HR-teknologigründer sier at de fleste KI-prosjekter bare er «digital leppestift» på ødelagte prosesser
Oppdag hvordan en HR-teknologigründer bruker KI til å automatisere rutinearbeid, forbedre medarbeideropplevelser og hjelpe HR-team med å bli mer strategiske uten å miste det menneskelige preget.
Jay Polaki
Medgründer og administrerende direktør i HR Geckos
KI-påvirkning: KI endrer HR ved å automatisere prosesser, gi innsikt og muliggjøre informerte beslutninger.
Utfordringer: Viktige HR-utfordringer omfatter administrative byrder og fragmenterte data, noe som begrenser det strategiske potensialet.
Mulighet: KI kan løfte HR fra støttefunksjon til strategi gjennom prediktiv analyse og tilpassede opplevelser.
Etikk: For å sikre etisk bruk av KI i HR må man opprettholde menneskelig kontroll og unngå å forsterke skjevheter.
Raske gevinster: Start innføringen av KI med oppgaver som automatisering av vanlige spørsmål, arbeidsflyter, dokumenthåndtering og rapportering.
Jay Polaki er medgründer og administrerende direktør i HR Geckos, et HR-teknologiselskap som hjelper organisasjoner med å automatisere HR-prosesser samtidig som menneskene står i sentrum. Tidligere hadde hun direktørroller innen HR.
Vi tok en prat med henne for å lære hvordan hun bruker AI til å revolusjonere HR-prosesser. Her er det hun hadde å si.
Hvordan AI bidrar til strategisk HR-transformasjon
Hei, jeg heter Jay Polaki og er administrerende direktør og sjefsgecko i HR Geckos. For å låne et begrep fra botanikken har starten på HR-karrieren min vært broket – en svært fargerik start. Utdanningen og bakgrunnen min innen arbeids- og organisasjonspsykologi førte til at jeg jobbet for organisasjoner i ulike bransjer og sektorer, fra store multinasjonale selskaper og offentlige etater til mindre konsulentfirmaer. Jeg lærte så mye om hvordan mennesker er livsnerven og livlinen i enhver organisasjon.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
HR Geckos, HR-teknologiselskapet mitt, ble til som et resultat av disse erfaringene fra HR-karrieren min. Oppdraget mitt er å automatisere HR-prosesser, bevare det menneskelige nærværet og knytte HR-systemer sammen rundt det som betyr mest – mennesker.»
Hvorfor AI omformer HR-ledelse og organisasjonsdesign
Jeg bruker teknologi til å løse utfordringer som plager HR-avdelinger i dag, blant annet ved å tilby en medarbeideropplevelse på forbrukernivå, levere datadrevet innsikt og effektivisere arbeidsflyter.
Etter mer enn tjue år med ledelse av HR-team så jeg et tilbakevendende mønster. Dyktige og engasjerte HR-medarbeidere ønsket å gjøre en strategisk forskjell, men noen få sentrale utfordringer holdt dem konsekvent tilbake.
For det første: det administrative hamsterhjulet! Jeg så på nært hold hvordan manuelle prosesser tok opp mye av HRs tid – å svare på de samme spørsmålene om retningslinjer, følge opp papirarbeid eller navigere i utdaterte systemer.
For det andre: frakoblingen mellom dataene. Vi hadde medarbeiderdata i HRIS-systemet vårt, kandidatdata i ATS-systemet vårt, lønnsdata i et annet system og resultater fra medarbeiderundersøkelser i et regneark.
Å svare på et tilsynelatende enkelt spørsmål fra administrerende direktør, som «Hva er turnover-raten for høyt presterende medarbeidere i ingeniøravdelingen vår?», krevde en omfattende, manuell innsats for å eksportere, rense og slå sammen data. Vi var rike på data, men fattige på innsikt, og dette svekket evnen vår til å være reelle strategiske rådgivere.
