Mille Lindskrog Knudsen har været med så længe, at hun sagtens kan huske den store åbenbaring, som internettet gav, da det begyndte at sætte fart i starten af halvfemserne.

”AI er en ny udvikling i en meget lang række af teknologiske landvindinger. Jeg oplever det faktisk lidt ligesom internettet, da det kom frem. Men min opfattelse er, at AI er så meget større og repræsenterer fantastiske muligheder”, fortæller Mille Lindskrog Knudsen, der er meget optaget af AI og drøfter mulighederne med alle de bestyrelser, hun arbejder med.

”Jeg ser faktisk i dag på AI som en god ven, som man ’bare’ skal have lidt styr på. Jeg er af natur temmelig nysgerrig, og det har bestemt hjulpet mig i min egen forståelse og foreløbige beherskelse af AI, og jeg ser både store effektiviseringsmuligheder og potentialer i innovation med AI”, fortæller Mille Lindskrog Knudsen og fortsætter:

”Jeg bliver virkelig glad for at se, når virksomhederne går foran med AI, som f.eks. CEO i Fiks IT, (Thomas Pedersen), der dagligt bruger AI som sin PA og sparringspartner til både drifts- og kommunikationsopgaver. Og som samtidig smitter med sin begejstring. Det synes jeg er en rigtig rollemodel.

Både hvide og sorte skyer

Der er ingen tvivl om, at Mille Lindskrog Knudsen er begejstret for AI og ser meget store muligheder for virksomheder. Men hun er samtidig opmærksom på, at der er både hvide og sorte skyer.

”Både gode og skadelige ting bliver mere effektive. Jeg ser masser af muligheder for både effektivisering og innovation for den typiske danske virksomhed og leder. Men jeg er samtidig meget opmærksom på de sorte skyer. Et eksempel er, at de såkaldte ”cyber-banditter” jo også bliver meget mere effektive. Og det taler jo blot for, at man som topleder pinedød skal være opmærksom på sin IT- og datasikkerhed. På en måde kan man sige, at disse sorte skyer bliver en kærkommen anledning til for alvor at tage IT-sikkerhed alvorligt” understreger bestyrelseslederen.

Masser af driftsledelse vil forsvinde – til gengæld bliver der brug for ‘rigtig’ ledelse

VL´s årstema handler om AI og ledelse. Det betyder ganske enkelt, at vi særligt kigger efter ledelsesmæssige perspektiver på AI. Ifølge Mille Lindskrog Knudsen er de perspektiver meget radikale.

”Jeg tror, at meget af den klassiske driftsledelse vil forsvinde. Og at der bliver mindre brug for den typiske mellemleder. For systemerne vil selv kunne håndtere de allerfleste af de driftsmæssige ledelsesopgaver, eller det jeg ofte kalder management”, spår hun og fortsætter:

”Men jeg tror samtidig, at der bliver brug for masser af ledelse. Ledelse i form af menneskeledere, der fornemmer innovation, har empati og forstår at navigere i dilemmaer. Og selvfølgelig også ledere, der evner at håndtere modstand på en konstruktiv måde. Men det er meget krævende, og for mange er det jo som altid en svær opgave at være en god leder.”

Mille Lindskrog Knudsen nævner eksempler på de tidligere erfaringer med anvendelse af robotter. Det vakte jo også stor modstand. Men i dag er robotten mange steder blevet en værdifuld partner, og medarbejderne kan nærmest ikke forestille sig arbejdsprocessen uden robotterne i dag.

”Jeg anerkender ganske enkelt, at det tager tid, når man introducerer ny teknologi i organisationen. Men det tager bare længere tid, hvis ledelsen ikke er dygtig nok”, understreger Mille Lindskrog Knudsen.

Fremtiden? Helt umulig at forestille sig. Men det kommer til at gå hurtigt

Mille Lindskrog Knudsen slår en latter op, da hun bliver spurgt til fremtiden. Også blot 2025.

”Jamen, hvad der er sket om et år, kan jeg slet ikke forestille mig. Jo, udover at toget kører fantastisk hurtigt. Jeg tror knap nok, at begrebet sense-of-urgency er stærkt nok. Jeg tror faktisk, at man kan risikere at ødelægge meget af sin virksomhed ved at være uopmærksom. Så selv om toget er ved at være kørt, så opfordrer jeg til, at du kommer i fart. Det er ikke smart at blive stående på perronen”, afslutter Mille Lindskrog Knudsen.

