Når ekspertisen din slutter å være din

David Rice: Teamet ditt har brukt kunstig intelligens til å skrive e-poster i seks måneder. Enkle e-poster, raske svar, ingenting komplisert. Og kvaliteten du har lagt merke til, begynner å synke. Meldingene føles generiske. Det er mindre personlighet. Mindre tydelighet rundt hva som faktisk betyr noe. De mister ikke evnen til å kommunisere, men de mister øvelsen i å tenke gjennom hva de faktisk ønsker å si.

Dagens gjest er dr. Rachel Wood, en cyberpsykologisk forsker og psykoterapeut som befinner seg i skjæringspunktet mellom kunstig intelligens og mental helse. Og hun skal snakke om noe mange av oss føler, men kanskje ikke setter ord på. Vi senker toleransen vår for friksjon, all friksjon. Selv den som er nyttig.

Det finnes to typer friksjon i arbeidslivet. Administrativ friksjon, som å kopiere og lime inn regneark i en time. Det er slikt kunstig intelligens bør eliminere. Men det finnes også relasjonell friksjon. Spenningen når en kollega tenker annerledes enn deg. Forhandlingen som kreves når kolleger er uenige. Ubehaget ved vanskelige samtaler.

Dette er problematisk. For hvis vi automatiserer bort alt ubehag, blir vi ikke frigjort til det mer menneskelige arbeidet. Det mer menneskelige arbeidet inkluderer friksjon. Det krever at du tåler at kollegaen din ser prosjektet annerledes enn deg. Det krever at du lærer å samarbeide som et team, noe som ikke bare skjer av seg selv. Men ingen gir folk en oppskrift på hvordan de faktisk kan bli bedre på den menneskelige siden av jobben.

Ledere fortsetter å si: Vær mer strategisk, vær kreativ, vær samarbeidsorientert. Men dette er resultater, ikke instrukser. Samtidig mister voksne tålmodigheten med å lære nye verktøy, og barn sliter med å konsentrere seg om lesing. Noe strukturelt er i ferd med å endre seg i måten vi håndterer vanskeligheter på. Så i dag skal vi se på hvordan du kan bruke kunstig intelligens til å bli bedre på å være menneske, ikke til å erstatte menneskeligheten din.

Kommunikasjonsferdighetene som forvitrer når vi slutter å øve på dem. Når du trenger en filosofi for kunstig intelligens, ikke bare en policy for kunstig intelligens. Om endringstakten er raskere enn menneskets psyke klarer å tilpasse seg. Og hvordan du skiller mellom friksjon som er verdt å fjerne, og friksjon som er verdt å bevare.

Jeg heter David Rice. Dette er People Managing People. Og hvis du har behandlet kunstig intelligens som en verktøyimplementering i stedet for en utfordring knyttet til menneskelig utvikling, håper jeg denne samtalen kan bidra til å endre perspektivet ditt på alt. La oss sette i gang.

Greit. Rachel, velkommen til programmet. Hyggelig å ha deg her.

Rachel Wood: Tusen takk. Jeg har sett frem til dette. Det er hyggelig å være her.

David Rice: Det jeg gjerne vil begynne med, er at jeg ofte tenker at ledere har brukt en stor del av de siste to årene på å fortelle teamene sine at kunstig intelligens skal frigjøre dem til arbeid med høyere verdi. Og jeg hører fortsatt dette bli gjentatt noen ganger. Jeg tenkte at det nå måtte ha blitt en klisjé, ikke sant?

Men jeg hører det fortsatt bli sagt. Jeg vil imidlertid si at de fleste aldri definerte hva dette arbeidet med høyere verdi faktisk er. Du har et ganske tydelig syn på hva det bør være. Så fortell oss hva det innebærer, og hvorfor.

Rachel Wood: Jeg hører dette mye, David, og jeg tror også at det til en viss grad er kontekstavhengig. Det finnes ikke én løsning som passer for alle, fordi ulike bransjer og ulike team kommer til å fokusere på spesifikke ting. Men noe av dette arbeidet kan virkelig handle om å fokusere på og styrke kreativitet og innovasjon.

Når man fjerner noe av byrden ved administrative oppgaver, blir det mer kognitivt rom til faktisk å forestille seg ting. Skape, prøve nye ting, tenke på hvordan man kan være innovativ i arbeidet. Og en annen ting jeg tror vi får mer kapasitet til, er å lære å samarbeide bedre med hverandre, slik at det blir en form for samstemthet i teamene som det kanskje ikke var kognitivt rom for tidligere, men som du nå virkelig kan lære.

