Inifrån Logitechs AI-transformation: Från AI-nyfikenhet till kompetens

Galen Low: Organisationer som känner att de precis har påbörjat sin AI-transformationsresa kan önska att de hade en kristallkula. Därför har jag tagit in det näst bästa: chefen för global AI på ett välkänt teknikvarumärke som precis har gått in i sitt andra år av en omfattande global AI-transformation.

Tillsammans ska vi prata om utmaningarna som dök upp under det första året och hur teamen övervann dem. Vi ska avslöja vilka nyckelkompetenser företaget fokuserar på under år två och framåt, och vi ska bli lite poetiska kring frågan om AI kanske har förvandlat oss alla till spelare. Hoppas att du uppskattar det här avsnittet.

Välkommen till podden The Digital Project Manager – programmet som hjälper leveransansvariga att arbeta smartare, leverera smidigare och leda sina team med självförtroende i AI-eran. Jag heter Galen, och varje vecka går vi igenom strategier från verkligheten, nya trender, beprövade ramverk och ibland en krigshistoria från projektens frontlinjer. Oavsett om du leder omfattande transformationsprojekt, hanterar AI-arbetsflöden eller bara försöker hålla kaoset under kontroll har du kommit rätt. Då sätter vi igång.

Okej, i dag ska vi prata om hur år två av en AI-transformation ser ut för ett globalt teknikföretag och vad branscher och organisationer av olika storlek kan lära sig av deras resa.

Med mig i dag har jag Eric Porres, chef för global AI på Logitech. På Logitech leder Eric den strategiska utvecklingen och implementeringen i hela organisationen och använder AI för att driva innovation, kognitiv förstärkning och hållbar tillväxt – både i Logitechs produkter och upplevelser samt i den dagliga verksamheten.

Men innan dess var Eric redan fyrfaldig marknadschef. Han hade lett marknadsförings- och annonsteknikföretag till prisbelönt arbete och varit med och grundat sin egen digitala marknadsföringsbyrå, Underscore Marketing. Han har också suttit i styrelsen för Two Twelve, New Yorks klubb för interaktiv reklam, och talar ofta vid branschevenemang.

Eric, stort tack för att du är med mig i dag.

Eric Porres: Galen, tack för att du bjöd in mig. Det är roligt att vara här en kylig dag i New York.

Galen Low: Vi är båda i djupfrys. Jag är norr om dig i Toronto, och snön gick bokstavligen över midjan. Det var löjligt.

Eric Porres: Det är lite värre för dig. Här har jag bara 38 centimeter snö. Det kunde förstås vara värre.

Galen Low: Jag älskar den meningen. Bara 38 centimeter, eller hur? Jag är verkligen glad över att få gå in i det här i dag. Du och jag har haft några riktigt bra samtal inför detta. Självklart vill jag fördjupa mig i din AI-transformationsresa, men jag tror också att vi kan gå åt alla möjliga håll i dag. Jag har gjort en lös plan, men låt oss kanske behandla den som en skiss.

Det här var vad jag tänkte. Kanske kan jag börja med att sätta scenen genom att ställa en stor och besvärlig fråga som mina lyssnare vill höra din spontana åsikt om. Sedan vill jag zooma ut och prata om kanske tre saker. För det första ville jag prata om vilka organisationens största utmaningar och främsta prestationer har varit under de första tolv månaderna i din roll som chef för global AI.

Sedan vill jag utforska några av de taktiker som kanske har haft störst påverkan på Logitechs transformation och hur du har mätt dem. Slutligen tänkte jag att vi kunde ägna oss åt lite framtidsprat. Jag vill kanske få ditt perspektiv på vad som måste förändras för att vi alla ska kunna fortsätta röra oss i AI:s hastighet.

Eric Porres: Ja, jag ska försöka göra mitt bästa. Vad är det Caesar säger – ambition måste vara gjord av hårdare virke? En ambitiös agenda, men utförd varsamt som en skiss av Miles Davis och Kind of Blue. Jag förstår vad du är ute efter. Det här är inte förinspelat, vi har faktiskt inget manus och vi har bara träffats en gång tidigare.

Det var ett bra samtal. Så vi vet inte vart det här kommer att leda. Men vi ska försöka hålla det kryddigt och intressant. Jag älskar det. Inte nödvändigtvis i den ordningen.

