Vi har nått den punkt där ”AI inom HR” inte längre bara är ett modeord – det är ett krav. Men när varje leverantör lovar en smartare, snabbare och mer förutsägbar framtid blir det allt svårare att se skillnaden mellan innovation och luftslott. I det här avsnittet går Alana Fallis och jag på djupet med hur man navigerar i bruset: Vad bör du faktiskt investera i? Hur bygger du verklig AI-beredskap, inte bara regelefterlevnad som skådespel? Och hur ser du till att dina ”datadrivna” beslut inte i det tysta urholkar medarbetarnas förtroende?
Vi tar också upp de dilemman mellan människor och teknik som HR-ledare står inför just nu. Från att skala upp kulturen utan att förlora själen, till att dra tydliga gränser för övervakning och integritet, och den fullständiga absurditeten i AI-genererat flirtande på arbetsplatsen – vi saknar inte samtalsämnen. Det här är inga hypotetiska scenarier. De är verkliga, röriga och brådskande. Låt oss sätta igång.
Det här får du lära dig
- Hur du förankrar AI-investeringar i strategin i stället för i hajp.
- Varför ”beredskap” handlar mindre om det glänsande nya verktyget och mer om mänsklig kompetens.
- Förtroendegränsen inom data och analys: när övervakning övergår i kontroll.
- Hur struktur och skala inte behöver ta död på kulturen – men kan göra det om ledare inte agerar medvetet.
- Praktiska skyddsräcken kring AI-beteende, policy och etik inom personalarbete.
Viktigaste lärdomarna
- Börja med din personalstrategi: Innan du köper något, fråga: Vilket problem löser vi? Vad gör oss unika? Om verktyget inte passar in är det förmodligen bara brus.
- Bygg kompetens, inte bara verktygsutbildning: Du vet inte vilka jobb du kommer att ha om fem år – men du vet vad du alltid kommer att behöva: empati, coachning, förtroende och motståndskraft. Det är sådant som AI inte ersätter.
- Skala upp med eftertanke: Tillväxt är inte kulturens fiende – det är bristfällig design som är det. Para ihop nyanställda med kulturambassadörer, håll berättandet levande och lämna inte över kulturen till tekniken ensam.
- Se medarbetardata som förtroendekapital: Om du samlar in uppgifter om produktivitet, biometriska data eller känslor – stanna upp och fråga: Varför? Är medarbetaren delaktig? Styrningen måste inkludera dem, inte bara bygga på tanken ”låt oss samla in mer data”.
- Utforma policy utifrån principer, inte scenario för scenario: Du kan inte förutse varje märkligt missbruk som drivs av AI (som romantiska Slack-botar). Men du kan bygga in värderingar – respekt, samtycke och professionalism – och tillämpa dem på nya verktyg precis som du skulle göra på gamla.
- Ledarskapet måste föregå med gott exempel när det gäller balans mellan arbete och fritid: Om du säger att du stödjer flexibilitet men ledningen fortsätter att skicka fredagskvälls- och helgmejl har du förlorat trovärdigheten. Det är inte bara trevligt att ha – det är avgörande för verksamheten.
Kapitel
- 0:00 – Introduktion: Vad gör AI verkligt värdefullt i personalstrategin?
- 1:41 – Genomskåda AI-hajpen och välja rätt verktyg
- 5:35 – Bygga AI-beredskap: verktyg kontra mänsklig kompetens
- 9:01 – Skala upp kulturen utan att förlora kontakten
- 12:42 – Övervakning kontra förtroende: dra gränsen för data
- 17:00 – AI-drivet flirtande på Slack (ja, på riktigt)
- 21:15 – Flexibilitet eller utbrändhet? När ledarskapet bryter mot sina egna regler
- 24:33 – Sammanfattning: Vad dessa dilemman säger om arbetslivets framtid
Möt vår gäst

Alana Fallis är vice vd och personalchef på Quantum Metric, där hon drar nytta av över ett decennium av dynamiskt HR-ledarskap i USA och internationellt för att övervaka ett globalt personalprogram och leda ett team av internationella HR-medarbetare. Med djup expertis inom medarbetarrelationer, operativt och juridiskt HR-arbete, personalmått, medarbetarengagemang, globala förmåner, prestationshantering, organisationsutveckling, efterlevnad och DEI – samt med sin certifiering som hjärnbaserad coach från NeuroLeadership Institute – bidrar hon med både strategisk skärpa och ett människocentrerat perspektiv i sin roll. Alana är kreativ i grunden och har även skrivit en målarbok för vuxna med titeln Påträngande tankar på arbetsplatsen, där hon kombinerar konstterapi med arbetsplatsrelaterad humor.