Hvordan samarbeider man som et team? Jo, fordi det er en ferdighet. Det skjer ikke bare fordi du får de riktige spillerne på laget. Deretter må dere lære å arbeide sammen. Det kan læres, det kan undervises i, men det er også noe det nå finnes mer tid og rom til å fokusere på, tror jeg.

David Rice: Ja, det er jeg enig i, og hele dette. Det er morsomt, for hele greia gir gjenklang hos meg. Jeg har hørt det selv, personlig. Det har blitt sagt til meg, og jeg fortsetter å se dette mønsteret der selskaper tar i bruk kunstig intelligens og deretter ber folk om å være mer strategiske, mer kreative eller mer samarbeidsorienterte, og alt dette er resultater.

Det er egentlig ikke instrukser. Jeg føler at ingen gir noen en oppskrift på hvordan de faktisk kan bli bedre på den menneskelige siden av jobben sin, eller hvordan de kan maksimere sitt unike bidrag ved å bruke kunstig intelligens til å håndtere svakhetene sine. Så jeg synes det interessante er at du sier at selve verktøyet kanskje kan være en del av oppskriften, slik vi snakket om før dette. Det tror jeg mange ikke har tenkt på.

Rachel Wood: Det er jeg helt enig i. Og jeg tror én ting som er veldig viktig, er at når du har en budsjettpost for kunstig intelligens-initiativet ditt, uansett hva det er, må det også finnes en tilsvarende budsjettpost for hvordan man skal støtte folk i å bruke det.

Greit. Du betaler et bestemt beløp for selve teknologien. Men den blir i realiteten bare styrket og sikret gjennom opplæring av folk i hvordan de skal bruke den, hva de skal gjøre og hva de ikke skal gjøre. Og som du sier: Ideen om å bruke kunstig intelligens i seg selv til å bli bedre på ting. Ville det ikke vært interessant, David, å skrive inn i den chatboten du bruker: «Du hjelper meg med å avlaste noe av det administrative arbeidet mitt. Hva bør jeg gjøre som menneske for å bli bedre i akkurat denne jobben, noe du som chatbot ikke kan gjøre, men som jeg kan gjøre?»

Jeg synes det er interessant å bruke kunstig intelligens til å hjelpe oss med å gjøre ting bedre.

David Rice: Absolutt. Det er morsomt også, for jeg var på en konferanse denne uken, og alle snakker om hvor irriterte de er på kolleger eller direkte underordnede som bruker det til å skrive e-poster.

Og jeg tenker: Ja, det er litt frustrerende. Du kan ikke bare skrive en e-post. Hvis du spør kunstig intelligens: «Bør jeg skrive en e-post? Bør jeg bruke deg til å skrive en e-post?» tror jeg Claude ville sagt at det egentlig ikke er en oppgave du trenger meg til. Ikke sant?

Claude kunne kanskje sagt at hvis du har et tett og komplisert svar som du trenger hjelp til å forstå, eller hvis det er mye nyanser og kontekst og du trenger hjelp til å formulere det på nytt, er det annerledes. Og jeg tror vi alle ville vært enige i at dette er et legitimt bruksområde. Du ønsker å kommunisere noe som er veldig vanskelig å kommunisere, og kanskje kan det hjelpe deg med å uttrykke det på en annen måte.

Særlig hvis det er en virkelig viktig melding, noe som er viktig for virksomheten. Greit, det er helt fint. Men hvis du bare svarer noen på hvorfor rapporten var forsinket, så nei, kom igjen. La oss bruke hodet.

Rachel Wood: Det krever en stor grad av skjønn å vite når det er best å bruke det, og når man ikke bør bruke det.

Og hvis vi bruker det ukritisk til alt, vil vi over tid ikke lenger klare noen av de mindre oppgavene. Evnen vår til å gjøre dem vil forvitre over tid. Så eksempelet ditt, David, med en chatbot og en veldig enkel e-post: Det kan høres ut som en liten ting å fortsette å overlate til teknologien, men kom tilbake til meg om seks måneder og fortell meg hvordan det er å skrive en veldig enkel e-post på egen hånd.

Jeg tror derfor vi må være bevisste på hva vi er villige til å ikke lenger kunne etter kanskje seks måneder eller ett år uten å ha øvd på det, sammenlignet med å samarbeide med kunstig intelligens på en måte som støtter tenkningen vår i stedet for åpenbart å erstatte den.

