Så formar AI-ledarskap projektleveransen (och när du behöver det)

Galen Low: Vad sjutton gör en vice vd för AI?

Tim Fisher: Jag tror att den här titeln kan betyda många saker. Den här rollen bör vara praktisk. Den bör inte vara prålig, som att jag har affärsresultat i bakfickan. Att göra häftiga saker med AI – vilket jag tror att många tänker är arbetsbeskrivningen. Jag tror inte att det är värdefullt för en vd eller ekonomichef.

Galen Low: När är det rätt eller fel tid för en organisation att anställa en AI-specialist som du till ledningsgruppen?

Tim Fisher: Jag tror att det kan vara för tidigt om ledningen fortfarande diskuterar huruvida AI är en fluga, om det saknas datainfrastruktur eller om kulturen straffar experimenterande.

Galen Low: Vilken är den största utmaningen som du ser framför dig?

Tim Fisher: Den största utmaningen är att skapa en förändringskultur, en kultur där man misslyckas snabbt och en kultur där man känner sig bekväm med tvetydighet. Att implementera AI i en organisation handlar mycket mer om människor än om teknik.

Galen Low: Välkomna till podden The Digital Project Manager – programmet som hjälper leveransansvariga att arbeta smartare, leverera snabbare och leda bättre i AI-eran.

Jag heter Galen, och varje vecka går vi igenom strategier från verkligheten, nya verktyg, beprövade ramverk och ibland en krigshistoria från projektfronten. Oavsett om du leder omfattande förändringsprojekt, försöker få ordning på AI-arbetsflöden eller bara försöker hålla kaoset under kontroll har du hamnat rätt. Nu sätter vi igång.

I dag pratar vi om AI-ledarroller i digitala organisationer och om hur en AI-chef kan påverka hur projekt och verksamheter fungerar – på gott och ont. Med mig i dag har jag Tim Fisher, den nya vice vd:n för AI på The Digital Project Managers moderbolag, Black & White Zebra.

Tim är en mycket erfaren chef inom medieteknik, entreprenör, data science-entusiast och hackingenjör, med bakgrund från företag som People Inc. (tidigare Dotdash Meredith) och detaljhandelsjätten Target. Men mer än något av detta är Tim en person som tycker om att lösa problem med hjälp av människor, teknik och en smula klurighet.

Hans roll som vice vd för AI på Black & White Zebra är en ny roll inom vår medieorganisation. Därför ska vi sätta Tim lite i hetluften och reda ut vad hans roll egentligen handlar om och vilka andra delar som måste finnas på plats innan en organisation kan frigöra värdet av en sådan roll.

Tim, tack för att du är här i dag.

Tim Fisher: Tack så mycket, Galen.

Galen Low: Och välkommen ombord. Som jag nämnde arbetar Tim och jag tillsammans. Han är nyanställd och som en del av vår invigningsritual släpade jag med honom till podden. Men jag tänkte att det kunde vara ett väldigt bra perspektiv, eftersom många organisationer just nu letar efter AI-ledarskap för att driva sin AI-strategi, skapa sin AI-strategi eller reda ut och lösa upp sin AI-strategi.

Och jag tror att det finns mycket oklarhet kring vad det innebär. En del skepsis, en del optimism och en del fanatism. Jag tänkte att vi kunde reda ut det i dag. Jag skämtar om invigningsritualen, men så fort vi började prata visste jag att jag behövde ha med dig i programmet, eftersom du har erkänt för mig att du är så nördig som jag hoppades.

Och jag vet att mina lyssnare vill höra den ofiltrerade, prestigelösa bilden av vilken påverkan en AI-ledare kan ha på en organisation. Hittills har du och jag varit ganska mycket hit och dit när det gäller att följa en agenda jämfört med att bara gå ner i intressanta kaninhål. Men här är den preliminära färdplan jag har skissat upp för oss i dag.

Till att börja med ville jag få undan en stor brännande fråga – den där svåra, direkta och kanske till och med förolämpande frågan som alla vill ha svar på. Sedan vill jag zooma ut. Jag vill prata om tre saker. Först vill jag prata om vilka färdigheter någon som går in i en AI-chefs- eller ledarskapsroll behöver ha, samt när det är rätt tid att anställa för rollen.

Sedan vill jag prata om vilken påverkan AI-ledarskap har och hur det ser ut för människorna på golvet som levererar projekt och hanterar den dagliga verksamheten. Slutligen vill jag fokusera på framtiden – framtiden för AI-förstärkta arbetssätt och hur det påverkar projekt och den allmänna verksamheten, samt vad vi kanske behöver vara försiktiga med.

