Sluta mäta AI-användning – börja mäta hur AI stärker era medarbetare

När organisationer mäter värdet av AI ligger fokus ofta på produktivitet, användning och sparad tid. Men viktigare är vad vi vill att AI ska hjälpa oss att uppnå, både idag och för att stärka organisationens förmåga på längre sikt.

Organisationer investerar stort i AI. Vi räknar licenser, användare, promptar och sparade timmar. Vi firar ökad användning och produktivitetsvinster.  

Men innan vi bestämmer hur vi ska mäta värdet av AI kanske vi ska ställa en mer grundläggande fråga: Vad är det vi vill uppnå? 

Svaret skiljer sig, som sig bör, mellan olika organisationer. 

För vissa handlar det om att sänka kostnader. För andra om att klara en växande arbetsmängd utan att behöva bli fler. Någon vill korta ledtider eller ge bättre service. Och i en kunskapsintensiv verksamhet kan den största möjligheten att minska repetitivt arbete och skapa mer utrymme att tänka, lära, samarbeta, skapa och lösa svårare utmaningar. 

Oavsett vilken mål det handlar om finns ett värde som är mätbart. Utmaningen uppstår när vi försöker använda samma måttstock för att tolka resultaten. Om vi gör saker snabbare, är det nödvändigtvis ett bevis på att vi gör dem bättre?  

Sparad tid har inget värde förrän vi bestämmer vad vi ska göra med den 

Om en medarbetare kan göra en uppgift på 40 minuter istället för en timme har AI frigjort 20 minuter, men vad är de 20 minuterna värda? Det beror helt på vad som händer med dem. 

Det enkla svaret ligger i de värden som är enkla att mäta. Om målet är att sänka kostnader och den frigjorda tiden faktiskt leder till lägre kostnader går värdet att räkna hem ekonomiskt. Om målet istället är att öka kapaciteten kan tiden användas till att hantera fler ärenden, hjälpa fler kunder eller svara snabbare. 

Alltför sällan förs diskussionen om AI som möjliggörare för frigjord tankekraft som föder kreativitet eller djupare analys eftersom mätningar av kvalitet kan vara svåra både att definiera och mäta. 

Frigjord tid ger fler och större idéer 

AI kan ta hand om repetitiva och monotona uppgifter som varken skapar särskilt mycket värde eller kräver vårt kritiska tänkande. Om vi ger medarbetarna utrymme för sådant som allt oftare nedprioriteras idag kan vi skapa en mer utvecklande arbetsmiljö. Om det finns mentalt utrymme under en arbetsdag att ta tiden att förstå en utmaning innan vi börjar lösa den, att utforska en idé, lära sig något nytt eller ifrågasätta ett antagande finns potential att stärka medarbetarnas kognitiva kapacitet både nu och för framtiden.  

Då har AI kanske inte i första hand gjort organisationen billigare. Men den kan ha gjort den bättre. 

Bygg förmåga för morgondagen 

Med tanke på vad ett införande av AI kan komma att kosta idag är det lätt att vilja söka efter de finansiella resultaten på kort sikt. Men en organisations värde handlar inte bara om vad den levererar idag. Det handlar också om vilken förmåga den bygger för imorgon. 

Ett projekt kan leverera i tid och inom budget och ändå lämna väldigt lite bestående värde efter sig. Ett riktigt lyckat projekt bör ha ambitionen att inte bara skapa resultat här och nu utan även skapa värde framåt genom att stärka kunskap, relationer, omdöme och förmåga.  

AI ger oss möjlighet att tänka på arbetet på samma sätt. Frågan är alltså inte bara vad AI hjälper oss att producera idag. Frågan är vad AI hjälper oss att bli bättre på imorgon. 

Från individuell produktivitet till organisatorisk förmåga 

Den första vågen av generativ AI har till stor del handlat om individuell produktivitet. Skriv texten snabbare. Sammanfatta dokumentet. Förbered presentationen. Analysera datan. Skriv ett första utkast till mejlet. Det skapar verkligt värde som går att ta på eller mäta. 

Men individuell produktivitet är inte samma sak som en mer effektiv eller bättre fungerande organisation. 

Om alla blir 20 procent snabbare samtidigt som organisationen behåller samma processer, beslutsvägar, ansvar och flaskhalsar finns en stor risk att den frigjorda tiden helt enkelt försvinner någonstans i systemet. Och om varje minut vi sparar med AI omedelbart fylls med ytterligare en uppgift kan resultatet bli en organisation som producerar mer – utan att vare sig bli mer kapabel eller en bättre plats att arbeta på. 

Vi kanske får fler mejl, fler dokument, fler analyser och fler presentationer. Men mindre tid att faktiskt tänka då nya uppgifter ersätter de som försvinner. 

Slutsatsen är tydlig: Nästa fas i AI-utvecklingen kan inte främst handla om att få fler människor att använda AI. Den bör handla om att medvetet bestämma vad vi vill att användningen av AI ska möjliggöra. 

Olika mål kräver olika sätt att mäta värde 

Som jag tidigare beskrivit finns inget universellt sätt att mäta om en AI-satsning har lyckats. Vi bör mäta mot det värde vi faktiskt försöker skapa. 

