AI-kompetens är inte det du tror

Wed, 22 Apr 2026 06:30:00 +0200

Företagen har under de senaste två åren skyndat sig att göra sin personal ”AI-redo”. Men många av de tidiga utbildningsprogrammen – som fokuserade på att skriva svar på AI-promptar och hantera chattbotar – visar sig vara dåligt anpassade till verkligheten i AI-drivet arbete. Anledningen är enkel: de färdigheter som är viktigast när AI väl införs i verkliga arbetsflöden har mindre att göra med interaktion med verktyg och mer att göra med omdöme. De bestående förmågor som växer fram i AI-eran inkluderar validering av resultat, datakunskap, förståelse för processer och förmågan att ifrågasätta automatiserade rekommendationer. Verktygsspecifika färdigheter tenderar däremot att bli föråldrade snabbt i takt med att modeller och gränssnitt utvecklas. – Att vara redo för AI definieras inte av hur många personer som har genomgått utbildning eller hur många licenser man har köpt, säger Neal Sample, digital- och teknikchef på elektronikåterförsäljaren Best Buy. – Det definieras av om man har omformat verkliga arbetsflöden, tilldelat ansvar och kan visa att tekniken förbättrar resultaten utan att medföra okontrollerade risker. Denna förskjutning – från verktygskunskap till operativt omdöme – tvingar företag att ompröva hur de utbildar sina anställda i AI. Illusionen om AI-beredskap Den första vågen av AI-utbildning inom företagen fokuserade starkt på prompt engineering och grundläggande kunskaper om generativa AI-verktyg. Denna strategi var rimlig i början, när medarbetarna behövde hjälp med att förstå tekniken. Men många organisationer upptäcker nu att dessa färdigheter har en kort livslängd. – Prompt engineering blev föråldrat snabbast, säger Rebecca Schalber, senior manager för generativ AI på kosmetikföretaget Cosnova Beauty. När Cosnova införde generativ AI för hela sin personal förväntade sig Schalber att utbildningen skulle fokusera på individuell kompetens – att förstå stora språkmodeller, lära sig prompttekniker och experimentera med verktyg. Den tidiga implementeringen såg lovande ut. Inom sex månader visade en undersökning att medarbetarna rapporterade produktivitetsökningar på nästan 10 procent. Men användning i sig räckte inte. – Man behöver en bred användning för att åstadkomma förändring. Men det som verkligen spelar roll är utformningen av arbetsflödet, säger Schalber. I stället för att fokusera på prompter började Cosnova undersöka hur arbetet faktiskt går till inom teamen – vilka uppgifter de anställda utför, var det finns friktion och vilka delar av arbetsflödet som säkert kan automatiseras eller förstärkas med AI. Denna förändring tvingade de anställda att ställas inför en annan fråga: inte hur man använder AI, utan hur man verifierar dess resultat och integrerar det i verkliga affärsprocesser. När AI möter verkliga arbetsflöden Skillnaden blir tydlig när AI lämnar experimentella miljöer och går in i operativa arbetsflöden. Vid testning kan resultaten jämföras med kända svar. I verkliga affärsprocesser är svaret dock ofta inte känt i förväg. AI-system används just för att de hjälper medarbetarna att analysera komplexa situationer, tolka data eller generera insikter. Det är där mänsklig övervakning blir avgörande. – Mänsklig övervakning handlar inte om att ifrågasätta varje resultat från AI, säger Sample från Best Buy. Det innebär att vara tydlig med var bedömning, eskalering och ansvar måste förbli mänskligt. Ju närmare ett beslut ligger kundernas förtroende, lagstadgade skyldigheter eller betydande finansiella risker, desto viktigare blir det omdömet. Organisationer som implementerar AI i stor skala måste bygga in skyddsräcken i arbetsflödena och tydligt definiera vem som är ansvarig för de slutgiltiga besluten. – För varje AI-baserat arbetsflöde måste man veta vem som äger beslutet, vem som hanterar undantag och var en människa måste ingripa innan företaget vidtar åtgärder, säger Sample. Med andra ord är utmaningen med AI-beredskap inte att lära anställda att interagera med en modell – det är att lära dem hur man övervakar den. Från utbildningsprogram till utformning av arbetsflöden På Cosnova gick Schalbers team från generiska utbildningssessioner till praktiska workshops där chefer och anställda kartlägger sina dagliga arbetsflöden. Under dessa sessioner identifierar teamen uppgifter som skulle kunna dra nytta av AI-stöd och omformar sedan processerna utifrån dessa möjligheter. När AI introducerades som bara ännu ett verktyg var entusiasmen begränsad. Men när medarbetarna såg hur tekniken kunde ta bort tråkiga uppgifter eller minska friktionen i deras arbete, accelererade användningen. – Det var inte längre bara ännu ett verktyg som ledningen ville att folk skulle använda, säger Schalber. Istället löste teamen sina egna problem – de eliminerade repetitiva uppgifter eller påskyndade processer som de ogillade. Företaget började också lägga tonvikt på överförbara färdigheter som är tillämpliga på olika AI-verktyg och modeller, däribland kritiskt tänkande, utformning av arbetsflöden och datakunskap. Dessa förmågor förblir värdefulla även när tekniken utvecklas och har visat sig vara mycket mer bestående än tekniker för att skriva snabba svar. Experimentering före formell utbildning Vissa organisationer har valt en annan strategi: att först uppmuntra experimenterande och sedan genomföra formell utbildning. På AI-infrastrukturföretaget