Tim Fisher: Det låter fantastiskt.

Galen Low: Som jag nämnde inledningsvis har det på sistone pratats mycket i mina projektledningskretsar om behovet av AI-experter vid ledningsbordet, i chefsroller och seniora ledarroller. Men det finns också många som tycker att en AI-chef eller någon form av AI-ledarroll egentligen inte är ett riktigt jobb – eller åtminstone inte ännu.

De säger att det är att sätta vagnen framför hästen. Att anställningen kanske är lite mer prålig än praktisk. Så jag tänkte vara direkt och fråga dig: Vad sjutton gör en vice vd för AI? Vad innebär det för digitala projektledare och hur översätts det till AI-förstärkta arbetssätt i en organisation?

Tim Fisher: För det första är jag inte säker på att jag har hört det här med att det inte är ett riktigt jobb. Så kanske är det bara du som säger det, och det här är en del av invigningsritualen, men.

Galen Low: Du kommer från en lång rad AI-chefer.

Tim Fisher: Nej, jag skojar. Jag har definitivt hört det förut och jag ska vara ärlig. Även för mig låter vice vd för AI lite påhittat, och ärligt talat hittade jag faktiskt på min titel på mitt förra jobb.

Men den här titeln kan betyda många saker. Den kan vara väldigt teknikfokuserad, väldigt produktfokuserad, affärsfokuserad eller en blandning av allt detta, vilket är så jag skulle beskriva min roll. Och det här med att sätta vagnen framför hästen dyker upp hela tiden.

Saken är att det här är nytt. Det finns ännu ingen AI-process, ingen medarbetarmatris för vad en AI-titel betyder eller var den hör hemma i organisationen. Det finns ingen definition av rollen som alla har enats om. Men precis som med allt inom AI måste man börja någonstans, och vissa organisationer kommer absolut att göra fel i början. Det är helt okej.

Och som du sa bör den här rollen vara praktisk. Den ska inte vara prålig. Jag har affärsresultat i huvudet – verkliga affärsresultat. Här på BWZ och tidigare på People Inc. handlar det inte om att göra häftiga saker med AI, vilket jag tror att många tror är arbetsbeskrivningen. Jag har en verklig arbetsbeskrivning.

Jag tror inte att det är värdefullt för en vd eller ekonomichef. Och jag är säker på att det driver mycket av ögonrullandet och frågorna om vad jobbet egentligen är till för. Jag tror att en verkligt praktisk AI-roll i ledningen handlar om att bygga förmågor och starta något. Det är egentligen jobbet, med fokus på verkliga affärsresultat.

Mina ansvarsområden är många: utbildning upp och ner i organisationshierarkin, automatisering, strategiarbete, operativ noggrannhet där det för närvarande saknas sådan kring AI, konsultation om arbetsflöden i företagets olika avdelningar, förändringsledning samt juridik och riskhantering.

Det fortsätter i all oändlighet. Det finns mycket i detta, och en ledarroll kan vara till stor hjälp för att samla ihop allt. Det beror på organisationens storlek, organisationens behov och den anställdes kompetenser. Det kan handla om att bygga ett team, som jag gjorde på People Inc.

Eller så kan det handla om relationer med befintliga produkt- och juridikteam i ett stort företag, kanske mer som en ensam oberoende konsult eller en blandning av allt detta. Den stora hemligheten är egentligen ingen hemlighet: AI- och chefstitlar känns lite löjliga just nu. Jag erkänner det helt och hållet.

Om man avgränsar rollen rätt kan den skapa tydlighet och ordning, samt lite process – inte för mycket – och verkliga nyckeltal för något som annars känns otroligt tvetydigt. Jag tror särskilt att det för digitala projektledare, och egentligen alla som levererar något alls, innebär att en AI-chef får möjlighet att vara en nära partner som översätter en massa kaos till mycket praktiska verktyg och arbetsflöden. För den som levererar något innebär det smidigare projekt.

Galen Low: Jag gillar inramningen av rollen som förändringsagent, och den befinner sig lite mittemellan. Du har rätt – det är inte nödvändigtvis någons roll. Möjligen skulle det kunna vara en operativ chef, men jag tycker att det finns mer i det än bara verksamhet.

Och sättet som den förändrar arbetssätten på. Jag antecknade också förändringsledarskap. Med det menar jag att vi skämtade om en påhittad titel. Du hittade faktiskt på din titel i din förra roll. Men kärnan var att det behövdes, eftersom någon behövde ta sig an utmaningen med den här förändringen. Den råkar kretsa kring AI, men som du säger handlar det inte bara om teknik, att experimentera med den, ha häftiga idéer och skapa pråliga rubriker och bra PR om häftiga AI-saker.

