AI:s roll inom talang, förtroende och framtidens medarbetarupplevelse

Läs transkriberingen:

Vi provar att transkribera våra poddar med hjälp av ett program. Ursäkta eventuella stavfel eftersom roboten inte är korrekt till 100 procent hela tiden.

Jeanne Meister: En av de verkligt intressanta frågorna är detta fenomen med den underjordiska AI-användaren. Vi vet från Microsofts senaste undersökning att 75 procent av arbetstagarna använder AI, men ungefär 50 procent använder det utan att erkänna för sin chef eller sitt team att de gör det. Det är faktiskt den farligaste situationen att befinna sig i.

David Rice: Välkommen till podden People Managing People. Vi har som mål att bygga en bättre arbetsvärld och hjälpa dig att skapa lyckliga, hälsosamma och produktiva arbetsplatser. Jag heter David Rice och är din värd.

Min gäst i dag är Jeanne Meister. Hon är expert på arbetets framtid och arbetsplatsstrateg. Vi ska prata om AI, hur det används på arbetsplatsen och hur företag kan få grepp om vad AI innebär för deras medarbetare och det arbete de utför.

Jeanne, välkommen.

Jeanne Meister: Tack för att du bjöd in mig, David. Det är ett nöje att vara här.

David Rice: Absolut.

Berätta först lite om dig själv, hur du hamnade där du är i dag och vad som håller dig vaken om nätterna när det gäller arbetsplatsens framtid.

Jeanne Meister: Ja. Okej. Som du sa är jag global HR-konsult och arbetsplatsstrateg. Jag har skrivit flera böcker. I grunden har min karriär handlat om att skriva en bok, bygga ett företag och sedan sälja företaget. Jag skrev den första boken om företagsuniversitet. Jag byggde corpu.com, sålde det och skrev sedan The 2020 Workplace. Jag byggde Future Workplace, sålde det och lämnade företaget i december 2023, alltså förra året.

Jag är också mycket aktiv inom högre utbildning. Jag sitter i styrelsen för ett ideellt onlineuniversitet som riktar sig till yrkesverksamma vuxna. På fritiden bor jag i New York med min man och min australiska labradoodle.

David Rice: Jag vet inte om folk brukar berätta om sina husdjur för mig. Jag har fyra hundar. Alla som kommer till programmet pratar bara om affärer. Jag hör aldrig om husdjuren.

Jeanne Meister: Bra. Då har vi en ny frågelinje.

David Rice: Eller hur?

Jag vill börja samtalet kring något som människor kanske inte omedelbart förknippar med AI, om de inte är en universitetsprofessor eller har sett en film, och det är idén om förtroende. När vi pratade före programmet talade vi om en konferens som du nyligen deltog i, där frågan om förtroende kom upp många gånger.

Men inte ur arbetsgivarnas perspektiv, utan ur medarbetarnas perspektiv. Många känner sig tveksamma till att använda AI av rädsla för hur arbetsgivaren kan se på det arbete de utför eller den roll de har. Hur ser du att detta utvecklas just nu? Och vad bör chefer och ledare göra för att hantera det?

Jeanne Meister: I din förra fråga nämnde du något som håller mig vaken om nätterna, David. Det handlar om den känslomässiga sidan av att använda generativ AI på arbetsplatsen och den oro, rädsla och de förtroendeproblem som jag ser ta form. Jag tror att medarbetare oroar sig för om de inte använder generativ AI, kommer de då inte att få nästa befordran?

Om de använder generativ AI, kommer de då att betraktas som utbytbara? Så många av aktiviteterna man utför kan tas över av AI, så vad behöver vi dig egentligen till nu? Jag tror därför att det finns starka skäl att hävda att generativ AI verkligen orsakar större stress för medarbetarna på arbetsplatsen.

David, jag har arbetat mycket de senaste åren med ekonomiskt välbefinnande, och det är ytterligare en stressfaktor för medarbetare. Det fanns faktiskt en undersökning som visade att medarbetare som oroar sig för sin ekonomi ägnar motsvarande 15 timmar i veckan åt att oroa sig, ungefär som ett deltidsjobb, och det påverkar deras produktivitet och motivation på arbetsplatsen.