Relaterade länkar:
- Gå med i People Managing People-communityn
- Prenumerera på vårt nyhetsbrev AI Signal
- Kontakta Alana på LinkedIn
- Besök Quantum Metric
- Prata HR med mig
Relaterade artiklar och poddar:
David Rice: Hur kan jag skala bort hajpen och fatta strategiska beslut om var AI faktiskt kan skapa värde för vår personalstrategi?
Alana Fallis: Fokusera på vad grundpelarna i er personalstrategi är. Vad försöker ni lösa? Se till att ni löser verkliga problem och inte bara distraheras av nästa spektakulära nyhet.
David Rice: Jag har fått i uppdrag att utveckla utbildning i AI-beredskap. Bör jag fokusera på att vidareutbilda människor i specifika verktyg, eller finns det en mer grundläggande förändring i hur vi ser på mänsklig kompetens?
Alana Fallis: Vi vet inte vilka jobb som kommer att finnas om fem år, men vi vet vad AI inte kan ersätta: mänsklig kontakt och tillit, coachning, empati och medkänsla.
David Rice: Vi samlar in produktivitetsmått, sentimentanalys och till och med biometriska data. Hur skyddar jag medarbetarnas integritet och förtroende?
Alana Fallis: Min vän, jag vet att du skrev till den här spalten för att vi skulle säga åt dig att säga upp dig, och det tänker jag inte göra, men oj då.
David Rice: Om det här vore en relation skulle du lämna. Om de börjar gå igenom din telefon börjar du fundera på om det är dags att gå.
Välkommen till podcasten People Managing People – programmet där vi hjälper ledare att hålla arbetet mänskligt i AI-eran. Jag är din värd, David Rice. I dag har jag återigen sällskap av Alana Fallis. Hon är personalchef på Quantum Metric och författare till vår återkommande serie Talk HR to Me, som vi kanske håller på att göra om till en återkommande podcast. Förra gången vi gjorde det här skickade ni in massor av frågor, och i dag har vi fler. Vi ser båda fram emot det.
Alana, välkommen!
Alana Fallis: Tack. Jag är så glad över att vara tillbaka. Det var verkligen roligt att se frågorna strömma in förra gången, så fortsätt skicka dem. Vi älskar att lösa personalproblem tillsammans. Nu kör vi. Jag är taggad.
David Rice: Absolut. De här frågorna är fantastiska. Den första handlar om AI. Det finns otaliga leverantörer som lovar allt från AI-drivna rekryteringar till prediktiv analys för att behålla personal.
Hur kan jag skala bort hajpen och fatta strategiska beslut om var AI faktiskt kan skapa värde för vår personalstrategi utan att slösa tid eller budget på flashiga verktyg som inte levererar?
Alana Fallis: Jag tror att många känner så här. Det är också intressant att du och jag sitter här och svarar på de här frågorna, eftersom min röst i rummet kring AI och HR kanske är lite mer skeptisk och försiktig än många av mina kollegor som har satsat fullt ut.
Så jag kommer nog alltid att bidra med lite skepticism i samtalet. Men jag tror att många känner så här. Det finns så mycket hajp kring AI just nu och så starka uppmaningar att införliva tekniken, göra den central i arbetet och lösa alla manuella administrativa problem.
När jag tänker på hur man undviker att slösa tid eller budget på flashiga verktyg och i stället gör en meningsfull investering, fokuserar jag verkligen på vad grundpelarna i er personalstrategi är. Vad försöker ni lösa? Vad försöker ni faktiskt använda de här verktygen till?
Jag tänker på vilka era konkurrensfördelar är. Den AI ni investerar i eller satsar på bör antingen förstärka något ni redan gör bra, eftersom det är en konkurrensfördel för företaget, eller fylla en lucka där ni inte fungerar bra.
