KIs rolle i talenter, tillit og fremtidens medarbeideropplevelse

Les transkripsjonen:

Vi prøver ut transkribering av podkastene våre ved hjelp av et dataprogram. Tilgi eventuelle skrivefeil, siden boten ikke er korrekt 100 % av tiden.

Jeanne Meister: En av de virkelig interessante problemstillingene er dette konseptet med den underjordiske KI-brukeren. Vi vet fra den nyeste Microsoft-undersøkelsen at 75 prosent av arbeidstakerne bruker KI, men omtrent 50 prosent bruker det uten å innrømme overfor lederen eller teamet sitt at de gjør det. Det er faktisk den farligste posisjonen å være i.

David Rice: Velkommen til People Managing People-podkasten. Vi har som mål å bygge en bedre arbeidsverden og hjelpe deg med å skape lykkelige, sunne og produktive arbeidsplasser. Jeg er verten din, David Rice.

Min gjest i dag er Jeanne Meister. Hun er ekspert på fremtidens arbeidsliv og arbeidsplassstrateg. Vi skal snakke om KI, hvordan det brukes på arbeidsplassen, og hvordan selskaper kan få oversikt over hva KI betyr for medarbeiderne deres og arbeidet de gjør.

Jeanne, velkommen.

Jeanne Meister: Takk for invitasjonen, David. Det er en glede å være her.

David Rice: Absolutt.

Fortell oss først litt om deg selv, hvordan du kom dit du er i dag, og hva som holder deg våken om natten når det gjelder fremtidens arbeidsplass?

Jeanne Meister: Ja. Som du sa, er jeg global HR-konsulent og arbeidsplassstrateg. Jeg har skrevet flere bøker. I bunn og grunn har karrieren min handlet om å skrive en bok, bygge et selskap og deretter selge selskapet. Jeg skrev den første boken om temaet bedriftsuniversiteter. Jeg bygde corpu.com, solgte det og skrev deretter The 2020 Workplace. Jeg bygde Future Workplace, solgte det og trakk meg ut i desember 2023, altså i fjor.

Jeg er også svært aktiv innen høyere utdanning. Jeg sitter i styret for et nettbasert ideelt universitet rettet mot yrkesaktive voksne. På fritiden bor jeg i New York City sammen med mannen min og min australske labradoodle.

David Rice: Jeg vet ikke om folk forteller meg om kjæledyrene sine, du vet. Jeg har fire hunder. Alle som kommer på programmet, snakker bare om jobb. Jeg hører aldri om kjæledyrene.

Jeanne Meister: Det var bra. Da har du en ny spørsmålslinje.

David Rice: Ikke sant?

Jeg vil begynne samtalen med noe folk kanskje ikke umiddelbart forbinder med KI, med mindre de er universitetsprofessorer eller filmfolk, og det er ideen om tillit, ikke sant? Da vi snakket sammen før dette, snakket vi om en konferanse du nylig deltok på, og tillit var et tema som stadig kom opp, ikke sant?

Men ikke fra arbeidsgivernes perspektiv, snarere fra medarbeidernes perspektiv. Mange føler seg litt nølende med å bruke det, fordi de er redde for hvordan arbeidsgiveren vil oppfatte arbeidet de gjør eller rollen de har. Så hvordan ser du at dette utvikler seg akkurat nå? Og hva bør ledere og mellomledere gjøre for å håndtere det?

Jeanne Meister: Vel, i det siste spørsmålet ditt var en av tingene som holder meg våken om natten nettopp dette, David. Det handler om den emosjonelle siden ved å bruke generativ KI på arbeidsplassen, og om den angsten, frykten og tillitsproblematikken jeg ser utspille seg. Jeg tror medarbeidere er bekymret for om de ikke får den neste forfremmelsen hvis de ikke bruker generativ KI.

Hvis de bruker generativ KI, vil de da bli oppfattet som erstattelige? Så mye av det du gjør kan jo overtas av KI, så hva er det vi trenger at du gjør nå? Jeg tror derfor det finnes en sterk sak for at generativ KI faktisk skaper større stress for medarbeiderne på arbeidsplassen.

Og David, de siste par årene har jeg jobbet mye med temaet økonomisk velvære, og det er en annen stressfaktor for medarbeidere. Det var faktisk en undersøkelse som viste at medarbeidere som bekymrer seg for økonomien sin, bruker tilsvarende en deltidsjobb, 15 timer i uken, på å bekymre seg, og det påvirker produktiviteten og motivasjonen deres på arbeidsplassen.

