Mistrivsel? Kom på ret køl med en slags AI-Sherlock

Selvom der er mere end 100 år mellem AI og Sherlock Holmes, så har Arthur Conan Doyles mesterdetektiv alligevel noget helt centralt tilfælles med ChatGPT, Claude, Gemini og deslige: 

Nemlig evnen til at analysere og finde en rød tråd i store mængder data, der ved første øjekast kan forekomme uoverskuelige.  

Og den evne kan ikke alene bruges til at finde frem til sandheden om den dæmoniske hund, der efter sigende hjemsøger Baskerville-slægten omkring Dartmoor-heden, den kan også bruges til at øge din trivsel i storrumskontoret.  

Fidusen er at fodre en AI med data fra diverse kilder i din dagligdag, og så på den måde få et bud på, hvad der er galt, og hvor der kan og måske skal sættes ind, for at du får det bedre. Også på jobbet.  

Inden vi bringer et par eksempler på dette, skal det lige understreges, at denne tekst alene tager afsæt i en situation, hvor du som bruger opsætter og fodrer din egen AI med data. Der tænkes i denne tekst således ikke på en AI, som organisationen og HR-afdelingen kontrollerer fra centralt hold ift. at benchmarke medarbejderne.  

Nu hvor den disclaimer er overstået, så videre til eksemplerne:

• arbejdsrelaterede data: Informationen om arbejdstider, deadlines, møder og projektbelastning. For eksempel kan data fra tidsregistreringssystemer eller projektstyringsværktøjer bruges til at måle, hvor mange timer du arbejder, og hvor tæt på deadlines timerne lægges. Og her kan en AI hjælpe med at identificere eventuelle uhensigtsmæssigheder i forhold til arbejdstilrettelæggelse og -pres.  
• kommunikationsdata: AI kan analysere dine e-mails, chat-beskeder (vi forudsætter naturligvis, det er anonymiseret og sker med dit samtykke) og dine mødenoter for at vurdere tonen i kommunikationen, ordvalg og hyppigheden af samtaler. En AI kan spotte hyppige korte eller negative e-mails, som kan indikere stress.
• fysiologiske data: Wearable enheder som smartwatches kan give data om dit fysiske velbefindende, såsom søvnmønstre, hjertefrekvens og aktivitetsniveau. Hvis dit smartwatch fx viser en forhøjet hjertefrekvens eller dårlig søvn, kan det være tegn på stress. Det skal understreges, at der kan være tale om falske alarmer, men hvis dine resultater giver anledning til bekymring, er det altid værd at overveje at tale med egen læge om det.

Mens du måske godt kan danne dig en umiddelbart overblik på baggrund af disse data, så kan en AI hjælpe med at finde mere generelle tendenser på baggrund af data indsamlet over en længere periode.

Ved at proppe informationer som i ovenstående eksempler indsamlet over en længere periode i en AI, dannes der en baseline for, hvad der er normalt for lige netop dig og hvornår du bør reagere. For eksempel i forhold til, at arbejdsrelateret stress kan være under opsejling.  

In real life kunne det for eksempel se sådan ud: 

Eksempel: Fare for udbrændthed

Baggrund: Maria er softwareingeniør og arbejder på et stort projekt med stramme deadlines. Hun er meget dedikeret og tager ofte arbejde med hjem. 

AI-analyse: 

• Arbejdstider: AI’en analyserer data fra Marias tidsregistreringssystem og bemærker, at hun arbejder mange timer sent om aftenen og i weekenderne. Over de sidste måneder er hendes arbejdstimer steget med 20%, og mange af timerne er lagt tæt på deadlines.
• Kommunikationsdata: AI’en gennemgår (med Marias viden og tilladelse) Marias e-mails og chat-beskeder og bemærker, at hendes kommunikation er blevet kortere og mere præget af frustration. Hun sender flere korte, afvisende beskeder og svarer sjældnere på kollegernes spørgsmål.
• Fysiologiske data: AI’en analyserer data fra Marias smartwatch, som viser en forhøjet hjertefrekvens, især om natten. Hendes daglige skridttal er faldet, hvilket kan indikere, at hun bevæger sig mindre i løbet af dagen.

I dette tilfælde kan AI’en konstatere, at Maria viser tegn, der kunne være forårsaget af  stress.

Den sender hende derfor en række anbefalinger, om at hun husker at tage pauser, justerer sin arbejdstid, og søger støtte fra en leder eller HR. AI’en foreslår også, at Maria overvejer at delegere nogle af sine opgaver eller søge hjælp fra kolleger. 

Er det sikkert bare at hælde dine følsomme data i en AI?

Selvom AI kan være en effektiv løsning til at få idéer til at forbedre trivsel og arbejdsbalance, er det vigtigt at være opmærksom på de risici, der følger med, når man uploader sine data. Når du indsamler og overfører følsomme oplysninger om dine arbejdstider, kommunikation, og fysiske helbred til en AI, er det værd at spørge sig selv: Hvor ender disse data egentlig? 

Det er langtfra altid klart, hvor dine data lander, eller om de bliver opbevaret sikkert. Manglende gennemsigtighed kan føre til, at dine oplysninger bruges uden din viden eller samtykke. 

En anden vigtig overvejelse er, om du kan få slettet dine data efterfølgende. Selvom nogle AI-platforme tilbyder funktioner til at slette personlige data, er det ikke altid en garanti. Der er risiko for, at dine data bliver i systemet i en mere eller mindre anonymiseret form, uden mulighed for fuldstændig sletning.