David Rice: Jeg tror dette er et større problem enn mange forstår. Det vi snakker om her, selv med en enkel e-post, er kommunikasjon og det å lære å kommunisere med kollegene dine og si ting på den måten de trenger å høre det.

Det er en menneskelig ferdighet. Det er noe vi alle i stor grad lærer gjennom prøving og feiling. Det handler om å lese kroppsspråk og føle seg frem i situasjonen og konteksten. Vi har hørt ledere si at noe merkelig begynner å skje, og vi ser det i oss selv.

Selv når jeg snakker med kolleger i ulike bransjer, synes jeg voksne mister tålmodigheten med å lære nye verktøy. Du gir opp etter et par minutter og går over til noe annet. Kontekstbyttingen er voldsom. Barn sliter med å konsentrere seg om lesing. Det ser vi hele tiden.

Så fra et psykologisk perspektiv: Er dette bare en endring i preferanser, eller er noe strukturelt i ferd med å endre seg i måten vi håndterer vanskeligheter på?

Rachel Wood: Jeg tror vi må se på historien og alt som faktisk har bygget seg opp frem mot dette tidspunktet. Vi kan tenke på sosiale medier, eller enda lenger tilbake, oppfinnelsen av internett og deretter fremveksten av sosiale medier. Alt dette har bidratt til situasjonen vi er i i dag.

Kunstig intelligens i seg selv kan vi ikke bare peke på som om den forårsaker bestemte ting, men vi kan se at den forsterker noen av de eksisterende strukturene, blant annet den lave evnen til å opprettholde oppmerksomhet eller konsentrasjon. Og jeg tror også det er en del av det du sier, David, som handler om friksjon.

Du sier at folk har lavere toleranse for friksjon. Og det finnes to typer friksjon som jeg virkelig vil skille mellom. Den første er administrativ friksjon. For å få dette regnearket riktig må jeg kopiere og lime inn, og bruke en time på det. Dette er friksjon vi ønsker å fjerne, fordi kunstig intelligens kan gjøre det.

Den andre er nyttig friksjon, som i større grad er relasjonell friksjon med andre. Det handler om å tåle at du, David, tenker annerledes enn meg, og at du har en annen idé om prosjektet enn jeg har.

Det oppstår litt friksjon mellom oss som vi må forhandle om, inngå kompromisser om og kommunisere rundt. Jeg vet ikke hvordan det er med deg, men jeg har aldri hatt en relasjon til noen i livet mitt, en kollega, partner, venn eller et familiemedlem, uten at det har vært et visst nivå av friksjon.

Realiteten er derfor at hvis vi fortsetter å redusere toleransen vår for friksjon, blir vi faktisk ikke frigjort til å gjøre de mer menneskelige tingene. En del av det menneskelige innebærer friksjon, vanskelige samtaler og ulike synspunkter. En del av arbeidet vårt handler derfor om å bygge opp musklene våre for å håndtere vanskeligheter med hverandre på arbeidsplassen.

David Rice: Ja, jeg tror skillet mellom friksjonstypene er avgjørende. Jeg tenker på noen av samtalene jeg har hatt i det siste, og noen av dem jeg har hørt fra andre. Jeg tror det finnes en antakelse i ledelsen om at hvis folk sliter med et nytt verktøy, er det egentlig et prosessproblem eller et opplæringsproblem, og at man i praksis må tilføre mer utdanning.

Men hvis vi tenker på friksjon, er det ikke slik at folk mangler informasjon. Det handler om evnen til å sitte med informasjonen og gjøre det lange, krevende arbeidet lenge nok til at denne kapasiteten ikke begynner å forvitre. Det henger sammen med noe jeg har tenkt mye på: Hva skjer med folk som vokser inn i organisasjoner nå? De som aldri egentlig måtte gjøre ting på den vanskelige måten.

Rachel Wood: La meg si én ting før jeg svarer på det, David, for dette var en veldig innholdsrik del. Noe av det du sier, kan vi ikke bare lære folk bort fra. Det er ikke slik at mer opplæring kommer til å løse dette. I noen tilfeller kan opplæring hjelpe, men det er ikke alltid svaret.

Jeg tror en del av svaret, og dette er noe jeg forsker på og arbeider med i organisasjoner, handler om hvordan vi håndterer ambivalensen folk føler overfor kunstig intelligens. Når jeg sier ambivalens, mener jeg blandede følelser eller motstridende tanker. Jeg kan være litt begeistret for kunstig intelligens og samtidig ganske nervøs og bekymret.