1. Hvilken holdning har organisationen til AI?

Masser af undersøgelser viser, at størstedelen af virksomheder herhjemme og i Norden allerede er i gang med AI. Men mange af dem har ikke en strategi for AI, og for mange ledelser er AI endnu ikke en prioritet. Det bør det være. Man bør som minimum definere virksomhedens holdning til AI, og den holdning bør også kendes af medarbejderne. Man kan placere sig i den ’skeptiske/restriktive ende af skalaen, hvor al brug af AI skal være kendt og kontrolleret (måske endda slet ikke tilladt), eller man kan placere sig i den ’positive/eksperimenterende’ ende af skalaen, hvor man tillader eksperimenter med AI i virksomheden. Der er fordele og ulemper ved begge ender af skalaen.  For mange restriktioner kan betyde, at man misser muligheder, mens man på den anden side måske undgår begynderfejl/-risici.

Er man omvendt meget eksperimenterende, vil man sandsynligvis betale en vis ’læringspris’ i form af fejl, dårlig kvalitet og måske endda unødige risici. Omvendt er det netop de læringer, der giver anledning til vigtige diskussioner i virksomheden om netop sikkerhed, etik og kvalitet, ligesom man har fordelen ved at være på forkant med eventuelle effektiviseringer. Uanset hvad, så bør man som ledelse have en holdning i forhold til at udvikle sine egne og de ansattes kompetencer i takt med teknologien.

2. Løser AI et problem? Og er det det rigtige problem?

Det er let at forfalde til ’so ein ding’-tankegangen og investere i nye systemer, fordi man måske er bange for at misse muligheder, hvis man ikke handler NU. Men start nu med at definere det problem, du gerne vil løse, frem for at investere i teknologi for at finde ud af, hvad den kan løse af problemer. Gå helt klassisk, strategisk til værks: Hvor i forretningsstrategien vil I gerne effektivisere og forbedre, og hvor kunne AI gøre en forskel? Har I ressourcer og kompetencer til det – hvis nej, hvad skal der så til? Mange virksomheder oplever, at implementering af ny teknologi kræver flere ressourcer, end de forventer. Så for at undgå fejlslagne investeringer og teknologi der ikke skaber de ønskede resultater, så brug masser af tid på forarbejdet.

3. Hvad er kvalitet for os, og har vi kompetencerne til at sikre den?

De fleste AI-løsninger er lette at bruge og skaber hurtige resultater. Men vi har også en tendens til hurtigt at blive imponerede over maskinernes evner, ligesom vi kan forfalde til at tro, at når en algoritme har lavet det, så er det nok rigtigt/godt. Sådan er det langt fra! Og der er en kæmpe opgave fremover i at kvalitetssikre de resultater, som AI giver os. Start derfor med at definere, hvad et kvalitetsresultat er for jer – det er det, jeres AI-løsning skal leve op til. Ellers er der en risiko for, at kvalitetsniveauet bliver sænket. Accepter også, at selv om generativ AI som ChatGPT og billedgenereringsværktøjer som DALL:E og Midjourney ganske rigtigt er noget, alle kan bruge, så kræver det høj faglighed og kompetenceudvikling at lave noget, som har reel kvalitet. Sørg for den rette uddannelse for de medarbejdere, der skal bruge AI.  AI betyder heller ikke, at du kan droppe den høje faglighed i det, du putter ind i maskinen. Lidt upoetisk formuleret kan man sige: Shit in = shit out.  I sidste ende er det, der kommer ud af maskinen – og måske rammer borgere eller kunder – aldrig maskinens ansvar, hvis det er dårligt eller indeholder fejl. Det vil altid være dit ansvar.

