En eksperts syn på hvordan du får reell avkastning på investeringer fra KI
De fleste prosjektledere automatiserer oppgaver. Justin Bateh forklarer hvordan du kan få avkastning på KI ved å automatisere koordinering og konsentrere deg om beslutningsarbeid som faktisk flytter virksomheten fremover.
Justin Bateh arbeider i skjæringspunktet mellom AI og gjennomføring. Med over tjue års erfaring med prosjektledelse og en PhD i driftsledelse bruker han AI til å bygge enkle prosjektsystemer og lærer opp mennesker i AI-drevet prosjektledelse. Han er også skaperen av nyhetsbrevet Tactical Memo.
Vi tok en prat med ham for å lære hvordan man kan få reell avkastning på investeringen ut av AI. Dette er hva han sa.
Bygg AI-systemer som gir reell avkastning på investeringen
Jeg heter Justin. Jeg har brukt 21 år på å lede prosjekter, lede mennesker og stå til ansvar for resultater. Jeg hjelper små og mellomstore virksomheter med å bruke AI til å bygge enkle prosjektsystemer som gir reell avkastning på investeringen — ikke skinnvirksomhet. Jeg holder også åpne kurs og opplæringsprogrammer om AI-drevet prosjektledelse, og deler praktiske, jordnære råd om prosjektledelse på YouTube, LinkedIn og Instagram.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Hvorfor prosjektledere må definere verdien sin utover koordinering
Med AI flyttes prosjektlederrollen oppstrøms — eller forsvinner.
Jeg bruker ikke lenger tid på å koordinere oppgaver, mase på folk eller passe på oppfølgingsverktøy. AI håndterer statusoppdateringer, møtenotater, oppfølging, planlegging, formatering og rapportutkast — raskere og ryddigere, uten å klage. Dette arbeidet definerer ikke lenger verdi.
Her er advarselen de fleste prosjektledere overser: Hvis det er her verdien din ligger, er du i trøbbel.
Her er advarselen de fleste prosjektledere overser: Hvis verdien din ligger i å utføre arbeidet, er du i trøbbel.
Det som fanger oppmerksomheten min nå, er det som driver resultater:
- Å definere det egentlige problemet
- Å utpeke én ansvarlig
- Å avdekke risiko før den eksploderer
- Å tvinge frem beslutninger med tydelige alternativer og konsekvenser
Jeg bruker AI til å fjerne støy og avdekke signaler tidlig, slik at jeg kan gripe inn tidligere, samle de riktige menneskene, løse avveininger og sette retning. Verdien min ligger ikke i å utføre arbeidet. Den ligger i å ta beslutningene som bringer arbeidet fremover.
Hvor effekten ligger for AI-støttede prosjektledere
Etter hvert som koordinering og gjennomføring blir enklere å automatisere, blir de mindre viktige. Men dømmekraft krever fortsatt et menneske:
- Beslutninger
- Maktforhold
- Å vite hvilke risikoer som betyr noe, og hvilke som ikke gjør det
- Å definere avveininger
- Å forstå insentiver
- Å vite når man skal presse på, når man skal vente, og når man skal rive noe ned.
Automatisering kan ikke håndtere denne delen av arbeidet. Det er her den virkelige effekten ligger. Hvis du ikke jobber på dette nivået, er du ikke uunnværlig. Da er du bare den neste.
Hvorfor prosjektledere bør slutte å drive prosjekter på den «riktige» måten
Jeg pleide å drive prosjekter på den «riktige» måten. Store plattformer. Lange planer. Flotte statusmaler. De krevde mye arbeid og oppnådde svært lite fremgang. Jeg brukte mesteparten av tiden på å mate systemet for å få det til å se ut som om vi hadde kontroll. Det var feilen.
Jeg la alt ned. Jeg beholdt bare det som fortsatt var levende, og bygget opp igjen med et enklere og mer kompromissløst oppsett. Notion inneholder kontekst og prioriteringer. Excel driver virksomheten — beslutninger, ansvarlige, risikoer og forpliktelser. Zapier håndterer overleveringer slik at ingenting stopper opp. ChatGPT tar seg av grovarbeidet, som møtesammendrag, handlingslister og førsteutkast til oppdateringer. Ingen masing.
Jeg brukte NotebookLM til å gå gjennom fortiden, slik at jeg ikke mistet reelle beslutninger, men jeg tok ikke gamle vaner med videre. Hvis det ikke hadde betydning, overlevde det ikke.