De fleste bærer på en viss grad av ambivalens overfor kunstig intelligens, og dette kan ikke trenes bort. Opplæring i verktøyet hjelper ikke med dette, men det finnes måter å snakke om ambivalensen på som faktisk kan øke bruken av kunstig intelligens. Hvis teamet ditt sitter med mye ambivalens, slik de fleste gjør, er det en barriere for å ta teknologien i bruk, og opplæring kommer ikke til å hjelpe.

Men hvis du fokuserer på ambivalensen og legger til rette for samtaler om hvordan folk opplever skiftet i den yrkesmessige identiteten sin, er det nettopp denne samtalen som senker barrieren for å ta teknologien i bruk og gjør det mulig for folk å engasjere seg på måter de ikke kunne før.

David Rice: Det finnes et motargument her som sier at årene med rutinearbeid folk tidligere gjorde, faktisk var ineffektive. Dette følger kanskje samme tankegang som Sam Altman hadde da han sa at et menneske må spise i 20 år, og at det bruker like mye energi som en forespørsel til kunstig intelligens.

I denne tankegangen var årene med rutinearbeid ineffektive, og kunstig intelligens gjør at folk kan hoppe raskere frem til det gode arbeidet. Men jeg er nysgjerrig på hva psykologien forteller oss om hvorfor det å streve seg gjennom noe vanskelig bygger en type selvtillit som du ikke kan gjenskape bare ved å få noe overlevert.

Rachel Wood: La oss ramme dette inn gjennom karrierestigen. Tenk at du nettopp er ferdig på universitetet og får din første jobb på begynnernivå. Du henter kaffe, går til faksmaskinen for å sende fakser og henter smultringer på det lokale bakeriet.

Du gjør kanskje rutinearbeid som ser ut til å ha lite med selve jobben din å gjøre. Men mens du gjør det, lærer du på en nesten ubevisst måte hvordan alt i den aktuelle nisjen og bransjen fungerer.

Du overhører hva ledelsen sier. Du ser hvordan ledelsen håndterer ting. Du lærer hvordan ting fungerer, og du gjør selvfølgelig også virksomhetens arbeid. Når dette forsvinner, og kunstig intelligens fyller deler av rollen, har de som kommer inn i en ny bransje eller virksomhet, gått glipp av en avgjørende del av rutinearbeidet som bygger kapasiteten til å bli en god leder senere i karrieren.

Det er viktig at vi gjør repetisjonene selv, fordi det gjør oss mer kunnskapsrike og takknemlige, og hjelper oss å forstå hvordan vi skal drive ting når vi senere blir ledere. Å hoppe over dette betyr faktisk å hoppe over ganske mye.

David Rice: Ja, jeg tror det er den delen som går tapt i effektivitetsdiskusjonen. Ingen argumenterer for ineffektivitet for ineffektivitetens egen skyld. Men når jeg snakker med seniorledere som er virkelig ærlige, sier de at grunnen til at de stoler så mye på sin egen dømmekraft, er at de har tatt feil nok ganger til å vite hvordan det føles å ha rett.

Det tror jeg ikke man kan korte ned. Du kan ikke laste det ned. Jeg vil gå litt dypere, for det handler ikke bare om ferdigheter og selvtillit. Vi har hørt folk si at dette treffer noe mer personlig, noe som handler om identitet.

Det som egentlig utfordres, er identiteten din, og mye av utfordringen med kunstig intelligens handler om tankesett. De som føler at de lykkes med dette og gjør interessante ting, hvilke egenskaper ser du hos dem som støtter denne følelsen?

Rachel Wood: Jeg vil også legge til noe i det du sa om at du har tatt feil nok ganger til å vite hvordan det føles å ha rett. Det du egentlig sier, er at du har kunnskap pluss erfaring. Kunstig intelligens har kunnskap uten erfaring.

Hvis kunstig intelligens tar feil, har den ingen konsekvens i seg selv som får den til å kalibrere på nytt, bortsett fra at den kanskje tenker at den må tilfredsstille brukeren fordi den ga feil svar. Men når vi tar feil, lærer vi mye om karakter. Vi utvikler oss, må kanskje be om unnskyldning, blir ydmyket eller flaue. Vi går gjennom alle disse psykologiske prosessene.

Kunnskap pluss erfaring er derfor svært viktig når vi utvikler ledere over tid, og dette finnes åpenbart ikke i kunstig intelligens på samme måte. Når vi går tilbake til identitet, er arbeidsidentiteten vår en stor del av hvem vi er som helhet.