Jag är orolig för att samma sak kan hända här, där medarbetare känner att de borde vara mycket mer produktiva genom att använda AI, men inte är det. En av de verkligt intressanta frågorna är detta fenomen med den underjordiska AI-användaren. Vi vet från Microsofts senaste undersökning att 75 procent av arbetstagarna använder AI, men ungefär 50 procent använder det utan att erkänna det för sin chef eller sitt team.

De använder det, men berättar inte för sin chef eller sitt team. Det är faktiskt den farligaste situationen att befinna sig i, eftersom man kanske inte känner till de skyddsräcken eller riktlinjer som företaget har. Dessutom använder man det isolerat, utan att dela med sig, och organisationen får inte maximal nytta av de olika användningsområdena utöver produktivitet, till exempel för att driva kreativitet och innovation.

Därför tycker jag att frågan om förtroende ur medarbetarnas perspektiv är mycket viktig. Frågan blir då: vad gör man åt det som HR-ledare? Jag tycker att det första AI-verktyg som varje företag bör införa, oavsett storlek, är en AI-policy och att kommunicera den grundligt.

David Rice: Ja, det är något vi börjar få allt fler frågor om. Jag tycker att det finns så få tydliga resurser kring det eftersom det är så nytt. Man hamnar i ett par olika typer av utmaningar. Man har stora företag som lägger alla möjliga resurser på att driva AI-användning och införa skyddsräcken.

Sedan har man små och medelstora företag där det kanske är lite av vilda västern, beroende på hur mycket ledningen faktiskt förstår tekniken. Det varierar enormt från en position till nästa. Om vi särskilt tittar på teknikföretag, där man antingen hela tiden integrerar AI eller i vissa fall utvecklar AI, vet man inte vilken typ av experiment som pågår i bakgrunden.

Hur skulle du rekommendera att man hanterar AI-utmaningen på olika sätt beroende på storlek och resurser?

Jeanne Meister: Det råder ingen tvekan om att innovationerna har kommit inom teknik- och professionella tjänsteföretag. De använder AI, skapar AI och ger rådgivning om AI.

De har enorma verksamheter inom området. För små och medelstora företag är det första de måste göra att verkligen uppmärksamma statistiken om de underjordiska användarna, där människor betalar 20 dollar i månaden för att använda ChatGPT-4 och tar med det till sin arbetsplats. Det är den gamla företeelsen att ta med sin teknik till jobbet.

I det här fallet handlar det om att ta med sitt AI-verktyg till jobbet. Som jag sa är det första AI-verktyget en policy. Det kostar ingenting. Det kräver bara att organisationen skapar en styrgrupp med representanter från HR, ekonomi och IT. Om de har en jurist internt, eller om det är ett mindre företag, har de definitivt en juridisk rådgivare.

Det kan vara en extern rådgivare. Tillsammans med några företagsledare behöver de skapa en gemensam vision för hur de ska använda AI i sin affärsstrategi. Därefter måste de bestämma vilken typ av policy de ska ha. Viktigt är också vem den riktar sig till. Gäller den bara heltidsanställda? Förmodligen inte. Så många små och medelstora företag använder konsulter och många leverantörer.

Gäller den bara medarbetare på kontoret? Förmodligen inte. De kommer att arbeta hemifrån på sina hemmakontor. Jag tycker att företag måste göra en djupgående analys av hur AI påverkar hela organisationen, utveckla den här policyn och kommunicera den tydligt, inte bara en gång.

Det jag upptäcker är att det verkligen behöver vara en kampanj. Man kan inte behandla det som en utbildning i efterlevnad, där man säger: gå den här kursen så att du förstår hur man använder AI på arbetsplatsen. Det måste vara levande och fortlöpande. Jag tycker också att en missad möjlighet är att företag inte inför erkännande för de personer som använder AI för att förbättra sin produktivitet eller driva större kreativitet på arbetsplatsen.

