AI-ferdighetene som vil fremtidssikre karrieren din

Les transkripsjonen:

Vi prøver ut å transkribere podkastene våre ved hjelp av et program. Tilgi eventuelle skrivefeil, siden boten ikke er korrekt 100 % av tiden.

Kelsey Alpaio: Hei! Jeg heter Kelsey. Og velkommen tilbake til The Retro på The Digital Project Manager-podkasten – der vi ser nærmere på tidligere lærdommer, fremtidige trender og hva de betyr for karrieren din. I dag skal vi altså ta for oss et tema som det er nesten umulig å ignorere akkurat nå, og et tema du virkelig ikke bør ignorere – hvordan AI vil påvirke fremtiden for prosjektledelse.

På dette tidspunktet har vi alle hørt om de ulike verktøyene og alle bruksområdene for AI som kan spare deg for tid og fjerne irriterende oppgaver fra arbeidslisten din. Men hvor mye har du tenkt på hvordan AI vil endre hva det faktisk betyr å være prosjektleder – og hvilke ferdigheter du bør utvikle nå for å sikre deg en lang og vellykket karriere på dette feltet fremover?

Det er dette vi skal ta for oss i dag, og vi har en flott gjest som kan hjelpe oss med å finne veien – Oliver Yarbrough. Oliver er grunnleggeren av Not Your Father's AI, som handler om å hjelpe mennesker med å ta i bruk AI i jobbene og virksomhetene sine. Han er også instruktør hos LinkedIn Learning, med et populært kurs om kunstig intelligens for prosjektledere, og han har arbeidet med opplæring i prosjektledelse i mange år.

Oliver, velkommen til programmet!

Oliver Yarbrough: Takk. Det er hyggelig å være her.

Kelsey Alpaio: Oliver, fortell oss litt mer om deg selv og arbeidet du gjør.

Oliver Yarbrough: Først og fremst er jeg instruktør i prosjektledelse, og i løpet av de siste åtte årene eller så har jeg begynt å snakke om kunstig intelligens, spesielt slik det gjelder prosjektledelse.

De siste par årene har jeg drevet med dette som kalles Not Your Father's AI, der jeg hjelper folk med å forstå de praktiske bruksområdene for kunstig intelligens. Ikke bare innen prosjektledelse, men også på andre områder, men når det gjelder samtalen vår, selvfølgelig prosjektledelse.

Kelsey Alpaio: Flott. La oss gå rett på sak og snakke litt om hvordan AI allerede begynner å endre prosjektlederrollen. Hvilke store endringer ser du allerede?

Oliver Yarbrough: Jeg ser at folk tar det de gjør hver dag og begynner å ta det i bruk på et lite nivå. Det finnes selvfølgelig folk som bruker det på et mye større nivå, og det skal vi også snakke om.

Men i bunn og grunn handler det om å finne ut hva du gjør, og undersøke hvordan du kan fjerne ineffektivitet fra dette ved forhåpentligvis å ta i bruk ulike aspekter av kunstig intelligens og eller automatisering. Det er noen av de grunnleggende områdene, vil jeg si. Jeg ser også at folk bruker det til å skrive bedre.

Mange mennesker, selv om vi er gode skribenter, ønsker noen av oss å forbedre teksten, eller i det minste ikke begynne med et blankt ark. Det spiller ingen rolle om det er en presentasjon eller en e-post. Du trenger egentlig aldri å begynne med et blankt ark. Det er noen av de grunnleggende områdene jeg ser.

Kelsey Alpaio: Og hvordan tror du AI vil fortsette å påvirke de neste fem årene eller så? Hvordan kommer prosjektlederrollen egentlig til å se ut når AI fortsetter å sette sitt preg på dette yrket?

Oliver Yarbrough: Det er et veldig godt spørsmål. Jeg hadde faktisk en samtale med et annet selskap i morges, og slik jeg ser at dette utvikler seg, er det – i motsetning til det noen sier med skremselstaktikk – ikke egentlig slik at prosjektlederrollen kommer til å forsvinne.