Den største utfordringen med denne endringen var overraskende: Det var egoet. Jeg var vant til systemer som så imponerende ut og føltes trygge, selv når de bremset alt. Da jeg skar det ned, var det ingen steder å gjemme seg. Ingen oppblåste planer. Ingen dashbord som lot som om vi hadde kontroll. Det gjorde folk ukomfortable – raskt.
Det neste problemet var motstand. Noen satte færre verktøy lik mindre grundighet. Jeg håndterte det ved å være kompromissløs når det gjaldt klarhet. Én eier. Én beslutning. Én neste handling. Ingen debatt.
Den siste utfordringen var å gi slipp selv. Da kunstig intelligens overtok koordineringen, måtte jeg slutte å følge med på alt. Jeg innførte enkle kontrollpunkter, stolte på signalet og gikk videre.
Resultatet er færre møter, kortere oppdateringer, lavere kostnader og at problemer dukker opp tidlig, slik at de kan løses i tide. Og ingen ba om å få det gamle systemet tilbake.
Hvordan kunstig intelligens omdefinerer de sentrale rutinene for prosjektgjennomføring
Jeg definerer omfanget på én side, i et enkelt språk, og knytter det til en beslutning og en eier. Hvis det ikke kan forklares uten fagsjargong, er omfanget ikke definert. Kunstig intelligens strammer det inn, men det er jeg som tar beslutningen.
For å skape samsvar driver jeg ikke med oppstartsteater. Jeg kartlegger eiere, beslutningsmyndighet og insentiver på forhånd, og bruker kunstig intelligens til å avdekke konflikter før arbeidet starter. Hvis samsvar avhenger av «løpende kommunikasjon», er det allerede ødelagt.
For validering avslutter jeg lange gjennomgangssykluser. Jeg fastsetter tydelige akseptansekriterier, bruker kunstig intelligens til å utføre førstegangskontroller og involverer mennesker bare når det kreves skjønn.
Gjennomføringen bygger på enkle regler. Kunstig intelligens oppsummerer fremdriften, markerer stillstand og avdekker risiko. Jeg griper inn når det er behov for en beslutning, eskalering eller omstart.
Mønsteret er konsekvent. Kunstig intelligens gjør rutinearbeidet. Jeg gjør tenkearbeidet. Og alt som ikke fører til en beslutning, reduserer risiko eller bringer arbeidet fremover, får ikke overleve.
Et praktisk eksempel på hvordan kunstig intelligens forenkler prosjektgjennomføring
Her er et eksempel på hvordan kunstig intelligens forenkler prosjektgjennomføring. Vi hadde et team som var begravd i støy. Endeløse oppdateringer. Motstridende prioriteringer. Risikoer dukket opp sent, og alle oppførte seg overrasket.
Det var systemet som var problemet. Så vi rev det fra hverandre.
Det første vi gjorde, var å samle alt. Vi la alt prosjektmateriale på ett sted: NotebookLM. Dokumenter, notater, e-poster, beslutninger. Ingen debatt. Dette tok et par timer og fjernet umiddelbart unnskyldningen «det visste jeg ikke».
Deretter brukte vi ChatGPT til å håndheve disiplin. Ukentlige oppdateringer, risikooppsummeringer og orienteringer til interessenter fulgte alle den samme strukturen. Ingen kreativ skriving. Ingen bortforklaringer. Forberedelsestiden gikk ned fra timer til minutter.
Så plasserte vi Excel tilbake der det hører hjemme: i driften av virksomheten. Beslutninger, eiere, risikoer og forpliktelser, med enkle regler som markerte stillstand og kommende samtaler. Ikke noe prangende.
Resultatet var ikke magi. Det var kontroll. Risikoer ble avdekket tidligere. Møtene ble kortere. Lederne sluttet å be om tilfeldige oppdateringer. Teamet sluttet å reagere og begynte å ta beslutninger. Dette stabiliserte gjennomføringen og bygget opp tilliten igjen.
Hvorfor verktøyene ikke er ansvarlige for utfordringene med AI-integreringen din
Da vi tok i bruk kunstig intelligens i arbeidsflytene våre for gjennomføring, ble vi overrasket over å oppdage at problemene ikke var tekniske i det hele tatt. Verktøyene fungerte. Arbeidsflytene fungerte. Det var tankegangen vår som ikke fungerte.
