Robotter og avancerede datasystemer løser stadig flere af de arbejdsopgaver, som definerer jobfunktionerne i vores organisationer. Hvad er god ledelse og HR i den forandringsproces? Deltag selv i debatten.

Af Jim Nielsen, Knowit, og Pia Fuglsang Bach, CfL. Okotober 2019

Du har helt sikkert hørt om bots, robotter, robotic process automation, machine learning og artificial intelligence, men hvad er forskellen egentlig på disse teknologier? Og nok så vigtigt: Hvad betyder de for din ledelse? Hvordan tackler I det i HR?

Deltag selv i debatten på CfL-Briefing: Ledelse af den digitale arbejdsstyrke 1. november. Det er gratis at deltage. Der er program og tilmelding her

Teknologierne først.  

1. Robotic process automation

Bots og robotter klinger ens, så det er ord, der ofte bruges i flæng, men som i virkeligheden handler om vidt forskellige løsninger.  

Robotter er et populært udtryk for robotic process automation, RPA. Begrebet dækker over et stykke software, der replicerer eller affotograferer medarbejderes tastetryk. Resultatet er typisk et system, der kan ekspedere sager fejlfrit 24 timer i døgnet syv dage om ugen.

RPA erstatter ofte rutineopgaver inden for bogføring og fakturering eller simple sagsbehandlingsopgaver inden for eksempelvis forsikring og pension.  

2. Digitale assistenter og chatbots

Bruges overordnet til at flytte kundeservice over på nye og mere dynamiske dataplatforme.

Digitale assistenter eller chatbots - også kendt som bots - er et stykke software, som kan føre en naturlig samtale -  i tekst eller tale -  med en rigtig person. Bots benytter algoritmer til at forstå brugerens intentioner, og bot’en fungerer derfor som en slags smart brugergrænseflade.

Du kender formentlig fænomenet fra kundesupport, hvor det er en digital assistent, der svarer på de mest stillede spørgsmål. Eller fra onlinesalg, hvor den indledende dialog – nogle gange til stor irritation - foregår med en bot.  

3. Machine learning og kunstig intelligens

De mest hypede begreber er machine learning og artificial intelligence, AI. Det er ikke helt det samme, men begge begreber er kort fortalt en videreudviklingen af avanceret analytics til mere eller mindre tænkende og beslutningsdygtige datadrevne løsninger.

Machine learning er en blanding af statistik og algoritmer, der kan finde mønstre i store mængder data.  Som det ligger i navnet, kan vi lære af de enorme datamængder, vi ikke selv kan overskue, og maskinerne hjælper derfor med at danne grundlag for bedre beslutninger.

Artificial intelligence, AI, er kunstig intelligens. Også her er avancerede algoritmer med til at kvalificere de rigtige beslutninger, men vi overlader beslutningskraften til computeren, noget vi mennesker ellers normalt har haft eneret på.

Allerede nu forsøger flere advokatselskaber at anvende machine learning og AI til at vurdere sager, og mange ser et stort AI-potentiale i sundhedsvæsnet.

Ukendt ledelsesterritorium

Forretningsmæssigt er der meget forskellige kurver for indtrængning og anvendelse af de nye teknologier, men trenden er klar:

Teknologierne er her. Det er op til din branche og organisation at afgøre, hvilke digitale løsninger der optimerer din forretning og organisation bedst muligt, så du sparer penge, frigiver ressourcer, leverer bedre service og står stærkere i konkurrencen.  

Læs også:  Bare kom an. Tiden er inde til onlinekurser og virtuelle netværk

AI og robotter har kurs mod at ændre vores jobfunktioner, organisationer og værdiskabelse, og det har kurs mod en ny arbejdsdeling mellem mennesker og maskiner. Hvordan sikrer vi den rigtige balance?

Det er en ledelsesopgave. Og det er en HR-opgave. Og lad os indrømme det: Det er ukendt territorium, der rejser flere spørgsmål end svar.

1. Frygten for det ukendte

Både ledere og fagforeninger har en klar forventning om, at ansatte i de kommende år vil blive helt eller delvist erstattet af digitale løsninger. Hvordan kan man så hjælpe folk i den proces?

Det gælder både ansatte, der udfører rutineopgaver, men også andre med mere avancerede jobs inden for jura, journalistik eller undervisning. Hvad skal alle disse gode mennesker beskæftige sig med fremover?

Skal de kortlægge og konfigurere arbejdsprocesserne som forberedelse for automatiseringen? Eller skal de samarbejde i en ny og endnu ukendt arbejdsdeling med softwaren? Og hvad er god ledelse egentlig i forhold til denne forandringsproces?

Læs også om robotteknologi i HK

Første krav til at håndtere forandringen er at håndtere frygten for det ukendte. God ledelse omfatter altså at forklare og skabe forståelse for, hvad botter og analytics egentlig er for noget. Hvis vi ikke forstår det, bliver vi skræmte og afvisende.

Ud over at få begrebsapparatet på plads, kan du måske med fordel drage paralleller til kendte forandringsbølger som offshoring af produktionen i værdikæden – eller til indførelse af matrix-organisationer i den klassiske linjeorganisation.

2. Hæld kompetence på

Det andet overordnet spørgsmål følger lige bagefter, og det handler om kompetence. Hvordan uddanner vi mennesker, som mister jobfunktioner og identitet, fordi teknologien bare løser opgaven hurtigere, billigere og bedre?

Hvordan får vi løftet os over mod nye kompetencer, og hvilke kompetencer er det egentlig vi taler om?

Og hvad sker der egentlig med lederens ansvar for kvalitet og korrekthed, når store dele af eksempelvis en sagsbehandling er løst af software? Hvad rejser det af etiske spørgsmål?

Se et eksempel på CfLs samarbejde med GoLearn 

3. Det går ikke over

Det bliver også en ledelsesopgave at kigge på, hvad al den automatisering gør ved vores organisationsformer. I hvert fald flytter samspillet mellem it-kompetence, datakvalitet, faglig professionalisme og ledelse ind på skrivebordsstolen lige ved siden af dig.

Skal robotten have en MUS-samtale, og bliver ledelse en form for operatøropgave?

Vi bevæger os på ukendt territorium eller måske ind i det forjættede land. Lad os give ordet til en leder, som var meget klar i stemmen med hensyn til at indføre den første robotics-løsning i sin organisation:

”Vi gør det ikke, fordi vi har en god businesscase. Jeg kender slet ikke businesscasen. Vi gør det, fordi vi skal høste nogle erfaringer. Det er en fundamental forandring, som ikke går over!”

Deltag selv i debatten på CfL-Briefing: Ledelse af den digitale arbejdsstyrke 1. november. Det er gratis at deltage. Der er program og tilmelding her