En sveitserkniv for KI-transformasjon: Hvordan HR kan styre skuta med tverrfunksjonelt samarbeid

Reisen min skjøt virkelig fart da jeg begynte i en mobiloppstartsbedrift i en tidlig fase og ble bitt av «oppstartsbasillen». Siden den gang har jeg brukt mesteparten av karrieren på å hjelpe unge selskaper med å utvikle personalstrategier, etablere driften og, til tider, utvikle forretningsmodellene sine fra bunnen av.

Gjennom karrieren har jeg søkt meg mot organisasjoner som utfordrer eksisterende bransjer eller baner vei for helt nye – enten det var FreshDirect innen netthandel og dagligvarer, eller SolidStreaming, Zeta og Big Fuel innen mobil, digital programvare og sosiale medier.

Share This Quote on:

• Share on Twitter
• Share on LinkedIn
• Share on Facebook

Anthony OnestoOpens new window

Visepresident for plattform & produktmarkedsføring

Rollene mine har variert fra personaldirektør og driftsdirektør til president, daglig leder og nå visepresident for plattform og produktmarkedsføring i 15Five. Denne veien har gitt meg både dyp ekspertise og et bredt perspektiv på tvers av funksjoner og bransjer.

Jeg møtte stadig utfordringen med å bygge opp HR-funksjoner fra grunnen av, ofte uten en mal å følge. Jeg trives i dette ukjente landskapet, og tidlig lærte jeg å bygge opp et nettverk av rådgivere som kunne fungere som en «schweizerkniv» – kolleger på ulike stadier, i forskjellige bransjer og med ulik bakgrunn. Disse rådgiverne, sammen med de fremoverlente gründerne jeg har jobbet med, har vært uvurderlige for min utvikling og lederreise.

Slik bygger du bro mellom AI-ens potensial og resultater

Det er for tiden et gap mellom ledelsens forventninger, ofte satt av toppledere, og de ansattes virkelighet.

Dette er ikke et nytt fenomen – det gjenspeiler det vi så under bølgene av digital transformasjon og outsourcing på 1990-tallet. Ledere antar ofte at de kan rulle ut og ta i bruk ny teknologi umiddelbart, uten å ta tilstrekkelig hensyn til den menneskelige siden av saken.

Ansatte opplever forståelig motstand, eller det jeg kaller en moderne «kjemp, flykt eller frys»-reaksjon, når de møter plutselige endringer eller teknologipålegg. Hvis organisasjoner innfører AI-verktøy eller setter ut oppgaver uten å avklare forventningene, involvere de ansatte i prosessen og ta opp bekymringene deres, vil både bruken og avkastningen på investeringen uunngåelig lide.

Sett mennesker i sentrum, gi HR myndighet

For å håndtere dette anbefaler jeg at HR leder AI-transformasjonen. Som ved tidligere endringsbølger må vi sette mennesker i sentrum. Min tilnærming er å sørge for åpen dialog, gi kontekst og støtte, og gi HR myndighet til å fremme både de menneskelige og teknologiske sidene ved innføringen av AI. Slik bygger vi bro mellom AI-ens potensial og praktiske resultater.

Hvorfor HR må være i front under AI-transformasjonen

Etter å ha navigert gjennom flere teknologiske skifter, fra internettets fremvekst til mobil, sosiale medier og nå AI, har jeg lært at det å holde seg relevant betyr å være utrettelig nysgjerrig.

Selv før ChatGPT kom, innså jeg potensialet til AI til å transformere HR og ledelse. For nesten ti år siden grunnla jeg et selskap som forsøkte å bruke AI til å svare på rutinemessige HR-spørsmål. Selv om teknologien var i sin spede begynnelse og utfordringen var enorm, ga erfaringen meg en tidlig forståelse av hvor dyptgripende AI kunne endre fagfeltet.

Nå ser jeg på denne AI-bølgen som enda mer transformerende enn selve internett.

Og HR – et fagfelt som ofte har vært sent ute med å ta i bruk ny teknologi – må komme på banen.

Vi må gi slipp på ideen om at HRs rolle er reaktiv eller administrativ. HR er faktisk unikt posisjonert til å lede denne AI-drevne transformasjonen ved å bygge bro mellom mennesker og teknologi.

