Slik forvandler denne globale HR- og kulturdirektøren medarbeideropplevelsen med KI
Personaldirektør Joanna Kmiec har bygget team og endret paradigmer i mange bransjer. Hun forteller hvordan hun bruker KI til å forbedre medarbeideropplevelsen i organisasjoner.
Joanna Kmiec
Personaldirektør i Loopio
Medarbeideropplevelse som produkt: Joanna Kmiec redefinerer medarbeideropplevelsen som et produkt som driver vekst, lojalitet og innovasjon.
Forvandling av KI-introduksjonen: KI effektiviserer introduksjonsprosesser, reduserer ukesvis med arbeid til bare noen minutter og sikrer samtidig personalisering og skalerbarhet.
Fokus på atferdsendring: Vellykket innføring av KI avhenger av å endre atferd og arbeidsflyter, ikke bare av å velge de riktige verktøyene.
Utvikling av lederskap: I en KI-først-verden må ledere omfavne tilrettelegging og fokusere på samarbeid, tillit og tilpasningsevne.
Engasjement gjennom tilbakemeldinger: Bruk av KI til sentimentanalyse styrker medarbeiderengasjementet ved å avdekke dypere innsikter fra tilbakemeldinger.
Joanna Kmiec har bygget team og endret paradigmer i mange bransjer i løpet av karrieren sin – inkludert programvarebransjen. På tidspunktet for dette intervjuet jobbet hun i et programvareselskap som heter Elastic Path, selv om hun nylig ble CPO i Loopio.
Hun fokuserer på medarbeideropplevelse, og vi tok en prat med henne for å forstå hvordan hun bruker AI til å forbedre EX på tvers av organisasjoner. Dette er hva hun fortalte oss.
Behandle medarbeideropplevelsen som et produkt
I løpet av karrieren min har jeg ledet og bygget team på tvers av bransjer – fra medier til bioteknologi – og jobbet globalt. De siste årene har jeg vært en del av teknologi- og programvarebransjen, der tempoet er høyt, innsatsen stor, og menneskene du tar med på laget kan være avgjørende for eller undergrave konkurransefortrinnet ditt.
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
Denne reisen endret hvordan jeg ser på medarbeideropplevelsen. For meg er EX ikke bare en HR-funksjon – det er et produkt. Når den utformes med hensikt, blir den en kraftig drivkraft for vekst, medarbeiderbevaring og innovasjon.
EX er ikke bare en HR-funksjon – det er et produkt. Når den utformes med hensikt, blir den en kraftig drivkraft for vekst, medarbeiderbevaring og innovasjon.
I dag fokuserer jeg på å hjelpe teknologiselskaper med å utvikle strategiske og skalerbare HR-planer som gir reelle forretningsresultater.
Forvandle introduksjonen av ansatte med AI
Teamet vårt begynte å bruke ChatGPT for å styrke evnen vår til å utforme gode instruksjoner – fra å lage et opplæringsprogram for HR-teamet som trakk frem konkrete bruksområder for AI og viste til kjente plattformer for å løse viktige mangler, til vendepunktet: ønsket om å gjennomgå introduksjonsprogrammene våre fullstendig.
Det som tidligere tok flere ukers arbeid, kunne nå utarbeides på bare 30 minutter.
Ta salgsavdelingen som eksempel: I en salgsorganisasjon i rask utvikling er det avgjørende å få nye medarbeidere raskt opp på full fart. Men enda viktigere enn hastighet er det at riktig tilnærming gir konsistens, personalisering og skalerbarhet – uten å overbelaste verken HR-teamet eller salgsavdelingen.
Tidligere kunne det ta flere uker med koordinering å bygge et skreddersydd introduksjonsprogram: presentasjoner måtte hentes fra salgsstøttefunksjonen, produktteamene måtte samkjøres for å få de nyeste funksjonene, markedsføring måtte involveres for å oppdatere budskapet, og oppgaver måtte tildeles manuelt i et HRIS.
Nå kunne vi i løpet av få minutter:
- Generere et komplett introduksjonsprogram basert på den nyeste salgsmanualen, segmentert etter rolle (f.eks. SDR-er og AE-er), produkt og region.
- Fylle opplæringsmoduler automatisk med de nyeste presentasjonene, kundehistoriene og demo-opptakene – hentet fra interne kunnskapsbaser og verktøy for salgsstøtte.