Det handlar om verklig operativ förändring. Det är förändringsledning, människoledarskap och någonstans däri finns vad tekniken faktiskt klarar av.

Jag gillade verkligen din poäng om utbildning. En del av förändringsledarskapet är att få människor med sig, och AI utvecklas dessutom så snabbt. All ny teknik gör det, men jag tror att detta är ganska oöverträffat jämfört med vad jag har sett under min tid. Att ens försöka hålla jämna steg är ett heltidsjobb.

Att ha någon som utbildar oss om vad som är aktuellt är så mycket bättre än att simma runt på Reddit, Udemy och YouTube och allt annat och bara hoppas på det bästa. Sedan handlar det om att samla allt till arbetssätt vi faktiskt kan använda – verkliga arbetsflöden som har mätbar affärspåverkan.

Tim Fisher: Jag tycker att du tog upp många mycket viktiga punkter. Jag gillar särskilt den om att möta människor där de befinner sig och få dem med sig. En av utmaningarna med en sådan här roll är att möta människor där de är, hålla dem i handen och ta dem in i den framtid där den här rollen kanske redan befinner sig.

Människor befinner sig över hela skalan. Där finns personer som precis har börjat eftersom de varit rädda, inte haft möjligheten eller av någon annan anledning. Sedan finns det personer som lever i nuet och tre, sex eller tolv månader framåt. En organisation, särskilt en större sådan, kan ha stora grupper av människor längs hela skalan.

Att kunna möta människor där de befinner sig när så många personer är på så olika platser är, tycker jag, en mycket stor utmaning.

Galen Low: Ja. Det är som en förening eller, kanske är det ett för stort ord, men åtminstone att ta människor från den plats där de befinner sig och ta hänsyn till det. Många av organisationerna jag ser som skjuter från höften är de som vi skämtar om i memerna. De säger: gör AI, gör det nu. Vi skulle ha haft AI i går. Gör det. Snälla.

Det är inte AI-ledarskap. Det är bara att diktera fyra ord åt gången. Så jag håller med och uppskattar att du tydliggör skillnaden här. Jag undrade om vi kunde zooma ut lite, eftersom jag har beskrivit detta som en förändringsagent. Några som lyssnar kanske tänker att vem som helst kan göra det.

Det är bara förändringsledning, och du råkar ha AI i titeln. Men jag vill inte sopa teknikdelen under mattan. Jag vet att vi har pratat om att det är mer än bara teknik. Absolut. Men när det gäller tekniken pratar vi om snabb förändring, och vissa kommer att säga att ingen ens kan vara expert på AI ännu. Det är för nytt. Vi har inte riktigt förstått det än. Vi har inte gjort alla studier eller fått alla resultat. Hur kan någon vara expert?

Så jag utmanar dig lite och frågar: Kan du berätta lite om din bakgrund? Vilka meriter, utmärkelser eller erfarenheter gör dig kvalificerad att representera AI på ledningsnivå?

Tim Fisher: Jag tror att det hjälper att jag har en bakgrund inom fysik och matematik. Jag är en riktig supernörd. Vid någon tidpunkt bytte jag till företagsekonomi eftersom jag behövde betala hyran, men det är definitivt där mycket av min entusiasm kommer ifrån – jag har varit vetenskapsnörd hela livet.

Jag började arbeta med teknik, systemteknik och liknande. På ett tidigare jobb fick jag möjlighet att dokumentera processer och utforma arbetsflöden. Hur nördigt det än låter så blev jag verkligen förtjust i det. Jag har alltså ägnat 30 år åt att kommunicera komplexa idéer och att förena teknik och människor.

Det är en mycket viktig del av rollen. På People Inc. byggde jag dessutom nästan från grunden upp en teknikverksamhet bland de tio främsta under två decennier. Min roll var att avmystifiera teknik och förklara den för människor som hade svårt att förstå den. Jag skalade upp den färdigheten över hela internet.

Det var en stor uppsättning erfarenheter som hjälpte mig att lära mig prata om sådana här saker på ett sätt som är mycket viktigt just nu. Jag har också startat några mindre företag och drivit omkring ett dussin medievarumärken. Jag har alltså varit ansvarig för verksamheten uppifrån, nerifrån och åt alla håll, så jag förstår verkligen hur allt fungerar.