Etter hvert som AI blir mer sentralt, må HR være i front og fremme en gjennomtenkt integrering av menneskelig innsikt og maskinintelligens på tvers av organisasjoner.

Hvordan AI revolusjonerer rekruttering, medarbeiderbevaring og opplæring

HR handler om å finne (rekruttere), beholde (beholde) og utvikle (gi opplæring til) de rette menneskene. Her er noen eksempler på endringer jeg har gjennomført innenfor hver kategori:

Finne

For rekruttering samarbeider vi med Sprouts.ai, en AI-drevet rekrutteringsløsning. Dette verktøyet hjelper oss med å utforme stillingsbeskrivelser som er tilpasset behovene våre. Det søker automatisk etter kandidater i ulike markeder og på LinkedIn, og identifiserer personer som oppfyller kravene våre.

Sprouts.ai tar deretter kontakt med disse kandidatene ved å bruke merkevaretonen vår og strategiene våre for markedslansering, for å kartlegge interessen deres. Plattformen gir rekruttererne en liste over forhåndsvurderte, kvalifiserte kandidater som er interessert i rollene. Rekruttererne avtaler deretter samtaler med disse kandidatene.

Selv om løsningen også kan gjennomføre intervjuer, har teamet vårt ennå ikke tatt i bruk disse funksjonene. Målet vårt er å gå over til en prosess der rekruttererne primært har kontakt med en sterk gruppe fullt ut forhåndsvurderte kandidater for salgssamtaler eller avsluttende samtaler.

Beholde

For å beholde medarbeidere bruker vi Suzy.com til å gjennomføre undersøkelser blant personer i nettverket vårt, ikke bare blant de ansatte. Ved hjelp av AI gjennomfører vi en analyse av drivere og segmentering, og identifiserer ulike personaer knyttet til en medarbeiders forhold til selskapet vårt. Denne analysen avdekker de viktigste driverne eller faktorene som statistisk sett har betydning for engasjementet deres og den senere suksessen deres.

Utvikle

Vi bruker verktøy som NotebookLM til å gi medarbeiderne sine egne «AI-coacher». Denne ressursen er særlig nyttig under introduksjonen, ettersom vi fyller NotebookLM med viktige dokumenter, notater og annet materiale.

Nyansatte kan deretter lage ulike typer innhold for å forbedre introduksjonsopplevelsen, blant annet lydpodkaster, videoer, presentasjoner, tankekart og chatboter som legger til rette for kunnskapsdeling på tvers av organisasjonen. Dette er én av mange fordeler med HR-chatboter.

Author's Tip

Jeg gjorde noe lignende i et tidligere selskap for noen år siden. Jeg implementerte en AI-drevet Slack-app som gjorde det mulig for medarbeiderne å stille HR-relaterte spørsmål i sanntid. Hvis svaret ikke var tilgjengelig eller spørsmålet var for komplekst, opprettet systemet automatisk en sak for HR-teamet.

Når saken var løst, kunne vi legge det nye svaret til i kunnskapsbasen, slik at systemet ble smartere for hver interaksjon.

Effekten kom umiddelbart: Vi så en reduksjon på nesten 30 % i HR-relaterte e-poster og Slack-meldinger. Medarbeiderne fikk svarene sine raskt og kunne gå tilbake til arbeidet uten lange ventetider. HR-teamet fikk dessuten mer tid til strategiske oppgaver.

Slik bygger du AI-kompetanse for effektiv transformasjon

Her er trinnene jeg følger for å bygge AI-kompetanse:

• Styrke HR som pådrivere: Vi gir HR myndighet til å lede transformasjonen og bygge bro mellom menneskelig innsikt og maskinintelligens.
• Fokusere på bruksområder fremfor verktøy: Vi oppfordrer teamene til å bruke verktøy som Gemini og NotebookLM til konkrete formål som undersøkelser, dataanalyse og oppsummering av læringsinnhold, i stedet for å «bruke AI» for brukens egen skyld.
• Opprette et «indre råd» av rådgivere: Vi oppfordrer ledere til å bygge et mangfoldig nettverk av kolleger som deler beste praksis og navigerer i de ukjente områdene ved implementering av AI.
• Oppmuntre til praktisk eksperimentering: Ved å bruke plattformer som Lovable oppfordres teammedlemmer med begrensede kodeferdigheter til å utvikle ideer og bygge apper med høy detaljgrad, noe som viser at AI demokratiserer teknologisk ekspertise.

