Varför den här chefscoachen gick från att vara emot AI till att använda det som en spegel för ledarskap

Vi pratade med Ruth för att förstå vad som hade förändrats. Hon delade med sig av sin erfarenhet, sina användningsområden och sin försiktiga optimism kring de sätt på vilka AI förändrar ledarskapet för alltid.

Resan till chefscoachning

Jag heter Ruth. Jag är född i Storbritannien och har varit amerikansk medborgare sedan länge, till lika delar en nyfiken skata och en stabil andrepilot. Jag är den sortens introvert som älskar en scen och sedan behöver en stilla promenad för att lyssna efter syrsor och titta på fjärilar. Jag blandar brittiska och amerikanska uttryck, samlar på bra frågor och tror att etik inte är en policy. Det är en praktik.

Jag började i London som ekonom, men lockades snart över till databehandling för banker och värdepappersföretag. Vid någon tidpunkt blev jag ombedd att gå från att koda programmen till att leda projekten – det finns en historia bakom det, men vi kan spara den till en annan dag.

Så i många år var jag en person i mitten. En projektledare, inklämd mellan teamet och ledningen. Jag drogs in i politiken, gav efter för pressen att rätta in mig i ledet och fokuserade på att leva upp till andras förväntningar. Och sedan slutade jag en dag. Jag sa ifrån. Det kostade mig. Och det klargjorde min väg.

Jag har alltid sökt efter vetenskapsbaserade, effektiva och handlingsbara strategier som vem som helst kan använda, oavsett var de befinner sig i spiralen. Och det är där jag fokuserar nu, som talare och coach inom chefsledarskap.

Mitt uppdrag är att se till att ingen behöver känna som jag gjorde eller behöva krascha lika hårt för att hitta vägen framåt. Jag experimenterar så att andra slipper. Och jag lär mig: inte för att bli summan av allt jag vet, utan för att lära känna den jag alltid var menad att vara.

Ruths tips

AI vidgar klyftan mellan effektiva och ineffektiva ledare.

Varför vissa ledare motstår AI

I början drog jag mig undan från AI och sa till vänner och kollegor att jag aldrig skulle använda det. Sedan utmanade en av dessa vänner mig en dag. Hon påpekade att det inte liknade mig att avfärda något innan jag ens hade provat det. Jag är beslutsam och har starka åsikter, men jag grundar dem på data, experiment och fakta, och har alltid ett öppet sinne för att låta mig övertygas om motsatsen.

Jag antog hennes utmaning och provade det. Och jag släppte föreställningen, som byggde på väldigt lite, att:

1. AI var något vi kunde välja att använda eller välja att inte använda
2. AI inte hade något värde i mitt arbete
3. Mitt arbete var så fullständigt människofokuserat att ingenting kunde automatiseras eller få stöd av smart teknik

Jag började experimentera med AI och se vad det kunde och inte kunde göra. Jag lärde mig varför det hallucinerar. Jag samarbetade med personer som visste mer om det än jag. I grund och botten gjorde jag det jag är bäst på: experimenterade, deltog i samtal och kom fram till en preliminär slutsats som vissa kanske inte tycker om.

Å ena sidan hjälper AI bra ledare att bli ännu bättre, eftersom de kan fokusera på det som AI inte kan göra – den mänskliga sidan.

De kan uppmärksamma sina medarbetare på ett sätt som det dagliga ledarskapsarbetet vanligtvis hindrade dem från att göra. Från att skapa anteckningar och promemorior från möten, till att brainstorma fram det effektivaste sättet att få något gjort, till att sammanställa flera informationskällor till faktablad som snabbt går att ta till sig. Nu kan ledare minska energin och ansträngningen som administrationen kräver och fokusera på sin viktigaste särskiljande förmåga – att få ut det bästa av sina medarbetare, inte bara för organisationen utan även för individerna själva.