Se bara till att ni tänker efter ordentligt, löser verkliga problem och inte bara distraheras av nästa spektakulära nyhet. När jag själv utvärderar verktyg är jag inte beredd att betala, eller använda företagets pengar, för ett verktyg som fortfarande är i betaversion. Jag kan prova det och göra ett pilotprojekt, så får vi se om det är beprövat.
Men vissa av de här verktygen lovar mycket och levererar för lite, så investera inte i något som inte är beprövat. Det är mina första tankar. Vad tänker du?
David Rice: Jag håller med. Vi hör det här hela tiden. Jag träffar personalchefer, CHRO:er och liknande, och alla säger ungefär samma sak.
För det första marknadsför många verktyg en lösning på ett problem som företagen inte ens behöver lösa.
Alana Fallis: Verkligen.
David Rice: De säger ungefär: Jag behöver bara praktiska användningsområden. Jag pratade med en kvinna som sa: Varför skapar ni inte bara något som samlar alla de här datakällorna på ett ställe och gör lite analys av insikterna?
Alana Fallis: Ja, herregud. Det är verkligen en poäng.
David Rice: Jag tycker att det belyser de större frågorna. Det handlar inte nödvändigtvis om vilka verktyg man ska köpa, utan om vilket affärsproblem man faktiskt försöker lösa. Om personalomsättning är den centrala utmaningen, börja där. Börja inte med ett verktyg som bara ser fantastiskt ut.
Jag tycker också att man måste bygga in någon form av beslutsramverk. Vad kostar det att införa verktyget? Vilka data har vi redan och vad kräver det här? Vem ska äga verktyget? Och vilket resultat vill vi se om sex månader?
Precis som du inte behövde tjugo olika sorters programvara och till slut minskade din teknikstack, kommer du i verkligheten inte att behöva alla dessa olika AI-verktyg på lång sikt.
Alana Fallis: Ja, det där känner jag igen. Tröttheten över teknikstacken – att bygga på, bygga på och bygga på. Om ditt AI-verktyg inte integreras med mitt nuvarande verktyg vill jag inte ha det.
Jag vill inte bara lägga till saker på menyn. Vad kan ni antingen ta bort som inte hjälper organisationen, eller göra bättre? Men man måste verkligen tänka igenom att det inte bara handlar om sådana här idéer för engångsbruk. Jag får många presentationer av de här produkterna i min roll, och så många av dem är inte relevanta eller användbara. De måste integreras med det vi redan gör.
David Rice: Det verkar vara en vanlig erfarenhet.
Alana Fallis: Verkligen.
David Rice: Vi går vidare till nästa fråga. Jag har fått i uppdrag att utveckla utbildning i AI-beredskap för vår arbetsstyrka, men ärligt talat vet jag inte riktigt vad det innebär eller hur jag ska förbereda människor för jobb som kanske inte finns om fem år. Vår budget för lärande och utveckling är begränsad.
Bör jag fokusera på att vidareutbilda människor i specifika verktyg, eller finns det en mer grundläggande förändring i hur vi ser på mänsklig kompetens?
Alana Fallis: Vad betyder AI-beredskap egentligen? Det finns en viss modeordskänsla kring begreppet, men för mig handlar det specifikt om anpassningsförmåga i en teknikdriven miljö och förmågan att ta sig an nya saker och lära sig nya färdigheter.
AI-beredskap handlar alltså inte om ett specifikt verktyg. Det handlar om motståndskraft, mottaglighet och anpassningsförmåga när tekniken fortsätter att förändras. Det är en stor fråga: Tänker vi om mänsklig kompetens? Jag tror att det handlar om hur tekniken kan hjälpa oss att utföra arbetet mer effektivt, att se till att vi vet hur vi ska utvärdera teknik och att vi väljer rätt verktyg.
Det intressanta med den här frågan är att vi inte vet vilka jobb som kommer att finnas om fem år. Det är en skrämmande men viktig poäng. Vi vet inte vilka jobb som kommer att finnas eller inte finnas om fem år, men vi vet vad AI inte kan ersätta: mänsklig kontakt, tillit, coachning, empati och medkänsla.
Därför finns det också utrymme att satsa på de färdigheterna, till exempel coachning och relationsbyggande. Överlag handlar det mindre om att sitta och försöka förutse vad som kommer att finnas om fem år och mer om att bygga en arbetsstyrka som är redo att anpassa sig och utnyttja den mänskliga delen av HR.
