AI-strategien er ikke klar, men opgaverne ligger allerede på dit skrivebord. Hvor kan du begynde? Rasmus ser på user stories, projektstatus og dokumentation som afgrænsede anvendelser af AI – med tydelige rammer, menneskelig kontrol og fokus på, om arbejdet faktisk bliver bedre.
Men hvad gør man mandag morgen?
I denne episode af No bullshit fra maskinrummet starter jeg et andet sted: med de helt almindelige opgaver, der allerede fylder arbejdsdagen.
For selv hvis organisationen endnu ikke har en høj AI-modenhed, er der en række områder, hvor AI kan bruges relativt enkelt og med lav risiko – så længe vi har tydelige rammer og mennesker, der vurderer resultatet.
Det kan eksempelvis være at bruge AI til at lave et første udkast til user stories og acceptance criteria ud fra et feature-scope. Eller til at hjælpe projektlederen med planer, risici, mødenoter og statusrapportering.
AI kan også hjælpe med at samle beslutninger og afhængigheder fra store mængder information eller gøre det lettere at finde viden i dokumentation, som organisationen allerede har.
Pointen er ikke at automatisere mennesker væk.
Pointen er at kigge på det arbejde, vi allerede udfører, og spørge:
Hvor bruger vi tid på at samle, strukturere, formulere og genfinde information – og hvor kan AI hjælpe os med det?
Start småt
Det interessante ved de her anvendelser er, at de ikke kræver, at hele virksomheden først har bygget den perfekte AI-platform eller redesignet organisationen.
Man kan begynde med afgrænsede opgaver, hvor:
- risikoen er overskuelig
- et menneske stadig kontrollerer resultatet
- datagrundlaget er kendt
- effekten kan måles
Hvis AI eksempelvis kan reducere tiden til at forberede et projektstatusmøde, er det interessant.
Men kun hvis den frigjorte tid faktisk bliver brugt bedre, og kvaliteten fortsat er god.
Derfor bør vi ikke bare tælle, hvor mange AI-værktøjer medarbejderne bruger. Vi bør undersøge, om de konkrete arbejdsgange bliver bedre.
Teknologien er ofte den nemme del
Det svære begynder typisk bagefter.
Hvordan får vi folk til faktisk at ændre deres arbejdsform? Hvilke data må bruges? Hvornår skal et menneske kontrollere resultatet? Hvordan deler vi de gode erfaringer? Og hvordan undgår vi, at 50 medarbejdere hver især opfinder deres egen måde at gøre det på?
Det er her AI bliver et organisatorisk spørgsmål og ikke kun et spørgsmål om teknologi.
I denne første episode ser jeg på de lavpraktiske muligheder for at komme i gang.
I de næste episoder bevæger vi os videre fra den enkelte medarbejders brug af AI til de strukturer, der gør det muligt at bruge AI mere systematisk på tværs af teams og organisation.
Lyt med til del 1 af serien om AI i hverdagen.