Jeg er bekymret for at det samme kan skje her, der medarbeiderne føler at de burde være mye mer produktive ved å bruke KI, men ikke er det. En av de virkelig interessante problemstillingene er dette konseptet med den underjordiske KI-brukeren. Vi vet fra den nyeste Microsoft-undersøkelsen at 75 prosent av arbeidstakerne bruker KI, men omtrent 50 prosent

bruker det uten å innrømme overfor lederen eller teamet sitt at de gjør det. Det er faktisk den farligste posisjonen å være i, fordi du kanskje ikke kjenner retningslinjene eller reglene virksomheten din har. Og viktigst av alt: Du bruker det i en silo, du deler ikke, og organisasjonen får ikke maksimal nytte av de ulike bruksområdene utover produktivitet, for å fremme kreativitet og innovasjon.

Så jeg tror dette spørsmålet om tillit fra medarbeiderperspektivet er svært viktig. Spørsmålet blir da: Hva gjør man med det som HR-leder? Jeg mener at det første KI-verktøyet alle selskaper bør innføre, uansett størrelse, er en KI-policy, og at denne må kommuniseres grundig.

David Rice: Ja, det er noe vi begynner å få mange flere spørsmål om. Og jeg tror det finnes svært få tydelige ressurser om dette, fordi det er så nytt. Man ender opp med et par ulike typer utfordringer her, ikke sant? Du har store selskaper som bruker alle slags ressurser på å fremme KI-bruk og innføre

sikkerhetsrammer, og så har du små og mellomstore virksomheter, der det kanskje er litt det ville vesten, ikke sant? Det avhenger av hvor mye ledelsen faktisk forstår teknologien, noe jeg tror varierer sterkt fra én stilling til en annen. Men hvis vi ser spesielt på teknologiselskaper, der man enten stadig integrerer KI eller i noen tilfeller utvikler den, hvem vet hva slags eksperimentering som foregår i bakgrunnen.

Hvordan vil du anbefale at man håndterer KI-utfordringen ulikt basert på størrelse og ressurser?

Jeanne Meister: Det er ingen tvil om at innovasjonene har kommet innen teknologi- og profesjonelle tjenesteselskaper, ikke sant? De bruker det, skaper det og rådgir om det.

De har enorme fagmiljøer på dette området. For små og mellomstore virksomheter er det første de må gjøre, å legge merke til statistikken over de underjordiske brukerne – mennesker som betaler 20 dollar i måneden for å bruke ChatGPT-4 og tar det med seg på arbeidsplassen. Det er den gamle varianten av å ta med seg teknologien på jobb.

I dette tilfellet er det å ta med seg KI-verktøyet på jobb, ikke sant? Som jeg sa, er det første KI-verktøyet en policy. Det koster ingenting. Det krever bare at organisasjonen oppretter et styringsorgan med representanter fra HR, økonomi og IT. Hvis de har en jurist internt, eller hvis det er et mindre selskap, har de definitivt juridisk rådgivning.

Kanskje den kommer utenfra. Og noen ledere må virkelig komme frem til en felles visjon for hvordan de skal bruke KI i forretningsstrategien. Deretter må de bestemme hvilken type policy de skal ha. Og viktigst av alt: Hvem gjelder den for? Er det bare heltidsansatte? Sannsynligvis ikke. Så mange små og mellomstore virksomheter benytter seg av kontraktører og mange leverandører, ikke sant?

Gjelder den bare ansatte på kontoret? Sannsynligvis ikke. De kommer jo til å jobbe hjemmefra, på hjemmekontorene sine. Jeg tror selskaper virkelig må gå i dybden på hvordan KI påvirker hele organisasjonen, utvikle denne policyen og kommunisere tydelig – ikke bare én gang.

Det jeg oppdager, er at dette virkelig må være en kampanje. Det kan ikke bare være et kurs i etterlevelse, der man sier: Ta dette kurset, så du forstår hvordan du skal bruke KI på arbeidsplassen. Det må være levende og kontinuerlig. Jeg mener også at en av de tapte mulighetene er at selskaper ikke innfører anerkjennelse for de medarbeiderne som bruker KI til å forbedre produktiviteten eller fremme større kreativitet på arbeidsplassen.

Hvordan avdekker man disse såkalte superbrukerne, anerkjenner dem og belønner dem for virkelig å ta i bruk dette nye verktøyet og få det til å gi resultater?

