Kunstig intelligens skulle gøre medarbejderne mere produktive. Det har det også – men for deres ledere er resultatet blevet en uventet kompleksitet, som virksomhederne slet ikke var parate på.
Ifølge en Nielsen-undersøgelse blandt 1.700 direktører og seniorledere på tværs af syv lande – bestilt af arbejdsplanlægningsplatformen monday.com – siger mere end halvdelen af seniorlederne, at det er blevet sværere at vurdere medarbejdernes arbejde efter indførelse af AI. Problemet er simpelt: meget af medarbejdernes output ankommer poleret og færdigtrukket til lederens indbakke. Dermed bliver det næsten umuligt at skelne mellem det, medarbejderen selv har produceret, og det, som AI har leveret.
Resultatet? Næsten halvdelen af lederne bruger nu mere tid på at gennemgå og vejlede deres teams arbejde end før.
Lederne er begejstrede – men overraskede
Paradoksalt nok er lederne ikke mindre entusiastiske over for AI. 94 procent af de adspurgte ledere sagde, at de er spændt på at forbedre arbejdet med AI, og mange er sikre på, hvor teknologien kan skabe mest værdi. Michal Miller Levi, der leder markedsanalyse og kundindsigt hos monday.com, sammenlignede entusiasmen med internettets tidlige dage i 2000’erne – lederne ser samme slags “magi” i AI.
“AI fungerer meget godt for lederne individuelt, men de har også en anden rolle som ledere. De skal drive organisationen. Deres problem er simpelthen, at AI udvikler sig hurtigere, end virksomhederne kan tilpasse sig,” forklarer Levi.
Problemet ligger altså ikke i teknologien selv, men i hastigheden, hvormed den udrulles. Virksomhedernes processer kan simpelthen ikke følge med.
Nye evalueringskriterier – og nye risici
AI har fået lederne til at genoverveje, hvordan de vurderer deres teams. 78 procent af respondenterne har ændret deres evalueringsmetoder efter AI-indførelse og lægger nu større vægt på, hvor godt medarbejderne kan skrive prompter, beslutte, hvilke opgaver der skal delegeres til AI, og eksperimentere med nye arbejdsmåder.
Men hvordan kan medarbejdere vurderes retfærdigt, når lederne selv ikke helt kan se, hvor meget af arbejdet der er skabt af AI? Og det bliver endnu mere problematisk, når lederne begynder at bruge AI til at hjælpe med vurderingerne. Undersøgelsen viser, at 46 procent af lederne bruger AI til at informere deres beslutninger, og 39 procent bruger AI til at skrive performancevurderinger.
Det risikerer at introducere endnu mere bias i processen. Et aktuelt studie fra Luxembourg Institute of Socio-Economic Research viser, at store sprogmodeller kan være forudindtaget mod sort mandlige kandidater og “demonstrerer betydelige bias på tværs af forskellige sociale grupper.” Da AI grundlæggende er en prognosemodel baseret på mønstre fra træningsdata, gentager den ofte menneskelige bias fra det data, den har lært af.
Uventet software-kaos og kontrol
AI har også ændret, hvordan ledernes dag ser ud. Der skal være nogen til at afgøre, hvilke opgaver der skal overlades til AI-agenter, kontrollere deres output, og tage over, når noget går galt. Denne overvågning udgør et nyt lag af “usynligt arbejde,” som lederne nu må håndtere.
Men selv kontrol af softwaren er blevet mere kompleks. 57 procent af lederne siger, at deres organisationer nu har flere værktøjer i omløb end før, og omkring 51 procent rapporterer, at deres værktøjer er blevet mere indbyrdes afhængige siden indførelse af AI. Kun 29 procent beskriver deres AI-infrastruktur som fuldt optimeret og centraliseret.
Virksomhederne forventede faktisk, at AI ville hjælpe med at reducere deres software-stakke. I stedet finder de sig selv med flere apps, flere integrationer og “shadow AI” – altså AI-værktøjer, som medarbejderne tager i brug uden for virksomhedens godkendte systemer.
Agent-kontrol er efterhånden kritisk
Behovet for kontrol bliver stadig mere presserende, især når virksomhederne sætter AI-agenter i gang, som kan handle selvstændigt. 58 procent af lederne forventer at skulle føre tilsyn med flere AI-agenter end menneskelige medarbejdere inden for det næste år. 46 procent bekymrer sig om at miste kontrol over agenternes handlinger.
Der er også reel bekymring for at blive holdt ansvarlig for beslutninger truffet af AI – 35 procent af respondenterne nævner det som en vigtig bekymring. Da store sprogmodeller stadig er svært forudsigelige, ønsker lederne ikke, at agenter er fuldt autonome. De vil have mennesker involveret og hørt, når det gælder kritiske opgaver og beslutninger.
Undersøgelsen afslører, at AI-indførelse i virksomheder nu handler mindst lige så meget om at få styr på styring og governance som om at øge produktiviteten. Uden de rette processer og infrastruktur til at håndtere teknologien, kæmper lederne bare for at holde hjulene i gang.