Jag tror att summan av allt detta är en kvalifikation inom AI, eftersom jag har en djup teknisk förståelse och samtidigt kan kommunicera tydligt med flera olika typer av målgrupper. Det finns ett nördlager där jag vet hur språkmodeller tränas och fungerar, och sedan finns det ett affärslager ovanpå där jag tryggt kan kommunicera och förstå när en stor språkmodell är bra för X men kanske inte för Y, och hur vi tar oss från noll till ett.

Så gick jag någon AI-ledarskapsutbildning? Nej, jag tror inte att det finns någon sådan.

Galen Low: Den två dagar långa intensivkursen.

Tim Fisher: Precis. Jag säger det här, men det kanske finns en AI-ledarskapsskola just nu som jag inte känner till. Alla sådana saker håller dock på att växa fram medan vi pratar.

Galen Low: Det är verkligen intressant att du säger det. Vi skämtar om det, men på vissa sätt har du beskrivit en sällsynt, nästan enhörningslik kombination av affärsförståelse, entreprenöriell förståelse, teknisk kompetens och kommunikationsförmåga. Du vet vad som får ett företag att fungera, du har drivit företag och startat företag. Du har också det tekniska nördlager som krävs för att förstå tekniken på djupet och kunna fungera som översättare mellan tekniken och affärsmänniskorna.

Och sedan har du faktiskt gjort det. Du har skalat upp verksamheter, team och webbplatser. Det har inte nödvändigtvis alltid handlat om AI, men AI var nästan den naturliga fortsättningen på det du redan gjorde. Det är därför logiskt att du hittade på din egen titel på ditt förra jobb.

Jag drar det här lite långt, men när du nämnde fysik och matematik tänkte jag på personer som Neil deGrasse Tyson inom astrofysik eller Hannah Fry inom matematik. Personer som har en blandning av egenskaper som gör att de förstår helheten, kan utbilda, genomföra förändringar, hålla människor på rätt spår och samtidigt förstå hur allt fungerar bakom kulisserna.

Nu när du säger det högt tänker jag att det här på många sätt är en mycket svår roll att rekrytera till.

Tim Fisher: Det är den. Jag har svårt att komma förbi att du nämnde mig tillsammans med Neil deGrasse Tyson, så vi kan sluta nu om du vill.

Galen Low: Men vilken fantastisk roll han och andra spelar: att bryta ner saker till en nivå där alla kan förstå, utan att förvandla dem till lögner eller förenkla dem så mycket att de blir banala. De destillerar faktiskt kärnan i det som behöver göras.

Att välja rätt nivå. Vi pratade om att få med människor från den plats där de befinner sig. Vissa vill veta hur språkmodellen tränas, och det kan du förklara. Andra vill bara veta om de ger ChatGPT för mycket sammanhang när det tar 25 minuter att skriva en instruktion.

Är det normalt? Hjälp mig, Tim. Och jag tror att det är jobbet på många sätt: att säga att du är här och vill veta detta, och att jag kan utbilda dig på din nivå. Man brukar skämta om att förklara det som om mottagaren vore fem år, men det kan faktiskt vara det mest hjälpsamma för vissa som bara behöver komma över den tröskeln.

Tim Fisher: Ibland är det så.

Galen Low: Jag antydde det tidigare: tidpunkten för den här rollen. När ska man anställa till den? Jag såg ett meme som cirkulerar där vd:ar säger: vilka är vi? Vd:ar. Vad vill vi ha? AI. När vill vi ha det? Nu. Vad vill vi ha det till? Och sedan blir det tyst.

Det finns alltså en känsla av att företagsledare vill ha AI utan att egentligen förstå vilket resultat de vill uppnå. Jag förstår det, och du förstår det ur ett konkurrensperspektiv. Om man inte gör det ligger man efter. Man måste vara med på tåget.

Men när jag tittar på organisationer där ute ser vissa helt enkelt inte redo ut, även om de säger att de är redo och redan håller på. När är det rätt eller fel tid för en organisation att anställa en AI-specialist som du till ledningsgruppen? Vilken mognadsnivå krävs för att uppnå AI-relaterade mål, och vilka exempel finns det på sådana mål?

Tim Fisher: Jag tror att det beror på många faktorer. Självklart behövs stöd från vd och ledning. Vissa organisationer har faktiskt inte det, vilket märkligt nog ofta kommer tillsammans med ett stort blint tryck att göra något, samt organisationens anpassningsförmåga.

De flesta organisationer är inte särskilt föränderliga. Det här är inte små förändringar. Det är stora förändringar som sker inuti organisationer på grund av AI. När samtalen går från ”låt oss se vad vi kan göra”, ”låt oss experimentera” eller ”låt oss se vad som är möjligt” till ”det här ska vi göra i stor skala”, då är det ett gott tecken.

