Erfaringer tilsier at vi kun har tilgang på rundt 20 prosent av produktiviteten vår, spesielt når vi jobber med administrative arbeidsoppgaver. Nå skal vi utløse de resterende prosentene. Tenk deg bare hva du kunne fått til med en møtefri dag hver uke – forestill deg en arbeidsdag der administrative og manuelle oppgaver går av seg selv. Spørsmålet er om din virksomhet er klar for å komme i gang.
Vi ser for oss at kunstig intelligens vil treffe virksomheter i tre bølger, og disse bør du skaffe deg en oversikt over nå.
Personlig produktivitet
Den første bølgen gjelder personlig produktivitet. Den handler om å endre måten vi utfører våre daglige oppgaver. Det handler om at generativ AI integreres i programmene vi allerede bruker hver eneste dag. Vi får assistenter som jobber side om side med oss i programmer som Word, Excel, PowerPoint, Teams og Outlook. Vi får hjelp til å ta notater, lage fine presentasjoner, skrive tekster, oppsummere lange rapporter, analysere data og mye, mye mer.
Hovedforskjellen fra dagens situasjon er at du vil slippe å starte med blanke ark. Når verktøyene i den første bølgen tas i bruk, vil assistenten i løpet av et par sekunder gir deg et førsteutkast. Det er neppe perfekt, men et forbausende godt sted å starte, og en stor tidsbesparelse.
Prosessdesign
Den andre bølgen vil handle om hvem som gjør hva. Etter hvert som vi begynner å tilpasse arbeidsoppgavene og den nye teknologien, må vi finne ut av hvordan vi kan utnytte dette for å re-designe arbeidsprosessene våre. Vi vet for eksempel at maskiner har en helt annen evne enn oss til å holde styr på tall og data. Ja, noen mennesker er helt rå på tall og data, og jeg jobber med flere av dem, men de er likevel ingen match for maskinene.
På slike automatiserte oppgaver, er det vi mennesker som blir maskinenes assistenter, i stedet for omvendt. Men det betyr ikke at vi ikke tilfører verdi. Mellom-menneskelig kompetanse, sosial intelligens og empati er viktige drivere i forretninger. I den andre bølgen må vi tenke ut nye prosesser og ny samhandling mellom menneske og teknologi.
Maskiner kan prosessere store mengder data, flagge avvik, foreslå løsninger og involvere mennesker ved behov. Som mennesker er vi gode til å ta beslutninger, men vi trenger innsikt for å ha et godt beslutningsgrunnlag. I den andre bølgen begynner man å tenke mer helhetlig rundt AI, data, prosesser og plattformer. I motsetning til tidligere teknologispørsmål som «hvem har den beste algoritmen», stiller vi heller spørsmål som «har du kontroll på dataene dine?», «kan du integrere og automatisere?», «har du en plattform som støtter fleksible arbeidsprosesser» og «er sikkerhet og personvern ivaretatt?». Her gjelder det å få ordentlig god orden i fundamentet.
Transformasjon
Den tredje bølgen med kunstig intelligens vil endre operasjonsmodellen i selskapet. De aller mest ambisiøse virksomhetene vil ha stor gevinst av å skru om på driftsmodellen og sette AI i førersetet. De som vil lykkes her, evner å sette menneskene inn i de prosessene der vi skaper mest verdi i form av kundeopplevelse, personlig tilpasning, kreativitet, empati og strategiske beslutninger. Noen ganger kan til og med den gode, gamle magefølelsen være menneskets viktigste bidrag. For å klare denne omstillingen, må vi også se på hvilke ferdigheter vi har behov for i de ulike funksjonene, hvordan arbeidsstokken skal settes sammen og hva vi skal være best på.
Når man har muligheten til å velge automatiserte løsninger, holder det ikke med en menneskelig funksjon som er passe god. Sagt på en annen måte, en menneskelig kundebehandler er nødt til å være beviselig bedre enn en robot for å forsvare sin rolle. Men jeg tror mange vil oppleve utviklingen som en stor glede. Vi får mulighet til å bruke våre personlige ferdigheter på nye måter og kan sørge for å levere svært høy kvalitet, og vi slipper å bruke mye tid på å gjøre mindre viktige ting «godt nok». Allikevel er det ingen tvil om at transformasjon innebærer store omveltninger som både bringer muligheter og utfordringer rundt hvordan vi går frem for å inkludere og rekruttere flere mennesker inn i arbeidslivet.
Start med dagens utfordringer
AI vil ikke løse alle selskapets problemer. Den klassiske feilen som begås, er å starte med teknologien, for så å identifisere utfordringene. Det er lett å bli ivrig, kaste seg på bølgen og løpe både for fort og i feil retning.
I stedet må vi finne de viktige fokusområdene, identifisere hva vi strever med, og jobbe oss bakover mot den riktige løsningen. Utfordringene rundt AI-adopsjon har mange likheter med andre former for teknologi – sikkerhet, datakvalitet, prosessendring, personvern, kompetanse og en verdibasert tilnærming til utnyttelse, er eksempler på dette. Vi i KPMG har en filosofi rundt problemløsning ved bruk av teknologi: Den enkleste teknologien, som løser problemet, er den beste.