David Rice: Ja. Det er interessant, for hvis man ser på mediefortellingen rundt dette, skulle man tro at hele verden bare har gått over til å gjøre jobbene sine med KI.

Og at vi alle nå har omfavnet det. Men jeg tror en av de store diskusjonene som uunngåelig følger med økt bruk, handler om avkastning på investeringene. Og noe av spørsmålet er: Hvilken måleenhet avgjør dette? Handler det ikke bare om produktivitet i form av arbeidsmengde, men også om kvaliteten på arbeidet? Det handler om hvor kreativ man er med teknologien. Det kan være en måleenhet.

Jeg er nysgjerrig på hvor du mener vi befinner oss på KI-kurven når det gjelder avkastning, så å si. Man ønsker å oppmuntre folk til å være kreative og innovative med denne teknologien, men samtidig må man balansere det mot hva som faktisk er meningsfullt for virksomheten.

Jeanne Meister: Ja, jeg oppfordrer klienter til å se på det med en ny ramme, ikke sant? Først bør de se på hvordan de skal bruke KI til å optimalisere en funksjon. Det kan for eksempel bety å tenke på talentanskaffelse for HR-ledere. Det er et stort og tidlig bruksområde, ikke sant? Deretter: Hvordan skal du bruke KI til å fremskynde et nytt produkt eller en ny tjeneste du har?

For små og mellomstore virksomheter hører jeg mye om bruk av KI til coaching. Mange ønsker å lære sammen med andre, og det finnes faktisk mange interessante verktøy der ute. Men utover bruksområdene – som jeg mener det finnes svært mange av – må selskaper være mer strategiske: Hvordan skal de integrere KI i forretningsstrategien, og hvordan skal de som team og styringsorgan

identifisere bruksområder med høy verdi og lavere risiko, som er ganske enkle å implementere? Jeg mener vi ikke må være redde for å se etter raske gevinster. Vi trenger virkelig høy verdi og lavere risiko. Alt innebærer risiko, men noen risikoer er lavere enn andre. Hvis du rammer det inn på den måten, kan du se på hvordan dere virkelig kan skape mer verdi for organisasjonen.

Forskningen peker på at bedriftsledere ser på KI som et sterkt konkurransefortrinn. Men de er svært forsiktige med investeringer fordi de ønsker å dokumentere avkastningen. Så du har rett: De må håndtere dette som et tverrfunksjonelt team. Og egentlig er det det samme uansett virksomhetens størrelse. Det handler om den strategiske integreringen av KI i forretningsstrategien, ikke bare om de individuelle bruksområdene, som det finnes utallige av.

David Rice: Absolutt.

Jeg vil gjerne skifte til et talentperspektiv. En av tingene KI etter min mening fører til, og som det finnes en del fortellinger om, er at mennesker begynner å ta snarveier. Vi ser nå eksempler på folk som tar to jobber samtidig ved hjelp av dette.

Hvilke bekymringer har du rundt hva dette betyr for kvaliteten på arbeidet, som vi snakket om tidligere, og hvor mye man kan stole på at noen man ansetter, faktisk kommer til å være dedikert til teamet på heltid?

Jeanne Meister: Dette er et veldig godt spørsmål, og det påvirker alle virksomheter, uansett størrelse.

Det minner meg, David, om spørsmålet: Hva om jeg lærer opp medarbeiderne mine? Jeg bruker mye penger på å investere i dem, og så slutter de, ikke sant? Det gamle svaret var: Hva om du ikke lærer opp medarbeiderne dine, og de blir værende? Og på samme måte med dette spørsmålet: Hva om du ikke lærer opp medarbeiderne dine i hvordan de skal bruke KI, og de blir værende?

Det er risikoen. Det kan påvirke konkurranseposisjonen din i bransjen. Jeg tror dette spørsmålet, når man ser nærmere på det, i stor grad handler om tillit. Som vi snakket om tidligere: Stoler du på medarbeiderne du har ansatt, og tror du at de gjør den beste jobben? Etter pandemien har vi gått fra å jobbe hovedsakelig fysisk til nå å ha mye større valgfrihet og fleksibilitet når det gjelder hvor og når vi jobber. Dette er et spørsmål som har dukket opp uten generativ KI, uten frykten for at de nå er så produktive ved hjelp av generativ KI at de kan ha to eller kanskje til og med tre jobber. Dette var et spørsmål som kom opp i løpet av de siste fire årene.

