Hva holder dere tilbake?

Hvorfor dette skjer

Vi vet ikke hvor vi skal begynne.

AI berører alt, så alt ser ut som en kandidat. Uten et felles bilde av hvor verdi skapes og går tapt i dag, faller organisasjonen tilbake på de mest synlige verktøyene eller den høyeste stemmen.

Dette er sannsynligvis årsaken

• Ingen felles oversikt over muligheter hos ledelse og team
• Ideer formulert som verktøy og funksjoner i stedet for resultater
• Frykt for å velge feil, så ingenting blir valgt

drivkrefter i Value Model som er involvert

• 01 Retning Vet vi hvilke utfall AI skal flytte – og hva vi slutter å gjøre?
• 03 Arbeidsmåter Er arbeidsflytene våre designet for å få nytte av AI?
• 02 Mennesker og ledelse Er mennesker og ledere utrustet for AI-støttet arbeid?

The first dimension is usually where the lever is. The others decide whether the lever holds.

Hvorfor dette skjer

De ansatte våre bruker ikke AI.

Tilgang er ikke bruk. Folk tar i bruk et nytt verktøy når det passer arbeidet deres, når de føler seg trygge på å gjøre det, og når de ser at lederne gjør det samme. De fleste utrullinger gir tilgangen og hopper over resten.

Dette er sannsynligvis årsaken

• Opplæring om AI framfor opplæring i arbeidet folk faktisk gjør
• Uklare regler – ingen vet hva som er tillatt, så de venter
• Ledere som sponser initiativet uten å endre sine egne vaner
• Verktøy som ikke kobles til systemene der arbeidet skjer

drivkrefter i Value Model som er involvert

• 02 Mennesker og ledelse Er mennesker og ledere utrustet for AI-støttet arbeid?
• 05 Tillit og styring Kan vi bruke AI trygt, ansvarlig og effektivt?
• 03 Arbeidsmåter Er arbeidsflytene våre designet for å få nytte av AI?

The first dimension is usually where the lever is. The others decide whether the lever holds.

Hvorfor dette skjer

Vi har for mange AI-verktøy.

Verktøy kommer nedenfra, team for team, der hvert av dem løser et lokalt problem. Kostnadene summerer seg sentralt; verdien blir liggende lokalt og usynlig. Ingen har mandatet – eller dataene – til å konsolidere.

Dette er sannsynligvis årsaken

• Ingen felles plattform eller integrasjonslag, så hvert team kjøper sitt eget
• Kostnader per bruker som vokser uavhengig av bruk
• Ingen måte å koble et abonnement til et resultat
• Styring som kom etter verktøyene

drivkrefter i Value Model som er involvert

• 04 Teknologi og verktøy Har vi de tekniske forutsetningene som skal til for å muliggjøre AI?
• 01 Retning Vet vi hvilke utfall AI skal flytte – og hva vi slutter å gjøre?
• 05 Tillit og styring Kan vi bruke AI trygt, ansvarlig og effektivt?

The first dimension is usually where the lever is. The others decide whether the lever holds.

Hvorfor dette skjer

Utviklingsteamene våre er raskere, men leveransen er det ikke.

AI akselererte det steget den ble pekt mot – å skrive kode. Systemet leverer fortsatt i takt med sitt tregeste steg: gjennomgang, testing, release, beslutninger. Lokal fart ble en kø et annet sted.

Dette er sannsynligvis årsaken

• Flaskehalser i gjennomgang, verifisering og release som var til å leve med i det gamle tempoet
• Beslutninger og godkjenninger som venter på de samme møtene som før
• Bekymringer for kvaliteten på AI-generert kode som bremser gjennomgangen ytterligere
• Pipelines designet for endringer i menneskelig tempo

drivkrefter i Value Model som er involvert

• 03 Arbeidsmåter Er arbeidsflytene våre designet for å få nytte av AI?
• 04 Teknologi og verktøy Har vi de tekniske forutsetningene som skal til for å muliggjøre AI?
• 05 Tillit og styring Kan vi bruke AI trygt, ansvarlig og effektivt?

The first dimension is usually where the lever is. The others decide whether the lever holds.

Hvorfor dette skjer

Vi trenger bedre AI-styring.

Retningslinjene ble skrevet for en verden uten AI, så de sier nei som standard. Teamene stopper, eller går rundt dem med personlige verktøy. Styringen blir flaskehalsen – og syndebukken.

Dette er sannsynligvis årsaken

• Sikkerhet, juridisk og teamene designer reglene hver for seg
• Ingen dataklassifisering folk faktisk kan bruke
• Ensartet forsiktighet i stedet for risiko tilpasset bruksområdet
• Ingen eier av kvaliteten på AI-støttet arbeid

drivkrefter i Value Model som er involvert

• 05 Tillit og styring Kan vi bruke AI trygt, ansvarlig og effektivt?
• 04 Teknologi og verktøy Har vi de tekniske forutsetningene som skal til for å muliggjøre AI?
• 02 Mennesker og ledelse Er mennesker og ledere utrustet for AI-støttet arbeid?

The first dimension is usually where the lever is. The others decide whether the lever holds.

Hvorfor dette skjer

Vi strever med å måle ROI på AI.