Galen Low: Live och obehärskat. Jag tänkte börja med en stor och besvärlig fråga och ge den lite sammanhang. När du började som chef för global AI på Logitech för ungefär ett år sedan tog du dig an den enorma uppgiften att driva AI-innovation i hela organisationen på över 7 000 personer, och nu går du in i år två.

Min stora och besvärliga fråga är därför: Kommer nästa fas av transformationen att fortsätta som vanligt, eller är vägen framåt i grunden annorlunda och kräver andra angreppssätt för att lösa andra utmaningar?

Eric Porres: Det är en bra fråga, Galen, och jag skulle närma mig den så här: AI-transformation handlar lika mycket om mänsklig transformation och beteendeförändring som om teknik, eller hur?

Vi är trots allt ett schweiziskt företag, så vi vill försöka bevara freden och låta polletterna flöda dit där värdet skapas. Vi har sett det här över tid när det gäller hur människor samtalar med AI och hur utvecklare samarbetar med den. Man vill inte hamna i ett läge där man binder sig vid en förändring av mänskligt beteende som är viktigare än vilken teknik som kollektivt kastas över oss under de kommande ett, två eller tre åren.

Därför är den viktigaste faktor som vi letar efter, och som jag själv definitivt letar efter hos människor jag arbetar med och i vårt eget tankesätt, en nyfikenhetskvot.

Man måste vara nyfiken. Man måste vara med för att vinna, eller åtminstone för att uppleva det. Man kanske inte vinner, men man får åtminstone uppleva det. I vårt fall har vi haft det stora privilegiet att inte behöva välja bort något. Alla fler än 7 000 personer på Logitech har möjlighet att fortfarande arbeta med de tre mest avancerade modellerna på planeten.

Vilken fantastisk möjlighet för var och en av oss att sedan ta med det hem, till våra skolor, till andra professionella sammanhang i framtiden och till våra samhällen – att bli budbärare från, så att säga, framtiden. Bara lite från framtiden.

Galen Low: Jag älskar det. Jag tycker verkligen om den inramningen, för när jag formulerade frågan var det precis det jag hade i åtanke. Tekniken rör sig så snabbt att år två kanske blir väldigt annorlunda – andra tekniska utmaningar, andra versionsnummer för de här språkmodellerna och andra kombinationer.

Men jag gillar din poäng: det är den mänskliga transformationen som står i centrum. Tekniken kommer att förändras, men i grunden handlar det om en mänsklig förändringsresa. Logitech befinner sig på den resan, liksom många av oss andra, och den kommer inte bara att kastas runt av förändringar i själva tekniken.

Eric Porres: Precis. När jag först tog mig an rollen frågade vi oss vad vi behövde tänka på. Historiskt har vi skrivit för människor när det gäller att bygga ett ikoniskt varumärke. Hur bygger man då ett ikoniskt varumärke i AI-eran? Man måste kunna tänka i två lägen: Jag behöver tala till människor med hjärta och känslor, och jag behöver tala till AI – eller göra min webbplats och mitt innehåll åtkomligt och begripligt för rationellt tänkande maskiner.

Det var en av mina tidiga observationer, och den börjar nu ge resultat. Vi fick nyligen ett erkännande från Semrush, som såg oss som en av de framväxande stjärnorna när det gäller att tänka på AI eller optimering för AI-motorer. GEO, LLMO eller AIO spelar egentligen ingen roll. Poängen är hur man syns där.

En annan viktig fråga är att vi under året gick från att vara en AI-nyfiken organisation till att vara en AI-kompetent organisation. Tidigare var det kanske en liten grupp framtidsinriktade personer som gjorde AI-saker och alla andra tänkte: ”Oj, det där är skrämmande” eller ”Oj, jag vill närma mig det”.

Nu har alla en gemensam valuta, en gemensam kontext och gemensamma användningsmönster. Då kan vi prata om hur vi vill bygga AI-agenter för olika verksamhetsområden och hur vi kan omvandla historiska informationssystem till AI-arbetsflöden eller arbetsflöden som förstärks av AI.

Om år ett handlade om beteendeförändring – vilket fortfarande är en resa och inte slutdestinationen – så handlar år två om förändringar i programvara och processer.

Nästan alla system för registrering som fanns i februari och mars 2025 kommer antingen att anamma MCP eller motsvarande protokoll. Med ett mellanlager för protokoll och kommunikation kan vi fråga oss vad som hindrar oss från att fatta datadrivna beslut.

I mer än 30 år har SaaS stått i mitten som programvarulagret mellan en databas och ett användargränssnitt. Nu har det mediet exploderat. Jag är mycket optimistisk inför en framtid med agenter.