- Opprette rollespesifikke introduksjonsløp med interaktive oppgaver, quizer og tidsavgrensede mål integrert direkte i teamets eksisterende verktøy.
Det var en øyeåpner å innse at vi kunne skalere dette til skreddersydde, rollespesifikke løp. Nøkkelen var å sørge for at dataene våre var oppdaterte og klare til å bli utnyttet – kvaliteten på resultatet avhenger helt av kvaliteten på inndataene.
Skalere AI på tvers av HR
Vi gjennomførte nylig en fullstendig omlegging av Feedback Focus-programmet vårt, der vi brukte AI-innsikt fra sentimentanalyse til å lage en handlingsrettet plan.
Vi gjennomfører medarbeiderundersøkelser for å få åpne tilbakemeldinger om områdene der medarbeideropplevelsen vår fungerer godt, og for å synliggjøre forbedringsmuligheter. Deretter arrangerer vi direkte tilbakemeldingssesjoner med medarbeidere for å få mer kontekst og diskutere mulige løsninger for å forbedre opplevelsen.
Selv om verktøyene våre ga en overordnet sentimentanalyse, brukte vi AI til å gå dypere – særlig i tilbakemeldingene fra fokusgruppene – og avdekke temaer og tiltak som ellers kunne ha blitt oversett.
Denne tilnærmingen gjorde det mulig for ledere å gå forbi overfladisk innsikt og delta i reell problemløsning som skapte verdi. Den endret også måten vi kommuniserer strategisk på som virksomhet.
Denne tilbakemeldingssløyfen hjalp oss også med å forbedre hvordan vi strukturerte samarbeidet på tvers av team. Vi oppmuntrer til samarbeid på tvers av team for å integrere AI ved å starte diskusjonene på toppen, på tvers av alle avdelinger, og forsterke dem gjennom felles læring og eksperimentering.
Vi opprettet til og med et eget tverrfaglig KI-team med representanter fra alle de viktigste avdelingene. Rollen deres er å gi tilbakemeldinger på bruksområder, anbefale passende verktøy og identifisere opplæringsmuligheter på tvers av hele medarbeidergruppen.
Aller viktigst er det at vi feirer seirene – og løfter frem hvor prosesser er blitt forbedret eller, i noen tilfeller, fullstendig redesignet ved hjelp av KI.
Utfordringen med å ta i bruk KI er ikke teknisk – den er menneskelig
Den største overraskelsen ved å ta i bruk KI er at utfordringen ikke er teknisk – den er menneskelig.
Når man tar i bruk KI, er utfordringen ikke teknisk – den er menneskelig.
I utgangspunktet trodde jeg at den vanskeligste delen ville være integrasjon, opplæring eller å velge de riktige verktøyene. Men det som har overrasket meg mest, er hvor mye tankesett avgjør om man lykkes. Folk motsetter seg ikke KI fordi den er for kompleks; de motsetter seg den fordi den truer det kjente, identiteten og kontrollen.
Jeg har sett team nøle fordi innføringen av KI utløste stille spørsmål som:
- «Hva betyr dette for rollen min?»
- «Vil vurderingene mine fortsatt ha betydning?»
- «Hvordan vet jeg at jeg kan stole på det dette forteller meg?»
Derfor er det så viktig å få folk med på laget – la dem teste, stille spørsmål, utfordre prosessen og, viktigst av alt, bidra til å forme hvordan KI integreres i arbeidet deres.
Poenget er ikke å erstatte den menneskelige siden, men å frigjøre tid til strategisk arbeid som skaper verdi, samtidig som vi sørger for at prosessene fortsatt er «menneskelige» på de riktige områdene.
KIs suksess avhenger av atferdsendring, ikke verktøy
I samme forbindelse avhenger ikke suksess bare av hvilke KI-verktøy du velger. Det handler om atferdsendringer.
Så i stedet for å spørre «Hvilke KI-verktøy bør vi kjøpe?», spør vi: «Hvilke beslutninger og arbeidsflyter prøver vi å forbedre eller fremskynde, og hvem må involveres i å utforme prosessen sammen med oss, slik at endringen blir varig?»
Vi fokuserer på et styrket samarbeid mellom HR og IT, og utvider disse samarbeidene til alle team. Målet vårt er å identifisere hvilke arbeidsflyter som må utvikles, velge de riktige verktøyene for å støtte dem og hjelpe organisasjonen med å omfavne endringen.