4. Hvad med etik, jura og ansvar?

Der findes uendeligt mange AI-løsninger derude. Nogle er mere modne end andre, og nogle er lettere at gennemskue i forhold til datasikkerhed og etik. Og der er en stor opgave i at sikre sig, at de systemer, man kaster sig over, lever op til fx GDPR og at måden, de ansatte bruger dem på ikke udgør en risiko for forretningen. At du ved, hvor dine data ender.  Men et helt grundlæggende spørgsmål, jeg synes, alle der kaster sig ud i AI-løsninger, bør stille sig selv er: hvilket menneskesyn interagerer jeg med i den her løsning? Tag et HR-system: Nogen har trænet algoritmen til fx at vurdere noget som hhv. godt eller dårligt, værdifuldt og ikke værdifuldt. Er du enig i de vurderinger? Flugter de med virksomhedens værdier? AI-løsninger i dag har også ofte bias, fordi de er et produkt af historien, som er fyldt med bias. Hvilket ansvar vil du tage for ikke at reproducere bias?

5. Hvad er vores rolle som mennesker i vores arbejde med AI?

Det er nemt at forfalde til den kollektive sang om, at AI gør mennesker overflødige. Gør man det, forfalder man også til ansvarsfralæggelse. Grundlæggende har vi som mennesker en kæmpe rolle i at sikre nogle af de ting, jeg blandt andet var inde på i punkt 4 om etik, sikkerhed og kvalitet. Det er også vigtigt at huske, at det er mennesket, der stiller spørgsmålet. Det er maskinen, der svarer. Maskiner må aldrig definere, hvad der skal spørges om, og hvad svaret skal bruges til. Det er menneskers opgave.

Ledere har en afgørende pligt til, at menneskene i organisationen holder sig over maskinen, og at vi aldrig forfalder til teknologideterminisme. Derfor har lederen også et ansvar for at udvikle sine egne og de ansattes kompetencer i takt med teknologien.

Situation: Lavt entry level – højt uddannelsesbehov

For Stine Bjerre Herdel er det både en fordel og et stort opmærksomhedspunkt, at AI rykker så hurtigt, og for mange er så let at gå i gang med.

Mange AI-løsninger, særligt generativ AI såsom ChatGPT og forskellige billedgenereringsværktøjer, som mange bruger i organisationerne, har et meget lavt entry level. Det er både superfedt, men det giver også en risiko for alt fra sikkerhedsbrud til lav kvalitet. Det er derfor min klare oplevelse, at man er nødt til at forholde sig professionelt til det i arbejdsøjemed. Det vil sige sætte sig ind i hvad god prompting er, sørge for at få de udgaver af værktøjet der er mest udviklede, forstå værktøjets muligheder, begrænsninger, risici, etik etc., fortæller Stine Bjerre Herdel, der dermed peger på, at ledere bør sikre den rette uddannelse i de systemer, der bruges.

En anden udfordring, der er ved, at vi har kastet os så hurtigt over AI, og at det nu også bare automatisk rykker ind i programmer, vi allerede kender og bruger (fx Office-pakken) gør også, at man som leder er nødt til at sætte sig ind i det og kunne kommunikere om det. Ellers er der igen en risiko for, at man bruger værktøjerne forkert, eller at folk udvikler en unødig skepsis overfor det. Fx føler sig overvåget eller føler at deres faglighed bliver ’overrulet’.

Så det er vigtigt i takt med, at I begynder at bruge AI-værktøjer, at du som leder initierer kommunikation omkring det. At medarbejderne får mulighed for at tale om og reflektere over deres rolle og faglighed. Og så sørg for, at de får den rette opkvalificering, understreger Stine Bjerre Herdel.

Med andre ord er det en af Stines særlige pointer, at lederen skal holde fokus på, hvad AI gør ved medarbejdere og organisation. Og dermed anerkende den utryghed og de konflikter, som AI også kan skabe, når det kommer ind i organisationen.
– For folk bliver ganske enkelt bange for, hvad der kan eller skal ske med dem. Der kan opstå en akut følelse af ikke at være kompetent – og måske er man det heller ikke. Det skal lederen forholde sig til, fortæller Stine Bjerre Herdel.

Frygt: Kommer vi til at acceptere lavere kvalitet?

AI kan for mange udløse mange bekymringsscenarier, ligesom det kan virke uoverskueligt. Og med rette. Spørger man, om der er noget særligt, der bekymrer Stine Bjerre Herdel, så er svaret ja; At vi giver afkald på kvalitet.