David Rice: Det där stämmer. Anpassningsförmågan är nyckeln. ChatGPT i dag jämfört med när det lanserades är knappt samma verktyg längre. Man kan göra så mycket mer med det nu. Det är det som är poängen: att bygga upp den muskeln för anpassningsförmåga.
Det är det som kommer att hålla människor relevanta. Verktygen kommer att förändras, men promptdesign, datakompetens och allt det där blir inte nödvändigtvis föråldrat. De har längre hållbarhet. Kritiskt tänkande blir aldrig föråldrat.
Alana Fallis: Problemlösning.
David Rice: Precis. När det gäller budgeten skulle jag fokusera på överförbara förmågor: hur man arbetar tillsammans med automatisering, hur man kritiskt tolkar AI-resultat och hur man samarbetar i hybrida team. Sådant kommer sannolikt att finnas kvar om fem år.
Det är värt att fokusera intensivt på de områdena.
Alana Fallis: Jag tycker också att man ska tänka på vad som gör teamet annorlunda som HR-medarbetare. Det är de sakerna som kommer att göra dem anställningsbara och befordringsbara.
Satsa på de färdigheter teamet redan är bra på och bli riktigt bra på dem. Det kan vara ledarskap, kommunikation eller facilitering. Det finns fortfarande gott om utrymme för människan på arbetsplatsen, och jag tycker att vi ska ha det i åtanke och hjälpa våra ledare att också hålla det i åtanke.
David Rice: Jag håller med. Nästa fråga handlar om ett företag som har vuxit från 50 till 200 anställda på två år. Personen känner att familjekulturen som gjorde företaget speciellt håller på att försvinna. Ledningen vill skala upp allt från policyer till processer och förmåner, men enkäterna visar att människor känner sig som nummer. Hur bevarar man mänskligheten samtidigt som man bygger den struktur som behövs?
Alana Fallis: Det är en väldigt intressant fråga. Jag har arbetat mycket med det som person som nästan alltid har jobbat på nystartade företag. När ett företag växer tillkommer mer processer och struktur, men också mindre flexibilitet och mindre möjlighet att fungera som ett team av bästa vänner.
Jag skulle försöka få igång en fokusgrupp med långvariga medarbetare, eller någon form av kulturkommitté. Träffa personer som har varit där länge och som är villiga att dela och öppet diskutera sina farhågor. Försök förstå exakt var problemet ligger.
Om de känner sig som nummer – handlar det om kommunikationen från företaget eller om hur processerna är strukturerade? Vad är det som faktiskt går fel för dem? Vad saknar de? Fler evenemang? Mer kultur? Fler möjligheter att knyta kontakter?
Försök ta reda på vilka som är villiga att dela den informationen och svara specifikt på den. Men jag tror också att det finns ett inslag av förändringsledning här. Ett företag som inför mer processer och struktur är ett företag som förbereder sig för att växa.
Fler förmåner är faktiskt goda nyheter. Ett företag som växer är ett företag som vinner och är framgångsrikt. Kanske behöver teamen hjälp att förstå förändringen. Vissa saker är annorlunda, men det betyder inte att transparens och gemenskap måste försvinna.
David Rice: Jag skulle säga att man ska njuta av den här utmaningen så länge man kan. Vi ser många företag som måste hantera förändring åt andra hållet och minska antalet anställda.
Alana Fallis: Ja.
David Rice: Det här är alltså i grunden ett bra problem att ha. Men man når en vändpunkt. Jag har varit med i organisationer som växte från 25 personer till omkring 100. I början kunde man experimentera och hade en kultur där man rörde sig snabbt och bröt saker. Sedan uppstår lager av godkännanden och byråkrati.
Det är en del av processen att växa. Man blir inte en större och mer framgångsrik organisation med högre intäkter utan att anställa fler människor. Jag tror inte att processer är kulturens fiende. Det handlar om hur man utformar dem.
Alana Fallis: Det där är ett bra citat. Det stämmer.
David Rice: Sätt upp det på väggen.
Alana Fallis: Ja, precis. Ta med det till kontoret.
David Rice: Man kan till exempel skala upp introduktionen för nyanställda men behålla berättandet. Para ihop nya medarbetare med kulturambassadörer. Använd AI-verktyg för att samla in och dela institutionell kunskap på olika sätt.