Det som kommer til å skje, er at de som tar det i bruk og virkelig lærer seg det, mer eller mindre blir operatører. De kommer til å være de som leder, trener opp og bygger om. Men helt konkret – og jeg snakker ikke om at dette skjer neste uke, men kanskje i løpet av de neste to, tre, fire eller fem årene – kommer de til å lede en gruppe digitale interessenter og eller ansatte og eller koordinatorer.

Mange av disse tingene kommer altså til å innebære at prosjektledere blir mer som operatører. Det er det jeg sier. Du må forstå prosjektledelse. Og samtidig må du forstå hvordan du skal lede – og dette blir et helt nytt felt – digitale agenter, akkurat som mennesker, eller hva det nå måtte være.

I noen miljøer vil det derfor bli mer som et hybridmiljø, der menneskelige koordinatorer arbeider under en prosjektleder eller en annen ny tittel, uansett. Og i tillegg har man en digital agent. Det kaller jeg et mer hybridisert miljø.

Kelsey Alpaio: Veldig interessant.

Så jeg vil gjerne gå litt mer inn på hvilke ferdigheter prosjektledere bør utvikle akkurat nå for å forberede seg på dette. Først: Hvordan bør prosjektledere tenke på AI i hverdagen? Hvilken innstilling bør de ha til å bruke AI i de nåværende rollene sine, slik at det kan hjelpe dem med å forberede seg på fremtiden?

Oliver Yarbrough: Jeg tror det egentlig koker ned til tre kjerneområder. Jeg sier ikke at dette er de eneste områdene. Vi har alle hørt om myke ferdigheter og alt dette, og det er svært viktig. Men i denne nye æraen tror jeg det egentlig snevres inn til tre kjerneområder. Nummer én er prosjektledelse. Du må kunne fagfeltet ditt.

Du må kunne prosjektledelse. Det er vanskelig å evaluere mennesker eller agenter hvis du ikke forstår prosjektledelse. Så det er nummer én. Nummer to er å forstå kunstig intelligens. Jeg sier ikke at du må gå ut og lære Python eller programmering, men du må forstå hvordan disse store språkmodellene tenker.

Det er ikke spesielt teknisk. Jeg sier igjen ikke at du må lære å programmere det, men du må forstå hvordan det tenker. Og nummer tre, som ikke nødvendigvis står på radaren til så mange, men som jeg mener er like viktig, er at du må forstå prosessoptimalisering.

Hvordan du optimaliserer en prosess. Og hvorfor sier jeg dette? Fordi du må finne ut hvordan du kan fjerne ineffektivitet fra prosessene dine for å få mest mulig ut av AI. På et grunnleggende nivå innebærer det, la oss si at du gjør hundre oppgaver i løpet av en uke, å finne ut hvilke av disse hundre oppgavene som må gjøres av et menneske.

Og av de oppgavene som må gjøres av et menneske, hvilke må gjøres av meg, og hvilke kan jeg delegere? Og av de andre oppgavene som ikke må gjøres av et menneske, hvilke kan gjøres av AI? Den tredje kategorien er selvfølgelig hvilke oppgaver som ikke bør gjøres i det hele tatt. Kombinasjonen av disse tre: å fjerne det som ikke bør gjøres, og sette bort oppgaver til enten AI eller andre mennesker.

Og så gjenstår det jeg som prosjektleder til syvende og sist må gjøre, og som jeg ikke kan sette bort til noen andre eller noe annet. Jeg tror det er der jeg virkelig kommer til å rette oppmerksomheten fremover.

Kelsey Alpaio: Skjønner. Kan du snakke litt om hvordan man kan utvikle disse ferdighetene nå med tanke på fremtiden? Finnes det spesifikke AI-ferdigheter prosjektledere bør fokusere intenst på å utvikle, og hva er det som blir avgjørende å kunne i nær fremtid? Handler det om å utvikle gode instrukser, eller er det noe annet? La oss gå litt mer inn på det.

Oliver Yarbrough: Vi snakker altså om det vi vanligvis kaller AI. Det de fleste kaller AI. Jeg har et konsept som jeg har snakket om lenge. Det handler om prosjektinteressenter og AI-interessenter. Hvis vi skal behandle AI som om det er en interessent, som om det er enhver annen interessent, og du snakker om et RACI-diagram, ikke sant?