Vi bruker mye tid på jobb, og forhåpentligvis er mange av oss glade i det vi gjør. Vi brenner for det og er investert i det. Vi har utdannet oss, kanskje gjennomgått opplæring, og lagt mye i dette. En stor del av identiteten vår er derfor forankret i hvem vi er profesjonelt.

Nå blir alt dette forstyrret på ulike måter. Vi ser ikke bare en profesjonell forstyrrelse, men også en forstyrrelse av mening og formål. Vi vet at mening og formål driver mye av hvem vi er på jorden. Hvis du finner mening og formål, har du funnet noe virkelig verdifullt.

Når dette blir forstyrret, rokket ved eller destabiliseres av innføringen av kunstig intelligens, lærer vi ikke bare et nytt verktøy. Vi lærer en ny måte å være oss selv på og en ny måte å bevege oss gjennom verden på når det gjelder mening, formål og identitet.

David Rice: Jeg snakket nylig med en leder som beskrev hvordan senioringeniørene hennes reagerte på at yngre medarbeidere brukte kunstig intelligens til å gjøre mye av jobben sin.

Hun sa at det egentlig ikke var et ferdighetsproblem, men et identitetsproblem. Det de hadde brukt mange år på å mestre, kunne plutselig etterlignes. Jeg har prøvd å finne ut om det finnes et begrep for dette, men jeg tror ikke det gjør det.

Jeg vender stadig tilbake til at dette skaper en slags eksistensiell krise i oss. Du nevnte skam som en motivator, og det er egentlig det det handler om. Vi har alle tatt feil og blitt flaue, eller gjort noe dumt som kostet teamet noe, slik at vi føler skyld.

Kunstig intelligens har ikke dette. Den har heller ikke denne følelsen av eksistensiell krise som vi håndterer. Det er interessant, for vi må samhandle med teknologien, men jeg tror det finnes noe i denne følelsen som gjør at du kan tilføre en unik verdi og et unikt bidrag til det som kommer ut av den.

Rachel Wood: Det stemmer. Vi motiveres i stor grad av feilene våre, og det er bra når vi gjør noe galt, lærer av det og går videre. Tenk for eksempel på en lånesaksbehandler som plutselig opplever at kunstig intelligens kan avgjøre hvem som får og ikke får lån.

Da kommer lånesaksbehandleren på jobb, og det som var selve formålet med arbeidet, er borte. Du får en enorm indre kamp: Hva er jeg her for? Hva gjør jeg? Må jeg finne opp meg selv på nytt? Det kan være vanskelig å finne opp seg selv på nytt.

Mange av oss liker å utvikle oss, men det er fortsatt mye arbeid. Derfor er det fascinerende å se nærmere på de psykologiske virkningene av det som skjer når ekspertisen din blir automatisert.

David Rice: Ekspertisen din kan bli automatisert, men erfaringen din kan ikke det.

Jeg tror vi må finne ut hvordan erfaringen min skal skape verdi. Hvis jeg klarer det, kan jeg finne de erfaringene og det arbeidet jeg leter etter. Organisasjoner behandler dette som en utfordring knyttet til omskolering.

Men det er i det minste delvis en sorgprosess. De sørger over en versjon av seg selv som fagperson, en versjon som kanskje ikke finnes lenger.

Rachel Wood: Ja, det er helt riktig. Derfor er det så viktig å ha mennesker ved bordet i kunstig intelligens-initiativer som faktisk har god forståelse for psykologi og dette feltet.

Dette handler om mer enn å lære en ny ferdighet. Det er en sorg og et tap når det som tidligere var ekspertisens viktigste grunnlag, nå er annerledes, borte eller endret.

Derfor er det viktig at vi, når vi lærer å bruke kunstig intelligens, også forestiller oss hvordan vårt fremtidige profesjonelle identitetskart skal se ut. En del av prosessen er å lære å samarbeide med kunstig intelligens på en måte som ikke avlaster oss for ferdighetene våre, men som gjør at vi utvikler oss til den neste yrkesmessige versjonen av oss selv.

David Rice: Hvis du er personaldirektør eller administrerende direktør, var du kanskje først ikke klar over at dette skjedde under overflaten da du rullet ut teknologien. Men etter hvert leser du signalene fra teamet og forstår at de ikke motsetter seg endring. De bearbeider tapet av det de gjorde, og av hvem de var.

Spørsmålet blir: Hvis vi vet at dette skjer, hva gjør vi faktisk med det? Du kan ikke bare bevare strevet og la det bli med det.

