I de seneste måneder har jeg med interesse fulgt den kritiske samtale om generativ AI, bl.a. om redskaber som ChatGPT, Copilot og Claude. Denne samtale er vigtig, for den gør os alle skarpere og bevidste om, hvordan AI bidrager til omfattende forandringer inden for vidensproduktion, debat, innovation og kritisk tænkning. Jeg opfatter udviklingen som en proces, der har været i gang over noget tid, og hvor AI accelererer eksisterende tendenser og bevægelser.
AI fungerer dermed som en force multiplier i et offentligt rum, som allerede er præget af sociale medier og massiv informationsgennemstrømning. Det gælder både de produktive potentialer og de negative tendenser. Når kommunikation belønnes for kvantitet, hastighed og følelsesindhold, bliver aspekter som autenticitet, saglighed og legitimitet gradvist udvandet. Generativ AI er ikke årsagen, men en accelerator af denne udvikling.
Overført til et organisations- og ledelsesperspektiv betyder denne acceleration, at generativ AI ikke primært er et teknologisk spørgsmål. Indføring af AI i organisationer rejser væsentlige spørgsmål om ledelse, organisering og kapacitet. Nye AI-redskaber påvirker hverdagspraksis, mening, arbejdsdeling og beslutningsmønstre i organisationer. Hvis der ikke arbejdes bevidst med ansvar, arbejdsgange og forventninger til kvalitet og dømmekraft, risikerer AI at blive en underudnyttet teknologi eller at skabe friktion frem for reel værdiskabelse.
For formålsdrevne organisationer og kulturinstitutioner er dette særligt tydeligt. Her kan generativ AI både frigøre kapacitet i rutine- og driftsopgaver og fungere som støtte til fælles overblik, videndeling og koordinering på tværs af organisationen. Ikke som erstatning for faglighed, men som et redskab, der kan styrke kvaliteten i analyser, beslutningsgrundlag og samarbejde, eller det man kunne kalde organisatorisk intelligens.
En nyttig begrebslig ramme kommer fra Andrej Karpathy, der har beskrevet udviklingen af generativ AI som “programmering 3.0” efter programmeringssprog og neurale netværk. Klassisk software bygger på deterministisk logik, mens både maskinlæring og generativ AI er sandsynlighedsbaserede systemer. Det gør dem kraftfulde, men også mindre forudsigelige. Variation og usikkerhed er derfor ikke fejl, men et vilkår i denne type systemer. Netop derfor er ledelsesmæssige afklaringer, ansvar og dømmekraft vigtigere end nogensinde.
For mig er det centrale spørgsmål derfor, hvordan vi ledelsesmæssigt og organisatorisk udvikler en bevidst og ansvarlig praksis for brugen af teknologien. Klare principper for, hvad AI bruges til, hvad det ikke bruges til, og hvordan kvalitet, transparens og ansvar fastholdes i organisationens arbejde.
Det er netop denne kobling mellem teknologi, ledelse og organisering, vi arbejder med i KRYSS. I de kommende måneder gennemfører vi kurser i brug af ChatGPT. Læs mere her:
https://www.kryss.dk/masterclassai
Kommentarer