Tidligere Google AI-grunnlegger og ph.d. i maskinlæring avslører hvordan ledelse har blitt forvandlet – og hva ledere må prioritere nå
Ashutosh Garg er en prisbelønt AI-forsker som startet karrieren i prestisjetunge selskaper som IBM og Google. I dag leder han et selskap innen talentintelligens kalt Eightfold AI.
Ashutosh Garg
Administrerende direktør og medgründer av Viven
AI-først-ledelse betyr å gi slipp på kontroll: Moderne ledere må gå fra detaljstyring av beslutninger til å samordne retningen – og stole på at AI-systemer håndterer data, oppgaver og optimalisering, slik at mennesker kan konsentrere seg om kreativitet, empati og strategi.
Arbeidet blir ferdighetsbasert og fleksibelt, ikke rollebasert: AI deler arbeidet opp i oppgaver og gjør det mulig å danne dynamiske team rundt problemer i stedet for statiske stillingstitler eller hierarkier. Ledere legger nå til rette for talentflyt i stedet for å administrere rigide organisasjonskart.
AI-klare organisasjoner eksperimenterer raskt og måler effekten: Suksess kommer av å integrere AI i reelle arbeidsflyter, gjennomføre raske pilotprosjekter og følge målbare resultater – ikke av demonstrasjoner eller frittstående verktøy. Kultur, tempo og eksperimentering driver avkastningen på AI-investeringer.
I intervjuet vårt med ham fortalte han hvordan han skaper en AI-først-organisasjon, og hvordan dette endrer både rollen hans og lederstilen hans.
Ashutosh Gargs reise fra AI-forsker til AI-drevet leder
Min akademiske bakgrunn la et solid grunnlag for interessen min for AI. Jeg tok en Ph.D. i maskinlæring ved University of Illinois at Urbana-Champaign, der avhandlingen min fokuserte på læring i høydimensjonale rom. Dette arbeidet ga meg Robert T. Chien Award for fremragende forskning, og det var i denne perioden jeg utviklet en dyp fascinasjon for AIs potensial til å løse komplekse problemer gjennom algoritmer og dataanalyse.
Mine tidlige yrkeserfaringer hos IBM og Google styrket interessen min for AI ytterligere. Hos Google var jeg en del av forskningsteamet som hadde ansvar for personalisering og sentrale rangeringsalgoritmer, som er avgjørende komponenter i AI-drevne tjenester. Denne rollen gjorde det mulig for meg å se på nært hold hvordan AI kan forandre brukeropplevelser og optimalisere søkefunksjonalitet.
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
Gründerinstinktet slo til da jeg var med på å grunnlegge BloomReach, et selskap som brukte stordata og AI til å forbedre digitale opplevelser. Dette prosjektet lærte meg hvor viktig det er å bruke AI på problemer fra den virkelige verden, særlig innen netthandel.
Senere grunnla jeg Eightfold AI, drevet av oppdraget om å bruke AI til å hjelpe mennesker med å finne meningsfullt arbeid. Ideen var å skape en AI-drevet plattform for talentinnsikt som kunne revolusjonere hvordan talenter forvaltes over hele verden. Vi legger til rette for de riktige karriereveiene gjennom AI ved å håndtere skjevheter, forbedre samsvaret mellom ferdigheter og jobber og muliggjøre personaliserte karriereveier. Plattformens evne til å behandle enorme mengder data for å gi innsikt i karriereutvikling og samsvar med jobber er et bevis på AIs kraft til å transformere HR-prosesser.
Vi bruker AI til å skape en mer inkluderende arbeidsstyrke, noe som samsvarer med min overbevisning om at teknologi skal bidra til å løfte og styrke enkeltmennesker.
Hvorfor AI-først-ledelse krever at man gir slipp på kontrollen
Jeg har alltid vært stolt av å være en person som liker å «ta rattet». Jeg liker å kjøre og ha kontroll – enten det bokstavelig talt er bak rattet i en bil eller når jeg leder et selskap.
I lang tid så jeg på kontroll som avgjørende for godt lederskap. Men første gang jeg satte meg inn i en Waymo – en AI-utstyrt selvkjørende bil – endret det perspektivet mitt. Jeg innså svært raskt at jeg befant meg i en av de tryggeste, jevneste og mest presise kjøreopplevelsene man kan tenke seg – og det var ikke jeg som hadde kontrollen. Systemet tok hundrevis av mikrobeslutninger hvert sekund, basert på millioner av datapunkter, og gjorde det mer konsekvent enn noe menneske kunne ha gjort. Det øyeblikket fikk meg til å tenke annerledes om ledelse i en AI-først-verden.