Min kæphest er det, man kan kalde for ’teknologideterminisme’. At vi bliver så imponerede over det, maskinerne kan, at vi glemmer at stille krav. At vi tror, at fordi en algoritme har regnet det ud, så må det være sandt/godt. At vi på den måde kommer til at acceptere lavere kvalitet og mister troen på vores egne evner og kritiske sans, siger Stine, og fortsætter:

Som leder er det for eksempel vigtigt at lytte, hvis en fagligt dygtig medarbejder siger, at ”det der som maskinen laver, er altså ret dårligt”. Det er let at sige, at medarbejderen er ”imod teknologi” eller ”ikke er så digitalt omstillingsparat”. Måske er det, maskinen laver, faktisk dårligt …

Løsning: Nysgerrighed og teknologiforståelse

Der er altså problemer nok. Og der er mange områder, hvor en leder kan fokusere. Det er derfor en selvstændig pointe for Stine Bjerre Herdel, at det ikke er muligt som leder bare at ’vente og se’ og ikke forholde sig til AI. Men hvad kræver udviklingen af AI så af en leder i dag?
– I mine øjne kræver det nysgerrighed og teknologiforståelse. Og det betyder ikke, at ledere skal kaste sig ud i at bruge og forstå alle mulige AI-løsninger selv. Men jeg synes, man som leder har pligt til at sætte sig ind i, hvad det er for teknologier, der rykker, og hvilken indflydelse de har på ens branche, siger Stine Bjerre Herdel og fortsætter:

Og så bør man også undersøge, hvilke typer af AI, der allerede bruges i ens egen organisation i dag. For sandsynligheden for, at nogle af de ansatte i virksomheden er i fuld gang med at bruge AI er ret stor, fordi udviklingen kommer meget nedefra lige nu. Ligesom rigtig mange af de systemer, som virksomheder bruger i dag, fx BI-systemer, ERP-systemer, HR-systemer – og ganske enkelt hele Office-pakken – lige nu også bliver opdateret med AI-funktioner. Lederen skal få kortlagt, hvad der bruges i virksomheden for at forstå de risici og de muligheder, der er, vurderer Stine Bjerre Herdel.

At have en grundlæggende forståelse for, hvad forskellen fx er på automatisering, generativ AI og prognostisk AI og hvilke muligheder, de teknologier rummer, giver også ledere en bedre mulighed for at forstå, hvordan man forretningsstrategisk skal forholde sig til AI. Udgør AI en for stor risiko, eller er der muligheder for, at AI kan effektivisere og innovere steder i forretningsstrategien, hvor det er ønskværdigt?

– Jeg talte forleden med en CEO for en virksomhed, der udvikler skræddersyede AI-løsninger for andre virksomheder, og han sagde, at de fleste af hans kunder sagde, at de ikke havde lyst til at være ’first mover’ på AI. Men de ville heller ikke være ’second mover’. De ville godt være sådan ”halvanden”… Og det er nok det dilemma, mange ledere står i lige nu; At placere sig korrekt i det her. Men uanset hvad, så tror jeg bare, man gør sig selv en tjeneste ved som minimum at sætte sig godt ind i AI. Så kan man altid vurdere, om man bør handle nu eller senere, afslutter Stine Bjerre Herdel.

Martin Brynskov har gennem mange år fulgt og været involveret i udviklingen af kunstig intelligens. Han kalder sig selv for en skeptisk optimist og kan således både se kolossale muligheder og elementer, der kan være skræmmende

”Ny teknologi har altid ændret vores samfund. AI giver meget store muligheder og rummer fantastiske perspektiver. Det gør mig optimistisk. Men på den anden side skal man altid vurdere: Hvor store omkostninger er der i omstillingen? For teknologien rummer også perspektiver for magt, og det stiller meget store krav til den globale sammenhængskraft. Mon det kan være muligt for os at lave en pagt; f.eks. som da vi formåede at skabe FN efter 2. verdenskrig? Jeg oplever, at AI repræsenterer en slags afgørende punkt i historien, hvor vi er nødt til at hegne ind, at lovgive på tværs af verden, om hvordan vi går til det”, reflekterer Martin Brynskov.

Lederopgave 1: Sørg for at have viden i virksomheden

Martin Brynskov svarer meget nøgternt, da han bliver spurgt om, hvad virksomhederne kan gøre, og særligt hvad lederens rolle er.

