Ethan Mollick: IT-afdelingen: Dér, hvor AI går hen for at dø

Få kan sætte hovedet på sømmet i den omskiftelige AI-verden som Ethan Mollick. Han har skrevet et "by invitation"-indlæg i The Economist (så er man sgu' noget!), det kan findes her, hvis man har tegnet abonnement, og jeg har oversat det til dansk i det efterfølgende. Nyd det, eller bliv forskrækket:

IT-afdelingen: dér, hvor AI går hen for at dø

Ethan Mollick om, hvorfor arbejdsgivere bør behandle AI som det, det er: mærkeligt

Et system, der er designet til at forudsige det mest sandsynlige næste ord i en sætning, kan også skrive god computerkode, give strategiske råd og reagere med bemærkelsesværdig empati på menneskelige problemer. Vi forstår ikke helt hvorfor. Og alligevel er den dominerende impuls i erhvervslivet at behandle kunstig intelligens, som om det bare var endnu et stykke virksomhedssoftware: man putter det ind i de eksisterende processer, tildeler det KPI’er og overlader det til IT-afdelingen at forvalte det.

Det er en dybtgående strategisk fejl. Virksomheder har travlt med at af-mærkværdiggøre AI, og dermed ødsler de det væk, som gør teknologien transformerende, ved at reducere den til den seneste bølge af kontorautomatisering. For at være helt klar: Det er vigtigt at gøre AI let at bruge, og det er ganske enkelt god ingeniørkunst at bygge det ind i velkendte værktøjer og arbejdsgange. Fejlen opstår, når disse glatte brugerflader udvisker forståelsen af teknologiens muligheder.

Trangen til at af-mærkværdiggøre AI er forståelig. Ledere er trænet i at normalisere nye teknologier og passe dem ind i velkendte kategorier. Så bliver AI til en slags fuzzy logic-processor indbygget i en arbejdsgang, eller et værktøj der barberer nogle minutter af en opgave. Almindelig teknologi får almindelige implementeringsplaner, som for eksempel et krav om, at 90 % af medarbejderne skal bruge en ny softwarepakke hver uge.

Men hvad sker der egentlig, når man sætter sådan et mål for AI? Medarbejderne bruger AI til at transskribere møder eller til at producere en endeløs strøm af “arbejdsslop” i form af snesevis af ekstra notater eller PowerPoints. At behandle denne teknologi som endnu en softwareudrulning svarer til at modtage en mystisk artefakt fra en fremmed civilisation og straks bruge den som papirvægt.

Impulsen til at af-mærkværdiggøre AI skaber en anden og dybere fiasko: Den får virksomheder til som standard at gå mod automatisering frem for augmentation, altså forstærkning af menneskers arbejde. Når ledere ser undersøgelser, der viser produktivitetsgevinster på 30 % fra AI, er deres instinkt at skære 30 % af arbejdsstyrken væk. Den regning er enkel. Det, der er svært og kræver reel fantasi, er at stille et andet spørgsmål: Hvad vil det sige at genopbygge en organisation omkring det faktum, at en enkelt programmør nu kan skrive hundrede gange så meget kode? Hvilke nye produkter bliver mulige? Hvilke nye markeder åbner sig? Ingen leverandør kan besvare de spørgsmål for dig. Ingen konsulent har en færdig drejebog, uanset hvor meget de måtte påstå det. Det hårde strategiske arbejde med at genforestille sig, hvad din organisation kunne blive til, er netop det arbejde, som af-mærkværdiggørelsen af AI gør det muligt for virksomheder at undgå.

Og der er et naturligt sted, hvor af-mærkværdiggjort AI går hen for at dø: IT-afdelingen. Dette er ikke kritik af IT-professionelle, som udfører et helt afgørende arbejde. Men i de fleste virksomheder er deres mandat at minimere risiko. Hvis de kunne tage tastaturerne fra jer, ville de sove bedre om natten. Alt kreativt, en medarbejder gør på en computer, gør potentielt virksomheden sårbar. AI kræver derimod, at organisationer omfavner risiko ved at eksperimentere vildt, tolerere fejl og acceptere, at ingen endnu ved, hvad den rigtige måde at bruge disse værktøjer på er. At give den fulde kontrol over AI til en afdeling, hvis kerneopgave er at eliminere risiko, er en kategorifejl.

Så hvad bør virksomheder gøre i stedet? I mit arbejde på dette område er jeg kommet til at anbefale en model i tre dele: Ledelse, Crowd og Lab.

Ledelse betyder, at retningen skal komme ovenfra. CEO’en og andre topledere kan ikke uddelegere AI-strategien til mellemledere eller IT. De må formulere en vision for, hvordan AI ændrer, hvad organisationen er, ikke blot hvordan den fungerer, og de må skabe incitamenter, som gør det trygt at eksperimentere. Og de er nødt til selv at gå forrest ved at bruge disse systemer.

Hvis de gør det, kan de inspirere Crowd, altså virksomhedens medarbejdere, som, når de får adgang til AI-værktøjer og reel tilladelse til at eksperimentere, vil finde anvendelser, som ikke engang AI-virksomhederne havde forudset. Da AI er mest effektiv i hænderne på eksperter, er det i Crowd, de bedste idéer opstår.

De idéer går derefter til Lab, hvor et team af tekniske og ikke-tekniske medarbejdere arbejder på fuld tid med generativ AI. Det er mennesker, hvis opgave er at skubbe til grænserne, udvikle nye arbejdsgange og føre deres opdagelser tilbage ind i organisationen. Jeg er chokeret over, hvor mange store virksomheder der stadig ikke engang har dette. Uden det har de ingen mekanisme til at lære, hvad AI faktisk kan gøre for dem. De flyver i blinde og støtter sig til leverandørdemoer og keynote-oplæg på konferencer i stedet for at opbygge institutionel viden.

Der er endnu et problem, som af-mærkværdiggørelsen skaber, og det kan være det mest vidtrækkende. Når virksomheder ikke formår at skabe de rette incitamenter, reagerer medarbejderne rationelt: De skjuler deres brug af AI. Nogle frygter straf. Nogle stoler ikke på, at produktivitetsgevinster vil blive delt med dem frem for blot indkasseret af virksomheden. Nogle arbejder i stilhed 90 % mindre og ser ingen grund til frivilligt at oplyse det. Resultatet er et enormt informationsgab. Ledelsen kan ikke se den reelle effekt, AI allerede har inde i deres egne organisationer, og det gør det endnu sværere at udvikle en reel strategi.

Mærkelige AI, scenen er din

At modstå tendensen til at af-mærkværdiggøre AI er ingen garanti for, at det kommer til at gå godt. Der findes ikke noget automatisk godt udfald. Men hvis man ikke ser AI for det, det er — en dybt besynderlig, risikofyldt og kraftfuld teknologi — så er dårlige resultater næsten garanterede. Virksomheder, der sliber AI’s mærkelige kanter væk, vil drive i retning af automatisering og fyringer, fordi det er alt, de kan få øje på. De, der er villige til at møde teknologien direkte, kan finde noget langt mere interessant, herunder måder at gøre deres mennesker og deres organisationer i stand til ting, som var umulige for et år siden, og som vil være umulige at forudsige om et år. Ingen ved præcis, hvor det her fører hen. Men man navigerer ikke i ukendt terræn ved at lade, som om de gamle kort stadig virker. ■

Ethan Mollick er adjunkt ved Wharton School og forfatter til “Co-Intelligence: Living and Working with AI”.