AI-beredskap börjar med dokumentation: Lärdomar från distansarbete

David Rice: Många där ute skyndar sig att införa AI. Vilket grundarbete behöver organisationer göra innan de lägger AI ovanpå befintliga system?

Darren Murph: Jag ser många organisationer skynda sig att lägga det ovanpå det de redan har och leta efter små effektivitetsvinster utan att stanna upp och bygga en bra kunskapsinfrastruktur, vilket skapar en enstjärnig upplevelse för alla medarbetare.

David Rice: Hur gör AI god dokumentationspraxis ännu viktigare för förtroende och införande?

Darren Murph: I en distribuerad värld litar man ännu mer på information än på människor. Om AI leder dig fel fyra eller fem gånger i rad kommer du att lita mycket mindre på den tekniken, inte bara den dagen utan varje dag framöver.

David Rice: Vilka specifika lärdomar från distribuerat arbete ser du föras över till hur företag framgångsrikt kommer att införa AI?

Darren Murph: Två viktiga grundprinciper — transparens och asynkrona arbetsflöden. Ju mer du har förskjutit din kultur mot en skrivande kultur, desto bättre rustad är du nu när vi går från distanseran till AI-eran. Jag vill uppmana ledare att stanna upp och se till att ni har rätt grunder inom projektledning och kunskapshantering.

David Rice: Välkomna till podden The People Managing People — programmet där vi hjälper ledare att hålla arbetet mänskligt i AI-eran. Jag heter David Rice och är er värd. I dagens program har jag sällskap av Darren Murph. Ni kanske känner honom som den självklara experten på allt som rör distansarbete. Han var tidigare chef för distansarbete på GitLab och är grundare av Page 52 Consulting.

Vi ska prata om hur AI i grunden är ett verktyg för distansarbete och hur du kan använda det för att bygga distansarbetskulturer.

Darren, välkommen!

Darren Murph: Hej, tack för att jag fick komma.

David Rice: Okej, jag vill gå rakt på sak. Många skyndar sig att införa AI och alla pratar förstås om principen ”skräp in, skräp ut”.

Den regeln gäller alltid, och definitivt här. Vilket grundarbete tycker du att organisationer behöver göra innan de lägger AI ovanpå befintliga system, särskilt när vi tänker på distansarbetsmiljöer?

Darren Murph: Ja, det här är en bra fråga. Jag ser många organisationer skynda sig att införa AI och lägga det ovanpå det de redan har, för att sedan leta efter effektivitetsvinster, framsteg eller någon sorts universallösning för framtiden.

Men jag vill uppmana ledare att stanna upp, ta en paus och se till att ni har rätt grunder inom projektledning och kunskapshantering. Och kunskapsdelen är viktigast. Jag vill dela två exempel för att tydliggöra vad jag menar.

Föreställ dig att ditt företag är en pryl som vem som helst i världen kan köpa på Amazon. Den skickas till brevlådan, kunden öppnar paketet och skakar ut den, och din pryl hamnar på disken. Då säger kunden: Hur ska jag använda den här saken? Sedan tittar kunden ner i kuvertet och skakar det ännu mer, i förväntan om att en bruksanvisning ska falla ut.

Om det inte finns någon bruksanvisning, hur tror du att människor ska veta hur de använder det du har byggt? Jo, genom mycket försök och misstag. Det här liknar introduktionen på de flesta företag som ännu inte har formaliserat företagets arbetssätt. Hur ser det då ut i AI-åldern?

Allt förstärks. Om allt är väl dokumenterat förstärks det till att AI får många bra resurser att hämta information från. Det fungerar också åt motsatt håll. Föreställ dig att du driver en biljettplattform och säljer konsertbiljetter. Det finns en kommande konsert på plattformen och tiotusentals människor kommer dit för att köpa biljetter.

Förutom att köpa biljetter vill de använda AI för att ta reda på vilket som är det bästa värdet utifrån var de kan sitta. De vill också ta hänsyn till sådant som var solljuset kommer att falla vid den tid på dagen då konserten är planerad. Och eftersom jag spelar bas vill jag faktiskt veta vilka platser jag bör välja utifrån var bandet kommer att stå.