Jobber medarbeiderne mine når jeg ikke kan se dem? Eller jobber de bare med min jobb når jeg ikke kan se dem? Har de en annen jobb også? Det handler virkelig om tillit og kultur. Føler medarbeiderne dine seg verdsatt, respektert og belønnet i organisasjonen? Du vil finne personer som oppfører seg dårlig, uansett hvor du er. Slik er livet.

Men hva kan du gjøre i kulturen din for å skape tillit og tilhørighet, en følelse av å høre til i organisasjonen og av å være ansvarlig overfor teammedlemmene dine? Å være tilgjengelig, ta ansvar og levere for teammedlemmene dine. Dette er virkelig et spørsmål som har dukket opp, og det har to sider.

På den andre siden sier ledere nå at de ikke vil ansette noen med mindre de har ferdigheter innen generativ KI. Jeg tror det var den samme Microsoft-undersøkelsen som viste at 66 prosent av lederne sier dette, og at de faktisk foretrekker noen med slike ferdigheter fremfor mer erfaring i jobben.

Hvis du ser etter dette som et kriterium i rekrutteringen, kommer du til å finne en gruppe mennesker som kjenner disse verktøyene. Du bør se på det og verdsette det som noe positivt, i stedet for å være redd for at de skal få ekstra tid og gjøre hva de vil med den.

David Rice: Ja. Apropos hva de skal gjøre med den.

Et annet spørsmål jeg stadig kommer tilbake til når jeg snakker om dette, er følgende: Hvis du er en liten eller mellomstor virksomhet, eller ikke har din egen KI-instans bygget bak en brannmur, hvor forsiktige bør disse selskapene være med å legge bedriftsdata inn i KI?

Jeanne Meister: Først og fremst er KI-policyen deres det første KI-verktøyet. Alle må derfor få opplæring i den. Jeg tror dere kommer til å se at folk legger inn egne data i verktøyet. Man kan gjøre ting i bakgrunnen, som å sørge for at dataene ikke brukes til å trene systemet. Men ut fra det jeg har sett i ulike organisasjoner, følger de nøye med på bruken og mulig krenkelse av immaterielle rettigheter knyttet til KI.

Å kjenne policyen, samt ha kontinuerlig kommunikasjon og opplæring i den, er den beste strategien for å unngå krenkelser. Og når alt kommer til alt, er det faktisk ikke så dyrt å ha sitt eget testområde for å begynne å bruke KI i organisasjonen og forstå hvordan man ønsker å bruke det og integrere det i strategien.

Jeg tror selskaper kommer til å oppdage at dette vil stige til toppen når de vurderer hva de skal investere i. De må gjøre det på en strategisk måte, og de må forstå at det finnes underjordiske brukere der ute. De bør sørge for å redusere enhver risiko for at disse begynner å bruke KI på feil måte fordi de ikke vet hvordan de skal bruke det.

David Rice: Dette siste spørsmålet er et du sikkert får hele tiden som en som bruker mye tid på å tenke på fremtidens arbeidsliv. Jeg er nysgjerrig på svaret ditt. Når selskaper finner ut hvordan de skal integrere KI i arbeidsflyter og medarbeidernes vaner på en litt

bedre måte, hvilke ting er du mest interessert i å se utspille seg når det gjelder KI på arbeidsplassen?

Jeanne Meister: Jeg elsker dette spørsmålet. Jeg anerkjenner frykten for å bruke KI, men jeg ser også den enorme muligheten til å bruke KI til å forbedre og styrke medarbeideropplevelsen. Noe av det jeg synes er virkelig interessant, og som jeg gjerne vil se mer av, er at selskaper videreutdanner medarbeidere hvis jobber, la oss si, egner seg for automatisering.

Et av de beste eksemplene er møbelbutikken Ikea. De har tusenvis av kundeservicemedarbeidere. I løpet av de siste 18 månedene introduserte de en ny chatbot som håndterer nesten 50 prosent av kundehenvendelsene om når møblene blir levert og alle slags spørsmål kundene har.

I stedet for å miste kundeservicemedarbeiderne helt, valgte de å videreutdanne dem til virtuelle designkonsulenter. De tok deres grunnleggende ferdigheter innen kundeservice og bygde videre på dem ved å lære dem å bruke 3D-applikasjoner og føre dem gjennom en rådgivende salgsprosess.

På den måten kunne de snakke med potensielle kunder. De gjorde dette til en betalingstjeneste, slik at kunder som ønsket virtuell designrådgivning, kunne få det. Det har allerede bidratt med omtrent én milliard dollar i inntekter. Jeg tror derfor vi må se flere selskaper tenke på hvordan de kan bruke KI til å forvandle og forbedre opplevelsen for både medarbeidere og kunder.