Det er i utgangspunktet en interessent, én av interessentene i prosjektene dine. Du må vite, akkurat som med enhver annen interessent, hvordan du skal involvere den og kommunisere med den. Det handler egentlig om å finne ut hva denne agenten eller denne AI-boten trenger for å gi deg de beste svarene. Hvordan kommuniserer vi med AI?

På grunnleggende nivå handler det om å utvikle gode instrukser. Begrepet «instruksutvikling» kan forsvinne, men behovet for å gi gode instrukser eller skrive gode forespørsler forsvinner ikke. Det handler i praksis om å vite hvordan du skal involvere boten din. Jeg vil derfor si at det er svært viktig å kunne utvikle gode instrukser, altså å vite hvordan man skriver en god forespørsel. Og det finnes ulike nivåer, ikke sant?

Som jeg sa tidligere: å vite hvordan man optimaliserer en prosess. Ta for eksempel noe fra Six Sigma. Ta kurs som kan hjelpe deg med å effektivisere en prosess og fjerne alle typer ineffektivitet. Og på et tredje nivå vil jeg definitivt si at en form for myke ferdigheter er viktig – at du vet hvordan du forhandler, hvordan du kjøper inn ting og ulike andre ferdigheter som utfyller det AI-agenten din ikke kan gjøre, eller kanskje ikke kan gjøre like godt som du ønsker. Alt som innebærer menneskelig samhandling. Her er grunnen: Det lar deg utfylle det AI gjør. Du tilfører faktisk verdi på en annen måte. Du tilfører verdi til det AI allerede gjør.

Jeg tror det er disse områdene jeg ville brukt mest tid på.

Kelsey Alpaio: Det er flott. Jeg vil gjerne ta en liten 101-, 201- og 301-gjennomgang for dem som lurer på hvor de skal begynne, og hvordan de kan utvikle seg videre. På 101-nivå, for en som kanskje er ganske ny innen AI eller prøver å komme i gang, hvilke råd har du for å hjelpe dem med å begynne å utvikle disse ferdighetene?

Oliver Yarbrough: Det er et godt spørsmål, fordi så mange blir overveldet. De kommer inn og tenker: «Jeg må begynne å lage prosjektmandater, og jeg må begynne med sprintplanlegging» og alt mulig. Begynn med noe enkelt. Begynn med å spørre: Hvordan effektiviserer og automatiserer jeg arbeidet med å skrive møtereferater? Hvordan lager jeg en presentasjon som jeg deretter kan holde for teamet mitt?

Hvorfor sier jeg dette? Selv om dette kanskje ikke er de tekniske aspektene ved å lede prosjekter, gir det deg en rask gevinst. Du får følelsen av noe av tiden du har spart. I starten handler det om å spare tid. Jeg kunne altså sittet her og skrevet møtereferater. Jeg kunne brukt en time på å lage en PowerPoint-presentasjon, eller jeg kunne skrevet en forespørsel, lastet opp ett eller to dokumenter og hatt en presentasjon klar på fem minutter eller mindre.

Jeg må kanskje selvfølgelig justere den litt, men jeg begynner ikke fra grunnen av. Jeg kan for eksempel skrive møtereferater. Deretter kan jeg laste dem inn i – hvis jeg ikke ønsker full automatisering – en chatbot og få den til å oppsummere dem, og så kan jeg sende ut sammendraget.

Det er uten automatisering. Med automatisering blir det mye bedre.

Kelsey Alpaio: Ja, det er et flott første steg, føler jeg. Og på 201-nivå, når du føler at du har kontroll, har brukt det fra dag til dag en stund og er kommet inn i en god rutine – hva er neste steg? Hvilket overraskende bruksområde har du kanskje ikke tenkt på?

Hvordan kan du utvikle ferdighetene dine videre fra det grunnleggende og virkelig begynne å fremtidssikre deg selv?

Oliver Yarbrough: På 201-nivå tar jeg utgangspunkt i det grunnleggende jeg nettopp snakket om. Nå skal vi gjøre noe som å lage vår egen tilpassede GPT. Dette krever en betalt konto, og alle typer store språkmodeller har sin egen versjon av dette.