Hur hittar man dessa så kallade avancerade användare, uppmärksammar dem och belönar dem för att de verkligen har tagit sig an det här nya verktyget och fått det att ge resultat?

David Rice: Ja. Det är intressant, för om man ser på medieberättelserna om detta skulle man kunna tro att hela världen har gått över till att utföra sina jobb med AI.

Som om vi alla enhälligt har omfamnat det. Men en av de stora diskussionerna som oundvikligen kommer med ökad användning är avkastningen på investeringen. Vilket mått avgör det? Är det bara produktivitet i form av arbetsmängd, eller handlar det också om arbetets kvalitet? Hur kreativ är man med det? Det skulle kunna vara ett mått.

Jag är nyfiken på var du tycker att vi befinner oss på AI-kurvan när det gäller avkastning på investeringen. Man vill uppmuntra människor att vara kreativa och innovativa med tekniken, men samtidigt balansera det mot vad som faktiskt är meningsfullt för verksamheten.

Jeanne Meister: Jag uppmuntrar klienter att se på det med ett nytt perspektiv. Först bör de titta på hur de ska använda AI för att optimera en funktion. Tänk till exempel på talangförvärv inom HR. Det är ett stort och tidigt användningsområde.

Sedan handlar det om hur man ska använda AI för att påskynda en ny produkt eller tjänst. För små och medelstora företag hör jag ofta att AI används för coachning. Många vill lära sig tillsammans med andra, och det finns faktiskt många intressanta verktyg.

Men bortom användningsområdena, som jag tycker är många, måste företag vara mer strategiska. Hur ska de integrera AI i sin affärsstrategi och verkligen göra det som ett team, som en styrande grupp?

De måste identifiera användningsområden med högt värde och lägre risk, som är relativt enkla att införa. Vi får inte vara rädda för att leta efter snabba framgångar. Vi behöver verkligen användningsområden med högt värde och lägre risk. Allt innebär en risk, men vissa risker är lägre än andra. Om man använder det perspektivet och sedan ser på hur man kan skapa större värde för organisationen blir det tydligare.

Forskningen visar att företagsledare ser AI som en stark konkurrensfördel. Men de är mycket försiktiga med investeringar eftersom de vill kunna bevisa avkastningen. Därför har du rätt: de måste hantera detta som ett tvärfunktionellt team. Det gäller oavsett företagets storlek. Allt handlar om den strategiska användningen av AI i affärsstrategin, inte bara om de individuella användningsområdena, som det finns en mängd av.

David Rice: Definitivt.

Jag vill gå över till ett talangperspektiv. En sak som AI tycks leda till, och som det finns berättelser om, är att människor börjar ta genvägar. Jag läste nyligen på Reddit om ännu ett fall där människor tar två jobb samtidigt med hjälp av AI.

Vilka farhågor har du kring vad det innebär för arbetets kvalitet och hur mycket man kan lita på att någon man anställer kommer att vara fullt engagerad i teamet?

Jeanne Meister: Det är en mycket bra fråga, och den påverkar alla företag oavsett storlek.

Det får mig att tänka på frågan: tänk om jag utbildar mina medarbetare? Jag investerar mycket pengar i dem och sedan lämnar de, eller hur? Det gamla svaret var: tänk om du inte utbildar dina medarbetare och de stannar kvar? På samma sätt kan man fråga: tänk om du inte utbildar dina medarbetare i hur man använder AI och de stannar kvar?

Det är risken. Det kan påverka din konkurrensposition inom branschen. Om man ser på frågan handlar den i grunden om förtroende. Litar du på de medarbetare du har anställt och tror att de gör sitt bästa?

När vi har gått från pandemin, då vi huvudsakligen arbetade på plats, till att nu ha mycket större valfrihet och flexibilitet kring var och när vi arbetar, har detta blivit en viktig fråga. Den fanns redan innan generativ AI och innan rädslan för att medarbetare, nu när de använder generativ AI och är så produktiva, kan ha två eller kanske till och med tre jobb.