Frustrasjonen over å ønske å gjøre en større forskjell, men samtidig bli hindret av administrative byrder og frakoblede data, motiverte meg sterkt.
Rollen min endrer seg fra å løse alt til å utforme betingelser for bedre beslutninger, raskere gjennomføring og tydeligere ansvarlighet. I en AI-først-verden handler ledelse om tydelighet, rammer og dømmekraft, ikke bare om oppfølging.
Jeg har gitt slipp på antakelsen om at de beste organisasjonene er de mest sentraliserte. AI muliggjør mer distribuert beslutningstaking, men forsterker også at menneskelig dømmekraft, empati og kontekst fortsatt betyr mest i øyeblikkene som definerer kultur og tillit.
Slik unngår du å behandle AI som «digital leppestift»
Det er en utrolig spennende tid, og mulighetene er enorme. Jeg ser store muligheter i å gå fra prosessautomatisering til kapasitetsforsterkning. AI og automatisering kan løfte HR fra en støttefunksjon til en strategisk kraftsentral, ved å muliggjøre prediktiv analyse for bemanningsplanlegging, personaliserte medarbeideropplevelser og sømløs etterlevelse av regelverk. Dette gjør at HR kan bli en prediktiv, datadrevet funksjon i stedet for en reaktiv.
Den største fallgruven er imidlertid å behandle digital transformasjon som et engangsprosjekt eller ganske enkelt legge teknologi oppå ødelagte prosesser – en slags «digital leppestift» på en ødelagt arbeidsflyt.
Uten gjennomtenkt endringsledelse og et fokus på brukeropplevelse risikerer vi lav bruk og enda større frustrasjon over teknologiverktøyene. Ekte transformasjon krever at man tenker nytt om arbeidsflyter, lærer opp teamene og endrer avdelingens kollektive tankesett.
Hvis vi automatiserer uten omtanke, risikerer vi dessuten å skape en kald og upersonlig medarbeideropplevelse. Du bør aldri automatisere en medfølende samtale. Målet er å bruke teknologi til å håndtere transaksjonsbaserte oppgaver, slik at mennesker får mer tid til meningsfulle og empatiske møter, særlig i følsomme situasjoner som prestasjonsutfordringer eller personlige kriser.
Til slutt lærer AI-modeller av dataene vi gir dem. Hvis historiske data om ansettelser eller forfremmelser inneholder skjulte skjevheter, kan AI utilsiktet videreføre eller til og med forsterke dem i stor skala. Det er avgjørende å velge etiske AI-partnere og opprettholde menneskelig tilsyn.
Nøkkelen er en menneskesentrert tilnærming. Ha menneskene i sentrum av transformasjonen, og bruk teknologi til å forbedre, ikke erstatte, det menneskelige aspektet i HR.
Slik finner du raske gevinster med AI
For å frigjøre strategisk kapasitet anbefaler jeg team å begynne med oppgaver med høyt volum, lav grad av skjønn og regelbaserte oppgaver. Disse raske gevinstene gir umiddelbar avkastning på investeringen ved å frigjøre tid.
Mine fire viktigste bruksområder for raske gevinster ville vært:
- Spørsmål fra ansatte på nivå 1: Dette er den enkleste gevinsten å hente. En AI-drevet kunnskapsbase eller chatbot besvarer vanlige spørsmål om regler, lønn og ytelser, noe som umiddelbart avlaster HR-teamet og gir de ansatte raske svar.
- Arbeidsflyter for introduksjon og avslutning av arbeidsforhold: Disse er prosessintensive og involverer flere interessenter (IT, lønn, ansettende leder). Automatisering av sjekklister, varsler og dokumentarbeid sikrer en konsekvent, etterrettelig og bedre opplevelse for alle involverte.
- Dokumentgenerering og -håndtering: Tenk på tilbudsbrev, arbeidsbekreftelser og bekreftelser på at ansatte har lest og godkjent regler. Automatisering av opprettelse, signering og arkivering av disse dokumentene eliminerer en betydelig administrativ byrde og reduserer feil.
