andre bruker det til ulike ting. Jeg anbefaler også å bli del av et fellesskap, for eksempel et HR-fellesskap, slik at du kan se hvordan andre bruker det og lære av dem.
Det er viktig å trenge gjennom støyen. Mange snakker om avanserte KI-agenter og enorme fremtidsmuligheter, men når du spør hvilke praktiske bruksområder som faktisk fungerer allerede, viser det seg at mye fortsatt er eksperimentelt.
HR-profesjonelle bør ikke være redde for KI. Når vi ser på ferdighetene som kreves for å forstå KI, finnes det mange menneskelige ferdigheter HR allerede er gode på: kritisk tenkning, systemisk tenkning, språkferdigheter og evnen til å evaluere resultater kritisk.
Begynn med noe lite og med lav risiko. Bygg selvtillit, og gjør det gradvis bredere og større. Vi ser at bruken skjer på tre nivåer. Det første er individnivået: meg selv, arbeidsdagen min, oppgavene mine. Det andre er å bruke KI sammen med andre og utvide kapasiteten som kollega. Det tredje er mer autonom bruk, med menneskelig tilsyn. Det vil komme senere i HR.
David Rice: Du må tenke på det som trening. Du må få inn repetisjonene.
Dieter Veldsman: Nettopp.
David Rice: Du trenger ikke vente til noe er strategisk før du begynner å prøve. Hvis du gjør det, forsinker du veien til forståelse. Det kan være det første utkastet til en retningslinje som du redigerer, eller å oppsummere avslutningsintervjuer. Det høres kanskje ikke transformativt ut, men transformasjonen skjer i stor grad i tankesettet, ikke bare i praksisen.
Dieter Veldsman: Eksperimentering er verdifullt. Prøv flere forskjellige ting og forstå hva de ulike verktøyene er gode på. Finn ut hva du bruker hva til.
Da vi først begynte med generativ KI, ble det forklart for meg som å ha 50 praktikanter tilgjengelig. Alle var svært motiverte og kunne mye, men de hadde ikke erfaring med å se ting fra begynnelse til slutt. Verktøyene har utviklet seg betydelig siden da.
Ikke prøv å løpe ti kilometer den første dagen. Start med én eller to kilometer, og bygg deg gradvis opp. For meg ligger gjennombruddet i detaljene. KI er virkelig verdifull når du kommer ned på oppgave- og aktivitetsnivå og endrer de daglige tingene du gjør.
Ikke let etter den magiske sølvkulen. Det er alle de små forbedringene samlet som gjør forskjellen og flytter nålen på lang sikt.
David Rice: Dette er egentlig et skifte i kultur og tankesett. Det omtales ofte som et kompetansegap: Vi må lære opp folk. Men jeg er ikke sikker på at det er hele bildet. Folk bruker KI, de vet hva det gjør, og de lærer stadig bedre å formulere instrukser i privatlivet.
Hvis dette virkelig handler om et kulturskifte i hvordan vi arbeider, hvilken atferd bør vi normalisere for å oppmuntre til mer eksperimentering på arbeidsplassen?
Dieter Veldsman: Vi må finne en balanse. Vi skal normalisere det å prøve nye ting uten å ta unødvendig risiko. Atferden vi må lære folk, er å identifisere hvor KI bør brukes – og hvor det ikke bør brukes. Bare fordi KI kan gjøre noe, betyr det ikke at det bør gjøre det.
Vi må lære hva ansvarlig bruk innebærer. Ikke gå inn i en stor etisk debatt hver gang, men utvikle en intuitiv forståelse av at det finnes ting vi ikke ønsker å bruke KI til fordi de kan være skadelige, farlige eller risikable.
Samtidig må vi ikke bruke dette til å kvele kreativitet og innovasjon. Sett tydelige sikkerhetsbarrierer: «Lek i dette området og se hva vi kan få til, men dette er ting vi unngår uansett hvor gode modellene blir.»
Vi må også endre fortellingen. Noen føler fortsatt at det å bruke KI er juks. Normaliser at vi bruker KI i arbeidet og til å produsere det vi produserer, men lær folk hvor det er godt å bruke det.
En interessant studie viste at hvis KI gjør tenkingen for meg, knytter jeg ikke egentlig verdi til arbeidet jeg leverer. Jeg husker heller ikke det jeg gjorde eller lærte. Hvis jeg derimot bruker KI som en diskusjonspartner til å forbedre noe, beholder jeg eierskapet, stoltheten, læringen og ferdighetene.
Lær derfor folk at KI ikke først og fremst skal erstatte dem, men utvide kapasiteten deres. Det ligner på å lære å lede andre: Hva delegerer jeg til verktøyet? Hva gjør jeg selv? Hvilke beslutninger skal forbli hos meg? Hva skal vi gjøre sammen?
Kritisk tenkning er avgjørende. Kan du faktasjekke? Kan du tenke gjennom ting? Ikke ta resultatene for gitt. Vit hvordan du vurderer dem, og hvor du må etablere kontroller for å unngå skjevheter.
David Rice: Jeg har kanskje jobbet med for mange kreative mennesker, men jeg har sett at perfeksjon ofte blir romantisert. Med KI føler mange enda større press fordi de tenker: «Jeg hadde en allvitende maskin til å hjelpe meg med dette, så det må være perfekt.»