Inte alla företag kan göra det här. Jag har privilegiet att vara en del av en organisation med ett programvaruutvecklingsteam. Vi behöver inte förlita oss på tredjepart eller konsulter som själva gör detta för första, andra eller tredje gången.

Om du arbetar i en organisation som har teknisk utvecklingskapacitet ligger du redan före. Du måste ge de människorna utrymme att skapa en miljö, skyddsräcken och ramverk. Man måste tänka på vilken data som överförs eller bearbetas, hur den rör sig över webben och mellan länder, hur autentisering fungerar, hur anslutningar mellan olika delar av systemet skapas och vad som händer när kedjor bryts.

Allt hänger ihop, men det är den värld vi lever i nu. Som Andrew Karpathy sade i början av januari 2025 är detta agenternas årtionde, och det är det verkligen.

Galen Low: Jag älskar jazz. Det är precis därför jag ville ha med dig i programmet. Jag gillar tanken på att MCP fungerar som ett abstraktionslager, ungefär som API:er, och för samman saker. Men jag gillar särskilt det du sade om gränssnittet. På vissa sätt tar det bort några av ursäkterna och jämnar ut spelplanen.

Kan du fatta andra beslut nu när du inte längre använder ett gränssnitt som är utformat för genomsnittsanvändaren och kanske har en annan inlärningskurva? Det här blir en dialog med åtkomst till data från olika system, och frågan är om vi kan använda det för att fatta bra beslut. Det tvingar oss också att gå från den tekniska förmågan att använda ett verktyg till den strategiska förmågan att ställa rätt fråga.

Eric Porres: Galen, det är en utmärkt poäng. Det handlar om varför, hur och vad – och om värdet i det vi gör.

Galen Low: Jag gillar också din poäng om att man inte måste bli ingenjör och bygga alla agenter själv. Om man har ett utvecklingsteam ska man kliva åt sidan och låta dem arbeta, eftersom de förstår alla delar. Bara för att jag kan koppla ihop ett rör med ett annat betyder det inte att jag bör sköta hela rörinstallationen i huset.

Det låter som att år två nästan handlar om mognad med fokus på verktyg. Vi slutar förhoppningsvis aldrig vara nyfikna, men nu handlar det om att bygga seriösa system som kan skalas – inte bara för att vi kan, utan för att det är de verktyg vi behöver.

Eric Porres: Ja, precis. Fördelen med det samtalsbaserade gränssnittet är att vi har levt med ett liknande gränssnitt i mer än 30 år tack vare sökmotorer. Utmaningen är att många fortfarande inte behandlar det som ett samtal. De behandlar det som en svarsmaskin: man ställer en fråga, får ett svar och är klar.

Men man är inte klar. Först måste man ställa rätt fråga. Sedan måste man arbeta med den tankepartner man har tillgång till för att utveckla frågan och formulera svaret. Om man inte gillar svaret kan man fråga igen. Det är inte det första svaret som gäller.

För dem som har gått från ren nyfikenhet till kompetens kan samtalet förlängas och förbättras. Nu kan vi ha samtal med kopplingar till verktyg, till datorn, till filer och till enkla agentuppgifter.

Agentisk AI innebär att man har en smart och kapabel praktikant som kan aktiveras för olika uppgifter. För en relativt liten månadskostnad kan det vara en av de bästa värdeskapande hävstängerna för en individ – i arbetet eller för alla små friktioner i vardagen, som att betala räkningar, hantera barns scheman och skapa kalenderfiler.

Galen Low: Exemplet med att fortsätta en försäkringsansökan är ett fantastiskt användningsfall. Det stjäl jag.

Eric Porres: Precis. Fem minuter senare är det klart, korrekt och det sparade mig en och en halv timme.

Galen Low: Du nämnde att du hade träffat fler än 800 kollegor på Logitech enskilt för att bygga en kultur av förstärkt intelligens. Det låter som att det handlade lika mycket om att intervjua människor om AI och förstå var de befann sig som om utbildning.

Vad är du mest stolt över från de senaste tolv månaderna – en stor utmaning som du och dina team har övervunnit, en förändring i tankesätt eller kompetens, eller helt enkelt ett annat sätt att arbeta?

Eric Porres: Jag är stolt över teamet, men det går tillbaka till det första vi pratade om: mänsklig beteendeförändring och kultur är viktigare än teknik. Ju fler samtal man har med andra människor, desto bättre förstår man deras problem och deras grad av nyfikenhet.