Kommer basisten att stå till vänster eller höger på scenen? Och många andra saker som du kan föreställa dig att AI kan hjälpa till med. Föreställ dig då att de kommer till biljettplattformen, men att du som ledare har byggt en infrastruktur med en gammal sittplatskarta och en äldre uppsättning av bandet med fel placering.

Vissa platser är inte ens inlagda ännu. Som konsument som försöker använda AI för att navigera på plattformen får du en otroligt frustrerande upplevelse. Det är troligt att du inte bara aldrig återvänder till plattformen, utan också letar upp alla möjliga platser på internet för att lämna en enstjärnig recension.

Därför oroar jag mig för att ledare som lägger AI ovanpå verksamheten utan att först stanna upp och bygga en bra kunskapsinfrastruktur faktiskt skapar en enstjärnig upplevelse för alla sina medarbetare.

David Rice: Det är en bra liknelse och jag gillar verkligen bilden den målar upp. Precis som distansarbete har den här eran lärt företag mycket om vikten av dokumentation och en enda källa till sanning. Men jag undrar: Hur gör AI god dokumentationspraxis ännu viktigare för förtroende och införande?

Darren Murph: Vi brukar säga att förtroende är den hastighet med vilken verksamheten kan arbeta. I en huvudsakligen samlokaliserad värld, där de flesta går till samma kontor för att arbeta tillsammans, vill man kunna bygga förtroende med de andra människor man befinner sig nära. Men när världen blir mer distribuerad behöver man kunna lita ännu mer på information än på människor. Det gäller särskilt i AI-åldern.

Du nämnde skämtsamt hallucinationer, men allvarligt talat: När du använder AI och den leder dig fel fyra eller fem gånger i rad, samtidigt som ditt rykte eller resultatet av ett projekt är beroende av den, kommer du att lita mycket mindre på tekniken, inte bara den dagen utan varje dag framöver.

Dokumentation kanske tidigare var något trevligt att ha, eftersom man alltid kunde använda synkrona möten och muntlig kommunikation för att täppa till luckor i kommunikationen. Det gäller inte längre med AI. Du kan inte be AI om synpunkter på viss information och sedan säga: Om du hittar luckor i kunskapsbasen, fråga Tim och kom tillbaka med en fullständig analys.

AI kan inte bara ringa Tim och fylla i luckorna. Åtminstone inte än. Och även om det gick skulle jag säga att det förmodligen inte är det effektivaste sättet att skala information.

David Rice: Du tar upp en intressant poäng. Det finns mycket dålig data i omlopp i, skulle jag säga, majoriteten av organisationerna, helt ärligt.

Om vi då frågar vilken information man kan lita på och vilken information man kan mata in och lita på att resultatet blir korrekt, så har vi mycket arbete kvar på baksidan för att göra oss redo. Hur skulle du bedöma de flesta organisationers beredskap på det här området?

Darren Murph: Bra fråga. Jag arbetar hela tiden med organisationer för att bygga ut den här infrastrukturen, och innan vi gör något arbete genomför vi faktiskt en analys. Resultatet placerar dem på en skala, och det slår aldrig fel: De tror att de har kommit mycket längre på skalan än de faktiskt har gjort. I de flesta fall är de alltså redo att införa de här infrastrukturförbättringarna.

De inser och ser behovet. De säger inte att det här är oviktigt, men väldigt lite är faktiskt genomfört. Ett tydligt tecken är: Behandlar ni kunskap som en produkt? Har ni någon internt som antingen är huvudansvarig för dokumentation eller huvudansvarig för biblioteket, eller har ni flera personer som driver detta som en produkt?

Tänk på säkerhet i en organisation. Det är inget man bara improviserar kring. De flesta organisationer har en säkerhetschef eller system på plats. De har hela team på plats, eftersom man inte kan anta att varje medarbetare som börjar på företaget kommer att vara expert på säkerhet. Samma sak gäller kunskap och dokumentation, såvida du inte har en journalistutbildning.

De flesta människor är inte utbildade i hur man tänker kring taxonomi och kunskapsinformation, men i AI-åldern är detta oerhört viktigt i ett företag. De flesta som söker med ChatGPT på internet får bra resultat eftersom systemet tittar på hela internet.