Rachel Wood: Det som er viktig, og som jeg tror kan bli oversett, er at ledere kanskje ikke ønsker å snakke dypt om dette fordi de er redde for at alt skal spore av hvis man åpner denne døren.

Hvis vi begynner å snakke om sorg på arbeidsplassen, er man kanskje redd for at vi skal bli tynget ned av følelser. Men det motsatte skjer faktisk når man kommer inn i en organisasjon og har en strukturert måte å legge til rette for en samtale som setter ord på sorgen og ambivalensen.

Når man setter ord på noe av det folk går gjennom, sprer det seg en lettelse gjennom teamene. De tenker: «Greit, dette er det vi alle føler. Det er normalt. Det er greit at dette skjer.» I stedet for at sorgen og ambivalensen holdes fast som en barriere mot å gå videre, faller barrieren når man setter ord på det.

Det betyr ikke at alt forsvinner fullstendig, men energien teamet ditt har brukt på å holde sorgen og ambivalensen inne, blir frigjort når det får et navn. Da kan de gå videre med initiativet. Det koster deg faktisk mer å ikke sette ord på dette enn å gjøre det.

David Rice: Jeg tror også at en del av dette handler om at du ikke kan eliminere produktivt strev. Arbeidet må fortsatt føles som arbeid. Hvis folk kommer på jobb og føler at de automatiserer seg selv ut av jobben, vil det skape angst og kanskje depresjon når de tenker på fremtiden.

Hvor går jeg herfra? Man begynner å stille seg tunge spørsmål uten klare svar, og det er vanskelig å håndtere, særlig for folk som har arbeidet hardt for å få klarhet og retning.

Kanskje organisasjoner må bevare dette produktive strevet og ikke gjøre arbeidet kunstig vanskelig, men være bevisste på læringserfaringer som bygger dømmekraft. Hvordan ser det egentlig ut? Det finnes en grense mellom vanskeligheter som hjelper folk å utvikle seg, og press som bryter dem ned. Hvordan vet en leder forskjellen?

Rachel Wood: Det ligger en stor oppfordring til ledere akkurat nå om å hjelpe teamene med å arbeide seg gjennom det produktive strevet som følger med et skifte i den profesjonelle identiteten.

Hvis dette arbeidet blir fullført, selv om det er en pågående prosess, og du tar tak i det, er det den eneste måten å gå videre til neste lag av produktivt arbeid og neste lag av produktivt strev på.

Jeg tror ledere akkurat nå forsøker å omgå den vanskelige samtalen om smerten og strevet enkelte team opplever. De tror de kan gå rundt det, men det vil alltid komme tilbake. Møt det direkte.

Få inn noen som kan legge til rette for en god samtale, så vil du bli overrasket over hvor mye bedre og raskere dere kan gå videre.

David Rice: Dette er viktig for folk å høre, for jeg kan allerede forestille meg en leder som tenker: «Flott, nå må jeg altså gjøre arbeidet vanskeligere med vilje, samtidig som jeg sørger for at ingen blir utbrent.» Det høres umulig ut.

Men det vi egentlig sier, er at dette handler om intensjon. Det handler om å vite hvilken erfaring vi prøver å bevare, hvorfor vi gjør det, og hvilken samlet virkning det får på folk.

Vi legger ikke til friksjon uten grunn. Bob Sutton var gjest i podkasten for noen år siden. Han hadde skrevet en bok som het Friksjonsprosjektet, om at det finnes noe som heter god friksjon, og at den må finnes på bestemte steder.

Det praktiske her er at du har tenkt mye på hvordan kunstig intelligens i seg selv kan være en del av løsningen.

Rachel Wood: For å bli helt praktisk: Hvis du som leder lytter nå, ikke begynn med å tenke på hvordan du skal legge til rette for noe for teamene dine. Begynn med deg selv.

Når du tenker på kunstig intelligens, hva tenker du på klokken to om natten når du ikke får sove? Er du redd for at den skal automatisere store deler av arbeidsstyrken din, slik at du må endre arbeidsflyten deres? Er du redd for at den skal endre jobben din? Bruker du den? Er du personlig nølende fordi du ikke helt vet hvordan den skal inngå i arbeidsflyten din?

Begynn med deg selv som leder. Skriv ned dine egne bekymringer og kanskje også det du er begeistret for, og arbeid deg gjennom disse spørsmålene. Da er du bedre rustet til å skape et rom for at teamet ditt kan ha de samme spørsmålene klokken to om natten som du har. Men du kan ikke hjelpe dem før du ser på dine egne spørsmål.

