Tre verdifulle KI-tips fra NRK, Equinor og DNB
Hva gjør du med KI-agentene når leverandørene endrer modellegenskaper? Og hvordan ta steget fra individuell verdi til teamgevinster? Her er tre tips fra NRK, Equinor og DNB om hvordan du kan ta arbeidet med KI til neste nivå.
KI-landskapet endrer seg raskt. Nye modeller lanseres, verktøy får nye funksjoner, og assistenter og agenter blir en del av stadig flere arbeidsprosesser.
Samtidig er det mange som strever med å skape reell verdi av teknologien. Hvordan tar man steget fra individuell verdi til teamgevinster? Hva gjør man når KI-agenter streiker, fordi leverandørene har endret underliggende modell?
Under Digital Norways fagnettverk for «AI Upskilling», delte NRK, Equinor og DNB viktige erfaringer fra sitt arbeid med kompetanse, opplæring og implementering av kunstig intelligens.
– Det er utrolig verdifullt å få disse historiene fra store, etablerte organisasjoner. Samtidig er dette lærdom som de aller fleste kan ha nytte av, forteller Christine Hassel Kristoffersen, leder for kompetanse i Digital Norway.
Her er tre tips fra NRK, Equinor og DNB du kan ta med deg for å ta arbeidet med KI til neste nivå:
Tipsene i korte trekk
- Equinor: Bygg kompetanse om grunnteknologien, ikke om enkeltverktøy. Verktøyet du bruker i dag kan være byttet ut om et halvår.
- NRK: Eksperimenter med KI inn i teamprosesser.
- DNB: Få ledere med. Gjør KI-bruk til en forventning, ikke et frivillig tilbud.
Equinor: Bygg kompetanse som tåler at verktøyene endrer seg
For Equinor er KI allerede en del av virksomheten. Det nye er at generativ KI gjør teknologien tilgjengelig for mange flere ansatte.
Å bygge arbeidsprosesser rundt generativ KI gjør prosessene mer effektive, men også mer sårbare. Blant annet har virksomheter begrenset kontroll over det som skjer under pansere på de ulike modellene.
– Når underliggende modeller byttes ut eller endrer seg, kan det påvirke alt som er bygget på toppen: bedriftens egne agenter, leverandørenes funksjoner og ansattes arbeidsflyter, forteller Seong-Eun Cho, data scientist i Equinor.
Tips fra Equinor
1. Følg med når noe slutter å virke:
Equinor har bygget en egen «markedsplass» for KI-systemer. Der samles agenter og assistenter og viktig info.
I løpet av året skal den også inkludere en health monitor hvor brukere kan melde inn endringer i KI-assistenters adferd. Dette er informasjon kan man ta med videre i dialog med leverandører.
2. Ikke gjør deg avhengig av ett verktøy
KI-verktøy som fungerer fint i dag, kan bli endret eller erstattet i morgen. Bygg kunnskap om teknologien, heller enn å låse all opplæring til ett bestemt verktøy, er lærdommen fra Equinor.
– Vi må vekk fra «verktøy-dialogen». Det handler ikke om Copilot eller Claude. Det verktøyet vi har i dag, kan være byttet ut om tre-seks måneder, sier han.
NRK: Få KI til å skape verdi i teamet, ikke bare for den enkelte
En person med god KI-kompetanse kan levere omtrent på nivå som et team på to personer. Men når to personer jobber sammen med KI, så skalerer ikke gevinstene på samme måte.
Det viser en undersøkelse fra Procter & Gamble.
– Vi måtte finne ut hvordan én + én + KI blir tre eller mer, forteller Frank Barth-Nilsen, som jobber med organisasjonsdesign i NRK.
Problemet er at KI-bruk ofte skjer privat. Det er sjeldent man ser at teknologien bygges inn i team-arbeidsflyter, og læringen ender da også kun hos den enkelte.
Samlet fire team
For å teste ut hvordan KI kan bli en del av felles prosesser, stilte NRK seg et konkret spørsmål:
Kan en KI-støttet arbeidsform brukes til å sette fart på prosessarbeid?
Prosessene i NRK går mer og mer på tvers av divisjoner. Derfor har bedriften satt i gang et arbeid med å tegne opp kjerneprosessene på nytt. Det betyr å kartlegge og designe nye arbeidsflyter, tegne opp roller, ansvar og beslutningspunkter på nytt.
I november samlet de fire team som jobbet parallelt med caser i sprintformat– fra problemforståelse mandag til testing fredag. Rundt teamene satte de opp et apparat av KI-verktøy.
Dette ga flere gode resultater: Metodikken tvang frem beslutninger, KI fjernet «admin-bremsen» og de fikk fart på små team.
Tips fra NRK
1. Bruk KI sammen
NRK satte teamene foran samme skjerm og lot dem “intervjue” bakgrunnsmateriale og innsiktsintervjuer i fellesskap. Til dette brukte de NotebookLM som var bygget opp med relevant kontekst. Typiske spørsmål fra teamene var:
Hva vet vi? Hvor stopper prosessen opp? Hvilke behov går igjen? Slik ble innsikten noe hele gruppa eide – i stedet for at den lå hos enkeltpersoner.