Det här var en fråga som kom upp under de senaste fyra åren: arbetar mina medarbetare om jag inte kan se dem? Arbetar de med mitt jobb om jag inte kan se dem? Eller har de något annat jobb? Det handlar verkligen om förtroende och kultur. Känner sig medarbetarna värderade, respekterade och belönade i organisationen? Det kommer alltid att finnas personer som missköter sig, var man än befinner sig. Så är livet.

Men vad kan du göra i din kultur för att skapa förtroende och tillhörighet, en känsla av att höra till organisationen och att vara ansvarig inför sina teammedlemmar? Att vara tillgänglig, ta ansvar och leverera för sina teammedlemmar. Det är en fråga som verkligen har vuxit fram och den har två sidor.

Den andra sidan är att ledare nu säger att de inte kommer att anställa någon om personen inte har färdigheter inom generativ AI, och att de faktiskt föredrar någon med sådana färdigheter framför någon med större erfarenhet av jobbet.

Om du tar med det som ett lager i din rekrytering kommer du att hitta en grupp människor som kan hantera de här verktygen. Du bör se det och värdera det som något positivt i stället för att vara rädd för att de får extra tid och att du- vet vad de kommer att göra med den.

David Rice: Ja. På tal om vad de kommer att göra med den.

En annan fråga jag alltid återkommer till när jag pratar om detta gäller små och medelstora företag, eller företag som inte har en egen AI-instans bakom en brandvägg. Hur försiktiga bör de vara med att lägga in företagsdata i AI-verktyg?

Jeanne Meister: Först och främst har ni er AI-policy som det första AI-verktyget. Alla behöver utbildas i den. Jag tror att ni kommer att upptäcka att människor kommer att lägga in sina egna data i verktyget. Man kan göra saker i bakgrunden, till exempel se till att verktyget inte tränas på de egna uppgifterna.

Men utifrån det jag har sett i olika organisationer håller de mycket noggrann kontroll över användningen och möjliga intrång i AI-relaterade immateriella rättigheter.

Att känna till policyn och ha ständig kommunikation och utbildning kring den är den bästa strategin för att undvika intrång. I slutändan är det faktiskt inte särskilt dyrt att skapa en egen testmiljö för att börja använda AI inom organisationen och förstå hur man vill använda och integrera den i strategin.

Jag tror att företag kommer att upptäcka att detta hamnar högt upp när de funderar på sina investeringar. De måste göra det strategiskt och förstå att det finns underjordiska användare. De bör se till att minska risken för att medarbetare börjar använda AI på olämpliga sätt för att de inte vet hur de ska använda det.

David Rice: Den sista frågan gäller något jag är säker på att du ofta får som person som ägnar mycket tid åt att tänka på arbetets framtid. När företag kommer på hur de ska integrera AI i arbetsflöden och i sina medarbetares vanor på ett bättre sätt, vad är du mest intresserad av att se utvecklas när det gäller AI på arbetsplatsen?

Jeanne Meister: Jag älskar den frågan. Jag ser och förstår rädslan för att använda AI, men jag ser också den enorma möjligheten att använda AI för att förbättra och förstärka medarbetarupplevelsen.

Något jag tycker är mycket intressant och vill se mer av är att företag vidareutbildar medarbetare vars jobb är, låt oss säga, lämpliga för automatisering.

Ett av de bästa exemplen är möbelbutiken Ikea. De har tusentals kundtjänstmedarbetare. Under de senaste 18 månaderna introducerade de en ny chattbot som hanterar nästan 50 procent av kundernas frågor om när deras möbler levereras och alla möjliga andra frågor.

I stället för att helt enkelt förlora kundtjänstmedarbetarna vidareutbildade de dem till virtuella designkonsulter. De tog deras grundläggande kompetens inom kundservice och byggde vidare på den genom att visa dem hur man använder 3D-applikationer och gå igenom en rådgivande säljprocess.

På så sätt kunde de prata med potentiella kunder. De gjorde tjänsten avgiftsbelagd, så som kund kunde man anlita virtuell designrådgivning, och den har redan bidragit med ungefär en miljard dollar till deras intäkter. Jag tycker att vi måste se fler företag fundera på hur AI kan användas för att förändra och förbättra upplevelsen för både medarbetare och kunder.