Å andra sidan kommer mindre bra ledare att upptäckas lättare, eftersom arbetsbelastningen blir en mindre giltig ursäkt för varför de har svårt att hantera den viktiga mänskliga sidan.

Med andra ord är AI en fantastisk möjlighet för bra ledare. För ledare som underpresterar är AI en stor varningssignal.

Hur AI vidgar klyftan mellan effektiva och ineffektiva ledare

Det är det som är grejen med AI inom ledarskap – det vidgar klyftan mellan effektiva och ineffektiva ledare.

Personer som redan är riktigt bra på det de gör kommer att bli ännu bättre på att använda AI för att göra det de gör ännu bättre eller mer effektivt. De som har svårt för sitt arbete eller är mindre effektiva kommer att upptäcka att AI påskyndar processen genom vilken andra lägger märke till bristerna.

Exempelvis kanske någon som i dag skickar ut tre ogenomtänkta mejl skickar ut 100 med AI i morgon.

De flesta har svårt att skilja mellan det de säger och det de avser att förmedla – det är skillnaden mellan avsikt och effekt. AI förstärker effekten och när den inte överensstämmer med vår avsikt orsakar den större skada snabbare.

Ruths tips

AI förstärker effekten och när den inte överensstämmer med vår avsikt gör den mer skada snabbare.

Varför ledare måste ifrågasätta AI:s resultat

Jag är inte den enda som känner motstånd mot AI. På en konferens nyligen förklarade en HR-ledare hur de använder AI inom prestationshantering: individuella utvärderingar för att sammanställa och aggregera feedback samt för att sätta upp mål för det fortsatta arbetet. Detta var spännande för presentatören, men publiken drog efter andan.

Det finns alltid en oro kring var människan kommer in i loopen. Och den är berättigad. AI som lämnas åt sig själv kan hamna fel, hallucinera och göra misstag.

Men jag återkommer alltid till det faktum att AI bara är så bra som människan som använder den.

Det finns en tendens att skylla saker på AI. ”Den hallucinerar” är en vanlig refräng. Och det gör den — jag får till exempel ofta höra av AI att jag är en välkänd och framgångsrik kanadensisk politiker.

Men det handlar inte om någon inneboende ond avsikt hos AI, utan om den träning vi har gett den. Vi har talat om för AI-verktyg att ”jag har inget svar på det” ger noll poäng eftersom det inte tillfredsställer människans behov av svar. Därför har den lärt sig att ”fylla luckan” med något påhittat.

Med andra ord har vi tränat AI att vara människor till lags. Därför måste vi träna våra medarbetare att förstå det och använda AI på ett bra sätt.

I stället för att ta AI:s svar som en sanning är det viktigt att ifrågasätta AI genom att be om källor, fråga vad den utelämnar eller till och med uppmana den att presentera båda sidorna av ett argument så att du kan se vilken sida som verkar starkare.

Här är ett bra exempel: Min AI sa att min affärsmodell var fantastisk. Sedan frågade jag på vilka sätt den svek mig. Listan var LÅNG!

Att ifrågasätta AI i beslutsfattandet gör mig mer eftertänksam kring mina egna fördomar — hur mycket jag vill få bekräftelse på den idé jag redan har och hur mycket det påverkar sättet jag formulerar problem för AI — och det har stor inverkan på hur jag leder.

Att bygga en teknisk ledarskapsplattform med fokus på tydlighet, etik och data

I min nuvarande roll är min programvarustack uppbyggd kring några centrala mål: tydlig kommunikation, transparenta prioriteringar och datainformerade beslut.