Man måste skapa veckovisa exempel i praktiken, se till att vd:n står bakom transformationen och själv delar sina användningsfall. Ledningsgruppen bör varje vecka ha ett ”AI i praktiken”-ögonblick, och samma sak bör gälla varje globalt möte.

Jag är stolt över att vi har gått från nyfikna till kompetenta och vidare. För ett år sedan låg vi ungefär i den lägsta femtedelen av tung AI-användning. Ett år senare har det förändrats helt.

Vi har också rätt instrumentering för att tänka kring AI-mognad, fördelad över sex vektorer: konsekvens, intensitet, skapande, bredd, påverkan och utbildning.

Konsekvens handlar om hur ofta man använder AI som lagkamrat. Intensitet handlar om samtalens djup och antal använda polletter. Skapande handlar om huruvida man skapar anpassade assistenter, arbetsflöden och mik roagenter som hjälper fler än en själv.

Påverkansdelen handlar om huruvida det man skapar faktiskt används av andra. Bredd handlar om hur stor del av AI-möjligheten man använder, och utbildning handlar om att lära sig att formulera bättre instruktioner och samarbeta med AI på ett annat sätt än med en sökruta.

AI är en lagkamrat, inte ett verktyg. Excel är ett verktyg. AI är en lagkamrat, en medarbetare, en samarbetspartner. Ju mer man tänker så, desto bättre kan man samarbeta med det.

Galen Low: Jag gillar verkligen lagkamratsperspektivet som förändring i tankesätt. Du nämnde flera sätt att mäta AI:s användning och införande.

Eric Porres: Konsekvens betyder: använder du AI varje dag? Intensitet kan mätas genom samtalens djup och antal använda polletter. Skapande handlar om att skapa assistenter, arbetsflöden, projekt och mik roagenter.

Påverkan handlar om huruvida skapandet leder till något för andra. Bredd handlar om hur många AI-system och funktioner som används. Utbildning handlar om att utveckla förmågan att formulera instruktioner med roll, kontext, uppgift, resultat, begränsningar och resonemang.

Nu är 85 procent av företaget certifierat i denna metod. Det innebär att alla har ägnat åtminstone några timmar åt att tänka annorlunda kring hur man formulerar uppmaningar.

Galen Low: Jag skulle gärna fördjupa mig i skapandedelen. Vilka metoder och taktiker använder du och teamen för att uppmuntra ett skapande tankesätt?

Eric Porres: Man kommer dit genom veckovisa demonstrationer av värde. När vi startade AI-utbildningen använde jag den som utgångspunkt för att föra samtal med hela ledningsgruppen och därefter ordna riktade insatser för team eller länder som behövde stöd.

I maj startade jag en frivillig organisation med AI-förespråkare. Nu har vi omkring 135 AI-förespråkare över hela världen, inom alla verksamhetsområden och större regioner.

Varje vecka publicerar jag något nytt som jag har skapat och ber människor att ge feedback, förbättra det och redigera det. Då blir det en samskapande process.

Det viktiga är att vi gör detta tillsammans. Jag skapar inte lösningen åt dig; vi skapar den tillsammans. Framsteg är bättre än perfektion i AI-eran eftersom modellerna hela tiden förändras.

Galen Low: Jag gillar samarbetsaspekten och att alla tar stegen tillsammans. Ingen springer långt före och tvingar alla andra att komma ikapp.

Eric Porres: Det är okej att ligga lite före. Det man visar ska vara avancerat jämfört med genomsnittet, men inte så långt fram att människor tänker att de aldrig skulle kunna göra det.

Med utbildning, repetition och konsekvent användning kan man korta avståndet från experiment till idé, från idé till experiment och förhoppningsvis till behärskning.

Galen Low: Hur hanterar människor informationsöverflödet när alla skapar assistenter, agenter och andra lösningar? Kommer allt att fortsätta existera, eller behöver man fokusera på skalbar programvara inom de områden som ger störst effekt?

Eric Porres: Jag tror att vi alla på sätt och vis är spelare nu. Om man inte har ett verktyg kan man uppfinna ett. Men man måste också kunna underhålla det man redan har byggt. Förmågan inom projektledning och produktledning är därför viktigare än någonsin.

Man måste förstå produktens livscykel, när något ska börja och sluta, och när man behöver se över sina anpassade instruktioner. Jag använder själv uppgifter som påminner mig varje månad om att utveckla mina systeminstruktioner utifrån våra senaste samtal.

