Krönika från MKSE.com partnerföretag
Krönika från betydande branschaktörer och deras ledning. Kontakta oss för mer information om hur ni också kan bli representerade här för tusentals dagliga läsare.Adobes Nordenchef Franck Attia berättar på MKSE.com om hur vi har fastnat i fel bild av AI på jobbet. De flesta av oss förhåller sig fortfarande till AI som ett uppslagsverk – något vi ställer frågor till, väntar på svar från och sedan går vidare med själva. Det är en naturlig utgångspunkt. Men den missar vad tekniken faktiskt kan göra idag, och den riskerar att göra oss långsammare, inte snabbare.
Jag tror att vi behöver byta metafor. Inte AI som ett verktyg vi frågar ut, utan AI som en lagkamrat vi arbetar tillsammans med.
Skillnaden är inte kosmetisk. Ett verktyg väntar passivt på nästa instruktion. En lagkamrat tar ett uppdrag, jobbar igenom det och kommer tillbaka med ett underlag att bygga vidare på, och du lägger din tid på att förädla resultatet snarare än att producera det från noll. Det är en helt annan arbetsrytm, och den kräver att vi tänker om kring hur vi faktiskt använder tekniken i vardagen.
Från operativt till strategiskt
Det här skiftet syns redan i hur marknadsteam arbetar. Uppgifter som tidigare krävde timmar av manuellt arbete – att sammanställa kampanjdata, dra ihop en första analys, formulera utkast – kan nu skötas av AI, vilket frigör tid för det som faktiskt kräver mänskligt omdöme: vilken historia vi vill berätta, vilka prioriteringar vi gör, vad som känns rätt för varumärket. Marknadsförarens roll förskjuts från att utföra till att avgöra. Det ställer nya krav på oss, inte minst förmågan att formulera bra uppdrag till våra AI-lagkamrater med en tydlig strategisk riktning mot affärsmålen, snarare än att bara ställa frågor.
En lagkamrat ersätter ingen
Det sagt behöver organisationer sannolikt bemöta oroliga frågor kring vad det betyder för jobben, och det är ett rimligt samtal att ha. Svaret ligger i att vara tydlig med AI-agenternas avgränsning å ena sidan, och hur vi vidareutbildar team i AI-eran å andra sidan. En lagkamrat ersätter ingen i teamet. En lagkamrat gör teamet bättre: när AI tar över det repetitiva frigörs utrymme för det som faktiskt kräver en människa – relationer, kreativitet, avvägningar som inte har ett givet facit.
Det handlar om att täppa till en kompetensklyfta, inte skära ner personal
När det gäller agentisk AI ligger den verkliga möjligheten i att täppa till en kompetensklyfta som redan är stor. LinkedIns Economic Graph-data visar att antalet marknadsföringstjänster som kräver AI-kompetens mer än fördubblats det senaste året, upp 113 procent, medan bara 4 procent av marknadsförare har lagt till AI-kompetens i sin profil – långt under ingenjörer och produktledare, som ligger på 12 procent. Det handlar om att ge varje marknadsförare i teamet kompetensen att arbeta annorlunda för att nå affärsmålen, vilket är precis därför Adobe och LinkedIn i år lanserade ett kostnadsfritt, rollbaserat AI-kompetensinitiativ för marknadsförare.
Det kräver att organisationer vågar avsätta budget för att faktiskt testa detta i praktiken, snarare än att vänta på ett facit som inte finns än. Ingen har alla svar om vad AI kommer att kosta eller leverera om två år. Men vägen dit går sällan i ett steg, den handlar om att gå från experimenterande i mindre skala till att våga skala upp det som faktiskt fungerar, team för team.
En lagkamrat, inte en ersättare
Så nästa gång ni sätter er ner för att prata om er AI-strategi: sluta fråga vad AI kan svara på. Fråga i stället vad ni skulle vilja ha hjälp av en extra kollega med och ge AI det uppdraget. Det är en liten mental förflyttning. Men den förändrar hur snabbt, och hur bra, era team faktiskt kommer att arbeta.