Gemini og Google, og andre, har andre varianter. Det jeg vil gjøre nå, er å bruke en betalt konto, for eksempel en ChatGPT Teams-konto. Dette følger med fra starten av, ikke sant? Du slipper å bekymre deg for at dataene dine deles med omverdenen. Men hvis vi bruker en vanlig konto til 20 dollar i måneden, må du angi at dataene ikke skal deles.

Jeg sier dette for at du skal føle deg trygg på å laste opp personopplysningene dine. Vi kan trene opp en GPT på vår egen, spesifikke informasjon. Og her tror jeg mange støter på utfordringer. De prøver å få én GPT til å gjøre alt. De laster den med 50 dokumenter og ber den gjøre alt.

Nei. Det jeg vil oppfordre folk til, er å lære opp en GPT til å gjøre én bestemt oppgave, og gjøre den svært godt. For eksempel: «Jeg vil at du skal lage prosjektmandater.» Det er alt denne gjør. Den lager prosjektmandater. Den gjør ikke hver eneste oppgave. Jeg laster den med eksempler på gode prosjektmandater og annen informasjon jeg ønsker.

Deretter legger jeg inn instrukser, for eksempel: «Du er en prosjektleder som arbeider for selskap X, Y, Z, med 15 års erfaring», samt andre detaljer. Grunnen til at jeg legger dette inn i instruksene, er at jeg da slipper å skrive det hver eneste gang. Når jeg kommer inn og skriver en forespørsel om et nytt mandat, trenger jeg bare å si: «Skriv et mandat for X, Y, Z.»

Den blir ganske god hvis den er finjustert og godt trent. Det vil jeg si er den enkleste og sannsynligvis beste måten å gå frem på på 201-nivå.

Kelsey Alpaio: Det er flott. Ja.

På 301-nivå snakker vi i praksis om ekspertbrukere. Hvilke ferdigheter og verktøy bør man fokusere på på dette nivået? Hvordan ser den ultimate prosjektlederen og AI-brukeren ut?

Oliver Yarbrough: Slik situasjonen er nå, vil jeg si at du begynner å ta i bruk automatisering. På dette nivået går du over til intelligent automatisering. Her bruker du ikke bare en chatbot, men kobler dem sammen og bruker programvare som Make.com.

Make.com, Zapier – dette gjør det mulig å integrere og hente informasjon fra ett program og føre den inn i et annet. La oss for eksempel si at du bruker prosjektstyringsprogramvaren din, som ClickUp eller noe lignende.

Du kan for eksempel bruke Airtable eller et Google-regneark som en slags database. Du kan hente informasjon fra ClickUp inn i Airtable. Deretter kan du ta informasjonen fra Airtable og kjøre den gjennom for eksempel ChatGPT, føre den tilbake til Airtable og så vise den i et instrumentbord eller noe lignende.

Dette forutsetter selvfølgelig at du ikke bruker AI-en som allerede er innebygd i ulike programmer, og som kanskje allerede gjør mye av dette. Men en av grunnene til at du kan ønske å ha din egen database, er at du vil ha en oversikt over dette i ditt eget miljø, og kanskje ønsker å gjøre andre ting med informasjonen utover å administrere ett eller to prosjekter. Så for å svare kort på spørsmålet ditt: intelligent automatisering.

Kelsey Alpaio: Flott. Du var litt inne på dette da du snakket om noen av disse stadiene, men en utfordring jeg ofte hører om, er prosjektledere som sier: «Jeg er veldig motivert for å bruke AI og vil virkelig bruke det mer regelmessig i arbeidet, men organisasjonen min er ikke der ennå.»

De er skeptiske. De er usikre på sikkerhetskonsekvensene. Hvilke råd har du til noen i den situasjonen, som ønsker å utvikle disse ferdighetene, men er begrenset av organisasjonen eller tilgangen på verktøy?

Oliver Yarbrough: Jeg vil oppfordre folk til å spørre når de møter motstand eller en utfordring – og dette opplevde jeg selv da jeg jobbet i amerikansk næringsliv, uansett hvilken jobb du har, kommer du til å møte motstand – hvorfor de møter motstand. Hva er den egentlige årsaken? Hva driver dette? Hva er frykten her?