Det finns sätt att göra detta, och tekniken kommer att hjälpa oss på många olika sätt. Men det är en del av utmaningen.
Alana Fallis: Jag vill också återknyta till den förra frågan. Se till att HR-teamet och andra personalansvariga fungerar som synliga kultur- och förändringsambassadörer för de olika programmen.
Gemenskapsbyggandet, relationsskapandet, berättandet och kulturskapandet är centrala delar. Se därför till att människorna och de personalansvariga står i centrum. Låt inte AI göra det.
David Rice: Precis. När ledare lever den kultur de vill ha kommer den att skala. Om de bara ser HR som policyer och inte som människor som faktiskt lever kulturen, kommer man snabbt att känna av erosionen.
Alana Fallis: Absolut.
David Rice: Nästa fråga: Vi samlar in produktivitetsmått från AI-baserade övervakningsverktyg, sentimentanalys från intern kommunikation och till och med biometriska data från arbetsplatsappar. Jag känner mig obekväm med övervakningen, men ledningen säger att den behövs för datadrivna beslut. Hur skyddar jag medarbetarnas integritet och förtroende samtidigt som jag möter kraven på AI-drivna analyser?
Alana Fallis: Min vän, jag vet att du skrev till den här spalten för att vi skulle säga åt dig att säga upp dig, och det tänker jag inte göra, men oj då.
Det här skulle inte fungera för mig som ledare. Jag skulle ha mycket svårt att gå med på det. Jag skulle verkligen pressa ledningen att beskriva vilka beteenden vi faktiskt försöker uppmuntra. Vilka beteenden vill vi driva? Vad vill vi belöna? Vad försöker vi förändra?
Jag tror att det finns mer harmoniska sätt att påverka beteenden. Jag tror inte att det finns något enkelt sätt att övervaka produktivitet som jag personligen känner mig bekväm med. Vi kan följa beteenden, men inte produktivitet på ett sätt som känns bra för medarbetarna.
Om ni trots allt måste gå vidare bör ni vara fullständigt transparenta med teamet om varför ni gör det och vad ni hoppas uppnå. Jag skulle till och med föreslå att ni provar det och sedan avvecklar det när situationen har förbättrats.
David Rice: Det här är själva definitionen av ett förtroendeproblem. Om det vore en relation skulle du lämna.
Alana Fallis: Precis.
David Rice: Om de börjar gå igenom din telefon börjar du fundera på om det är dags att gå. Jag tycker att man måste prata om detta som en förtroendefråga. Det handlar inte bara om vilka data man samlar in.
Människor accepterar ofta en viss nivå av datainsamling om de tror att den är etisk eller transparent och faktiskt ligger i deras intresse. Därför måste man få in ett styrningslager. Skapa till exempel en dataetisk grupp där ledning och medarbetare tillsammans utformar vad alla känner sig bekväma med.
Då blir det tydligt vad som samlas in, varför man vill ha uppgifterna och vad som är förbjudet. Medarbetarna får möjlighet att säga vad som är utanför gränsen. Det kan förvandla övervakning till ett gemensamt utformat informationssystem.
Men om ledningen tror att produktivitet bygger på övervakning är det en kulturell varningssignal. Mät resultat.
Alana Fallis: Mät resultat. Försök, så långt ni kan, påverka tillvägagångssättet så att det blir fokuserat och specifikt.
Företag har rätt att se vad medarbetare gör med sin utrustning och sina datorer, men det finns tydliga frågor om dataskydd. Olika delstatslagar reglerar vilken personlig information som får samlas in eller måste rapporteras.
Jag är inte expert eller jurist, men se till att detta är förankrat hos ert juridiska team och säkerhetsteam. Det kan finnas andra juridiska konsekvenser. Men ja, det finns ett kulturellt problem om det här är vad ni har tagit till.
David Rice: Det ger en verkligen obehaglig känsla. Jag lämnar min bärbara dator på och mikrofonen är alltid igång. Hör den oss prata om min son eller min flickvän? Den informationen finns där.
Alana Fallis: Jag tycker inte om det. Det är vad jag skulle säga.
David Rice: Jag hade telefonen i närheten och den lyssnade hela tiden. Häromdagen pratade vi om något och den första annonsen på Instagram handlade exakt om det.