- Datainnsamling til rapportering om etterlevelse: Det er kjedelig og feilutsatt å hente ut og formatere data manuelt til rapporter som EEO-1 eller planer for positiv særbehandling. Automatisering håndterer datainnsamlingen, slik at HR kan konsentrere seg om å analysere resultater og utvikle handlingsplaner.
Automatisering av disse grunnleggende oppgavene bygger fundamentet for fremragende drift og gir HR troverdighet og kapasitet til å ta en mer strategisk rolle.
Hvorfor innføring av AI handler mer om atferd enn teknologi
Forskning i 2026 har vist at innføring av AI handler mindre om teknologien og mer om atferd, tillit og å redesigne hvordan arbeidet utføres. Jeg har blitt overrasket over hvor mye AI tvinger ledere til å undersøke sine egne antakelser om kontroll.
De beste resultatene oppnås når ledere slutter å forsøke å tilpasse AI til den gamle prosessen, og i stedet redesigner prosessen rundt det mennesker og maskiner hver for seg gjør best. For meg betyr det at AI ikke bare er et produktivitetslag. Det er en ledelsesdisiplin som krever at jeg er tydeligere på arbeidsflyt, ansvarlighet og hvor menneskelig skjønn fortsatt er viktigst.
Slik bygger du AI-kompetanse og beredskap i HR-team
Som HR-praktiker og nå gründer innen HR-teknologi har jeg tenkt grundig over hva det vil si å være “AI-klar.” De fleste samtaler om AI fokuserer på verktøy, automatisering og omveltning, men de fokuserer ikke nok på mennesker.
Som HR- og bedriftsledere vet vi at transformasjon ikke skjer når ny teknologi rulles ut. Den skjer når mennesker slutter opp om den, stoler på prosessen og føler seg rustet til å lykkes.
AI utvikler seg raskere enn de fleste organisasjoner klarer å tilpasse seg. Likevel er det største gapet ikke teknisk, men kulturelt og menneskelig. HR er ikke lenger bare en funksjon; det er et strategisk kompass som veileder integreringen av AI i kultur, arbeidsutforming og talentmodeller.
Vi forvalter tillit, rettferdighet og inkludering i AI-drevne beslutninger – fra ansettelsesalgoritmer til resultatstyring. Ingen av oss bygde organisasjonene våre for å tjene teknologien – vi bygde dem for å tjene mennesker!
Utfordringen? Organisatorisk beredskap.
I vår nylige turné «AI-klar eller ikke» besøkte vi fem amerikanske byer og snakket direkte med HR- og bedriftsledere. Over 70 % av bedriftslederne trakk frem grunnleggende hindringer som datakvalitet, integrasjonsproblemer og eldre prosesser som de største barrierene for å omsette AI-idéer til resultater i den virkelige verden.
I tillegg innrømmet nesten alle at de mangler tilstrekkelig AI-kunnskap, noe som tydeliggjør et stort behov for kompetanseheving og åpenhet i HR-funksjonen.
Dette er et avgjørende øyeblikk for HR. Når organisasjoner går fra AI-eksperimentering til gjennomføring, må HR-ledere ikke bare fremme adopsjon, men også skape målbare forretningsresultater — raskere ansettelser, smartere medarbeiderengasjement og bedre bevaring av medarbeidere — med AI-drevne verktøy.
Likevel er veien sjelden enkel: kulturell motstand, kompetansegap og uklare bruksområder stanser ofte fremdriften.
Hva kan HR-team gjøre for å fremskynde AI-beredskapen og skape resultater?
- Invester i opplæring og kompetanseheving: Bygg AI-kompetanse i hele HR-teamet, og gi tidlige brukere mulighet til å dele suksesshistorier.
- Prioriter data- og kunnskapsberedskap: Ryddige og sammenkoblede data er grunnlaget for ethvert vellykket AI-initiativ.