Vill vi sänka kostnader bör vi mäta faktiska kostnadsminskningar – inte teoretiskt sparade timmar. Vill vi öka kapaciteten bör vi mäta om vi kan hantera större volymer, korta väntetider eller möta en ökad efterfrågan. Vill vi höja kvaliteten bör vi titta på exempelvis bättre beslut, färre fel och bättre resultat.  

Och vill vi bygga en starkare kunskapsorganisation behöver vi också fråga oss vad som händer med människorna. Lär vi oss mer? Blir vi bättre på att göra kvalificerade bedömningar? Blir vi mer kreativa? Orkar vi fokusera på det som faktiskt kräver vår kompetens? 

Genom att komplettera traditionella mått som effektivitet, kapacitet och kvalitet med kognitiva KPI, som upplevd effektivitet, minskning av repetitivt arbete, lärande, kreativitet och tillit kan vi besvara en fråga som traditionella produktivitetsmått missar: Gör AI oss bättre på att tänka – eller bara snabbare på att producera? 

AI kräver mer än ansvarsfull AI-styrning 

Många organisationer håller idag på att bygga upp sin AI-styrning. Fokus ligger ofta på informationssäkerhet, integritet, juridik, bias, data och kvalitet. Det är helt nödvändigt. 

Men den typen av styrning besvarar framför allt en fråga: Kan vi använda AI? 

När AI blir en naturlig del av vardagen blir det naturligt att även ställa två andra frågor. 

Bör vi använda AI i det här ändamålet? 

Det handlar om värdestyrning. Bidrar den här användningen av AI till det värde vi vill skapa? Förbättrar den kvaliteten, kapaciteten, servicen, arbetsmiljön eller vår långsiktiga förmåga? Och kanske ännu mer grundläggande: Är AI ens rätt lösning? 

Sedan kommer den tredje frågan: Hur ska människor och AI arbeta tillsammans? 

Det är här vi behöver börja prata om AI:s kognitiva effekter. 

Vad händer med människan när AI blir bättre? 

AI förändrar inte bara hur snabbt vi arbetar. Den förändrar också vem – eller vad – som gör själva tankearbetet. 

När AI sammanfattar information, tar fram alternativ, analyserar en utmaning, föreslår ett beslut eller skriver ett färdigt utkast utför den kognitivt arbete som tidigare gjordes av en människa. Och ibland är det precis vad vi vill. Det finns inget egenvärde i att människor fortsätter utföra monotont tankearbete bara för att vi alltid har gjort det. 

Men all mental ansträngning är inte onödig. En del av den är själva förutsättningen för att vi ska utvecklas. Vi lär oss genom att brottas med svåra frågor. Vi utvecklar omdöme genom att själva göra bedömningar. Vi blir bättre på att skriva genom att skriva. Vi lär oss känna igen mönster genom att möta dem många gånger. Om AI tar över för mycket av det arbetet kan vi därför hamna i en paradox: Vi blir mer produktiva idag – men mindre kapabla imorgon. 

Det skulle kunna beskrivas som en form av kognitiv skuld. 

Precis som teknisk skuld uppstår när kortsiktiga tekniska lösningar skapar långsiktiga konsekvenser kan kognitiv skuld byggas upp när kortsiktiga effektivitetsvinster gradvis urholkar den kunskap, det omdöme och det kritiska tänkande som organisationen behöver på längre sikt. 

Human in the loop räcker inte 

Ett vanligt svar på den här utmaningen är human in the loop. Människan ska finnas kvar och granska, bedöma och godkänna. Det är viktigt, men det räcker inte alltid. En människa som klickar på ”godkänn” efter att AI har gjort analysen är tekniskt sett fortfarande in the loop. Men tänker hon fortfarande? Förstår hon resonemanget? Kan hon upptäcka när AI har fel? Skulle hon kunna lösa uppgiften utan systemet? Fortsätter hon att utveckla sin kompetens – eller håller hon gradvis på att lämna över den? 

Det är dags att gå ett steg längre: Från human in the loop till human in the learning loop. 

Målet kan inte bara vara att en människa finns med som kontrollfunktion. Vi behöver utforma arbetet så att människor fortsätter att tänka, ifrågasätta, lära och utveckla sitt omdöme, även med AI-stöd. 

Den verkliga AI-transformationen sker i organisationen 

Sammanfattningsvis ser jag att de organisationer som lyckas bäst med AI sannolikt inte kommer att vara de som har flest AI-användare eller automatiserar flest uppgifter. Det kommer att vara de som medvetet bestämmer vilket värde AI ska skapa – och sedan utformar organisationen och arbetssätten därefter. Det kräver mer än teknik. Vi behöver tänka om kring processer, ansvar, kunskapshantering, ledarskap, mätning och organisationsdesign. Och vi behöver kunna styra utifrån tre parallella frågor: 

• Kan vi använda AI? - Ansvarsfull AI-styrning 

• Bör vi använda AI här? - Värdestyrning 

• Hur ska människor och AI arbeta tillsammans? - Kognitiv styrning 

För målet kan inte vara att använda så mycket AI som möjligt. Och det kan inte heller alltid vara att maximera effektiviteten. 

Målet är att använda AI för att skapa värde här och nu – samtidigt som vi bygger den mänskliga och organisatoriska förmåga vi behöver för framtiden.