”Ingenting. Ingenting. Og dog, der er nogle områder eller perspektiver, som en leder kan tænke over. Særligt når virksomheden ikke er så stor”, siger han og fortsætter:

”Det er selvfølgelig afgørende at sikre sig kapacitet og kompetencer i sin organisation. Ikke kun i IT-afdelingen, men tæt på ledelsesrummet, fordi så mange beslutninger i dag har elementer af kunstig intelligens. Man skal ganske enkelt sørge for at have viden i virksomheden eller organisationen. Der er allerede mange dygtige folk i Danmark og også i virksomhederne. Men de skal tættere på ledelsesrummet”, forklarer Martin Brynskov, der også har et tip til den enkelte leder:

”Det er samtidig afgørende, at lederen har en vis fornemmelse for AI: Hvis lederen ikke med egne øjne kan se det – og måske endda forstå det – så kan det være meget svært at navigere. Lederen er ganske enkelt nødt til at sikre sig et beredskab.”

Lederopgave 2: Gør det bedre end tilfældigheder

For den typiske topleder er AI endnu et område, hvor man naturligvis ikke har dyb viden, men som med mange andre faglige områder skal kombinere sin viden for at nå frem til beslutningstagning. Men hvad skal man egentligt gøre i dette tilfælde med AI? Er det sammenligneligt med andre faglige områder, hvor man som leder ikke har dyb viden? Eller er det anderledes?

”Lederen kommer langt med sine klassiske evner. Særligt lederens evne til at forbinde sig, at skabe og være i netværk, hvor man lærer at lade sig inspirere og udnytte, at andre har opfundet den dybe tallerken”, svarer Martin Brynskov, der samtidig understreger, at AI er anderledes end andet, vi har oplevet.

”En leder skal prøve AI. Man er nødt til at etablere en generel opmærksomhed på området for at få sig en grundlæggende fornemmelse af området. Så jeg vil råbe i det samme kor som mange andre: Prøv det, prøv det, prøv det”, siger Martin Brynskov og understreger sin basale antagelse om ledelse:

”Ledelse er jo på mange måder at kunne gøre det bedre end tilfældigheder. Og det er netop den udfordring, som jeg ser som en af de allerstørste, når vi taler om AI.”

Lederopgave 3: Fokusér på det, du kan have kontrol over

Men hvad er egentligt det nye ved AI, når man har betragtet teknologiudvikling de seneste mange år?

”Altså, AI har været kendt meget længe. Men den helt store forandring er, at værktøjerne på meget kort tid er blevet tilgængelige for alle. Hvilket faktisk stiller en ny udfordring for virksomhederne. For hvad skal man stille op med sine leverandører af AI-teknologi? Ingen kan jo lide monopoler og slet ikke private, der kan have issues med sikkerhed”, forklarer Martin Brynskov

Netop sikkerhedsdimensionen er et meget stort tema for AI. Martin Brynskov ser en række alvorlige perspektiver, der ikke kan løses af den enkelte virksomhed, men som derimod kræver et vist niveau af fællesskab.

”Det ville jo være ideelt, at man som virksomhed fandt sin egen ”lokale” leverandør, men det er i praksis ret svært. Dernæst ville det jo være typisk dansk, at vi som nation fandt vores egen vej gennem denne jungle af teknologi. Men også det er vanskeligt. Danmark er en meget lille spiller i den store globale sammenhæng. Og derfor er jeg meget opsat på, at det europæiske perspektiv er det helt rigtige at støtte. Sammen kan vi løfte opgaven, fordi markedsstørrelser er reel magt”, understreger Martin Brynskov, der dog fastholder, at selv om det er langt væk fra den enkelte virksomhed, så kan man altså gøre sit:

”Sørg for at have viden i din virksomhed. Sørg for at prøve det selv. Og husk, at din rolle som leder er at lede.”

Pernille Halberg Salamon har været med i digitaliserings-gamet i mange år og har drevet forandringsledelse i en årrække. Hun er både optimistisk og skeptisk over for kunstig intelligens – AI.