David Rice: Du har et rammeverk som sier at kunstig intelligens er mer som en øvelse i relasjoner enn en erstatning for dem. Vi har snakket om mange av risikoene ved denne teknologien, og om hvordan vi samarbeider og gjør ting. Hvordan ser det konkret ut for en leder som bruker kunstig intelligens på denne måten? La oss si at de skal ha en vanskelig samtale med en direkte medarbeider. Hva gjør de?

Rachel Wood: Dette liker jeg. Det er en spennende måte å bruke kunstig intelligens på for å hjelpe teamene våre. Vi vet at emosjonell intelligens og mellommenneskelig kommunikasjon er avgjørende deler av en vellykket virksomhet. Det er ikke bare sekundære myke ferdigheter.

Team som virkelig lykkes, vet hvordan de skal kommunisere, og har en grad av emosjonell intelligens som hjelper dem med å være gode i relasjoner. Hvordan trener man på dette? Her er en god måte å bruke kunstig intelligens på.

Hvis du har en vanskelig samtale i vente, kanskje med en kollega eller en direkte medarbeider, og ønsker at den skal gå bra, kan du bruke kunstig intelligens på to måter. Den første er å bruke den som en erstatning for relasjoner. Du kan snakke med en chatbot om hvor vanskelig du har det med en kollega, men det er en blindvei.

Hvis du i stedet bruker den som et øvingsområde, skriver du: «Her er en situasjon med min direkte medarbeider. Kan du spille denne vanskelige samtalen med meg? Vis meg mine blinde flekker. Hjelp meg å øve på å lytte til denne personen, og lær meg hvordan jeg kan få samtalen til å bli vellykket.»

Deretter spiller du samtalen frem og tilbake med chatboten. Så tar du øvelsen med deg inn i virkeligheten. Det vil gi positive resultater fordi du føler deg tryggere før samtalen. Du kan også ha fått innsikter gjennom rollespillet som du ikke hadde tidligere, og som gjør samtalen mer vellykket.

Rammeverket jeg liker å presentere, er derfor å bruke kunstig intelligens som en generalprøve i stedet for en erstatning. Generalprøven blir en treningsarena for gode mellommenneskelige relasjoner i team.

David Rice: Absolutt. Jeg har sett dette komme opp litt oftere, og jeg synes det er interessant fordi folk trenger tillatelse til å bruke verktøyene på denne måten.

Standardinnstillingen nå er: Oppsummer dette utkastet, automatiser den arbeidsflyten, gjør tingene du ellers bare ville gjort selv. Men det du beskriver, er et annet forhold til teknologien. Den gjør ikke arbeidet for deg; den prøver å gjøre deg bedre på det arbeidet bare du kan gjøre.

Det er det store gjennombruddet de fleste organisasjoner ennå ikke har funnet. Hvis jeg vil avslutte med noe litt mer personlig, kan jeg si: «Jeg vil gjøre denne samtalen mer personlig. Jeg vil at dette skal høres riktig ut, men uten å krysse en grense. Hjelp meg med det.»

Denne typen konseptuell tenkning, selv i samtaler eller utvikling av relasjoner, kan være svært kraftfull.

Rachel Wood: Tenk på salgsteam. Sett opp chatbotene deres til å spille rollespill av salgssamtalene. Hvor fantastisk ville det vært? Da kan du mislykkes 20 ganger på rad med chatboten, uten reelle konsekvenser.

Det finnes svært mange bruksområder for rollespill og øving på samtaler fra virkeligheten ved hjelp av en chatbot.

David Rice: Vi snakket nylig med Taylor Blake. Han arbeider for Degree, og noe av det han gjør internt, er å bidra til å utvikle nettopp dette og få folk til å gå gjennom noen ganske uvanlige scenarier. Jeg synes det er flott.

Det var egentlig dette som var løftet hele tiden: at teknologien kunne hjelpe oss med å tenke på ting vi aldri hadde tenkt på før.

Rachel Wood: Ja, nettopp. Du nevnte noe som fikk meg til å tenke på et annet praktisk tiltak. Du sa at folk trenger å føle at de har tillatelse til å bruke kunstig intelligens.

Forskningen viser at det grunnleggende du trenger på plass, hvis du ikke allerede har det i organisasjonen, er en policy for kunstig intelligens. Den trenger ikke være fancy eller omfattende, men forskning viser at hvis selskapet har en eller annen form for policy, er det mer sannsynlig at medarbeiderne tar teknologien i bruk.

