Strateg for fremtidens arbeidsliv bryter ned de organisatoriske realitetene ved KI – og hvordan man navigerer i dem

Denne erfaringen formet mitt perspektiv på ledelse. Jeg kom ikke inn i samtalen om fremtidens arbeidsliv gjennom teori eller ved å følge trender, men gjennom å være ansvarlig for reelle resultater, redesigne roller etter hvert som teknologien utviklet seg, skalere talenter på tvers av regioner, lede gjennom usikkerhet og hjelpe ledere med å balansere forretningsprioriteringer med menneskelig påvirkning.

For rundt femten år siden, da smarttelefoner og mobilteknologi begynte å endre fundamentalt hvor og hvordan mennesker kunne arbeide, begynte jeg å stille et annet spørsmål: "Hvordan vil det føles å arbeide i fremtiden?" Dette spørsmålet trakk meg inn i samtalen om fremtidens arbeidsliv lenge før den ble allemannseie.

I 2012 ledet jeg et prosjekt som publiserte en av våre første fagrapporter om fremtidens kunnskapsarbeid, med blikk frem mot 2025. Det som interesserte meg den gangen, driver fortsatt arbeidet mitt i dag: hvordan teknologien omformer selve arbeidet, hvordan ledelse må utvikle seg i takt med den, og hvordan organisasjoner kan utforme roller, systemer og kulturer som holder mennesker relevante etter hvert som automatiseringen akselererer.

I dag arbeider jeg som strateg innen fremtidens arbeidsliv, skribent og rådgiver. Gjennom min Forbes-spalte og podkasten min, Fremtidens mindre arbeid, utforsker jeg de sosiale og teknologiske kreftene som omformer ledelse, organisasjoner og karrierer. Med én fot i flere tiår med beslutningstaking innen ledelse og den andre i arbeidet med å forme fortellingen om hvordan arbeidslivet endrer seg, hjelper jeg ledere, HR-team og løsningsleverandører med å forstå helheten og hva de bør gjøre med den.

Hvorfor kunstig intelligens flytter oss fra organisasjonskart til arbeidskart

Jeg ser overgangen til et arbeidsliv der kunstig intelligens står først, som mer enn en teknologisk oppgradering. Det er en ny utforming av hvordan vi organiserer menneskelig innsats.

I flere tiår har organisasjoner vært bygget rundt strukturer, stillinger og antall ansatte. Kunstig intelligens tvinger frem en annen logikk.

Den virkelige utfordringen nå er å samordne intelligens og kapasitet hos mennesker og maskiner rundt selve arbeidet. Dette utfordrer oss til å definere det unikt menneskelige bidraget til arbeidet med større tydelighet enn før.

Share This Quote on:

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

Nirit CohenOpens new window

Strateg innen fremtidens arbeidsliv

For HR og ledelse er dette en gjennomgripende endring. Den påvirker ikke bare menneskeprosesser, men også mange grunnleggende strukturer vi har støttet oss på i flere tiår.

Tradisjonelle organisasjonskart og faste roller er for rigide i en verden der arbeidet stadig endrer seg. I stedet ser vi fremveksten av arbeidskart, altså midlertidige, resultatorienterte konstellasjoner der team settes sammen rundt problemer i stedet for stillingstitler.

Tidlig i karrieren trodde jeg at tydelighet først og fremst kom fra struktur: klare roller, stabile hierarkier og veldefinerte prosesser. Jeg har lært at for mye struktur kan redusere tydeligheten i miljøer som formes av kunstig intelligens og kontinuerlig endring. Samordning kommer nå fra en felles intensjon, tillit og løpende dialog, ikke fra kontroll.

Det betyr at vi må behandle arbeid som en portefølje som kan utvikle seg i takt med både virksomhetens behov og de ansattes ambisjoner. Det innebærer å bevege seg bort fra stillingsbeskrivelser som den primære enheten for arbeid, og over mot en mer fleksibel forståelse av resultater, oppgaver og kapasitet, særlig når vi vurderer å optimalisere stillinger som er i ferd med å forsvinne.