Turing inledde Taylor Bradley, vice vd för talangstrategi, medvetet företagets satsning på kompetensutveckling inom AI genom att uppmuntra icke-tekniska medarbetare att experimentera med generativa AI-verktyg. Målet var att väcka nyfikenhet snarare än att tvinga fram efterlevnad. Bradley jämför processen med att lära sin dotter att cykla. – Det bästa sättet för henne att lära sig var att faktiskt låta henne cykla, säger han. På Turing experimenterade medarbetarna med AI genom informella aktiviteter, såsom att förvandla bilder på husdjur till ”kungliga porträtt” eller skapa korta AI-genererade filmer för interna tävlingar. Övningarna utformades för att sänka tröskeln för experimenterande. När medarbetarna väl hade blivit bekväma med tekniken introducerade företaget praktiska workshops med fokus på verkliga arbetsuppgifter. Bradley sätter sig nu ner med teamen för att granska de dagliga arbetsflödena och identifiera var generativ AI kan vara till hjälp. Medarbetarna upptäcker ofta att AI kan fungera som ett bollplank för idéer, en assistent vid utformning av utkast eller ett sätt att påskynda kommunikationen. Inom några veckor utvecklas dessa experiment ofta till mer formella system. Ett tidigt projekt började som ett konversationsverktyg som hjälpte HR-specialister att utforma svar på supportärenden från anställda, innan det utvidgades till ett bredare internt kunskapssystem. Den viktigaste mätaren, säger Bradley, är inte att kursen slutförs utan om teamen utvecklar användbara AI-applikationer. – Vi fokuserar på kvalitativa användningsfall med mätbara resultat, säger han. Lärande i arbetsflödet För stora företag är utmaningen med att utveckla AI-kompetens ännu mer komplex. Traditionella utbildningsmodeller – där medarbetarna går kurser och sedan återvänder till sina jobb – är dåligt anpassade till teknik som utvecklas så snabbt som generativ AI. Enligt Margaret Burke, chef för rekrytering och kompetensutveckling på konsultföretaget PwC, är traditionella utbildningsprogram i sig episodiska. – Medarbetarna går en kurs, återvänder till arbetet och tillämpar kanske eller kanske inte det de lärt sig. I en miljö där AI utvecklas i snabb takt fungerar inte den modellen, säger hon. PwC integrerar AI-inlärning direkt i det dagliga arbetet. Företaget driver fortfarande formella program, men utökar lärlingsliknande inlärning och väver in utveckling av AI-kompetens i rutinmässiga affärsaktiviteter. Ett exempel är företagets ”kompetensdagar”, där medarbetarna utforskar AI-tillämpningar som är relevanta för deras arbete. Under en nyligen genomförd session med rådgivande medarbetare dokumenterade deltagarna hur de redan använde AI – eller var de planerade att tillämpa den. Hundratals idéer kom fram. PwC använde sedan AI för att analysera inläggen, gruppera dem i kategorier och sprida resultaten över hela organisationen så att teamen kunde lära av varandra. Avgörande är att PwC kombinerar tekniska AI-kompetenser med vad Burke kallar ”human edge”-färdigheter, inklusive kritiskt tänkande, självständigt omdöme och berättande. – Vi undervisar aldrig i en teknisk AI-färdighet utan att undervisa i den mänskliga färdighet som hör ihop med den, säger Burke. I takt med att AI-system genererar mer innehåll och analyser blir dessa mänskliga förmågor avgörande för att tolka resultat, upptäcka fel och förklara insikter för kollegor och kunder. Mäta verklig AI-beredskap I takt med att organisationer omprövar sin AI-kapacitet förändras de mått som används för att utvärdera utbildningsprogram. Traditionella utbildningsprogram baseras ofta på andelen avslutade kurser eller certifieringar. Men dessa mått säger inte mycket om huruvida medarbetarna kan använda AI på ett ansvarsfullt sätt i verkliga arbetsflöden. Istället letar organisationer efter operativa signaler. Vissa spårar hur ofta medarbetare utvecklar nya användningsfall för AI som förbättrar produktiviteten eller beslutsfattandet. Andra mäter hur snabbt teamen anpassar sig när AI-verktyg eller modeller förändras. För Bradley på Turing är den viktigaste indikatorn om medarbetarna kontinuerligt hittar nya sätt att förbättra sitt arbete med AI. – Om mina teammedlemmar kommer till mig varje vecka med idéer för att förbättra eller utöka användningsfall för AI, är det ett tecken på att kapaciteten växer, säger han. Ur cio-perspektivet är dock det ultimata måttet de operativa resultaten. AI-beredskap blir bara meningsfull när organisationer integrerar AI i verkliga arbetsflöden samtidigt som de behåller ansvaret för resultaten. – De mest hållbara kompetenserna är inte de bästa aktuella knepen, säger Sample på Best Buy. Det är omdöme, problemformulering, systemtänkande och förmågan att översätta maskinens utdata till affärsmässiga åtgärder. Men för cio:er som implementerar AI i hela företaget är personalens kompetens bara en del av ekvationen. Organisationer måste också ompröva hur ledningen definierar ansvar när AI-system påverkar beslut. – En AI-redo personalstyrka utan en AI-redo ledarskapsmodell kommer sannolikt att stagnera, säger Sample. – AI kan påskynda analyser och rekommendationer, men ansvaret överförs inte till modellen. Ledare måste fortfarande definiera riktlinjer, beslutsrättigheter och vad framgång innebär. När företagen går vidare från de tidiga AI-experimenten kan den tydligheten i ledarskapet visa sig vara lika viktig som alla färdigheter som medarbetarna lär sig.