Alana Fallis: Jag vet. Hur gör den det? Om en vän rekommenderar något dyker det upp i mina Facebook-annonser nästa dag. Vi har ändå viss möjlighet att välja vilka relationer vi vill odla, och det här skulle inte vara en relation jag känner mig bekväm med hos min arbetsgivare.
David Rice: Människor vill ha mer kontroll över hur deras data används och samlas in. Därför är det här rätt tid att prata med dem och utforma lösningen tillsammans. Många har åsikter om det här, och man kan ha ett intressant samtal om vad människor är villiga att acceptera och vad de inte är villiga att acceptera.
Alana Fallis: Det tycker jag också.
David Rice: Nästa fråga. Vi upptäckte att en av våra medarbetare byggde en anpassad GPT-bot för att coacha honom i hur han skulle flirta med kollegor. Han har testat och skickat romantiska meddelanden på Slack. HR går manuellt igenom meddelanden för att ta reda på hur många AI-genererade raggningsrepliker som finns och om någon faktiskt svarade. Hur och var lägger jag ens till detta i policyn?
Alana Fallis: Herregud. Jag blev helt paff av den här frågan. Vad?
David Rice: Jag tänkte: Vilken innovation. Han är en innovativ person.
Alana Fallis: Han är en innovatör. Okej. För att svara på frågan: Det här är fullständigt vansinnigt, men man kan inte låta AI-policyn omfatta varje tänkbar extrem användning som människor kan hitta på.
Policyn bör inte beskriva varje galen sak människor kan göra, utan i stället ta upp bästa praxis, användning av tekniken och exempel på missbruk. Tekniken är avsedd för det här. Exempel på olämplig användning är X, Y och Z.
Jag tror inte ens att ni behöver skriva in just detta i policyn, eftersom det är sunt förnuft och absolut kan utgöra trakasserier om det sker upprepade gånger. Ur ett policy perspektiv bör ni beskriva den avsedda användningen och kanske ett par exempel på sådant som är förbjudet. Men i det här fallet måste ni prata direkt med personen.
Ni bör definitivt dokumentera händelsen. Jag vill veta om någon av replikerna fungerade. Om det här var du som skrev frågan, hör av dig och berätta vad som hände.
David Rice: Jag avundas ibland inte HR-medarbetare. På ytan är det här verkligen roligt, men det är också ganska allvarligt. AI kan förstärka riktigt dåliga beteenden, sådant som HR-policyer aldrig har utformats för att hantera.
Men du har rätt: man kan inte lista alla tänkbara missbruk. Policyer bör fokusera på principer som respekt, samtycke, professionalism och gränser. Oavsett om beteendet är AI-förstärkt eller inte bryter det mot de principerna och är ett problem.
Alana Fallis: Jag skulle också vara beredd att slå vad om att detta redan omfattas av någon form av trakasseripolicy i personalhandboken eller andra medarbetardokument.
Det här handlar alltså inte om en särskild policy för hur man använder just det här verktyget. Det är en allmän princip som ni förmodligen redan täcker på flera ställen. Men jag vill veta vad som hände, så låt oss få veta.
David Rice: Om du var en av mottagarna av ett av meddelandena: var det en bra raggningsreplik?
Alana Fallis: Fungerade den? Var du mer intresserad efteråt? Människor hittar nya och kreativa sätt att göra galna saker på arbetsplatsen. AI är inget undantag.
David Rice: Det där var en vild fråga. Jag såg den komma in och tänkte att jag inte kunde vänta på att börja med den.
Alana Fallis: Jag vet. Herregud.
David Rice: Okej. Sista frågan. Jag kämpar med en klyfta mellan vad ledningen säger om balans mellan arbete och fritid och vad de faktiskt förväntar sig. Vi främjar flexibilitet, men chefer bokar fortfarande möten sent på fredagskvällar och förväntar sig svar på e-post under helgen. Hur tar jag upp den här klyftan utan att verka som om jag inte stöder verksamhetens behov?
Alana Fallis: Det här är svårt eftersom utbrändhet är så utbredd. Jag arbetar i teknikbranschen och det är något vi hör om i nästan varje enkät och i nästan varje medarbetarsamtal. Det finns alltid en balans mellan att skapa exceptionella affärsresultat och att ge teammedlemmarna en hållbar och bekväm relation till arbetet.