Men när du begränsar sökningen till det som finns i organisationen kan du inte gå utanför de väggarna. Det är företagets ansvar att säga: Vi måste ta kunskap på lika stort allvar som säkerhet. Det är dags att faktiskt investera i en kunskapsbas och införa system och eventuellt personer för att bygga upp den.

David Rice: Det är intressant att du säger det om organisationer. Många av oss tror att vi har kommit längre i vår användning av AI än vi kanske faktiskt har. Det passar väldigt väl på organisationsnivå också. Distansarbetsvågen som kom med covid kanske var den bästa förberedelsen vi kunde ha fått inför nästa arbetslivsera.

Vilka specifika lärdomar från distribuerat arbete och den tid då vi alla tvingades arbeta så ser du föras över till hur företag framgångsrikt kommer att införa och använda AI?

Darren Murph: Två viktiga grundprinciper från distansarbete som följer med väl är transparens och arbetsflöden där det asynkrona kommer först.

Företag upptäckte snabbt när alla började arbeta på distans att de behövde vara mycket mer transparenta än tidigare, eftersom alla behövde information och man inte kunde vara på samma plats hela tiden. Man var därför tvungen att snabbt komma på hur man skulle formaliserar all information som fanns i människors huvuden och göra den tillgänglig och sökbar.

Det här ger utdelning för företag som verkligen investerade i det under covid, nu när de lägger AI ovanpå. Deras resultat blir mycket bättre eftersom de redan har gjort det inledande arbetet med att formaliserar det som fanns i människors huvuden. Den andra delen är asynkrona arbetsflöden. Jag är säker på att du har sett mycket data från pandemin om den flera hundra procent stora ökningen av teammöten, eftersom det var det enda sättet människor visste hur man fick arbetet gjort. Ledare insåg snabbt att detta inte var hållbart.

De införde saker som projektledningsverktyg, Asana eller ClickUp. Det här är bra exempel på hur man flyttar arbete från synkrona möten till verktyg som faktiskt är utformade för att föra stora projekt framåt. För organisationer som gjorde det, gissa vad: alla de projekt som finns formaliserade i ett verktyg i stället för att bara finnas i luften under ett möte kan nu också analyseras av AI.

Med andra ord: Ju mer ni har formaliserat och ju mer ni har förskjutit er kultur mot en skrivande kultur, desto bättre rustade är ni nu när vi går från distanseran till AI-eran.

David Rice: Föreställ dig att ha tillgång till världens bästa talanger, oavsett om det är ingenjören i São Paulo, försäljningschefen i Dublin eller den fantastiska designern i Kapstaden. Din nästa stora rekrytering kan finnas var som helst i världen. Med Oyster behöver de inte vara den som kom undan. Oyster hjälper företag att rekrytera talanger globalt, hantera korrekta löner i tid och följa reglerna i varje steg. Bygg ditt drömteam och väx med självförtroende, eftersom världen verkligen är ditt ostron.

Det är så intressant varje gång jag hör dig prata om detta och om en skrivande kultur. Jag minns när jag gick ut skolan och folk sa: Din kompetens kanske inte kommer att vara särskilt värdefull om tio år. Det visade sig faktiskt att den blev ganska värdefull.

Den är på sätt och vis nyckeln till nästa kapitel, vilket jag är tacksam för. Även företag som kallar tillbaka medarbetare till kontoret har fortfarande många medarbetare utspridda över olika städer och tidszoner. Hur förstärker AI behovet av metoder som fungerar för distribuerat arbete? Även i den här nya verkligheten, och även när vi är samlokaliserade, är vi fortfarande åtskilda stora delar av tiden och arbetar i hybridform från olika städer.

Jag är nyfiken på vad du tänker om det.

Darren Murph: Se på det så här: Om du tog bort det fysiska kontoret från de flesta multinationella företag skulle verksamheten fortsätta, men om du tog bort internet från de flesta multinationella företag skulle hela verksamheten förmodligen stanna inom en vecka. Vilket är då viktigast?

Därför ler jag lite åt detta, eftersom även organisationer som gör en stor sak av att kräva och genomdriva återgång till kontoret måste omfamna distansarbetets grundprinciper, såvida de inte bokstavligen har ett enda kontor där alla befinner sig på samma våningsplan.