Uten å forstå hva frykten er, eller hva som driver den, er det vanskelig å komme tilbake med en begrunnelse. Hvis vi for eksempel finner ut at spørsmålet de stiller, egentlig handler om personvern, kan jeg håndtere det.

Jeg kan fortelle dem at hvis de bruker Microsoft-pakken, har den innebygd personvern. Dataene vil ikke bli brukt til å trene opp det større datasettet. Hvis vi allerede bruker Microsoft-produkter, vil det være mindre krevende å overbevise dem. Hvis vi bruker ChatGPT, kan vi ha en betalt konto eller en Teams-konto.

Hvis vi for eksempel bruker en Teams-konto i ChatGPT, følger personvernet med fra starten av. Informasjonen deles ikke med det større datasettet. Hvis personvern er hovedgrunnen til at man ikke bruker løsningen, kan dette altså bidra til å redusere noe av frykten. Hvis det bare handler om frykten for at AI skal ta jobbene våre, finnes det også andre måter å håndtere det på.

Som jeg sa tidligere, kan du vise dem hvordan de kan spare tid. Vis dem at AI ikke nødvendigvis kommer til å ta jobbene deres, men heller forbedre det de allerede gjør. Over tid kan vi forhåpentligvis begynne å bryte ned frykten og nølingen, og få folk til å gå videre.

Kelsey Alpaio: Ja, det er gode råd. Jeg føler også at frykten for at AI skal ta jobben din, er en av utfordringene noen møter.

Jeg lurer på om det finnes andre vanlige feller du ser at prosjektledere går i når de begynner å utvikle disse ferdighetene. Finnes det feilbruk, overforbruk, dårlige vaner eller tankemønstre de må overvinne? Kan vi snakke litt om det?

Oliver Yarbrough: Ja, jeg kunne snakket om dette i flere dager. Men noe av det første jeg kommer på, er at man stoler for mye på resultatet man får. AI er ikke perfekt. Mennesker er ikke perfekte. Hvis mennesker ikke er perfekte, vil heller ikke det vi programmerer, være perfekt. Og hvorfor sier jeg dette?

Du har kanskje hørt begrepet «hallusinasjoner». AI har noen ganger en tendens til å hallusinere, finne på ting og få deg til å føle deg bra. Den ønsker ikke å få deg til å føle deg dårlig. Hvis den ikke har et svar, vil den noen ganger bare gi deg det den tror du ønsker å høre. Derfor bør du gi AI-en tillatelse til ikke å ha rett i alt når du skriver instrukser.

Skriv bokstavelig talt: «Gi meg et svar på X, Y, Z. Men hvis du ikke vet svaret, må du fortelle meg at du ikke vet det. Ikke hallusiner. Ikke gi meg et svar. Ikke finn på ting.» Si det til den. Det er én ting jeg absolutt ikke ville oversett. Du må også fortsette å forbedre ferdighetene dine innen prosjektledelse.

Jeg kan ikke understreke dette nok. Uansett om det er tradisjonell, hybrid eller smidig metodikk, eller hva slags metode det er, må du ha god kunnskap om den. Dette er spesielt viktig – jeg sier ikke dette først og fremst til de mer erfarne, men til dem som kanskje bytter til dette fagfeltet fra andre områder, eller som kommer rett fra høyskole eller universitet.

Du må virkelig ta sertifiseringer og lære deg de ulike aspektene ved prosjektledelse, fordi det til syvende og sist vil gjøre deg til en bedre operatør når du senere skal bygge opp og lede den digitale arbeidsstyrken din.

Kelsey Alpaio: Absolutt. Jeg tror også en annen ting jeg sliter med, er frykten for om jeg klarer å holde tritt.

AI endrer seg så raskt, og det dukker opp nye verktøy hver uke, mens nye versjoner av ting lanseres nesten hver dag. Når så mye endrer seg så raskt, hvordan bør vi tenke på å holde oss oppdatert på AI og disse ferdighetene uten at det i praksis blir en heltidsjobb? Eller bør det være en heltidsjobb?