Det har ikke vært uten utfordringer, og noen av dem har jeg allerede nevnt:

• «Kamp-, flukt- eller frys»-responsen: Plutselige pålegg utløser ofte motstand blant medarbeiderne. Vi har lært at vi ikke kan rulle ut teknologi effektivt uten å gi grundig menneskelig kontekst og legge til rette for åpen dialog.
• Skjevhet knyttet til favorittverktøy: Ulike avdelinger samler ofte opp fragmenterte verktøy (f.eks. bruker salgsavdelingen Rattle, mens produktavdelingen bruker Pendo), noe som fører til mangel på tverrfunksjonell tillit til dataene.
• Sen bruk: HR-faget har historisk sett vært sent ute med å ta i bruk ny teknologi, noe som krever en samlet innsats for å gå fra en reaktiv til en proaktiv og profittdrivende tankegang.

Hvorfor tverrfunksjonelt samarbeid er nødvendig ved utrulling av AI

Det er utrolig hvor raskt organisasjoner samler opp et stort utvalg AI-verktøy, noe som gjenspeiler utbredelsen av tradisjonell programvare på tvers av avdelinger. Selv med kraftige, allsidige plattformer som ChatGPT, Gemini eller Claude trekkes enkeltpersoner og team mot løsningene de foretrekker.

Denne fragmenteringen blir enda tydeligere på avdelingsnivå. Det virker som om hvert team tar i bruk sine egne spesialiserte AI-verktøy. Produktavdelingen bruker kanskje Pendo AI, mens salgsavdelingen baserer seg på Rattle, og så videre, selv når funksjonaliteten overlapper.

Jeg kaller dette «skjevhet knyttet til favorittverktøy». Folk har en tendens til å stole mer på innsikten fra verktøyet de selv har valgt, og avviser noen ganger resultater fra andre plattformer som mangelfulle.

Jeg mener dette fremhever betydningen av samordning og tverrfunksjonelt samarbeid når man ruller ut AI. Det handler ikke bare om å velge den beste teknologien, men om å skape en felles forståelse av og tillit til verktøyene vi velger som organisasjon.

Hvordan en lang liste med AI-verktøy henger sammen

Når vi først snakker om verktøy, her er AI-verktøystakken min:

• Gemini (og ChatGPT): Veiledning, samtaler, undersøkelser, innholdsproduksjon, bildeproduksjon og noen ganger dataanalyse.
• NotebookLM: Læring, opplæring, introduksjon og resultater fra undersøkelser.
• Sprouts.ai: Rekruttering og kandidatsøk.
• LinkedIn: Rekruttering og kandidatsøk.
• 15Five: Prestasjoner, engasjement, kompensasjon og AI-veiledning.
• ADP: Kjernefunksjoner for HR og lønn.
• Ashby: Rekruttering.
• Kona.ai: Veiledning for ledere og andre ledere.
• Kona Meeting Assistant: Deltar i møter for å ta opp utskrifter og oppsummere prestasjonsdata fra 1-til-1-samtaler.
• Articulate 360 (også kjent som Rise) LMS: Læring og utvikling (selv om det har minimal AI). Vi brukte Gemini, NotebookLM og ChatGPT til læringsinnhold og utarbeidelse av quizer.
• Jira AI: Atlassian Intelligence besvarer spørsmål om HR-retningslinjer i Slack.
• Zoom AI: Tar opp møter, leverer transkripsjoner/notater og dokumenterer handlingspunkter og oppgaver.
• Granola: Tar opp interne og eksterne møter og leverer transkripsjoner/notater. Det tilbyr også veiledning basert på møteinformasjon og transkripsjoner, og dokumenterer handlingspunkter og oppgaver.
• Dado: Introduksjon.
• Workato: Arbeidsflyter, men vi gikk nylig over til Dado.
• Lovable: Løsninger basert på kreativ koding som større plattformer ikke kan håndtere.