Spridd AI-användning underifrån i organisationen, som kanske behöver samordning, ordning och lite enkel process, är också ett mycket gott tecken. Det kan däremot vara för tidigt om ledningen fortfarande diskuterar huruvida AI är en fluga.

Det finns ingen datainfrastruktur. Alla som har arbetat med AI vet att indata är oerhört viktigt. Om du inte har data som kan matas in i ett AI-system är företaget kanske inte redo. Om kulturen straffar experimenterande eller om det finns liten tolerans för tvetydighet är det också ett dåligt tecken.

Det här är fortfarande grått. Det blir bättre, men om organisationen inte är beredd att ta in och hantera det är det inte särskilt positivt. Viktigast är kanske organisationens digitala karaktär. Många organisationer är inte särskilt digitala, inte ens i dag.

Om allt handlar om indata och utdata och det mesta fortfarande finns i arkivskåp är det bättre att anlita någon som skannar dokumenten innan ni skapar en AI-strategi. Det är också rätt tid om team drunknar i repetitivt arbete och om du vet att det finns möjligheter till automatisering.

Om konkurrenterna lyckas med automatisering och gör något som uppenbart är bra för deras verksamhet men som ni inte gör, kan det vara dags att fråga sig om ni behöver göra förändringar. Och om vd:n frågar om AI i strategin kommer man ibland till en punkt där det innebär en större risk att vänta än att kliva in.

När det gäller mål tycker jag att de är intressanta. Om du inte är en AI-startup eller skapar grundmodeller – exempelvis OpenAI, Google, Microsoft eller Amazon – bör AI inte vara själva målet. För de flesta företag handlar det om att omvandla verksamheten och driva den så bra som möjligt med hjälp av den senaste tekniken.

Affärsmålen bör alltså inte förändras. Det är bara sättet att nå dem som förändras. AI-revolutionen handlar för de flesta företag inte om AI i sig, utan om att AI tvingar fram automatisering och förändring.

Jag uppskattar att kanske 25 procent av de projekt jag hittills har genomfört i mina AI-roller hade kunnat genomföras även före stora språkmodeller. Verksamheten prioriterade dem bara inte eftersom det saknades särskilda förändringsledare och ett internt tryck att fråga oss hur vi kunde göra saker bättre.

Därför tror jag att sådana roller med tiden kommer att gå från att ha AI i titeln till att handla mer om förändring. Det är egentligen det som rollen handlar om.

Galen Low: Vi har sett rörlighet i titlar inom områden som cybersäkerhet, DevSecOps och RPA, alltså processautomatisering. Det finns säkert dussintals vice vd:ar och direktörer för processautomatisering och RPA. De gör exakt det du beskriver: hjälper organisationer att bli effektivare på att nå samma mål, även om målet kan förändras.

Jag hade nyligen gäster som arbetade med AI-förändring av kontaktcenter. Alla kärnindikatorer var desamma, men målet var att minska samtalsvolymen, minska samtalstiden eller öka andelen ärenden som löses. Det handlar inte om att bli en AI-organisation. Det handlar om att betjäna kunderna bättre, hjälpa medarbetarna och bedriva verksamheten bättre.

Det jag gillade med det du sa tidigare är att du inte beskrev någon perfekt affärsmässig mognad där allt är lugnt och organisationen är redo för nästa steg. Du sa att det antingen finns stöd och datainfrastruktur, eller att saker redan händer på lägre nivåer genom att människor experimenterar.

Om man inte organiserar och fokuserar den energin kan den spridas och skapa kaos. Den kan till och med skada kulturen innan den får någon positiv påverkan på verksamheten. Ibland är energin positiv och ibland panikartad. Vissa vill bara snabbt förstå AI för att behålla jobbet, medan andra är entusiastiska över att slippa anteckna under möten.

Det viktigaste är den psykologiska tryggheten att experimentera. I vissa organisationer sker experimenterandet bakom stängda dörrar och ingen pratar om det. Då finns förmodligen ingen styrning kring data heller. Det kan bli kaos som företagsledarna inte ens ser, eftersom de inte har skapat en kultur där det är okej att räcka upp handen och säga: ”Jag testar det här – är det okej?”

Tim Fisher: Ja, verkligen.

Galen Low: Jag kom in i det här samtalet med en nästan utopisk bild av AI-förändring. Men det kan vara rörigt, lösa problem, skapa problem och kräva ledarskap. Kärnan är att någon måste kunna zooma ut och zooma in, se skogen för träden och vägleda människor så att energin blir produktiv och faktiskt skapar mätbar förändring.