Det finns forskning som visar detta. Även om du befinner dig i samma skyskrapa har medarbetaren på våning sju och medarbetaren på våning 41 nästan aldrig kontakt med varandra personligen, så de kunde lika gärna befinna sig på varsin sida av ett hav. För de flesta multinationella företag finns flera kontor som sträcker sig över olika kulturer, språk och tidszoner. Oavsett om de vill identifiera sig som sådana eller inte är den stora majoriteten av organisationerna 2025 och framåt distribuerade.

Att ignorera den verkligheten innebär bara att de hamnar längre och längre efter. När du tänker på hur människor använder AI, även utanför organisationen, är det inte en fysisk plats de går till. De sätter sig inte i ett fordon och kör till den lokala Lionsklubben för att använda AI.

De använder helt enkelt den enhet som finns framför dem. Ju längre vi kommer, desto mer tror jag att vi blir ett mer distribuerat arbetslivssamhälle, inte ett mindre distribuerat, och AI förstärker bara den verkligheten.

David Rice: Det känns som en filmidé. Man kör ner till Lionsklubben för att prata med AI, ungefär som Zoltar i Big.

Darren Murph: Ja, det är den nya versionen av telefonautomaten. Vi måste faktiskt köra någonstans för att ringa ett telefonsamtal. Jag vet inte, jag tror att det finns en ny säsong av The Wire där.

David Rice: Jag älskar det. När vi tänker på införandet av AI är vissa medarbetare rädda. De ser det som att de utbildar sin ersättare.

Jag tycker att det är en mycket logisk och giltig oro för många. Det verkar som om vi befinner oss i en fas där vi förskjuter vårt värde från uppgifter till lärande, anpassningsförmåga och kreativitet. Hur ser du på att ledare vägleder team genom den övergången, särskilt i distansarbetsmiljöer?

Darren Murph: Det här är en svår utmaning, eftersom det inte längre handlar om ettor och nollor. Det handlar om människans hjärta och sinne. Psykologi är komplicerat, och för människor som har byggt sina karriärer på att vara bra på att utföra en uppgift och skapa synlighet kring att utföra den uppgiften är detta en orolig tid.

Framtidens vinst kommer i stället att gå till den som är mest innovativ när det gäller att hitta lösningar och använda ny teknik som gör det möjligt för andra än dem själva att utföra uppgifter. Jag tror därför att utvecklingen egentligen är så enkel som det jag nyss beskrev, men det mänskliga sinnet behöver en ledare som vägleder, uppmuntrar och är generös när människor går igenom övergången.

Jag skulle faktiskt vända mig till den store Charlie Munger, som sade: ”Visa mig incitamenten så visar jag dig resultatet.” Ledare som försöker samla ett team kring att göra saker annorlunda bör tänka på incitamenten. Om den nuvarande organisationen belönar uppgifter kan du inte införa en så omfattande förändring och samtidigt låta incitamenten vara oförändrade.

När du vägleder och coachar människor genom förändringen bör du därför också gå tillbaka till era totala belöningar och fråga: Har vi rätt system på plats för att uppmuntra människor att följa med i detta i stället för att göra motstånd?

David Rice: Du har uppenbarligen pratat mycket om kultur och kulturella förändringar. När du talar om incitament på det sättet, behöver vi då nya incitamentsmodeller för AI-eran? Kanske vinstdelning eller något som kan minska rädslan och uppmuntra innovation?

Darren Murph: Det här är ett bra exempel på att man inte behöver uppfinna hjulet på nytt. Charlie Munger har ett fint exempel från Xerox för flera årtionden sedan. De introducerade en ny modell och upptäckte ett år senare att den sålde oerhört dåligt. De frågade sig om det berodde på marknadsföringen eller på att de inte lyckades förmedla till marknaden att den nya modellen var bättre än den gamla.

Sedan granskade de försäljningens incitamentsstruktur och insåg att den aldrig hade uppdaterats. Säljteamet hade fortfarande incitament att sälja den gamla enheten. På något sätt övertygade de människor om att den gamla modellen var ännu bättre än den nya, för att anpassa sig till de incitament som fanns.

Det här är i grunden vinstdelning. När jag hör ledare säga: Vi vill att alla här ska använda AI för att bli 20 procent effektivare eller spara företaget 20 procent enligt någon mätmetod, frågar jag: Har ni övervägt att ge en del av vinsten tillbaka till individen? Det är en mycket enkel incitamentsstruktur.