”På den ene side har jeg en meget stærk fornemmelse af, at AI er meget anderledes end andre teknologiske nybrud. Det virker sådan. Men på den anden side er jeg stadig lidt afventende. Jeg tror, at der går et stykke tid, før vi for alvor ved, hvad det kommer til at betyde”, fortæller hun.

Hun sidder dog ikke på hænderne, mens hun iagttager udviklingen.

”Umiddelbart ser jeg AI som et kraftfuldt nybrud, som vi skal forholde os til. Jeg ser på den korte bane, at vi som ledere skal være meget fokuserede på data. Det gælder vel ikke bare i den offentlige sektor med det store hensyn til borgere og medarbejdere. Det må gælde alle organisationer. Så oplever jeg et stort behov for omtanke; altså at vi har et bud på, hvor vi kan sætte ind, og hvor vi kan få mest ud af det. Endelig er det vigtigt at skabe erfaringer. Både individuelt og som organisation. Rigtigt gerne i det små, hvor jeg er overbevist om, at disse mange, mindre aktiviteter er med til at drive det mindset, der vil afgøre, i hvilket omfang vi får anvendt AI til at hjælpe os”, forklarer Pernille Halberg Salamon.

En moderne leder skal håndtere både digitalisering og forandring

Netop mindset er et centralt begreb for kommunaldirektøren. For kunstig intelligens handler om digitalisering. Og digitalisering handler i høj grad om forandring. For processer, for medarbejdere, for borgerne. Og også for politikerne. Det stiller store krav til ledelse.

”Som de fleste andre topledere har jeg jo ikke min faglighed inden for IT eller digitalisering. Men det er jo ganske enkelt et vilkår i dag, at man skal arbejde med det. Det er vanskeligt og udfordrende, men der er ingen vej udenom. Samtidig repræsenterer digitalisering en kolossal forandringsopgave. Det er i sig selv en kæmpe opgave at lede stakeholders, at skabe begejstring, at få medarbejdere med. Digitaliseringselementer giver et ekstra lag, fordi forandring i sig selv er vanskeligt. Men mange er jo fremmede over for IT og måske endda skeptiske”, uddyber Pernille Halberg Salamon og påpeger, at der ikke et quick fix, men derimod et langt og sejt træk for at skabe vellykket digitalisering.

Tre vigtige ledelsesmæssige perspektiver

Pernille Halberg Salamon ser tre centrale perspektiver i ledelsesopgaven for at drive digitalisering og herunder kunstig intelligens.

”Det første er at bruge digitalisering til at løse de største udfordringer. For mange kommuner er det mangel på arbejdskraft, særligt i velfærdssektoren.  Vi har for få ansøgere til stillingerne, og til nogle stillinger er der slet ingen, der søger. Det betyder, at vi især på ældreområdet er nødt til at bruge dyre vikarer.  I hjemmeplejen havde vi sidste år et kæmpe problem, fordi 10 af vores 15 medarbejdere om aftenen var vikarer. Det er jo ikke en holdbar situation. Heldigvis er det nu blevet bedre, men eksemplet siger noget om det pres, vi oplever.  Og det er ikke længere et teoretisk problem, men en meget konkret udfordring i hverdagen”, fortæller Pernille Halberg Salamon, der har en helt konkret approach:

”Vi har en række digitaliseringsprojekter på ældreområdet, hvor skærmløsninger i ældreplejen er én af de vigtigste. Det er intentionen, at digitalisering skal være med til at skabe mere tid hos den enkelte medarbejder på sigt.”

”Det andet perspektiv er at opbygge kapacitet. Det er et lidt længere perspektiv. Det betyder i praksis, at vi skal udvikle en organisation, der reelt evner at arbejde med digitalisering. Det gælder ikke bare medarbejdere, men i vores tilfælde jo også politikerne. Og her vil jeg understrege, at digitalisering på mange måder er blevet et hot topic eller high policy i fagtermer, der er blevet et væsentligt politisk emne. Det gør det ikke nemmere, men understreger behov for kapacitetsopbygning.”