AI, på samme måte som Waymo, tar ikke kontrollen bort – det omdefinerer den. Det frigjør ledere fra å «kjøre» hver eneste beslutning hele tiden, slik at vi kan fokusere på retningen, ikke styringen. På mange måter handler ledelse i dag om å lære seg å stole på intelligente systemer, la dem behandle dataene, gjøre optimaliseringene og hente frem innsikten som gjør det mulig for mennesker å fokusere på kreativitet, empati og strategi.
Dette er en endring jeg har tatt med meg inn i måten jeg leder Eightfold på. Vi bygger systemer som lærer kontinuerlig, som gjør mennesker bedre i det de gjør, og som hjelper ledere med å gi slipp på detaljstyring til fordel for å legge til rette.
Akkurat som i en Waymo innser du, når du først blir komfortabel med å la AI ta rattet, at det faktisk er en førsteklasses opplevelse – raskere, tryggere og langt mer frigjørende.
Hvordan AI omformer gamle modeller for organisasjonsdesign
Alt ved måten vi tenker på arbeid og ledelse, er i endring. I en AI-først-verden gir de gamle modellene – hierarkier, statiske roller og rigide organisasjonskart – rett og slett ikke lenger mening.
AI bryter arbeidet ned i de minste byggesteinene – oppgaver, ikke titler. I stedet for å tenke «Jeg er markedssjef» eller «Jeg er rekrutterer», tenker folk i økende grad: «Her er problemene jeg løser, og her er oppgavene jeg egner meg best til.»
Det er en enorm endring. Det betyr at organisasjoner blir langt mer fleksible. Team vil dannes og omdannes rundt arbeidet som må gjøres, snarere enn rundt faste roller eller rapporteringslinjer.
Hvordan AI forvandler ledelse fra styring til orkestrering
For ledere endrer det alt. Rollen min handler mindre om å lede og mer om å koordinere — å sørge for at de riktige personene med den riktige kompetansen fokuserer på de riktige oppgavene til riktig tid. Det handler om å legge til rette, ikke om å kontrollere. Og AI gir oss dataene og oversikten vi trenger for å gjøre det i sanntid. Vi kan se hvilken kompetanse som finnes i organisasjonen, hvor det finnes mangler, og hvordan vi kan omdisponere talenter dynamisk.
Vi bruker våre egne verktøy internt til dette, og de første resultatene inkluderer betydelige forbedringer innen kunnskapsbevaring, hastigheten på opplæringen og samarbeid. Og for meg personlig har det vært en total forandring når det gjelder å få innsyn i sanntid når jeg trenger det.
Automatisering frigjør også folk fra de repetitive delene av jobben. Jeg synes det er så spennende fordi det lar mennesker fokusere på arbeidet som faktisk er tilfredsstillende, kreativt og gir høy avkastning. Når folk bruker mer tid på ting som gir dem energi, og ikke bare på ting som fyller kalenderen, vinner alle — individet, organisasjonen og kunden.
Så ja, jeg har måttet gi slipp på mange gamle antakelser — at ledelse handler om struktur, kontroll eller lineære karriereveier.
Den nye arbeidsverdenen er dynamisk, kompetansedrevet og forsterket av AI. Ledelse handler om å skape betingelsene som gjør at dette systemet kan blomstre — å styrke mennesker, bygge tillit og hjelpe dem med å utvikle seg raskere enn selve teknologien.
Hvordan AI hjelper team med å operere på et høyere nivå på tvers av alle funksjoner
Det som er spennende med denne nye AI-æraen, handler om mer enn å automatisere oppgaver — det handler om å forsterke menneskers evner på tvers av alle funksjoner.
Ta for eksempel teamene våre innen salgsutvikling. AI hjelper nå SDR-er med å gjøre ting på minutter som tidligere tok flere timer. De kan identifisere de riktige kontoene, tilpasse den oppsøkende kontakten og kvalifisere potensielle kunder med langt mer kontekst. Det betyr mindre tid brukt på undersøkelser og mer tid på faktisk dialog med potensielle kunder — og disse samtalene går dypere fordi de bygger på reell innsikt.
For ingeniører er det omtrent det samme. Med AI-assistert koding og testing har produktiviteten økt dramatisk. Ingeniører kan lage prototyper, feilsøke og levere kode raskere — men like viktig er det at de bruker mer tid på å løse meningsfulle problemer i stedet for å skrive standardkode på nytt eller lete etter små feil.
Selv noe så enkelt som kvartalsvise virksomhetsgjennomganger — som tidligere tok enormt mye tid — er helt annerledes nå. Vi bruker AI til å samle inn resultatdata i sanntid, analysere kundestatus og automatisk avdekke trender. I stedet for å bruke flere dager på å lage presentasjoner bruker teamene nå tiden på å diskutere innsikt og tiltak.