Vi må bryte ned, kombinere på nytt og kontinuerlig forme arbeidet på nytt, slik at mennesker kan konsentrere seg om der menneskelig dømmekraft og utvikling betyr mest. Og menneskeprosessene som en gang drev statiske strukturer, må nå utvikle seg for å drive dynamiske arbeidsflyter.

Hvorfor KI endrer ferdigheter og ansvarsområder

Denne endringen påvirker også hvilke ferdigheter og ansvarsområder som kreves i hele organisasjonen. Mange ferdigheter vi tidligere omtalte som «lederferdigheter», blir raskt grunnleggende arbeidsferdigheter.

Alle som arbeider effektivt med KI, leder i praksis digitale agenter: tildeler oppgaver, vurderer resultater og avgjør hva det skal handles på. Derfor kan vi ikke lenger lære bort lederegenskaper som delegering, evaluering og tilbakemeldinger først ved forfremmelse. De må bli grunnleggende ferdigheter fra første dag.

Samtidig endrer dette forventningene våre til personalledere og ledere. De har ikke lenger eneansvar for svarene. Når intelligens er bredt tilgjengelig, ligger lederens verdi i dømmekraft, kontekst og valg. Ledere avgjør hvilke spørsmål det er verdt å stille, hvor menneskelig tilsyn er avgjørende, og når effektivitet bør vike for kvalitet, etikk eller tillit.

Jeg har måttet gi slipp på ideen om at erfaring alene gir et pålitelig veikart. I et landskap i rask endring er erfaring mindre et kart og mer et kompass. Verdien ligger i dømmekraften og evnen til å navigere i usikkerhet, ikke i å gjenta det som fungerte før.

Når du definerer din unike verdi på nytt, endrer det hvordan du leder med KI

Som faglig opinionsleder måtte jeg konfrontere et vanskelig spørsmål:

Hva skjer med denne modellen når KI kan generere, oppsummere eller forklare mye av det folk søker hos meg?

Og jeg tror dette spørsmålet gjelder alle ledere nå.

Jeg eksperimenterer alltid tidlig med verktøy, og jeg brukte allerede KI til det jeg kaller «arbeid om arbeidet». Ting som:

• Sammenfatte forskning
• Utarbeide disposisjoner
• Oppsummere samtaler
• Forberede førsteutkast før jeg legger til min egen dømmekraft og mitt perspektiv.

Men jeg innså at jeg bevisst måtte trekke grensen på nytt mellom min unike verdi og maskinens arbeid. Og dette gjelder mer enn noen gang med utbredelsen av agentbaserte arbeidsflyter.

Jeg begynte å være mer bevisst på hvordan jeg arbeider med KI. Jeg starter med en idé, idémyldrer med KI, ber den samle innspill og lage en første syntese, og stresstester deretter antakelser og vinklinger ved å gå frem og tilbake.

Jeg bruker KI uttrykkelig som en tenkepartner, og jeg har blitt overrasket over dybden i den strategiske refleksjonen jeg får ved å arbeide med KI på denne måten. Tidligere, hvis jeg hadde gått ut fra en veiledningssamtale med en mentor i toppklasse og fått et slikt nivå av innsikt, utfordring og nye perspektiver, ville jeg ha ansett det som svært godt anvendte penger. Det hadde jeg ikke forventet av teknologi.

Men viktigst av alt: KI er ikke en beslutningstaker. Jeg gjennomgår, omformulerer og velger bevisst hvert resultat for å sikre at jeg ikke mister stemmen eller synspunktet mitt.