Tim Fisher: Precis.

Galen Low: Jag vill zooma in på det jag kallar livet på golvet. Min bakgrund är projektledning, affärsutveckling och kundansvar. Vi arbetar i den dagliga verksamheten, och vi har pratat om hur man inför AI i sättet vi samarbetar i projekt och sköter det dagliga arbetet.

Är det bäst att göra uppifrån och ner i en organisation? Är det det AI-ledarskiktet är till för?

Tim Fisher: Jag tror att man måste göra båda delarna. Uppifrån och ner samt nerifrån och upp. Rätt AI-ledare kan göra båda riktningarna framgångsrika.

Uppifrån och ner är tydligare. Det handlar om att sätta mål och strategier och skapa en tydlig riktning. Man kan ta sig an stora arbetsflöden och system, skapa omfattande projekt och helt förändra hur verksamheten gör något stort som den gör varje dag.

Nerifrån och upp kommer ofta in för sent, eller så antar man att det löser sig självt. Det handlar om utbildning och om att ge individer möjlighet att agera. På mitt förra jobb hade vi ett formulär för bra idéer. En person kunde säga: ”Jag gör det här varje dag och vet att stora språkmodeller kan lösa det. Jag vill att ert team bygger det.”

Men mycket av det människor gör är individuellt och skräddarsytt. Det finns kanske ingen enorm avkastning på investeringen i att låta ingenjörer och produktmänniskor bygga en lösning för något som bara en person gör. Däremot kan det förändra den personens arbete.

Därför är det viktigt att ge människor möjlighet att lösa problem själva med lågkod- och ingenkodverktyg, använda ChatGPT, Gemini eller andra samtalsbaserade AI-verktyg som kodpartner för skript i Google Kalkylark och ge människor tillåtelse att göra sådant. Det är oerhört kraftfullt.

Galen Low: I mitt huvud finns nästan ett skikt som liknar ett projektledningskontor. Är det här ett projekt? Om det är det kan vi ge stöd, sätta det på räls och utbilda. Om det egentligen inte är ett projekt kan man ändå vägleda och låta personen fortsätta.

Det finns en spänning mellan ”det är ingen kod, gör det själv” och ”det här är faktiskt komplicerat, vi behöver ingenjörer och personer som förstår etik och styrning”. Det finns en gräns mellan det som behöver skalas till affärspåverkan och det som mer handlar om individuell produktivitet.

På mitt team använder människor olika verktyg för att bygga saker som hjälper dem i deras eget arbete. Då kan de själva avgöra om det bara är något för dem eller om det kan påverka varje poddavsnitt vi spelar in och därför behöver byggas som en större verksamhetslösning.

Kan vi gå igenom det flödet – från ett experiment underifrån till att avgöra om något ska bli en fullständig operativ maskin som organisationen investerar resurser i, eller om man bara ska visa personen hur den kan bygga det själv?

Tim Fisher: Det är en intressant fråga, och svaret beror på organisationen och hur den är uppbyggd. Jag tänker på hur olika mycket medarbetare förstår vad de gör och hur deras arbete påverkar verksamheten.

Vi lägger inte tillräckligt mycket tid på att granska vad vi gör, hur vi gör det och vilket värde det skapar. Därför behöver ledningen hjälpa människor att förstå hur varje del av deras arbete påverkar verksamhetens mål. Strategier måste kommuniceras tydligt ner genom organisationen, med tydliga mått och nyckeltal.

När någon experimenterar med att automatisera något som kanske har potential utanför den egna rollen måste det finnas en process för att kvantifiera värdet för verksamheten. I vissa organisationer är det uppenbart, eftersom man redan följer och rapporterar dessa mått. Då kan en medarbetare enkelt säga vilket värde automatiseringen skulle skapa.

Utan detta, vilket är vanligare, behövs en process för att kvantifiera värdet. På People Inc. lade vi mycket tid på att förstå vad människor faktiskt gör, vad uppgifterna kostar och vilket värde de skapar. Det hjälpte oss att angripa frågan uppifrån och ner.

Det var också värdefullt att se många individuella initiativ som kunde skalas. Men det händer inte utan någon som tar ansvar för att skapa åtminstone lite process och samla in informationen.

Jag tror att många organisationer om fem år kommer att ha lämnat sina första AI-experiment bakom sig utan en massa AI-produkter som är värda PR. Däremot kommer de att ha blivit mognare i hur de tänker och bestämmer vad de ska börja eller sluta göra.