Det er den egentlige historien om hvordan AI gir mennesker større handlingsrom: Teknologien gir folk tilbake tid og fokus. Den lar hvert team operere på et høyere nivå — med mer kreativitet, større presisjon og mer tilfredshet i arbeidet de utfører.
Hvorfor AI-suksess avhenger av å utforme organisasjoner som eksperimenterer og måler
En MIT-studie viste nylig at 95 % av selskapene som investerer i AI, ennå ikke ser noen meningsfull ROI — og dette gapet mellom løftet fra AI og resultatene overrasker meg ikke.
Altfor ofte lanseres AI-prosjekter som eksperimenter i stedet for å bli integrert i de sentrale arbeidsflytene i virksomheten. De ser imponerende ut på en presentasjon, men de er ikke knyttet til målbare resultater.
Derfor fokuserer vi på konkret og etterprøvbar verdi. Vi har for eksempel sett en kraftig økning i rekrutteringsproduktivitet og til og med i kandidatopplevelsen gjennom AI-verktøyet vårt for intervjuer, som vi bruker internt i rekrutteringsteamene våre. Hvert intervju har en reell, kvantifiserbar kostnad i form av tiden til rekrutterere og ansettende ledere, så vi automatiserte prosessen. Verdien er ikke teoretisk; den kan måles.
Lærdommen er enkel: AI skaper bare verdi når teknologien er dypt integrert i hvordan arbeidet faktisk utføres — ikke når den legges oppå eksisterende prosesser. Som leder betyr det å utforme organisasjoner som eksperimenterer raskt, men som også måler effekten nådeløst. Vi feirer ikke demonstrasjoner; vi feirer resultater.
Hvordan bygge en organisasjon som eksperimenterer raskt og måler effekt
For å utforme denne typen organisasjon må du først utvikle en kultur for eksperimentering. Teamene trenger frihet til å prøve nye ideer, og det må være greit å mislykkes — så lenge man mislykkes raskt, lærer og gjentar prosessen.
For det andre må organisasjonen prioritere hurtighet. I dagens omgivelser er hurtighet ikke en luksus – det er konkurransefortrinnet. Dere trenger små, selvstendige team, raske tilbakemeldingssløyfer og evnen til å lansere, måle og forbedre raskt.
For det tredje må dere kontinuerlig legge til rette for innovasjon. Innovasjon skjer ikke av seg selv. Hvert år bør organisasjoner bevisst sette av en meningsfull del av menneskene og ressursene sine til nye ideer, nye produkter og nye satsinger.
Hvis dere ikke planlegger for innovasjon på en strukturell måte, vil andre prioriteringer fortrenge den.
Stol på at mennesker tar til seg det som fungerer. Vi antar ofte at KI vil oppleves som upersonlig eller kald, men når den bygges med empati og tydelighet, kan den faktisk skape en bedre og mer menneskelig opplevelse.
Hva det egentlig betyr å være en KI-klar organisasjon
For meg betyr det å være «KI-klar» tre ting:
- Alle team arbeider ut fra en KI-først-tankegang.
- Folk får myndighet til å bruke og forbedre KI-verktøy på egen hånd.
- Folk ser på KI som en lagkamerat, ikke som en trussel.
Til syvende og sist er målet enkelt: å gjøre KI til en selvfølge. Når folk slutter å spørre «Bør jeg bruke KI til dette?» og begynner å spørre «Hvordan kan KI hjelpe meg med å gjøre dette bedre?» – da vet du at dere virkelig er KI-klare.
For oss i Eightfold er KI-kompetanse ikke en opplæringsmodul – det er en tankegang. Du kan ikke være et KI-selskap med mindre hver eneste person, i alle funksjoner, føler seg komfortabel med å bruke og stille spørsmål ved KI hver dag. Derfor har vi, i stedet for å behandle KI som noe separat, vevd det inn i måten vi arbeider på.
Vi bruker alt internt selv. Alle i Eightfold bruker verktøyene våre i sine egne jobber, enten det er å be den digitale tvillingen sin om oppdateringer, bruke KI til å forberede kundemøter eller automatisere oppfølginger. Det er praktisk og bevisst. Den beste måten å bygge KI-kompetanse på er å leve med teknologien.
Vi arrangerer også jevnlige KI-læringsøkter for ikke-tekniske team. Målet er ikke å gjøre alle til ingeniører, men å hjelpe dem med å tenke over hva som er mulig. Når folk først ser at KI ikke er magi – bare matematikk og data brukt på kreative måter – forsvinner frykten, og nysgjerrigheten tar over. Det er det vi ønsker.