”Endelig er der mindset. Det lyder måske lidt fluffy, men det er jo afgørende, at man som leder og medarbejder forstår, hvad det er, f.eks. kunstig intelligens, som er meget aktuelt. At ledere er klædt tilstrækkeligt på, og at f.eks. politikere er med. Man er nødt til at italesætte det, at snakke om det, konstant at blive klogere. Det ender med at skabe et mere proaktivt mindset, som ser både muligheder og begrænsninger. Som forstår teknologien. Det ser jeg som en afgørende faktor for, om vi er i stand til at digitalisere”, fortæller Pernille.

Det private kan inspireres af digitaliseringsarbejdet i kommunerne

Det offentlige har af gode grunde mange erfaringer med digitalisering. Det danske velfærdssamfund er i forhold til mange andre lande meget langt med digitalisering, og derfor er mange ledere i sektoren hjemmevante med at arbejde med både forandring og digitalisering. Men hvad kan den private sektor lære af de offentlige ledere?

”Vi har været i gang længe. Og selv om det ikke er alle kommuner, der er store og har en stor udviklingskraft, så har alle kommuner betydelige erfaringer. Så mine to bud vil være 1) hav respekt for data og 2) lær at dele erfaringer på tværs.

Pernille Halberg Salamon understreger, at Hørsholm Kommune ikke kan være frontløbere, men får meget ud af erfaringer fra andre kommuner, f.eks. Københavns Kommune, der i en længere periode har prioriteret udvikling af projekter med fokus på kunstig intelligens.

”Vi har desværre ikke den luksus på så tidligt et stadie at kunne lave store udviklingsprojekter om kunstig intelligens. Men vi har etableret en såkaldt frontløber-gruppe, der afprøver og prioriterer indsigter og opsamling af viden om kunstig intelligens. Det skal senere gøre os i stand til at beslutte, hvor vi som samlet kommune skal fokusere og samtidig gøde jorden for, at vi kan investere det, der skal til. For det er også en pointe: digitalisering kommer ikke uden investeringer”, afslutter Pernille Halberg Salamon.

På den velbesøgte generalforsamling torsdag den 26. oktober bød VL også på et kickoff af det nye Årstema om ledelse og kunstig intelligens. Endnu engang har VL valgt at fokusere på et topaktuelt emne, som de færreste har en færdig og afklaret holdning til.

”Over det kommende år vil også VL udfolde og analysere mulighederne samt de OBS-punkter, som AI vil bringe og allerede bringer. Og vi vil forfølge ledelsesvinklen, der er VL’s license to operate. Jeg tror, at der i hvert fald er tre store områder, hvor AI kan anvendes. Det er cost-optimering, det er proces-optimering og det er endelig at udnytte data”, indledte VL’s næstformand Anja Monrad, VL64.

Erhvervsjournalist Charlotte Beder var formiddagens veloplagte moderator, og debatpanelet bestod af Kim Povlsen, CEO Universal Robots, Stine Mølgaard Sørensen, partner i Alliance VC og co-founder af Radiobotics samt Casper Klynge, VL4, SVP i Dansk Erhverv.

Lederen skal røre ved AI for at kunne forstå det

Stine Mølgaard Sørensen har ganske stor praktisk erfaring med kunstig intelligens. Hun har tidligere været en del af en startup med fokus på hastige analyser af medicinske billeder. I dag er hun investor og vil med egne ord ”kultivere fremtiden”. Hendes råd til lederen var ret enkelt:

”Ledere siger alle, at de ikke har erfaring. Så hvordan skabe sig erfaring? Du skal selv prøve det, røre ved det, prioritere at tage dig tiden til at komme nærmere. Kort sagt: Sæt dig ind i det”, lød det enkle råd.

Kim Povlsen, CEO i Universal Robots, fulgte op og støttede Stines råd i debatten om, hvad den enkelte leder kan og bør gøre:

”Det er jo et stort spørgsmål, hvordan man kan bruge AI og kunstig intelligens mere i sin hverdag. Lad mig tage et par eksempler fra mig selv. Jeg er meget optaget af at spare tid; at optimere min tid, som altid er knap som topleder. Så jeg bruger sprogmodellerne meget. F.eks. når jeg skal lave et notat. Jeg har altid godt styr på mine budskaber. Jeg skriver dem og beder ChatGPT skrive det rent i et notat-format.  Det får jeg. Og så tjekker jeg igennem. Det sparer jeg masser af tid ved. Ligeledes oplever vi jo alle, at vi kan misse et møde. Så jeg får typisk en optagelse af mødet. Jeg giver den optagelse til ChatGPT og beder om at få et notat med de væsentligste pointer på én side. Det tager fem minutter. Og jeg sparer en time.”