Denne endringen påvirket hvordan jeg fordeler oppmerksomheten min. Jeg ble mer bevisst på hvor mitt menneskelige bidrag virkelig betyr noe:

• Utforme fortellingen
• Avgjøre hva som ikke skal sies
• Koble sammen mønstre på tvers av kontekster
• Tilpasse ideer til bestemte målgrupper.

Til syvende og sist tvang KI meg til å være mer ærlig om min faktiske rolle og mer disiplinert når det gjelder å gi slipp på arbeid der jeg ikke lenger tilfører unik verdi.

En bevisst fleksibel KI-verktøystabel

KI-verktøystabelen min er bevisst fleksibel. Jeg bruker regelmessig flere generative KI-verktøy for generell bruk, blant annet ChatGPT, Claude, Gemini og Perplexity. Jeg bytter mellom dem avhengig av oppgaven og de spesifikke styrkene jeg trenger.

Noen er svært gode på syntese og strukturert tenkning, andre på språk og tone, og andre igjen på å finne frem kilder eller utfordre antakelser. Ved å bruke mer enn ett verktøy unngår jeg å tilpasse tenkningen min for mye til mønstrene i én enkelt modell.

Til arbeid som krever mye undersøkelsesarbeid, bruker jeg verktøy som Perplexity og NotebookLM til å organisere store mengder informasjon, sammenligne perspektiver og finne forbindelser jeg ellers kunne ha gått glipp av. Dette har endret hvordan jeg forbereder meg til skriving, podkaster og rådgivningsarbeid betydelig, fordi jeg går gjennom mer materiale samtidig som jeg sparer oppmerksomheten min til tolkning og dømmekraft.

For tiden utforsker jeg Notion, særlig integreringen av KI i personlige arbeidsflyter og kunnskapsforvaltning.

Utover konkrete verktøy handler en viktig endring det siste året om hvordan jeg oppdager og vurderer hvert verktøy. Jeg følger aktivt nyhetsbrev, forskere og praktikere som identifiserer nye verktøy og bruksområder.

Jeg skumleser disse daglig, ikke for å ta i bruk alt, men for å holde meg oppdatert på hva som blir mulig. Jeg følger spesielt nøye med på området for personlige hjelpe-AI-agenter, som ClawdBot, siden jeg ser frem til en tid da jeg kan overlate prosesser jeg utfører i jobben, til dem.

De fleste verktøyene blir ikke en del av den vanlige arbeidsflyten min, og det er helt bevisst. Eksperimenteringen er konstant, mens innføringen er selektiv.

Hvorfor organisasjoner ikke får ut hele verdien av AI

Organisasjoner introduserer gjerne AI som et teknologisk initiativ, men den reelle effekten er langt mer grunnleggende og påvirker automatisering av arbeidsplassen og organisasjonskulturen.

Fordi organisasjoner vanligvis fungerer gjennom roller, organisasjonskart og fastsatte suksessmål, legger de fleste selskaper AI oppå eksisterende strukturer. Jobbene forblir de samme. Arbeidsflytene forblir de samme. Forventningene til prestasjoner forblir de samme. Ledere forventer at AI skal «transformere» arbeidet uten å ta stilling til hvilket arbeid som fortsatt er viktig, hvordan det bør flyte gjennom en AI-aktivert organisasjon, eller hvordan suksess bør se ut når intelligens ikke lenger er en knapp ressurs.

Ledere forventer produktivitetsgevinster, men de endrer ikke beslutningsmyndighet, godkjenningsnivåer eller hvordan de måler resultater. Vi stiller sjelden spørsmål ved om systemene våre for prestasjonsstyring oppmuntrer til læring for morgendagens arbeid, eller om de ganske enkelt belønner leveranser basert på gårsdagens antakelser.

Når jeg jobber med organisasjoner, håndterer jeg dette ved å begynne med prosesser som gjelder mennesker, ikke teknologi. Vi ser etter prosessene som enten muliggjør transformasjon eller blokkerer den.