Hvorfor tre AI-verktøy skiller seg ut fra resten

Tre verktøy skiller seg ut, og jeg bruker dem hver dag.

Gemini: Fordi Gemini har tilgang til kontekst fra e-postene mine, ligger i Chrome og finnes andre steder, bruker jeg det mest. Jeg bruker det til å fylle kunnskapshull i undersøkelser, analysere dokumenter og enkelte rapporter, lage bilder, bygge GEMs for spesifikke bruksområder, lære om temaer og oppsummere lange rapporter. Dette har gjort det mulig for meg å redusere tiden jeg bruker på undersøkelser, få innsikt som vanligvis ikke er tilgjengelig, bruke en direkte «via tale»-veileder og diskusjonspartner, samt lage rapporter eller analyser uten en analytiker.

Granola/Kona Meeting Assistant: Granola og Kona Meeting Assistant tar opp det deltakerne sier i møter, lager transkripsjoner og notater og tilbyr veiledning. I selskapet vårt deltar Kona Meeting Assistant i alle møter og leverer notater, tiltak, utfordringer og tverrfunksjonell innsikt fra et prestasjonsperspektiv. Ved å samle møter, temaer og notater har jeg kunnet lage rapporter, følge opp og holde folk ansvarlige.

Lovable: Lovable bygget nettsiden min, nyhetsbrevet mitt og noen andre verktøy. Jeg har alltid jobbet med produktutvikling, men med begrensede kodeferdigheter har Lovable vært til stor hjelp. Det har utvidet evnen min til å lage apper som løser spesifikke problemer eller behov, utvikle nye ideer og se hvordan de fungerer i «den virkelige verden».

Hvordan HR vil drive AI-transformasjonen

I løpet av de neste fem årene vil HR-rollen gå fra å være en reaktiv, administrativ funksjon til å bli en strategisk drivkraft for AI-transformasjon.

• Oppløsning av kunnskapssiloer: AI vil demokratisere kunnskap på tvers av tekniske og kommersielle grenser, noe som vil endre fundamentalt hvordan team arbeider.
• Flatere hierarkier: Organisasjoner vil bli mer fleksible, mindre hierarkiske og mer smidige, ettersom disse egenskapene er avgjørende for å overleve.
• Menneskesentrert integrasjon: Suksess de neste fem årene vil avhenge av at HR leder den "menneskelige siden" av teknologiadopsjon og håndterer de ansattes motstand.
• Økt produktivitet: AI-verktøy vil løfte den individuelle produktiviteten til nivået til team på to personer, slik at HR-medarbeidere kan fokusere på strategiske initiativer fremfor rutineoppgaver.

Hvorfor en menneskefokusert tilnærming er avgjørende ved innføring av AI

Her er mine råd til HR-ledere:

• Sett menneskene i sentrum: Når ledere tar i bruk ny teknologi, må de ta hensyn til det menneskelige aspektet, sørge for åpen dialog, gi kontekst og involvere de ansatte i prosessen for å redusere motstand.
• Vær utrettelig nysgjerrig: For å forbli relevante gjennom store teknologiske omveltninger må ledere hele tiden være nysgjerrige og villige til å lære.
• Unngå å pålegge teknologi uten kontekst: Ledere bør ikke anta at de kan rulle ut og ta i bruk teknologi umiddelbart. I stedet må de håndtere «kjemp, flykt eller frys»-reaksjonen de ansatte kan få når noe plutselig blir pålagt.
• Frem tverrfunksjonell samordning: I stedet for bare å velge den "beste" teknologien bør ledere fokusere på å skape en felles forståelse av og tillit til verktøyene de velger, på tvers av hele organisasjonen.
• Bygg et mangfoldig nettverk av rådgivere: Dyrk et "multiverktøy"-nettverk av kolleger og rådgivere fra ulike bransjer og med ulik bakgrunn for å hjelpe med å navigere i ukjent terreng.

Følg med

Hvis du vil følge Anthony Onestos arbeid med å få HR til å ta en lederrolle innen AI, kan du besøke hans personlige nettsted og nyhetsbrevet hans, AI in HR Today. Du kan også følge ham på LinkedIn.

Flere ekspertintervjuer kommer på People Managing People!