Hvis de går rundt og lurer på om de kan gjøre dette eller ikke, vil de enten holde seg unna eller skjule bruken. Det blir en slags skjult bruk. Et svært praktisk tiltak er derfor å sørge for at dette finnes i virksomheten.

David Rice: Absolutt, en policy for kunstig intelligens. Jeg tenkte på dette da jeg satt på konferansen forrige uke: Alle har en filosofi for lønn og belønning. Hvor er filosofien deres for kunstig intelligens?

Hvilken atferd ønsker dere å belønne? Hvordan skal dere belønne den? Hvordan ønsker dere at folk skal tenke om teknologien og hvor de skal bruke den? Hvilket tankesett bør de ta med seg? Dette er ting vi må definere bedre, og da vil vi begynne å få mer og mer ut av verktøyene, også ting vi aldri forventet.

Rachel Wood: Nettopp. Dette er en spennende ny front. Jeg kan kjenne at vi begge blir begeistret over at det skjer interessante ting, og at vi kan bevege oss gjennom noen av bekymringene og inn i et rom der vi virkelig går inn i dette på en måte som støtter både virksomheten og de enkelte medarbeiderne.

David Rice: La oss alle begynne å se glasset som halvfullt, ikke sant?

Rachel Wood: Og la oss eksperimentere. La oss ikke være redde for å prøve ting, bruke teknologien på ulike måter og se hva som fungerer.

David Rice: Det er interessant, for vi sitter her og snakker om tankesettet, og du arbeider i skjæringspunktet mellom kunstig intelligens og mental helse hver eneste dag.

Er endringstakten nå raskere enn menneskets psyke kan tilpasse seg på en sunn måte, eller er vi mer robuste enn vi tror? Det eneste vi stadig vender tilbake til, er endringstretthet. Folk er slitne, og dette representerer en konstant endring.

Rachel Wood: Jeg lever, som du sier, med dette dag og natt. Det er dette jeg puster, og jeg klarer knapt å holde tritt. Det er så mye at det kan føles overveldende. Derfor er det viktig å finne bare noen få ting du skal eksperimentere med, og prøve dem. Hvis du forsøker å holde tritt med alt, blir det for mye.

Jeg liker å tenke på kunstig intelligens som noe vi ikke kan snakke om i årsintervaller. Vi må snakke om dager, uker og måneder, fordi teknologien endrer seg og videreutvikles så raskt.

David Rice: Jeg tror dette er et godt sted å avslutte samtalen. Noen ganger føler jeg at jeg fremstår som anti-kunstig intelligens.

Det er jeg egentlig ikke. Jeg liker bare ikke måten vi navigerer dette på akkurat nå. Vi må være bevisste på å beskytte menneskelig utvikling. Vi må tenke på det fra et sosialt perspektiv: Er dette den riktige bruken av teknologien? Hvilken virkning får den på mennesker? Og husk at hver gang du sender en forespørsel til dette systemet, bruker det en viss mengde energi som vi sannsynligvis bør ta hensyn til.

Når vi avslutter programmet, er det én ting jeg håper ledere tar med seg: Strevet er ikke et hinder. Denne samtalen, som er litt filosofisk, er ikke et hinder heller. Dette strevet vi opplever nå, er stedet der veksten vår kommer til å skje.

Jobben din er å sørge for at folk fortsatt får tilgang til det, og at de utvikler seg sammen med deg. Det er slik jeg ser det, og jeg elsker denne typen temaer.

Rachel Wood: Jeg er helt enig med deg, David. Dette er veien gjennom det. På den andre siden kan vi ta i bruk og implementere alle disse metodene.

Som du sier, er det så viktig at vi snakker om å bruke teknologien uten å miste den kritiske tenkningen, autonomien eller handlekraften vår. Alt dette er svært viktig. Det å snakke om det bringer oss ganske enkelt frem til et punkt der vi kan ta teknologien i bruk.

David Rice: Rachel, jeg setter stor pris på å ha deg med i programmet.

Dette var flott. Jeg likte virkelig samtalen.

Rachel Wood: Dette var veldig hyggelig, David. Jeg er takknemlig for at jeg fikk snakke med deg om dette.

David Rice: Absolutt.

Kjære lyttere, hvis dere ikke allerede har gjort det, bør dere gå til peoplemanagingpeople.com/subscribe. Meld dere på nyhetsbrevet, så får dere denne podkastepisoden og alt innholdet vårt som vi utvikler kontinuerlig, rett i innboksen.

Til neste gang: Sett i gang. Tenk filosofisk på det, ha det litt moro med det, og still de vanskelige spørsmålene.