Jeg mener vi heller bør romantisere iterasjon og eksperimentering. Lederne må vise det i praksis. Hvis lederne sier «Jeg vet ikke, men vi skal prøve noe nytt i denne arbeidsflyten og se hva vi lærer», og bruker KI til å drive endringen, blir det en del av kulturen.
Dieter Veldsman: Du har helt rett. Organisasjoner snakker alltid om innovasjon, men når noen gjør en feil, sier de plutselig at kvalitet er det viktigste. Det er to motstridende atferder. Hvis du vil at folk skal innovere, må du tillate feil og skape et miljø der de tåles og faktisk oppmuntres.
Det samme gjelder her. Ting blir ikke perfekte bare fordi du bruker stavekontroll. KI kan gjøre bestemte ting, men den kan ikke garantere kvaliteten på hele dokumentet.
Det viktige er å tenke på hvilket unikt menneskelig bidrag du fortsatt bringer til bordet. Du sitter fortsatt i førersetet når det gjelder hvordan og hvor du bruker verktøyene, hvordan du setter ting sammen, og hvordan du knytter dem til problemet du prøver å løse eller muligheten du ønsker å forfølge.
Hvis du har hundre praktikanter som gjør fantastiske ting, men de ikke er koordinert eller opptatt med de riktige tingene, er det bare travelhet. Det er å bli sett gjøre noe, i stedet for å flytte ting i riktig retning.
Hvis vi bruker KI godt, tror jeg det vil fremheve menneskeligheten, kreativiteten og egenarten vår enda mer. Vi står ved overgangen til en ny type arbeidsmiljø og nye arbeidsmodeller. Derfor trenger vi den meningsskapende prosessen jeg nevnte tidligere, både på individ- og organisasjonsnivå.
David Rice: Det siste spørsmålet mitt gjelder den endrede rollen til CHRO. Hvordan tror du fokuset endrer seg i 2026 for denne gruppen, inkludert toppledere med ansvar for mennesker?
Dieter Veldsman: Jeg liker dette spørsmålet. CHRO-rollen har endret seg betydelig de siste årene, blant annet fordi HRs mandat i organisasjonene har endret seg. Fra å være voktere av styring og en personalfunksjon som leverer tjenester, har rollen beveget seg mot strategisk partnerskap og transformasjon.
For meg er to ting viktige. For det første må vi huske at en CHRO først og fremst er en forretningsleder, og deretter en HR-leder. Du har fortsatt forretningsansvar for det du skal gjøre, og må ha på deg forretningshatten.
HR blir området du bringer inn i styrerommet når dere snakker om mennesker og kobler dem til virksomheten. Når det gjelder KI, må CHRO-en ha mandatet til å svare på hvordan KI skal hjelpe oss å bli den typen organisasjon vi ønsker å være. Det er én av tingene vi gjør – ikke bare en teknologisamtale.
Vi må ta en helhetlig tilnærming til KI-transformasjonen, som omfatter ferdigheter, mennesker, teknologi, data, sikkerhet og strategi. CHRO-en blir i stor grad orkestratoren som samler alle disse partene rundt bordet og får dem til å snakke sammen.
CHRO-er er ofte gode på å koble mennesker til samtaler på et høyere nivå: Hva betyr dette for hvem vi ønsker å være som virksomhet? Når vi ser tilbake på KI-transformasjonen om noen år, hvilken historie kommer medarbeiderne våre til å fortelle? Er det en historie vi kan være stolte av, og som kundene våre ønsker å høre?
David Rice: Jeg er enig. CHRO-en blir kanskje en slags sjefstrateg for mennesker og atferd. Dere forvalter ikke bare personalpolitikk, men også systemer som former menneskers beslutninger i samspill med maskiner.
Rollen utvikler seg mot å bli en sjefsstrateg for mennesker, som forstår grensesnittet mellom menneskelig kapasitet, organisasjonskultur og teknologi. Det handler om hele økosystemet: Hva kan mennesker og maskiner gjøre sammen, og hvordan påvirker det kulturen og arbeidsflytene våre?
Dieter Veldsman: Jeg liker uttrykket ditt om økosystemet – kanskje sjefsarkitekten som kobler ting sammen og utvikler strategien.
Det er mye mening i det for CHRO-er, og stor verdi for organisasjoner dersom de bruker rollen riktig. Men det er en balansert rolle som krever forståelse av alle disse elementene. Den største utfordringen er å håndtere kompleksiteten i hvordan ting henger sammen, og forenkle den slik at folk kan gjøre noe med den.
Det er lett å bli en del av fastlåstheten når folk ikke vet hva de skal gjøre. Kan du hjelpe dem gjennom det og si: «Vi vet ikke alt, men ut fra hvor vi er nå, er dette den beste beslutningen vi kan ta. La oss prøve, lære og gå videre.»
Det handler om å styre litt gjennom stormen med ro og kanskje et snev av visdom.
David Rice: Absolutt. Dieter, tusen takk for at du deltok i podkasten i dag. Det setter jeg stor pris på.
Dieter Veldsman: Tusen takk, David. Jeg satte stor pris på samtalen.
David Rice: Da sier vi takk for i dag. Husk å gå inn og melde deg på nyhetsbrevet hvis du ikke allerede har gjort det. Ta en titt på vår KI-transformasjonsutforsker. Det skjer alltid mye spennende hos People Managing People, og vi har arrangementer på vei. Følg med på dem.
Og frem til neste gang: Fortsett å eksperimentere.