Det andra jag läser om och noterar är könsskillnaden i användningen av generativ AI. En nyligen genomförd undersökning av Slack, som främst riktar sig till små och medelstora företag, visade att män är 25 procent mer benägna än kvinnor att experimentera med AI-verktyg på arbetsplatsen. Så nu vänder jag på frågan, David: varför tror du att det är så?

David Rice: Det första svaret som kommer till mig är att män helt enkelt är mindre rädda för vad som kommer att hända om de gör ett misstag. Jag vet att det låter överdrivet förenklat, men det är något som är inpräntat i oss, i alla oss. Kvinnor har under sin tid på arbetsmarknaden blivit hårdare straffade när de gör misstag än män.

De har inte setts som innovatörer, ledare eller ens skapare i vissa fall, trots att det inte stämmer. Det är bara en stereotyp som vi har upprätthållit under många, många år. Det syns från rekryteringsprocessen hela vägen genom talanghanteringen. Jag tror därför att män helt enkelt är mindre rädda för att något ska gå fel.

Att hammaren ska slå hårt mot dem. Det är alltid: jag ber hellre om ursäkt än om lov. Jag hör fler män säga så.

Jeanne Meister: Jag är verkligen bekymrad över det. Jag tror att du har rätt. Det finns mindre rädsla och större förtroende för att saker ordnar sig om man gör ett misstag. Jag tror också att kvinnor överlag, som Slack-undersökningen visade, är lite mer försiktiga.

Det kan också ha att göra med vilka jobb vi talar om. Vi talar om hela arbetsplatsen, inklusive de 70 procent av arbetskraften som vi ofta glömmer bort: de frontlinjeanställda. När man tänker på hela arbetskraften finns många kvinnor i jobb på lägre nivåer där de är mer tveksamma. Kanske behöver de här jobben för att försörja sina familjer.

Det finns en större tveksamhet från deras sida, och det är något vi måste hantera både för kunskapsarbetare och, framför allt, för frontlinjeanställda.

David Rice: Ja, jag håller helt med.

Jeanne, det här har varit mycket intressant. Innan vi avslutar vill jag ge dig möjlighet att berätta var människor kan komma i kontakt med dig, få veta mer om vad du arbetar med och vad du gör.

Jeanne Meister: Jag hoppas att alla som lyssnar söker upp mig på LinkedIn. Det är den första platsen där jag finns. Kontakta mig gärna, Jeanne Meister. Jag finns också ofta på Forbes, så du kan söka efter mig där. Jag har min egen webbplats, jeannemeister.com. Om du bara vill skicka ett gammaldags mejl hör jag gärna från dig.

Jag finns på jeanne@jeannemeister.com. Ett av de projekt jag arbetar med och börjar med i januari är en ny kvantitativ undersökning av användningsområden för generativ AI, inte bara för kunskapsarbetare utan också för frontlinjeanställda. Det är något jag nämnde här och känner starkt för. Jag är dotter till två frontlinjeanställda, två timanställda frontlinjearbetare.

De utgör 70 procent av arbetskraften i USA. Särskilt när det gäller användning av generativ AI tenderar vi inom HR-världen att bara fokusera på kunskapsarbetare. Jag börjar med detta i januari, och jag hoppas att du bjuder tillbaka mig, David, så att jag kan berätta om resultaten och vad jag har lärt mig.

David Rice: Ja, det vore fantastiskt. Jag ser verkligen fram emot att höra mer om det.

Okej, tack för att du var med i dag. Jag uppskattar verkligen att du tog dig tid.

Jeanne Meister: Tack så mycket för att du bjöd in mig, David.

David Rice: Till nästa gång, lyssnare. Om du inte redan har gjort det, gå över till peoplemanagingpeople.com/subscribe. Anmäl dig till nyhetsbrevet. Och tills nästa gång, mina damer, tveka inte att experimentera med AI. Låt inte historiska fördomar fortsätta att prägla AI-eran. Fortsätt experimentera.