Det är också okej att lämna saker på klippgolvet. Man behöver inte hålla allt snurrande samtidigt. Om något är viktigt för någon kommer man att få höra det, och då kan man tillsammans underhålla och förbättra det.

Galen Low: Jag gillar Minecraft-referensen. Bara för att man kan bygga något betyder det inte alltid att man bör göra det – men man kan lära sig något av själva skapandeprocessen.

Eric Porres: Precis. Jag använder ofta AI för att påminna mig om gamla projekt, kod eller idéer och fundera på vad jag kan lära mig av dem. Den lilla kärnan kan ge mer kontext till ett samtal och leda till ett bättre resultat.

Galen Low: Det är skönt att höra att man inte måste vara perfekt organiserad. AI kan hjälpa till att hålla ordning medan man experimenterar.

Eric Porres: När jag väl kom över tröskeln med Outlook och Gmail insåg jag att jag inte behövde skapa mappar för allt. Allt kunde vara tillgängligt hela tiden. Jag använder fortfarande anteckningsböcker för intressant information och låter AI skapa korta ljudsammanfattningar som jag kan lyssna på när jag springer.

Galen Low: Vi har talat mycket om färdigheter. Om vi blickar framåt och föreställer oss att vi leder människor, AI och kanske våra egna digitala tvillingar – vilka färdigheter blir viktigast?

Eric Porres: Jag har nämnt det tidigare och säger det skämtsamt, men jag menar det: besluta, delegera och försvinn. Att försvinna betyder inte att man lämnar allt, utan att man kliver ur vägen för sitt eget ägandebehov.

Man kan ha mästerskap utan ägande. För att bygga fantastiska team behöver man sällan vara ett team på en person. Nu kan man potentiellt vara ett team på tusentals, även om det skapar egna utmaningar.

Den viktigaste lärdomen är att stora team skapar lösningar. Man måste ta med sig människor, inte bara omge sig med dem. Jag letar efter personer med bred erfarenhet och flera specialområden, inte bara ett enda smalt expertområde.

Barn och unga måste också lära sig att använda AI ansvarsfullt. Att förbjuda AI i skolor är en otjänst. De kommer att använda det ändå, och kanske göra det ännu mer oansvarigt som en reaktion mot förbudet.

Man behöver nyfikenhet och ett nybörjartänkande. Man vet inte allt, särskilt inte i AI-eran. Man måste kunna dela upp sitt arbete, delegera det och se vad som händer. På så sätt blir samarbetet verkligt – som mentorskap och lärlingskap.

AI lär sig av oss samtidigt som vi lär oss att arbeta med AI. Ju mer vi använder lärlingsmodellen, desto mer arbete kan vi tryggt överlåta till agenter.

Galen Low: Det är ett mänskligt tillstånd att jaga det glänsande nya utan att se värdet i det man redan har. Men allt börjar väl med nyfikenhet?

Eric Porres: Ja. Om en liten lösning minskar en liten friktion med 10, 15 eller 20 procent och ger dig tid att tänka mer nyfiket, kreativt och brett på annat, då är den värdefull.

Galen Low: Allt behöver inte handla om enorm avkastning på investeringen. De små stegen är också värdefulla.

Eric Porres: Vi kan tala om mikr oavkastning. En förbättring på en procent varje dag blir mycket stor på lång sikt. Mikr oavkastning på kort sikt blir makroavkastning på lång sikt, även om man inte ser det direkt.

Galen Low: Där sätter vi punkt. Eric, stort tack för att du var med i dag. Jag uppskattar dina insikter och tycker alltid om att prata med dig.

Eric Porres: Du hittar mig förstås på LinkedIn. Jag startade också ett nyhetsbrev på Substack förra året som heter Beyond Reason på eric.substack.com. Där skriver jag om olika saker som intresserar mig, oftast med någon koppling till AI.

Galen Low: Jag lägger in länkarna i programanteckningarna. Tack så mycket för att du kom till programmet.

Eric Porres: Tack själv för möjligheten och för de fina frågorna. Jag uppskattade verkligen vår jazziga improvisation.

Galen Low: Okej, det var allt för dagens avsnitt av podden The Digital Project Manager. Om du uppskattade samtalet kan du prenumerera där du lyssnar. Om du vill ha ännu fler praktiska insikter och fallstudier kan du skapa ett kostnadsfritt konto hos thedigitalprojectmanager.com.

Tills nästa gång – tack för att du lyssnade.