De fleste AI-initiativer måler aktivitet – lisenser, prompter, timer spart ifølge en spørreundersøkelse. Forretningsresultatene ligger et annet sted og ble aldri koblet på. Uten et utgangspunkt finnes det ingenting å sammenligne med.

Dette er sannsynligvis årsaken

• Initiativer startet uten en resultathypotese
• Ingen nullmåling før endringen
• Produktivitetsgevinster som aldri når en kunde eller en budsjettlinje
• Kostnader som følges opp sentralt mens verdien blir liggende lokalt

drivkrefter i Value Model som er involvert

• 01 Retning Vet vi hvilke utfall AI skal flytte – og hva vi slutter å gjøre?
• 03 Arbeidsmåter Er arbeidsflytene våre designet for å få nytte av AI?

The first dimension is usually where the lever is. The others decide whether the lever holds.

Hvorfor dette skjer

Vi har vellykkede piloter, men får dem ikke til å skalere.

En pilot beviser at noe er mulig under spesielle forhold: en ildsjel, slakk i kalenderen, overbærende interessenter. Å skalere krever at organisasjonen – ledelse, operativmodell, finansiering, styring – endrer seg, slik at resultatet gjentar seg uten de forholdene.

Dette er sannsynligvis årsaken

• Suksess knyttet til enkeltpersoner framfor til en dokumentert arbeidsmåte
• Andre team som mangler verktøyene, rettighetene eller kompetansen pilotteamet hadde
• Ingen finansierings- eller porteføljemekanisme for å gå fra pilot til standard
• Ledere som sponser piloter, men ikke endrer måten de driver virksomheten på

drivkrefter i Value Model som er involvert

• 02 Mennesker og ledelse Er mennesker og ledere utrustet for AI-støttet arbeid?
• 01 Retning Vet vi hvilke utfall AI skal flytte – og hva vi slutter å gjøre?
• 05 Tillit og styring Kan vi bruke AI trygt, ansvarlig og effektivt?

The first dimension is usually where the lever is. The others decide whether the lever holds.

Hvorfor dette skjer

Vi vil redesigne hvordan teamene våre arbeider.

AI endrer hva et team kan gjøre, og det endrer hvordan teamet bør se ut: roller, overleveringer, rytmer og beslutninger. Å behandle AI som et tillegg til dagens prosess lar det meste av dette potensialet ligge ubrukt.

Dette er sannsynligvis årsaken

• Prosesser designet rundt overleveringer som AI gjør unødvendige
• Roller definert av aktivitet framfor av resultat
• Beslutningsrytmer som står uendret mens analysen har blitt raskere
• Ingen trygg arena der et team kan prøve et annet design

drivkrefter i Value Model som er involvert

• 03 Arbeidsmåter Er arbeidsflytene våre designet for å få nytte av AI?
• 02 Mennesker og ledelse Er mennesker og ledere utrustet for AI-støttet arbeid?
• 01 Retning Vet vi hvilke utfall AI skal flytte – og hva vi slutter å gjøre?

The first dimension is usually where the lever is. The others decide whether the lever holds.

Hvorfor dette skjer

Vi vil utforske AI-agenter.

Agenter er mest verdifulle der arbeidet er repetitivt, regelrikt og spredt over flere systemer – og farligst der ingen har tenkt gjennom rettigheter, kvalitet og tilsyn. Å utforske dem handler like mye om arbeidet og sikkerhetsrammene som om teknologien.

Dette er sannsynligvis årsaken

• Nysgjerrighet på agenter uten en konkret flaskehals for dem å fjerne
• Systemer agentene ikke kan nå på en trygg måte
• Uklart ansvar for hva en agent gjør
• Manglende kompetanse i å designe agentiske arbeidsflyter

drivkrefter i Value Model som er involvert

• 04 Teknologi og verktøy Har vi de tekniske forutsetningene som skal til for å muliggjøre AI?
• 03 Arbeidsmåter Er arbeidsflytene våre designet for å få nytte av AI?
• 05 Tillit og styring Kan vi bruke AI trygt, ansvarlig og effektivt?

The first dimension is usually where the lever is. The others decide whether the lever holds.

Hvorfor dette skjer

Vi må forbedre programvarekvaliteten.

AI øker mengden og farten på endringer. Hvis kvalitetspraksisen – spesifikasjon, testing, gjennomgang – ikke utvikler seg i samme takt, øker feilene og tilliten til AI-støttet arbeid faller. Kvalitet blir grunnen til ikke å ta AI i bruk.

Dette er sannsynligvis årsaken

• Testing og gjennomgang designet for endringer i menneskelig tempo, skrevet av mennesker
• Vage spesifikasjoner som AI forsterker til selvsikker, feil kode
• Ingen omforent definisjon av kvalitet for AI-støttet arbeid
• Pipelines uten de kontrollene raske endringer krever

drivkrefter i Value Model som er involvert

• 04 Teknologi og verktøy Har vi de tekniske forutsetningene som skal til for å muliggjøre AI?
• 05 Tillit og styring Kan vi bruke AI trygt, ansvarlig og effektivt?
• 03 Arbeidsmåter Er arbeidsflytene våre designet for å få nytte av AI?

The first dimension is usually where the lever is. The others decide whether the lever holds.