- Frem en kultur for eksperimentering og åpenhet: Involver medarbeiderne i prosessen, ta opp bekymringer på en åpen måte, og feir raske gevinster for å bygge tillit.
- Knytt AI-prosjekter til forretningsprioriteringer: Fokuser på bruksområder som løser reelle problemer, som automatisering av rekruttering, personalisert læring eller bedre medarbeiderbevaring, i stedet for å jage etter det som virker nytt og spennende.
Slik endrer agentiske arbeidsflyter HR-strategier med AI
Agentisk AI vil i 2026 føre HR-teknologien fra smarte verktøy til delvis autonome digitale kolleger som HR-ledere må ansette, lære opp, styre og måle som en del av arbeidsstyrken.
Vi er nærmere enn mange tror når det gjelder smale, godt avgrensede agentiske arbeidsflyter. Vi er langt unna troverdig, fullt autonom HR.
HR som funksjon kan ikke basere seg fullt og helt på agenter. Vi er for nyanserte til å automatisere mye av det vi gjør i HR — husk at «H»-en i «HR» fortsatt står for «menneske».
Agenter er gode på repeterbart, regelbasert arbeid i flere trinn, som å videresende saker, svare på spørsmål om retningslinjer, validere data og følge opp medarbeidere gjennom prosesser. De er ikke klare — og blir kanskje aldri helt klare — for arbeid som krever dyp kontekst, politisk skjønn, empati i konflikter eller evnen til å lese «temperaturen» i en kultur.
HR er en av de mest konteksttunge og følelsesladde funksjonene i virksomheten. Den samme retningslinjen kan ha helt ulike konsekvenser når den anvendes på to personer, basert på historikk, maktdynamikk, rettferdighet og kultur.
Det er denne nyansen som gjør at vi mener agentisk AI bør ta arbeid av menneskers skuldre, ikke fjerne mennesker fra prosessen. «H»-en i HR forblir menneskelig — særlig når tillit, rettferdighet og verdighet står på spill.
HR er en av de mest konteksttunge og følelsesladde funksjonene i virksomheten. Den samme retningslinjen kan ha helt ulike konsekvenser når den anvendes på to personer, basert på historikk, maktdynamikk, rettferdighet og kultur.
Hvorfor HR-ledere må se på AI som en utfordring innen arbeidsutforming
Mitt råd til HR-ledere er å slutte å behandle AI som et sideprosjekt og begynne å se på det som et problem innen arbeidsutforming. Vinnerne i 2026 blir teamene som kombinerer et tydelig bruksområde med solid styring, og deretter utformer arbeidsflyter, beslutningsmyndighet og ledervaner på nytt rundt dette.
Til HR-ledere: Begynn i det små, men begynn med noe reelt. Velg én krevende arbeidsflyt der AI kan redusere friksjon — for eksempel HR-tjenester, introduksjon av nyansatte, kunnskapsinnhenting eller sakssortering — og mål om det forbedrer hastighet, kvalitet og medarbeideropplevelse. AI-adopsjon mislykkes fortsatt når ledere forveksler eksperimentering med transformasjon, så målet er å endre hvordan arbeidet utføres, ikke bare å legge til et nytt verktøy.
Til alle ledere: Mitt bredere råd er å lede med nysgjerrighet, men også med disiplin. AI-modenhet handler ikke om hvor mange verktøy dere tar i bruk; det handler om å vite hvor AI skaper verdi, hvor det skaper risiko, og hvor menneskelig skjønn fortsatt må være en del av prosessen.
En enkel måte å si det på: Ikke automatiser dysfunksjonen. Fiks arbeidsflyten, definer grensene, og bruk AI til å gjøre godt arbeid enklere å utføre.
Følg med videre
Du kan følge med på arbeidet til Jay Polaki på LinkedIn, Facebook eller Instagram. Eller ta en titt på HR Geckos.
Flere ekspertintervjuer kommer på People Managing People!