Kunstig intelligens avslørte det raskt. Uklare beslutninger førte til ubrukelige resultater. Hvis ingen faktisk eide noe, ble det synlig umiddelbart. Det var ingen steder å gjemme seg.
Da vi avklarte mål, eierskap og avveininger, falt alt annet på plass. Den virkelige endringen var ikke hastighet. Det var disiplin. Vi sluttet å reagere sent og begynte å ta tydelige beslutninger tidlig. Det endret hvordan arbeidet beveget seg fremover.
Da vi avklarte mål, eierskap og avveininger, falt alt annet på plass. Den virkelige endringen var ikke hastighet. Det var disiplin. Vi sluttet å reagere sent og begynte å ta tydelige beslutninger tidlig. Det endret hvordan arbeidet beveget seg fremover.
Hvorfor prosjektledere bør kutte ut verktøy som skaper aktivitet uten fremdrift
Det som har vært en gevinst det siste året, er ikke flere verktøy. Det er færre. Jeg fjernet alt som skapte aktivitet uten fremdrift.
Jeg har også gått helt bort fra eldre prosjektstyringsplattformer, inkludert dem som legger kunstig intelligens på toppen og kaller det innovasjon.
Her er AI-stakken min:
- ChatGPT er verktøyet jeg tar i bruk først. Ikke for å skrive, men for å tenke. Jeg kaster uferdige innspill på det, tvinger beslutninger frem i lyset og setter planer på prøve før de forlater skrivebordet mitt.
- Claude kommer frem når innsatsen er høyere. Lange dokumenter. Følsomt språk. Situasjoner der tonen betyr noe, og slurvete formuleringer skaper risiko.
- NotebookLM er prosjektets hukommelse. Det er det stille våpenet. Jeg laster inn de faktiske dokumentene, slik at vi slutter å diskutere hva vi tror ble besluttet, og forholder oss til det som faktisk ble besluttet. Det alene har fjernet mye omarbeid. Gevinsten er færre samordningsmøter, tøffere samtaler som kommer raskere i mål, og langt færre feil om hvem som betyr noe, og hvem som ikke gjør det.
- Gamma er for fart. Når noe må være visuelt og ut døren, raskt.
- Zapier holder ting i gang i bakgrunnen, slik at oppdateringer ikke stopper opp.
- Notion er bare basen. Ingen seremoni.
Hvorfor NotebookLM er en gjennombruddsløsning for prosjektgjennomføring
Jeg vil understreke hvor viktig NotebookLM er i prosjektledelse.
Vi hadde et prosjekt som stadig «trengte samordning». Det var løgnen.
Det egentlige problemet var at ingen visste hvem som hadde besluttet hva. Hvert møte gjentok de samme meningene. Godkjenningene dro ut i ukevis.
Jeg avsluttet debatten. Jeg hentet frem de faktiske underlagene: e-poster, presentasjoner, notater og gamle godkjenninger. Jeg lastet alt inn i NotebookLM. Deretter stilte jeg direkte spørsmål:
- Hvilke beslutninger ble tatt?
- Hvem var til stede?
- Hvem godkjente, og hvem snakket bare?
- Hvor stoppet ting opp?
Resultatet var ubehagelig. To såkalte beslutningstakere hadde aldri godkjent noe som helst. Én person med reell makt hadde i stillhet falt ut av informasjonsflyten.
Vi bygget interessentkartet på nytt med utgangspunkt i virkeligheten, ikke titler. Vi fjernet to godkjenningstrinn. Og vi la beslutningene tilbake i hendene på personen som eide resultatet.
Resultatet? Møtene forsvant. Beslutningene kom på plass på dager i stedet for uker. Prosjektet beveget seg fremover fordi vi sluttet å gjette og begynte å forholde oss til fakta.
Når prosjektledere bør unngå å bruke agentbaserte arbeidsflyter
Jeg har begynt å eksperimentere med agentbaserte arbeidsflyter, men jeg gjør det med hensikt og forsiktighet. Faktisk har jeg nettopp meldt meg på et kurs i agentbaserte arbeidsflyter og orkestreringsplattformer for å gå mer i dybden før jeg ruller ut noe i større skala.
Akkurat nå fokuserer jeg på de tryggeste delene av gjennomføringen som kan automatiseres først: koordinering, overleveringer, sammendrag og signalidentifisering. Oppgaver som skaper friksjon, men som ikke krever dømmekraft.
Jeg prøver ikke å automatisere beslutninger eller ledelse. Det er en feil.