Hvorfor de fleste selskaper mislykkes med implementeringen av KI
Et av de største gapene jeg ser, er at KI ofte betraktes som en strategisk transformasjon – men implementeres som et taktisk tillegg.
Organisasjoner snakker om å bli KI-først, men driftsmodellene, teamstrukturene og tankesettene deres sitter fortsatt fast i arbeidsflyter fra før KI. Eller de ser bare etter måter å integrere KI i produktet på, og glemmer resten av organisasjonen.
Mange prøver å tvinge KI-verktøy inn i eller legge dem oppå eksisterende arbeidsflyter, i stedet for å vurdere om arbeidsflyten bør redesignes.
De tar for eksempel i bruk KI for å «fremskynde» rekruttering eller introduksjon av nyansatte – men gjør aldri noe med utdaterte godkjenningsprosesser eller det faktum at medarbeiderne ikke har fått opplæring i å stole på eller tolke KI-genererte resultater. Resultatet er at verktøyene ikke utnyttes fullt ut.
Slik lærer du opp et team til å tilpasse seg KI
For å sikre at teamet vårt tilpasset seg, brukte vi «ChatGPT Team» til å øve på utforming av ledetekster og støttet teammedlemmer i å delta på eksterne opplæringsøkter innen kunstig intelligens, slik at de kunne bli fortrolige med ulike bruksområder som er spesifikke for HR.
Vi eksperimenterte også med sentimentanalyse ved å ta i bruk de eksisterende programmene og undersøkelsesverktøyene våre for å gå dypere inn i tilbakemeldingene og eventuelle nye trender. Dette hjalp teamet med å komme forbi overfladisk innsikt og finne kreative, handlingsrettede måter å respondere på.
Ledelse er i endring i en AI-første verden
I denne overgangen tror jeg at ledere som ikke omfavner endring, vil bli hengende etter.
Ledelse vil utvikle seg til en rolle som muliggjør — å skape team og miljøer der kunstig intelligens, data og den menneskelige siden samhandler sømløst.
Lederrollen vil i mindre grad handle om å styre og i større grad om å gi kontekst, fjerne hindringer og sikre samordning.
Morgendagens ledere vil ikke bare gi visjon — de vil fjerne hindringer, skape kontekst og sikre samordning. De må forstå medarbeiderreisen, bygge med både kunstig intelligens og mennesker i tankene og støtte seg på sterk emosjonell intelligens.
EQ, nysgjerrighet, tilpasningsdyktig kommunikasjon, digital forståelse og evnen til å skape psykologisk trygghet og tillit vil tre frem som sentrale ferdigheter for vellykkede ledere.
Råd til ledere i en AI-første verden
I en AI-første verden har ingen alle svarene. Lederne som lykkes, vil være de som kan sette en tydelig retning, selv når de navigerer i tvetydighet, og invitere teamene sine til å samskape veien videre.
I en AI-første verden har ingen alle svarene. Lederne som lykkes, vil være de som kan sette en tydelig retning, selv når de navigerer i tvetydighet.
Så her er mine råd:
- Se på endring som et produkt, ikke et prosjekt. Rull det ut trinnvis, innhent tilbakemeldinger og juster. AI er ikke noe man gjør én gang — det er en pågående prosess.
- Involver folk tidlig. Enten det gjelder ledere på førstelinjen eller backend-utviklere, bør du inkludere menneskene som står nærmest arbeidet i endringsprosessen. Adopsjon starter med eierskap. Ikke begrens adopsjonen til bare produktteam — denne endringen må skje på organisasjonsnivå.
- Definer verdi på nytt. Fokuser på produktivitet, og la kreativitet, etisk dømmekraft, empati og tilpasningsevne være deres konkurransefortrinn — menneskelige ferdigheter som AI ikke enkelt kan etterligne.
- Vær åpen om hva som endrer seg — og hva som ikke gjør det. Folk trenger å vite at selv om verktøyene kan utvikle seg, forblir kjerneverdiene og formålet deres uendret. Slik bygger dere tillit gjennom endring.
Følg med
Du kan følge Joannas arbeid på LinkedIn mens hun fortsetter å utforme og skalere menneskesentrert ledelse i en AI-første verden.
Det kommer flere ekspertintervjuer på People Managing People.