Oliver Yarbrough: Jeg elsker dette spørsmålet. Jeg skal gi deg et 101-svar og et 201-svar. 101-svaret er å lytte til podkaster som din, se YouTube-videoer som dine, og lese blogger og nyhetsbrev. Jeg har en e-postkonto som bare er satt opp for å motta nyhetsbrev, blogginnlegg og lignende, og jeg har filtre der. Det kommer mye annet også, men helt konkret.

Det var 101. Bare gå ut, les, lytt, ta til deg så mye informasjon som mulig, ta kurs og alt annet. 201-nivået er automatisert. Du kan for eksempel melde deg på disse nyhetsbrevene og blogginnleggene, få dem sendt til en egen e-postkonto, for eksempel Gmail, og sette opp filtre. Deretter kan du få en bot til å gå inn, hente dem ut, oppsummere dem, finne hovedpunktene og legge dem inn i en daglig påminnelse som oppsummerer alt i punktform hver dag, fra flere e-poster og nyhetsbrev og til og med YouTube-videoer.

Du kan få dette oppsummert. Det er omtrent som å ha en personlig assistent som oppsummerer innholdet og gir deg det i punktform én gang om dagen. Det er nesten som å ha et eget daglig AI-statusmøte som allerede er oppsummert.

Kelsey Alpaio: Ja, det liker jeg. En måte å gjøre læringen til en del av dagen på, samtidig som man bruker AI til å gjøre prosessen enklere. Det liker jeg.

Oliver Yarbrough: Ja. Og det fine er at hvis du allerede bruker Gmail, er Gemini innebygd. Mhm. Det fine med å ha AI innebygd i noe, er at du egentlig ikke trenger automatisering lenger. Den er allerede der. Dermed kan den oppsummere innholdet umiddelbart.

Kelsey Alpaio: Flott. Vi er nesten tomme for tid, men for å avslutte: Kan du gi lytterne én ting alle kan gjøre i dag for å forbedre AI-ferdighetene sine og begynne å fremtidssikre karrieren som prosjektleder?

Oliver Yarbrough: Én ting du kan gjøre for å fremtidssikre karrieren din, er, selv om det begynner å bli gammeldags nå og har vært ute i to eller tre år, å lære deg god, gammeldags instruksutvikling.

Og ikke bare det grunnleggende. Jeg vil si at selv om du er nybegynner, bør du sannsynligvis begynne å lære deg tilpassede GPT-er. Selv om det er på 201-nivå, kommer grunnleggende bruk til å bli så elementært at det blir som å snakke om internett i 2025 – hvem snakker om hvordan man kommer seg på nett i 2025?

Jeg vil oppfordre deg til å gå fra 101-nivå til 201-nivå så raskt som mulig. Begynn å lære deg tilpassede GPT-er, og mer spesifikt hvordan du skriver instrukser til dem. Når jeg sier det, mener jeg spesielt hvordan du skriver instrukser. Instrukser betyr at du forteller den: «Du er X, Y, Z og arbeider i et selskap av denne størrelsen.» Det blir i praksis avataren din.

Du lager egentlig en digital avatar som du ikke trenger å instruere på nytt hver eneste gang. Det er det første nivået, og deretter lærer du å skrive selve forespørselen. Det er mer som et eget kurs, men hvis du bruker litt tid på det, tar et par kurs og ser et par videoer, vil det gjøre underverker for deg.

Det blir et verktøy i verktøykassen din som gir deg en superkraft i de neste 18 månedene, frem til alle andre også tar det i bruk og det blir allmennkunnskap.

Kelsey Alpaio: Ja. Det liker jeg. Oliver, tusen takk for at du tok deg tid til å snakke med meg i dag. Dette har vært svært nyttig.

Oliver Yarbrough: Takk. Jeg setter pris på det.

Kelsey Alpaio: Det var alt for dagens Retro. Sørg for å følge programmet, slik at du aldri går glipp av en episode. Og hvis du vil fortsette samtalen med et fellesskap på over 1 000 prosjektledere som forstår deg, kan du bli med på thedpm.com/membership. Takk for at du lyttet!