Jag tror att man måste införa någon form av ramverk eller skriftliga riktlinjer som definierar vad som är viktigt och vilka arbetsramar som gäller. Här är de omständigheter eller tillfälliga perioder då vi kan förvänta oss att du behöver göra mer än vanligt.
I ett mjukvaruföretag som stödjer ett detaljhandelsvarumärke kan till exempel Black Friday innebära att alla måste vara tillgängliga, även om det är en ledig dag på många andra företag.
Ha ett ramverk för bästa praxis eller arbetsriktlinjer: Vi främjar en flexibel kultur och att man arbetar när det passar bäst. Ibland behöver vi att alla står redo, och då gäller följande exempel. Under sådana perioder kan sena kvällar vara förväntade.
Men i det dagliga arbetet bör svar på e-post under helgen inte förväntas. Det behöver ni ta upp. Tillsammans med cheferna kan ni definiera när det verkligen behövs och när det inte behövs. Om cheferna fortsätter att skapa en kultur där människor måste vara tillgängliga dygnet runt kommer ni att förlora medarbetare.
David Rice: Jag håller med. Jag har sett många märkliga saker på sistone. Den där 9–9–6-modellen som cirkulerar låter som en mardröm. Jag såg också en kvinna som arbetade fyra dagar i veckan, fjorton timmar per dag, följt av tre lediga dagar.
Hon sa att hon hade en fyradagarsvecka. Jag tänkte att det där är ett recept på att bli helt slutkörd.
Alana Fallis: Herregud.
David Rice: För det första kommer kvaliteten att försämras, så det är redan en dålig affärsidé enligt mig. Sedan kommer du att bränna ut dig.
När medarbetare hör en sak men ser en annan förlorar man inte bara goodwill. Man förlorar trovärdighet. När vi nu sitter och pratar om förtroende måste vi förstå att trovärdigheten urholkas.
Människor ser dåliga beteenden i arbetslivet och tänker att de måste dra en gräns någonstans. Då blir relationen konfrontativ, och det är inte där du vill att dina medarbetare ska befinna sig. Ledningens avsikt måste stämma överens med chefernas praktiska agerande.
Alana Fallis: Det är ett bra sätt att uttrycka det.
David Rice: Det kan innebära chefsutbildning, tydliga gränser och att ledare hålls ansvariga för samma balans som de förväntar sig att medarbetarna ska ha.
När man åtgärdar den här klyftan kan man också vända det till något positivt. Man förbättrar inte bara balansen mellan arbete och fritid, utan frigör produktivitet genom att se till att människor inte går på tomgång.
Det här är hur vi förebygger utbrändhet, upprätthåller produktiviteten och behåller den kultur vi vill ha. Det är attraktivt för personer med de kompetenser vi behöver.
Alana Fallis: Det finns en viktig kommunikations- och utbildningsdel här. Man måste se helheten och inte bara träden. Du kanske klarar en viss deadline, men dina främsta talanger kommer så småningom att bränna ut sig och lämna företaget, eller behöva sjukskrivas.
Det börjar alltid från toppen. De som verkligen måste föregå med gott exempel är ledningen. Det är ledningen som måste hantera förväntningarna. Kanske är ledningen inte medveten om vad som händer, eller så driver den en orimlig och ohållbar arbetskultur. I min erfarenhet är det oftast det första.
David Rice: Jag håller med. Det här var en bra omgång frågor.
Alana Fallis: Vi besvarade några frågor i dag. Vi kunde bocka av ett par från listan. Men fortsätt skicka in dem. Om du skrev någon av frågorna, berätta gärna hur det gick. Vi vill gärna veta.
David Rice: Jag älskar uppföljningar. Fortsätt skicka in frågor. Vi fortsätter att publicera länken till frågeformuläret. Det heter Talk HR to Me. Du hittar frågeformuläret på vår webbplats och i Alanas artiklar. Så fortsätt gärna skicka in frågor.
Tills nästa gång: prenumerera på nyhetsbrevet om du inte redan gör det. Det händer många spännande saker. Och tills nästa gång – håll era AI-genererade raggningsrepliker borta från arbetsplatsen.
Alana Fallis: Behåll dem för dig själv. Behåll dem för dig själv.