• Grundläggande kommunikation och samarbete: I det dagliga arbetet sker det mesta via Outlook och en app för teamsamarbete som heter Signal, samt ett videokonferensverktyg för hybridmöten. Dessa verktyg är effektiva för att hålla alla nåbara och genomföra snabba avstämningar, men de kan också skapa brus och förväntningar på ständig tillgänglighet om de inte hanteras medvetet. Som ledare dokumenterar jag i allt högre grad kanalstrukturen, normer för svarstider och mötesdisciplin för att motverka detta.
• Projekt- och arbetsflödeshantering: Jag använder verktyg för arbetshantering som Asana, Trello och till och med Microsoft Tasks för initiativ, prioriteringar och tvärfunktionellt arbete. Den största effekten här är synlighet — människor kan se vad som pågår, vem som ansvarar för vad och hur arbetet hänger ihop med de strategiska målen. Men dessa AI-verktyg för projektledning är bara så bra som våra vanor. När ledare konsekvent använder instrumentpaneler i enskilda samtal och teammöten skapar de samsyn; när vi inte gör det blir verktyget snabbt ytterligare administration. Använd AI för att få hjälp med detta.
• Kunskap och dokumentation: Ett gemensamt AI-verktyg för kunskapsbaser som heter OneDrive innehåller allt vårt material, inklusive beslut, affärsplaner och uppföljning av våra projekt. Detta stödjer kontinuitet och ansvarstagande — beslut skrivs ner och blir inte bara ihågkomna. Den brist jag fortfarande ser inom AI i kunskapshantering ur ett ledarskapsperspektiv är att kurera innehållet så att människor vet vad som är aktuellt respektive historiskt.
• AI- och produktivitetsverktyg: Vi experimenterar med anpassade GPT:er för att utarbeta kommunikation, utforska scenarier och sammanfatta information inför möten. Dessa AI-produktivitetsverktyg sparar tid vid utarbetandet av första utkast och hjälper ledare att snabbare utforska olika alternativ. Men de kräver tydliga skyddsräcken och utbildning så att de förstärker omdömet i stället för att ersätta det. Användare behöver vara skickliga på att utforma promptar för att skapa svar som inte bygger på personliga eller systematiska fördomar.

I slutändan är verktygsstacken viktig, men det verkliga värdet uppstår när ledare förankrar den i beteenden: tydliga prioriteringar, frekvent kommunikation, psykologisk trygghet och synlig användning av data i beslutsfattandet. De bästa AI-verktygen för företag förstärker ett gott ledarskap; de ersätter det inte.

Så kan digitala kloner skala upp ledarskapet

En av de största utmaningarna för ledare är att vara tillgängliga, skalbara och åtkomliga. Hur många gånger har ledare sagt: "Jag önskar att jag kunde klona mig själv/dig"?

Så det var precis vad jag gjorde för mina coachningsklienter — jag skapade min egen AI-assistent för att hantera de repetitiva uppgifterna.

Det är inte som att arbeta med OpenAI. Dataskyddet och säkerhetsprotokollen behöver vara mycket mer robusta. Vi behöver också säkra överlämningar så att assistenten kan lära sig om klienten och jag kan bygga vidare på de AI-baserade sessionerna inom ledarskapsutveckling som äger rum mellan våra livebaserade mänskliga sessioner. Verktyget måste också kunna känna igen när det har nått sin kompetensgräns och behöver mänsklig kontakt från sin människa i loopen.

För att bygga det samarbetade jag med en teknikpartner som fokuserade på etik, inkludering och AI-användning med människan i loopen. Och jag tränade det personligen.

Det krävs mycket tid och kompetens för att utveckla en effektiv assistent. Det är inget man bygger på en eftermiddag. Det finns många återkopplingsloopar och förfiningar. Faktum är att det tog flera månader och vi finjusterar det fortfarande. Men jag tror att resultatet blir en bättre upplevelse där jag kan fokusera på det jag gör bäst — att använda empati och skapa relationer.

Så kan ledare använda AI utan att offra det arbete som verkligen betyder något

Nyligen såg jag ett inlägg på Instagram där någon klagade på att de ville att AI skulle diska och tvätta så att de kunde ägna mer tid åt att vara kreativa — men AI utförde i stället de kreativa uppgifterna. Jag tycker att detta är en mycket viktig insikt.