Företag gör detta hela tiden med hackatoner. De samlar alla ingenjörer under en vecka och säger: Den som bygger nästa stora version av vår app får en bonus. Det samlar teamet kring ett mål. Nu är vi inriktade på samma sak. Låt oss göra framsteg. För mig är det verkligen så enkelt som att överväga vinstdelning.

Om ett företag, en individ eller ett team skapar en mallbaserad och återanvändbar effektivitetsvinst på 10 eller 15 procent, ge en del av den tillbaka till dem. Det kan vara tid tillbaka i vardagen, större flexibilitet eller en ekonomisk bonus. Det finns många sätt att belöna någon. Men ge en del tillbaka. Jag tycker inte att man ska be teamet skapa alla dessa vinster och sedan låta organisationen behålla allt.

David Rice: Jag håller med. Jag har sett många hackatoner. Det är också intressant, eftersom så mycket av det som kommer ut ur dem ofta har svårt att omsättas i verksamheten. Kanske är en del av incitamentsstrukturen att komma fram till hur vi ska göra detta operativt, så att det uppmuntras även utanför ingenjörsteamet.

Darren Murph: En annan sak jag vill nämna är att man kan överväga att starta ett särskilt team för att hitta sådana vinster. Föreställ dig hur orimligt det vore att säga till hela organisationen: Gör företaget 20 procent säkrare. Läs på om dagens säkerhetsprotokoll, nätfiske och allt annat som knappt har något med deras jobb att göra. Företaget skulle vara mycket effektivare om det faktiskt satte säkerhetsteamet på uppgiften.

Jag skulle säga att det förmodligen finns många personer på företaget just nu som är stora personliga AI-entusiaster och redan lägger mycket av sin fritid på att bli experter. Du behöver kanske inte anställa en extern expert eller samarbeta med någon som kan skapa ett team inom företaget, men det ligger något i att låta experterna vara experter.

David Rice: Absolut. Det känns som om införandet av AI hittills har varit en fråga om två ytterligheter. Ledare låter antingen människor göra som de vill, så att alla arbetar på egen hand, eller så reglerar de AI-användningen för hårt och blir väldigt upptagna av skyddsräcken.

Hur ser en balanserad styrning ut som tillåter kreativitet utan kaos och passar den arbetsmodell man befinner sig i, oavsett om det är distansarbete eller hybridarbete?

Darren Murph: Jag skulle använda ett tvådelat angreppssätt. Det ena är att tydligt beskriva vad organisationen försöker uppnå. Det andra är att skapa en incitamentsstruktur som får människor att tänka innovativt och gå längre än vad ledarna själva för närvarande klarar av att föreställa sig.

På så sätt kan båda sakerna hända. Du låter människor ”gå vilda”, men du har ett mål i åtanke. De får incitament utifrån specifika mätetal, kanske effektivitet. Åtminstone går de då vilda mot ett visst mål som ni har kommit överens om. Samtidigt kan ni styra utifrån vad organisationen försöker uppnå.

Hur formar detta strategin? Hur kan vi förmedla den till alla som arbetar här och ge dem någon form av vision eller hopp, någon antydan om vad framtiden kan innebära? Inte bara: Låt oss bli bättre på AI, eller: Vi måste ha AI eftersom alla andra har det och vi påverkas av sociala bevis.

Om du gör de här två sakerna parallellt frigör du de verkliga innovatörerna så att de kan arbeta fritt i den riktning du vill. För alla andra blir rädslan mindre, eftersom de kan säga: Jag ser vart vi är på väg som team och förstår hur AI, precis som all annan teknik, är ytterligare en sak som hjälper oss närmare målet.

David Rice: Vi har pratat mycket på sistone om syfte och känslan av att bidra till det större målet. Vad jag gör spelar roll. När man kan kommunicera det får man inte bara stöd, utan också en mycket högre grad av engagemang i genomförandet.

Darren Murph: Det påminner mig om en studie som Google gjorde för mer än 15 år sedan. De tittade på de fem dynamikerna hos effektiva team, och en av dem var tydlighet och struktur.