Så langt har jeg sett verdien av å forstå hvor agenter kan redusere friksjon uten å tilføre kompleksitet. Det er tidlig, men retningen er tydelig. Bruk agenter til å komprimere støy og løfte frem signaler, ikke til å erstatte ansvarlighet.
Hvorfor AI vil dele prosjektledelse i to
Jeg tror prosjektledelse vil deles i to – og det finnes ingen mellomting. Den ene siden vil bli automatisert. Den andre vil bli løftet. De fleste vil ikke like hvor de ender opp.
Denne regelen styrer prosjektgjennomføring i det stille i AI-tiden. Jo nærmere arbeidet mitt er beslutninger, desto vanskeligere er jeg å erstatte. Jo nærmere arbeidet mitt er oppgaver, desto enklere er det å automatisere. Dette har ingenting med innsats, kvalifikasjoner eller erfaring å gjøre. Det handler om nærhet.
De fleste prosjektledere fokuserer i dag på koordinering av oppgaver. Det gjorde jeg i årevis. Koordinere arbeid. Purre på oppdateringer. Følge tidsplaner. Sørge for at ingenting faller mellom stolene. Kritisk arbeid. Og nesten alt dette kan nå automatiseres. AI har allerede tatt over gjennomføringen. Koordineringsspillet er over.
Den verste reaksjonen jeg ser, er å satse enda mer på gjennomføring. Bedre oppfølgingsverktøy. Ryddigere rapporter. Strammere prosesser. Det er ikke strategi. Det er fornektelse. Du konkurrerer på et område der AI vinner hver gang.
Gjennomføringsarbeid iverksetter det som allerede er besluttet. Beslutningsarbeid former det som blir besluttet i utgangspunktet. Det ene skjer nedstrøms. Det andre former strømmen. Bare det ene har varig verdi.
Gjennomføringsarbeid iverksetter det som allerede er besluttet. Beslutningsarbeid former det som blir besluttet i utgangspunktet. Det ene skjer nedstrøms. Det andre former strømmen. Bare det ene har varig verdi.
Å forme beslutninger betyr å identifisere beslutninger ingen ønsker å ta. Knytte sammen problemstillinger på tvers av arbeidsstrømmer. Oversette tekniske problemer til forretningsmessige konsekvenser. Synliggjøre risikoer ledelsen ennå ikke har sett. Ramme inn avveininger før gjennomføringen låser dem fast som en strategisk tenkepartner.
Dette er skillet som avgjør alt for meg. Hvis verdien min viser seg etter at beslutningene er tatt, er jeg nedstrøms og utsatt. Hvis jeg former det som blir besluttet, er jeg oppstrøms og har en varig rolle.
AI konsentrerer verdien rundt beslutningsarbeid, enten folk liker det eller ikke.
Hvorfor leveranseledere må omfavne AI-drevet endring
Her er mitt råd:
- Slutt å beskytte arbeidet AI automatiserer. Hvis det meste av stoltheten din kommer fra å være organisert, imøtekommende eller «ha kontroll på alt», forsvarer du feil sak. AI gjør allerede dette arbeidet bedre og billigere. Gi slipp på det.
- Flytt deg bevisst tidligere i prosessen. Begynn å møte opp der beslutninger utformes, ikke bare gjennomføres. Ikke vent på å bli invitert. Presenter lederne for beslutningen de unngår å ta, risikoen de overser eller avveiningen de ikke vil sette ord på.
- Avskaff alt som ikke tvinger frem tydelighet. Hvis et møte, en rapport eller en rutine ikke ender i en beslutning, en ansvarlig eller en konsekvens, er det bare skuespill. Kutt det ut.
- Bruk AI offensivt, men ikke ukritisk. La den håndtere koordinering, oppsummeringer og signaloppdagelse. Spar tiden din til vurdering, påvirkning og ansvarlighet. Det er arbeidet som gir kumulativ verdi.
- Vær til slutt ærlig med deg selv. Hvis verdien din viser seg etter at beslutningene er tatt, er du utsatt. Hvis du bidrar til å forme det som blir besluttet, har du en varig rolle. Velg deretter.
Følg med
Du kan abonnere på Justin Batehs gratis ukentlige nyhetsbrev, Tactical Memo — ukentlige taktiske orienteringer for prosjektledere og operatører som arbeider i AI-æraen. Hver utgave tar for seg ett gjennomføringsproblem og leverer én tydelig løsning.
Flere ekspertintervjuer kommer på The Digital Project Manager!