Kom i gang, men vær tænksom: hvilket problem skal du have løst?

Én pointe var at komme i gang. En anden central pointe var, at man som leder og organisation skal være tænksom. Alle i panelet var enige i, at et afgørende udgangspunkt er at vurdere, hvilke problemstillinger kunstig intelligens mest sandsynligt kan hjælpe den enkelte virksomhed med.

”Spørg dig selv: Hvilket problem skal du have løst? Og identificér de steder, hvor du tror, at teknologien kan optimere. Det kan være certificeringer, håndtering af data, forordninger, kvalitetstjek osv. Listen er lang, men gør dig den tjeneste at starte strategisk”, understregede Stine Mølgaard Sørensen, der blev suppleret af Kim Povlsen, som gav et vist fokus til de områder, hvor AI allerede har demonstreret en effekt, nemlig procesoptimering og indsigter i store datamængder.

”Ja, prøv at starte med at forstå, hvilke problemer vi skal prøve at løse. Det kan være optimering, og det kan være noget, man har lyst til at lave anderledes. Og så er det efter min erfaring vigtigt at starte i det små.”

Guidelines, guidelines, guidelines

Generelt var panelet således meget optaget af, at ledere hurtigt får skabt sig konkrete erfaringer med kunstig intelligens. Det var både møntet på det personlige niveau, hvor alle mente, at det handler om at komme i gang og prøve sig lidt frem. Og på det organisatoriske. Særligt på det organisatoriske område gik en særlig pointe igen. Nemlig behovet for guidelines.

”Guidelines er vigtige. Udviklingen går meget hurtigt. Vi har endnu ikke set rækkevidden af systemerne – vi kan ikke se, hvor det ender henne. Og dermed heller ikke svare entydigt på, hvad der sker for din ledelse. Men vi kan se, at det er vigtigt at øve sig med guidelines og politikker for anvendelsen”, sagde Casper Klynge, der i sin rolle som SVP for Dansk Erhverv har meget fin føling med situationen i de danske virksomheder. Han fortsatte:

”Vi kan ikke få øje på en branche, som ikke bliver påvirket – specielt af sprogmodellerne, som aktuelt er den feature, som de fleste er optagede af. Det er her, man finder f.eks. ChatGPT. Og om få øjeblikke finder AI vej ind i standardpakkerne, hvor medarbejderne arbejder med det – måske uden at vide det. Så kig på guidelines og politikker meget hurtigt, både af respekt for medarbejderne og for de partnere, som man arbejder med. Det kan godt betale sig at være meget opmærksom lige nu, for hvad er kontrollen med virksomhedernes datasæt?”

Vær positiv – og vær skeptisk

VL vil tage et konstruktivt perspektiv på, hvordan kunstig intelligens kan anvendes. Og samtidig vil VL sikre sig nødvendig tænksomhed. Et behov, der særligt skærpes af perspektivet på, hvad der driver udviklingen.

Der er ingen tvivl om, at det er de meget store enheder, der sidder med udviklingsfokus og udviklingstempo. Det gør det svært for den enkelte lille virksomhed at kunne følge med.

”For 10 år siden gik man til universiteterne for at få cutting edge. I dag går man til de store virksomheder for at være med på beatet”, forklarede Casper Klynge, der derfor også kunne supplere med et malerisk billede af, hvordan mange virksomheder oplever det at skulle vælge og forhandle systemer til understøttelse af kunstig intelligens:

”En virksomhed kan godt sidde med fornemmelsen af at være en lille tankstation i Holstebro, der forhandler direkte med OPEC. Det er jo ret ulige vilkår, men ikke desto mindre en meget reel situation.”

Stine Mølgaard Sørensen afsluttede med et meget konstruktivt perspektiv at tage med på den videre færd:

”Kunstig intelligens kan hjælpe mennesker til at blive bedre til det, de gør i forvejen – og det er det, vi skal forsøge at løse. For min klare overbevisning er, at tech kan enable dig til at gøre det, du gør i dag, bedre og hurtigere.”