2. Sett sammen en verktøykasse
NRK lente seg ikke på ett enkelt KI-verktøy, men satte opp et apparat der hvert verktøy løste sin del av jobben.
- NotebookLM ble brukt til å grave i bakgrunnsmateriale og intervjuer.
- Skreddersydde assistenter («Gems») kjente prosessen, bakgrunnsmaterialet og sprintformatet og hjalp teamene med struktur, spørsmål, oppsummeringer og ideer underveis i sprintens ulike faser.
- I tillegg brukte de Skvalder, NRKs egen transkriberingsløsning, til å gjøre intervjuer og samtaler om til tekst. Gemini ble brukt som et åpent sparingsverktøy.
3. Ikke undervurder forarbeidet
Den klareste lærdommen handlet om kontekst. Mange undervurderte hvor mye bakgrunn KI trenger for å gi verdi.
– Veldig mange trodde at bare du har KI, kan du glemme struktur og systematikk. Da ble det mye KI-svada. Søppel inn er søppel ut, også med KI, sier Barth-Nilsen.
– Klarer du å bygge et godt kontekstgrunnlag, har du gjort tre fjerdedeler av jobben.
KI skulle ikke være påskrudd hele tiden. Hvert team hadde en egen «KI-ansvarlig», slik at de andre kunne konsentrere seg om hverandre og oppgaven.
Slik ble KI en tankepartner, og ikke en svarmaskin.
DNB: Få med ledere
DNB har jobbet målrettet og strukturert med implementering av kunstig intelligens over flere år.
I dag har 5000 ansatte Copilot-lisens, det er rundt halvparten av bankens ansatte. 90 prosent av disse bruker verktøyet ukentlig, og rundt 85 prosent daglig.
– Til sammen har vi estimert at den enkelte sparer 30 minutter daglig. Den personlige effektiviteten tilsvarer rundt hundre tusen kroner frigjort kapasitet per person per år, sier Anne Line Stampe, fagansvarlig for Microsoft 365 i DNB.
Dette er gode tall, men hva skal til for å skalere videre – fra personlige gevinster til organisatorisk verdi for hele organisasjonen?
– Da vi ble utfordret av konsernledelsen om å vise verdi av kunstig intelligens på bunnlinjen, måtte vi få med ledelsen, og i hvert fall sørge for at de hadde lisensen, forteller Stampe.
Tips fra DNB
1. Ikke stol på at det å gi tilgang holder
Da DNB ga 1350 ledere Copilot-lisens, ble det tydelig at tilgang alene ikke var nok. Ledere var overrepresentert blant dem som knapt brukte verktøyet.
– Nå er vi inne i et år hvor KI blir alvor. Vi føler at både teknologien og folk er såpass modne at du kan begynne å forvente reelle effekter. Da kan vi ikke lenger tolerere at lederen ikke er med, sier Stampe.
2. Gå fra frivillig bruk til tydelige forventninger
DNB har derfor satt inn tiltak på to fronter: tydeligere krav og bedre støtte. Først skjerpes forventningene: Banken har luket ut lavbrukere gjennom en «lisensvask». Deretter skal KI-bruk inn i mål og lederoppfølging.
– Mye av den manglende prioriteringen handler om at man ikke helt forstår det. Vi må gi lederne et vokabular, slik at KI blir mer håndgripelig, sier Stampe.
For DNB handler neste fase om mer enn opplæring i KI-verktøy. Lederne må forstå hvordan KI kan endre arbeidshverdagen, teamene og måten banken skaper verdi på.
– Hva skjer når du får to-tre agenter inn i teamet? Det må lederne forberedes på nå, sier Stampe.
Dette er DNBs fem «ledergrep»:
1. Sett retning. Si hva enheten skal bruke KI til. «Bruk det» er ikke en retning.
2. Bruk KI selv. Synlig, hver dag. Ingen kan delegere bort dette.
3. Bygg det inn i arbeidet. Ikke ved siden av. Forankre i OKR og avdelingsmøter.
4. Vask lisensene. Ta verktøyene fra dem som ikke bruker det. Gi det til dem som vil.
5. Del på tvers. Lederen din lærer raskere av andre ledere enn av et webinar.
Avgjørende med delingskultur
Equinor, NRK og DNB er tre vidt forskjellige organisasjoner, med ulike behov og oppdrag.
Likevel er de samstemte om én ting. Kunstig intelligens er ikke lenger bare noe man eksperimenterer med. Nå er teknologien moden nok til at man kan begynne å stille tydelige krav om gevinstrealisering.
– Her er barrierene sjeldent selve teknologien, men heller menneskene som skal lære seg å jobbe på nye måter. Derfor er kompetanse et så viktig fokusområde, sier Liv Dingsør, daglig leder i Digital Norway .
Hun trekker frem delingskulturen i Digital Norway som avgjørende for å lykkes med nettopp dette.
– Når noen går foran og forteller ærlig om hva som fungerte og hva som ikke gjorde det, blir veien kortere for alle andre.