När jag tittar på team i dag skulle jag säga att det kanske är den viktigaste faktorn när man befinner sig i en distribuerad miljö. Om du ger människor tydlighet och struktur kring vad ni siktar på kan de anpassa sitt eget syfte till teamets och företagets syfte. Då känner de sig mindre vilsna och blir mer motiverade att presentera sin innovation för företaget, eftersom de vet att den går i en tydligt kommunicerad riktning.

Intressant nog knyter detta an hela vägen tillbaka till början av vårt samtal om varför man ska ha en skrivande kultur, varför man ska skriva ner saker och varför man ska kräva noggrann dokumentation. Det är där tydlighet och struktur kommer ifrån. Många studier visar att människor trivs med detta och uppskattar det. När något är formaliserat och nedskrivet har man en utgångspunkt för att göra det bättre.

Även om det är ofullständigt eller fortfarande under utveckling kan sådant som är nedskrivet ändras och utvecklas med fler synpunkter.

David Rice: Min sista fråga till dig handlar om att AI hanterar det polerade och rutinmässiga. Spontana, ofullkomliga och mänskliga ögonblick verkar nästan bli en annan sorts valuta på arbetsplatsen.

Hur uppmuntrar organisationer mänsklighet på en alltmer AI-driven och distribuerad arbetsplats?

Darren Murph: Det är lustigt, eller hur? De ”mjuka färdigheterna” blir allt viktigare när AI kan skriva dina mejl. Vad återstår då för dig att göra? För mig öppnar detta upp för en hållning jag haft i många år: Kulturen kommer i allt högre grad att byggas utanför arbetsplatsen.

Framåtblickande organisationer kommer inte bara att acceptera det, utan också ge det kraft och skapa vägar för kulturen att föras tillbaka in i organisationen. Vad betyder det? I en distribuerad värld där AI potentiellt är en kollega är det mindre sannolikt att vi får all vår kultur och hela vår sociala gemenskap från arbetet.

Det här är en stor sak att ta in för ledare som alltid har velat kontrollera den upplevelsen, men man måste släppa taget. Under pandemin kom många till mig och sade: Den digitala after work-träffen fungerade första gången, men sedan kom ingen till den andra. Hur bygger vi egentligen teamkultur utan att tvinga människor att delta i ett videosamtal?

Jag sade: Om den timmen redan är en förlorad kostnad, skicka ut alla i organisationen till deras lokala miljö under samma timme varje vecka. Säg bara åt dem att göra något som betyder något för dem, oavsett om det är att volontärarbeta på ett barnhem, hjälpa till på en matbank eller arbeta med Habitat for Humanity.

Be dem bära företagets profilkläder och logotyp och kanske ta en selfie medan de gör arbetet. När de sedan kommer tillbaka till nästa teammöte kan ni ägna de första tio minuterna åt att prata om vad alla gjorde. Dela bilderna och de där aha-ögonblicken. Det är verklig, genuin och äkta kontakt.

Även om kulturen faktiskt byggdes utanför arbetsplatsen är det organisationens ansvar att bygga ett system som gör det möjligt för den att komma tillbaka in. Jag skulle hävda att det är mycket mer genuint och äkta. Det här är vår möjlighet att sluta tillverka nöje och i stället göra det möjligt för människor att ta med sig det till arbetsplatsen.

David Rice: När man gör de här sakerna rätt tar syftet hand om sig självt på många sätt.

Darren Murph: När man låter människor vara människor tycker de verkligen om att vara sig själva.

David Rice: Precis. Darren, tack för att du kom till programmet i dag. Det har varit fantastiskt att prata med dig, som alltid.

Darren Murph: Absolut, det är ett nöje.

Om någon av era lyssnare är intresserad av det jag bygger har jag ett fantastiskt team som gärna hjälper er att fördjupa er i några av områdena vi har diskuterat. Kontakta mig på LinkedIn eller på darren@darrenmurph.com.

David Rice: Utmärkt.

Tack för att du lyssnade på The People Managing People Podcast i dag. Om dagens samtal gav dig ett nytt perspektiv, följ programmet på Apple Podcasts, Spotify eller den tjänst du använder för att lyssna på poddar. Du hittar också mer praktiska ramverk, fallstudier och verktyg för modernt ledarskap på peoplemanagingpeople.com och naturligtvis i vårt nyhetsbrev, så registrera dig gärna.

Tills nästa gång: bygg en skrivande kultur.