Et enkelt eksempel er hvordan ledere gjennomgår pågående arbeid. Godtar de arbeid som er utført slik det alltid har blitt gjort, eller er de villige til å stoppe opp, utfordre og be teamene gjøre det på nytt ved hjelp av nye verktøy, selv om det betyr at det tar lengre tid på kort sikt?

Måten vi måler prestasjoner, anerkjenner innsats og vurderer suksess på, har stor betydning for om folk føler at de har tillatelse til å senke tempoet og lære.

Et annet eksempel er hvordan organisasjoner behandler tidlige brukere. Alle organisasjoner har mennesker som naturlig eksperimenterer med nye verktøy og arbeidsmåter. Disse personene er avgjørende for å spre praktisk kunnskap på tvers av team, men det skjer bare hvis organisasjonene gir dem tillatelse, formelle roller, tid og anerkjennelse.

Altfor ofte behandler organisasjoner dette arbeidet som noe som kommer i tillegg, selv om det kan være noe av det viktigste arbeidet som utføres i organisasjonen.

Hvordan roller og avdelinger vil utvikle seg

Om fem år vil de fleste av oss ikke utføre det samme arbeidet på samme måte som i dag, uavhengig av rolle, funksjon eller bransje. Verken hva vi gjør, eller hvordan vi gjør det.

Ekspertise vil ikke være det samme som verdi

På et personlig plan innebærer dette et grunnleggende skifte i identitet. Verdi vil ikke lenger komme fra ekspertise alene eller fra å eie en funksjon. Den vil komme fra evnen til å skape mening i kompleksitet, stille bedre spørsmål, knytte sammen signaler på tvers av fagområder og hjelpe andre med å navigere i beslutninger som ikke har noe tydelig presedensgrunnlag.

Dette betyr også at avdelinger, slik vi kjenner dem i dag, vil ha mindre betydning enn arbeidet de muliggjør. Grensene mellom HR, strategi, drift og teknologi vil fortsette å viskes ut, fordi utforming av arbeid, utvikling av mennesker og bruk av intelligens vil bli uatskillelige aktiviteter.

I den forstand handler fremtiden om å erkjenne at ingen av oss får bli akkurat der vi er, og om å bestemme oss for hvem vi ønsker å bli videre.

Hvorfor hver HR-leder personlig må ta eierskap til AI-overgangen

Tempoet og omfanget av endringene er for stort til at noen andre kan finne ut av dette for oss. Det finnes ingen universell oppskrift på hvilke verktøy man skal bruke, hvilke prosesser som skal endres, eller hvor din personlige verdi vil ligge i en AI-formet verden. Dette arbeidet er nå dypt personlig, og hver enkelt av oss må ta eierskap til det.

Det betyr at du bevisst må skape rom for det. Du må sette av tid, oppmerksomhet og til og med budsjett for å forstå hva som skjer, utforske, teste og eksperimentere.

På kort sikt gjør dette ofte leveransene langsommere. Du produserer kanskje mindre eller bruker lengre tid fordi du lærer å arbeide på en annen måte. Men denne investeringen er uunngåelig. Det er ikke lenger et alternativ å vente på klarhet eller på at noen andre skal utforme svaret.

Det som betyr noe, er ikke bare hva du overlater til AI, men hvordan du utformer verdien du skaper i stedet. Det virkelige arbeidet innebærer å forstå hvor dømmekraften, perspektivet og erfaringen din gjør en forskjell, og deretter bevisst bygge rollen din rundt dette, i stedet for rundt oppgaver som blir stadig enklere å automatisere.

For ledere mer generelt er rådet lignende, men forsterket. Du kan ikke delegere dette. Ledere må gå foran som et eksempel på atferden de ønsker å se. Sett av tid og rom til læring, aksepter kortsiktig ineffektivitet for å bygge langsiktig kapasitet, og vær tydelig på hvilke typer arbeid som fortjener menneskelig oppmerksomhet.