Vi har også lansert interne programmer som hjelper folk med å eksperimentere med KI i reelle arbeidsflyter – innen HR, markedsføring, økonomi og overalt ellers. Vi oppmuntrer til små pilotprosjekter som raskt viser verdi, fordi adopsjon skjer når folk selv opplever nytten. Det vi kaller «Project Andromeda», er et godt eksempel.
KI skaper bare verdi når den er dypt integrert i hvordan arbeidet faktisk utføres – ikke når den legges oppå eksisterende prosesser. Som leder betyr det å utforme organisasjoner som eksperimenterer raskt, men som også måler effekten nådeløst. Vi feirer ikke demonstrasjoner; vi feirer resultater.
Hvordan Eightfold utviklet seg fra frittstående verktøy til et enhetlig agentbasert driftslag
Det siste året lanserte vi «Project Andromeda», et initiativ i hele selskapet for å ta i bruk agentbasert KI på tvers av Eightfold. Vi identifiserte 72 bruksområder med stor effekt og har allerede implementert mange av dem, noe som gjør agentbaserte arbeidsflyter til en sentral del av måten vi arbeider på.
Innen forskning og utvikling har verktøy som Cursor og GitHub Copilot økt utviklingshastigheten betydelig. Teamene våre bruker nå mer tid på innovasjon og mindre på feilretting, dokumentasjon og beredskapsarbeid, ettersom agentbaserte systemer proaktivt håndterer mye av det rutinepregede arbeidet.
Innen salg og markedsføring støtter vår egen Andro Bot forberedelser til kartlegging, poengsetting og kundeplanlegging, mens agentbaserte SDR-er automatiserer oppsøkende kontakt og kvalifisering. Dette har effektivisert RevOps og forbedret konsistensen og effektiviteten gjennom hele salgstrakten.
Innen generell administrasjon og støttefunksjoner har vi implementert agentbaserte arbeidsflyter for HR, juridisk avdeling og økonomi – fra leverandørreskontro til spørsmål og svar om juridiske forhold og samsvar – noe som reduserer behandlingstiden og frigjør teamene fra rutineoppgaver.
Samlet sett har disse endringene forvandlet den interne teknologistakken vår fra en samling verktøy til et koordinert, agentisk driftslag. Vi bruker de samme agentiske prinsippene internt som vi leverer til kundene våre, noe som holder oss i forkant av utviklingen og forankret i reell operasjonell effekt.
Hvorfor ledere bør stole på at folk tar i bruk AI
Alt i alt har jeg blitt overrasket over hvor villige folk er til å ta i bruk AI.
Det er en god påminnelse for meg som leder: Stol på at folk tar i bruk det som fungerer. Vi antar ofte at AI vil føles upersonlig eller kaldt, men når det utvikles med empati og tydelighet, kan det faktisk skape en bedre og mer menneskelig opplevelse. Denne erkjennelsen har virkelig forsterket hvordan jeg tenker om AI-utforming – ikke som en erstatning for menneskelig kontakt, men som en måte å gjøre den mer konsekvent, skalerbar og rettferdig på.
Som ledere er vår oppgave å skape miljøer som er tilpasningsdyktige, eksperimenterende og alltid lærende. Det handler ikke om å kjenne alle svarene – det handler om å bygge organisasjoner som kan holde tritt med toget når det først begynner å bevege seg.
Overgangen til AI er et høyhastighetstog – og hvorfor ledere ikke har råd til å gå glipp av det
Og til slutt vil jeg si dette: Overgangen til AI er som å gå fra et analogt tog til et høyhastighetstog.
I den gamle verdenen kunne du fortsatt hoppe på hvis du var ett minutt forsinket – du kunne miste litt tid, men ta det igjen etter hvert. I verdenen vi nå går inn i, er høyhastighetstoget borte når det først har forlatt stasjonen. Du kan ikke bare løpe etter og ta igjen forspranget senere. Endringstakten er så høy.
Bruk tid og energi nå på å komme om bord. Å bygge AI-kompetanse – hos medarbeiderne dine, i prosessene dine og i kulturen din – krever arbeid, tid og investeringer. Det er ikke noe du bare kan kjøpe ferdig fra hyllen. Men risikoen for å gå glipp av mulighetene, eller bare havne litt etter, er langt større enn ubehaget ved å komme i gang.
AI er ikke lenger et sideprosjekt; det er det nye operativsystemet for virksomheter. Det betyr at vår oppgave som ledere er å skape miljøer som er tilpasningsdyktige, eksperimenterende og alltid lærende. Det handler ikke om å kjenne alle svarene – det handler om å bygge organisasjoner som kan holde tritt med toget når det først begynner å bevege seg.
Følg med
Du kan følge Ashutosh på LinkedIn for å lese mer om hvordan han tilpasser karriereveier til AI. Ta også en titt på Eightfold AI.
Flere ekspertintervjuer kommer på People Managing People!
