AI og produktivitet
AI gør medarbejderne hurtigere – men hvad med virksomheden?
Når AI bliver omtalt på arbejdspladsen, handler det ofte om hastighed.
Opgaver, der tidligere tog timer, kan klares på minutter. Referater skrives automatisk, analyser kan udarbejdes hurtigere, og rutineopgaver kan løses med få prompts.
Det er derfor nærliggende at tænke, at højere produktivitet næsten følger automatisk, når en organisation tager AI i brug.
Men sådan behøver det ikke at gå.
En medarbejder kan blive markant hurtigere til sin opgave, uden at organisationen som helhed får tilsvarende mere fra hånden. Arbejdet accelererer ét sted, mens ventetid, godkendelser eller afhængigheder andre steder fortsætter præcis som før.
Ifølge erhvervspsykolog Ebbe Lavendt skyldes det blandt andet, at implementering handler om langt mere end den enkelte medarbejders produktivitet.
En hurtigere opgave er ikke nødvendigvis en hurtigere proces
Forestil dig en arbejdsproces, hvor én opgave pludselig kan løses fire gange hurtigere.
Umiddelbart er gevinsten indlysende. Men hvis opgaven stadig skal vente på en godkendelse, sendes videre til en kollega eller indgå i en proces, hvor resten af arbejdet foregår i samme tempo som tidligere, flytter ventetiden sig blot.
Den lokale forbedring bliver ikke automatisk til en forbedring af hele processen.
Det er det, Ebbe Lavendt beskriver som flaskehals-effekten: Individuelle produktivitetsgevinster bliver ikke automatisk til organisatorisk værdi, hvis arbejdsgangene omkring dem ikke ændrer sig.
Teknologien kan altså fungere præcis efter hensigten, samtidig med at den samlede effekt bliver beskeden.
AI kan tvinge os til at gentænke arbejdet
Her ligger en vigtig forskel mellem at indføre et nyt værktøj og at skabe reel organisatorisk forandring.
AI påvirker ikke nødvendigvis kun selve opgaven. Den kan ændre forudsætningerne for hele arbejdsgangen omkring den.
Hvis en medarbejder eksempelvis kan producere analyser langt hurtigere end før, opstår nye spørgsmål:
- Hvem skal bruge de ekstra analyser?
- Skal beslutninger træffes tidligere?
- Er den eksisterende kvalitetssikring stadig hensigtsmæssig?
- Og giver den nuværende rolle- og ansvarsfordeling stadig mening?
Det er spørgsmål, som let bliver overset, hvis AI-implementering primært måles på, hvor mange timer den enkelte medarbejder sparer.
Organisationer, der vil omsætte AI til reel værdi, må derfor se på mere end værktøjet. De må også undersøge, hvilke arbejdsgange, beslutningsprocesser og roller der skal ændres omkring det.
Nogle processer skal måske redesignes. Ansvar kan skulle flyttes. Og arbejdsgange, der tidligere gav mening, kan blive overflødige, når en central del af arbejdet pludselig kan udføres langt hurtigere.
Fra AI-gevinst til virksomhedsgevinst
Hvis AI skal skabe værdi for hele organisationen, er det ikke nok at se på den enkelte opgave. Kig også på, hvad der sker omkring den:
Opgave: Bliver arbejdet hurtigere eller bedre?
Proces: Flytter flaskehalsen bare videre?
Organisation: Skal roller, ansvar eller godkendelser ændres?
Forretning: Hvad skal den frigjorte kapacitet bruges til?
Fra tidsbesparelse til værdiskabelse
Vi er blevet vant til at spørge, hvor meget tid AI kan spare.
Men tid er ikke nødvendigvis det mest interessante succeskriterium.
Den virkelige gevinst opstår først, når den frigjorte kapacitet bliver omsat til noget, organisationen faktisk har brug for: bedre beslutninger, højere kvalitet, hurtigere levering, mere innovation eller måske færre ressourcer brugt på lavværdiskabende arbejde.
Det kræver, at organisationen udvikler sig sammen med teknologien.
Ellers risikerer AI blot at blive et meget effektivt værktøj placeret midt i en arbejdsgang, der fortsat er designet til en anden virkelighed.
Det er først, når organisationen ændrer sig sammen med teknologien, at individuel effektivitet for alvor kan blive til organisatorisk produktivitet.
Læs mere:
Kontakt
Få hjælp nu
Find relevante, kvalitetssikrede kurser og efteruddannelse.