Galen Low: Tidigare sade du att AI-ledarrollen har en konsultativ aspekt. När du pratade om att förstå vad människor gör tänkte jag på ordet granskning. Det kan låta skrämmande för en ledningsgrupp att säga att vi ska granska vad alla gör och avgöra om det är värdefullt.

Människor tänker lätt att någon ska säga att de inte är värdefulla och att de har varit det i 15 år. Men jag tror att ledarskiktet däremellan behövs för att säga att vi behöver se på arbetssätten genom AI:s lins. Det handlar inte om AI för AI:s skull. Vi ska använda AI för att stärka verksamhetens mål.

En del av det människor gör är fantastiskt och bör förstärkas. Annat är tråkigt och repetitivt, och där finns också avkastning på investeringen. Men personen i rollen måste vara betrodd. Man kan inte komma in med motorsågen och säga att vi ska skära bort allt överflöd och att robotar kommer att ta era jobb.

Det krävs ett förtroendelager – någon som tydligt kan beskriva både affärspåverkan och människopåverkan och hur allt hänger ihop. Utan det kan det bli upplopp på gatorna. Alla vill få bort det tråkiga, men ingen vill att hela deras arbete ska granskas utan sammanhang.

Tim Fisher: Förtroende är helt avgörande.

Galen Low: Jag hoppas att jag kan ha dig tillbaka i podden. Nästa gång vill jag undersöka hur idéer från förslagslådan blir projekt. Om människor förstår målen och kulturen är rätt får man bra idéer. Någon behöver bedöma dem, bygga ett affärsunderlag och få ledningens godkännande. Då blir det ett projekt.

Jag har pratat om AI-förstärkta arbetssätt och hur vi kan leverera projekt bättre med AI. Men det har blivit tydligt att detta är en mycket krävande roll. Många undrar vad personen ens gör, eller tror att den bara är vd:ns budbärare med en symbolisk motorsåg.

Från din plats i Black & White Zebra, vilken är den största utmaningen du ser framför dig och vilken är din hypotes om hur du ska lösa den?

Tim Fisher: Den stora frågan. Jag tror att den största utmaningen är att skapa en förändringskultur, en kultur där man misslyckas snabbt och en kultur där man känner sig bekväm med tvetydighet. Lägg märke till att jag inte nämnde en enda teknisk sak.

Rubrikerna handlar om modellhallucinationer, datakvalitet och problem med instruktioner. Allt detta går att lösa. Modellerna uppdateras hela tiden och blir bättre. Det finns många sätt att hantera hallucinationer, till exempel genom att grunda indata i mer tillförlitlig information och använda hämtning med generering för att koppla svaren till källor.

Men att införa AI i en organisation handlar mycket mer om människor än teknik. En AI-chefs uppgift är att hantera förväntningarna högst upp – att säga till vd:n att det inte finns någon magisk AI-knapp att köpa eller bygga. Så fungerar det inte.

Sedan handlar det om förändringsledning i hela organisationen. Det finns populära förändringsramverk, men jag tror inte att de är anpassade till den hastighet och skala som AI förändrar med. Det här förändras snabbare och är mer skrämmande än internet.

AI förändrar i grunden vad arbete är och hur det utförs. Vi vet inte hur morgondagen ser ut, och det är skrämmande. Jag var nyligen på OpenAI, företaget som skapade ChatGPT. De har anställt en chefsekonom eftersom så många vill förstå och påverka hur detta förändrar ekonomin på hög nivå.

I rummet fanns chefer på högsta nivå. Samtalen handlade inte om deras företag eller branscher, utan om vad deras barn borde studera på universitetet. Förändringen är så stor att en dotter som tänkt bli datavetare nu undrar om det är rätt väg. Alla försöker förstå vilken nästa spännande roll i världen kan bli.

Det visar att detta inte bara berör människorna längst ner i organisationen. Alla är oroliga över vad det betyder. Samtidigt ligger möjligheten begravd i all oro och rädsla. Människor och organisationer som kan förändras kommer att vinna. Punkt.

Jag tror inte att det finns någon universell mall, men vissa teman är viktiga. Normalisera AI. Det är här och det är rörigt, så prata om det ofta och ärligt. Få med ledningen och låt dem prata ännu mer om det. Ha inga hemliga planer, eftersom det förstör förtroendet.

Radikal transparens är en mycket snabb förtroendeskapare. Normalisera också snabba förändringar. Att ändra uppfattning när ny information kommer är en styrka och ett verklighetsbaserat svar på en värld där ny information kommer hela tiden.