Jag vill att AI på arbetsplatsen ska bidra till att snabba upp de tidskrävande processerna. Logiska sekvenser av e-postmeddelanden, arbetssätt, anpassat innehåll och så vidare.

Jag vill också att den hjälper mig att vara uppmärksam på detaljer efter att jag sagt ”tillräckligt bra”, så att jag kan undvika slarvfel.

Och jag vill att den hjälper mig som tankepartner och påskyndar idégenereringen.

Men jag vill inte att den ska utföra de uppgifter som ger mig en känsla av tillfredsställelse.

Varför ledare bör införa AI långsamt och med eftertanke

Att se över processer går mycket långsammare än vad människor inser.

Faktum är att jag skulle säga att vi inte har sett över något helt och hållet. Jag förväntar mig att det kommer att dröja ytterligare sex månader eller mer innan vi har förändrat ens en enda process fullständigt till följd av AI.

Om vi gör förändringar för tidigt och utan tillräckligt med experimenterande riskerar vi att äventyra våra klienter och deras känsla av trygghet. Därför tar vi det lugnt.

Jag är inte ensam. Jag tror att de flesta organisationer har långt kvar innan de är redo för AI. De kämpar med att förstå vad de behöver från AI i affärsstrategin. De bygger flygplanet medan de flyger det. Och det kan leda till en känsla av överväldigande.

Det är helt enkelt ett så stort steg på så kort tid. Varje dag visar nya sätt att bli effektivare genom AI, liksom fler sätt som AI kan utgöra ett hot. Ledare och deras team kämpar med att fullt ut omfamna vilka möjligheterna och riskerna är.

Varför ledare måste ta ansvar för ett etiskt och välinformerat införande av AI

Här är mitt råd: Experimentera, forska, gå kurser och lär dig promptteknik. AI är här, och det är viktigt att vi inte nödvändigtvis omfamnar användningen av det, utan att vi omfamnar lärandet om det.

Gallup skrev i en färsk rapport att många medarbetare antar att ledningen håller på att ta fram planen för implementeringen av AI, samtidigt som samma ledare säger att de väntar och ser vad som händer. Denna brist på samstämmighet är farlig.

Som ledare är det viktigt att vi lär oss nya färdigheter, uppdaterar vår etik och håller oss aktuella. Våra team och klienter kommer att anta att vi tar detta på allvar och att vi fattar välgrundade, informerade beslut om AI i näringslivet.

Låt oss leva upp till den förväntningen och skyldigheten.

Varför ledarskapets omdöme är viktigast

Ett stort bekymmer för mig är etisk användning. Om vi alla förlitar oss på att någon annan ska säkerställa att vi gör rätt, är vi illa ute.

Och vi har inte haft möjlighet att verkligen utvärdera kostnaden för AI inom områden som hållbarhet— miljömässigt, utbildningsmässigt eller på annat sätt.

Vissa människor förutspår därför fantastiska framsteg, medan andra förutspår undergång och dysterhet.

Men för mina morföräldrar var tvättmaskiner med frontmatning skrämmande. För min mamma var mobiltelefoner skrämmande — vad är det egentligen för fel med att ringa någon på en fast telefon från en telefon med nummerskiva?

Om det är två saker vi vet från människans historia, så är det att:

1. Det finns alltid oavsedda konsekvenser och fördelar.
2. Allt vi uppfinner kan användas för gott eller för mindre goda ändamål.

Oavsett om det är till det bättre eller sämre är AI här. Låt oss göra det bästa av det.

Följ med

Du kan följa Ruth Pearce när hon fortsätter att tänja på gränserna i sin coachningsverksamhet på A Lever Long Enough, på hennes talarsida och på hennes LinkedIn. Du kan också besöka hennes boksida på Amazon: Var hoppfull, var stark, var modig, var nyfikenᵀᴹ.

Fler expertintervjuer kommer på People Managing People!