Det andre jeg leser om og legger merke til, er kjønnsforskjellen i bruken av generativ KI. En nylig undersøkelse fra Slack, som hovedsakelig retter seg mot små og mellomstore virksomheter, viste at menn er 25 prosent mer tilbøyelige til å eksperimentere med KI-verktøy på arbeidsplassen enn kvinner. Så jeg snur spørsmålet til deg, David: Hvorfor tror du det er slik?

David Rice: Det første svaret som faller meg inn, er at menn rett og slett er mindre redde for hva som vil skje med dem hvis de gjør en feil. Jeg vet det høres overforenklet ut, men det er noe som ligger inngrodd i oss, ikke sant? Kvinner har gjennom tiden sin i arbeidslivet blitt straffet annerledes enn menn når de gjør feil.

De blir ikke nødvendigvis sett på som innovatører, ledere eller skapere, selv om det ikke stemmer. Det er bare en stereotypi som har blitt videreført i mange, mange år. Man ser det fra rekrutteringsprosessen og helt gjennom talentstyringsprosessen. Jeg tror derfor menn har mindre frykt for at hammeren skal falle hardt hvis de gjør noe galt.

Det er alltid slik: «Jeg ber om tilgivelse, ikke tillatelse.» Jeg hører langt flere menn si det.

Jeanne Meister: Det bekymrer meg virkelig. Og jeg tror du har rett. Det er mindre frykt og mer tillit til at hvis man gjør en feil, så ordner det seg på et vis. Jeg tror også at kvinner generelt, slik Slack-undersøkelsen viste, er litt mer nølende.

Det kan også henge sammen med jobbene generelt. Vi snakker om hele arbeidsplassen, inkludert de 70 prosentene av arbeidsstyrken vi ofte glemmer: førstelinjemedarbeiderne. Når man tenker på arbeidsstyrken som helhet, er mange kvinner i jobber på lavere nivå, der de er mer nølende. Kanskje trenger de disse to jobbene for familienes skyld.

Det er større nøling på deres side, og dette er noe vi må ta tak i, både for kunnskapsarbeidere og, ikke minst, førstelinjemedarbeidere.

David Rice: Ja, det kunne ikke vært mer enig i.

Jeanne, dette har vært utrolig interessant. Før vi avslutter, vil jeg gjerne gi deg muligheten til å fortelle folk mer om hvor de kan komme i kontakt med deg, finne ut hva du jobber med og hva slags ting du holder på med.

Jeanne Meister: Jeg håper alle som lytter, sjekker meg ut på LinkedIn. Det er det første stedet jeg er. Ta gjerne kontakt med meg, Jeanne Meister. Jeg er også ofte på Forbes, så du kan søke etter meg der. Jeg har min egen nettside, jeannemeister.com. Og hvis du bare vil sende meg en gammeldags e-post, hører jeg gjerne fra deg.

Jeg er på jeanne@jeannemeister.com. Noe av det jeg jobber med, og skal starte med i januar, er en ny kvantitativ undersøkelse av bruksområder for generativ KI, ikke bare for kunnskapsarbeidere, men også for førstelinjemedarbeidere. Dette er noe jeg har begynt å nevne her, og som jeg brenner sterkt for. Jeg er datter av to førstelinjemedarbeidere, to timelønnede førstelinjemedarbeidere.

De utgjør 70 prosent av arbeidsstyrken i USA. Og særlig når det gjelder bruk av generativ KI, har vi en tendens til å fokusere bare på kunnskapsarbeidere i HR-verdenen. Jeg skal begynne med dette i januar, og jeg håper du inviterer meg tilbake, David, slik at jeg kan fortelle deg om resultatene og det jeg har lært.

David Rice: Ja, det hadde vært flott. Jeg ser absolutt frem til å høre mer om det.

Greit, takk for at du var med i dag. Jeg setter stor pris på at du tok deg litt tid til oss.

Jeanne Meister: Tusen takk for invitasjonen, David.

David Rice: Til neste gang, lyttere. Hvis du ikke allerede har gjort det, kan du gå til peoplemanagingpeople.com/subscribe. Meld deg på nyhetsbrevet. Og til neste gang, alle sammen: Ikke nøl med å eksperimentere med KI. Ikke la historiske skjevheter videreføres gjennom KI-æraen. Fortsett eksperimenteringen.