Jag skulle vara rädd för en organisation vars AI-strategi inte förändras ungefär varje kvartal. Det betyder troligen att organisationen inte följer utvecklingen. Normalisera även misslyckanden. Misslyckas snabbt, men bygg system som gör att ni inte fortsätter längs fel väg.

Det svårare är att misslyckas offentligt inom organisationen. När man misslyckas offentligt i ett möte eller en öppen kanal lär sig hela organisationen något. Det är skrämmande, men det gör att organisationen rör sig snabbare.

Det viktigaste är att normalisera ”jag vet inte”. Överdriven säkerhet kring AI:s framtid och påverkan på organisationen eller världen är ett dåligt tecken. Någon säljer något – ofta även till sig själv – när den personen uttrycker total visshet.

Galen Low: Det som verkligen stod ut för mig är att vi började prata om förändringsledare, men du ramar in det som en generationsförändring. Cheferna i rummet pratade om vad deras barn skulle studera eftersom förändringen påverkar flera generationer.

Det handlar inte om att renovera lunchrummet. Det kommer att förändra hur organisationer och grupper struktureras för att hantera ännu mer förändring. Pandemin fick oss att ompröva vissa myter om hur vi arbetar, och detta är nästa våg. Tekniken kan driva oss framåt, men den förändrar inte bara dagens arbete utan också utbildningssystemet och karriärvägarna.

Det är därför det är en stor sak. Därför är det rimligt att ha AI i titeln, även om rollen i grunden handlar om förändring. Påverkan är omfattande och handlar fortfarande mindre om teknik än om radikal transparens, förtroende och psykologisk trygghet.

Tim Fisher: Jag håller med.

Galen Low: Tim, tack så mycket. Har du en fråga till mig?

Tim Fisher: Är det för oförskämt om jag frågar? Du nämnde i början om vice vd för AI är ett riktigt jobb, så jag vänder frågan tillbaka till dig. Föreställ dig en värld där AI har förändrat allt, särskilt leveransarbete.

Tror du att projektledare snart blir en påhittad jobbtitel? Kommer rollen att förändras så mycket att den inte längre är meningsfull? Kommer den att utvecklas till något större eller annorlunda? Vart tror du att detta leder projektledning?

Galen Low: Touché, Tim Fisher. Touché. Men jag förtjänar det.

Här är en impopulär åsikt: ja, förmodligen. Jag tror att funktionen höjs, men rollen och titeln kan faktiskt försvinna. Vi brukar göra en övning där vi hittar på jobb som inte finns, som direktör för arbetssätt och metoder för människa–maskin-samarbete. Saker vi inte gör i dag, men som skulle få allt att fungera smidigare.

Vi sitter fast i detaljerna och projektledarens jobb beskrivs ofta som att valla katter. Man har inte befogenhet över någon, ledningen ändrar sig hela tiden och man måste hantera järntriangeln med omfattning, tidplan och budget.

En del av mig hoppas att rollen höjs över detta och får en ny titel, eftersom den redan rymmer mycket mer. Vi har redan ett varumärkesproblem med projektledare, men de bästa projektledarna gör mer än vad de flesta tänker på som projektledning.

Deras roll förtjänar att beskrivas så. Precis som med AI behövs utbildning kring leverans av värde genom samarbete mellan människor och maskiner. Det är viktigt redan i dag och kommer att bli ännu viktigare när fler projekt startas på grund av ny teknik som AI.

Det räcker inte längre att göra en plan och hoppas att den är oförändrad i 18 månader. Jag tror att projektledare kommer att bli en påhittad jobbtitel, en anakronism – men på ett bra sätt. År 2045 kanske du inte vill att din titel ska vara projektledare. Förändringen sker snabbt, men jag tror att det kan bli bra.

Tim Fisher: Jag håller med.

Galen Low: Tack för att du spelade med. Och Tim, tack för att du tog dig tid i dag. Det har varit väldigt roligt. Innan jag släpper dig, var kan människor läsa mer om dig?

Tim Fisher: Gå till LinkedIn och sök efter Tim Fisher, BWZ. Fisher utan C. Du kan inte missa mig.

Galen Low: Tack igen, Tim. Jag uppskattar verkligen detta.

Tim Fisher: Tack så mycket, Galen.

Galen Low: Det var allt för dagens avsnitt av The Digital Project Manager Podcast. Om du uppskattade samtalet, prenumerera där du lyssnar. Om du vill ha ännu fler praktiska insikter, fallstudier och arbetsböcker kan du gå till thedigitalprojectmanager.com. Vi hörs nästa gång. Tack för att du lyssnade.