Krönika: När blev hur viktigare än att?

Frågan jag inte kommer ifrån är denna: när blev hur viktigare än att? 

I takt med att generativ AI blivit tillgänglig för medarbetare växer en ny sorts styrning fram. Inte bara att tekniken ska användas, utan hur, när och på vilket sätt. Det finns en underförstådd idé om att om vi bara bestämmer metoden tillräckligt tydligt, så kommer kvaliteten av sig själv. Men här behöver vi sortera frågorna. 

Det finns minst två nivåer som ofta blandas ihop. Den ena är den individuella nivån, hur en yrkesperson väljer att utföra sitt arbete. Den andra är den verksamhetsövergripande med system, rutiner, informationsflöden, juridik och infrastruktur. När dessa nivåer glider in i varandra uppstår friktion och ibland rena missförstånd om vad som egentligen är problemet. 

Ta möten som exempel. I dag är det fullt möjligt att spela in, transkribera och automatiskt sammanfatta nästan vilket möte som helst. Det är i grunden något positivt. För transparens, tillgänglighet, spårbarhet. Det är rimligt att organisationer vill ha rutiner som säkerställer att viktig information inte går förlorad. Men även här blir frågan avgörande, vad är det egentligen rutinen ska uppnå? 

Om syftet är att beslut dokumenteras, att fler kan ta del av innehållet och att ansvar blir tydligt, då finns det flera sätt att nå dit. Inspelning och transkribering kan vara ett av dem. Men det är inte självklart att det alltid är det bästa sättet, i alla sammanhang, för alla arbetsgrupper. Olika grupper arbetar olika. Vissa möten är utforskande, prövande, fulla av halvfärdiga tankar. Andra är mer formella och beslutstunga. I vissa sammanhang kan en inspelning skapa trygghet och tydlighet. I andra kan den göra samtalet försiktigare, mer tillrättalagt, mindre öppet. 

När rutiner börjar definiera exakt hur arbetet ska utföras, snarare än vad som behöver vara säkrat, riskerar de att bli ytliga. De ser ordnade ut, men förbättrar inte nödvändigtvis arbetet. Fokus hamnar på efterlevnad i stället för effekt. 

Samma mönster syns i hur vi pratar om AI i arbetet i stort. 

Tidigt när vi kartlade hur personal inom socialtjänsten såg på möjligheten att använda AI återkom samma sak i intervjuerna. Många uttryckte att de gärna behöll sina egna arbetssätt i det dagliga utförandet. Vissa föredrog handskrivna anteckningar, just för att det stärker minnet och förståelsen. De kunde själva designa sina tankestrukturer. 

Det som verkligen hindrade dem var något annat: långsamma verksamhetssystem, krånglig inhämtning av dokument från olika instanser, informationsflöden som inte hängde ihop. Problemen var strukturella, inte individuella. 

Ändå är det ofta det individuella utförandet som hamnar i fokus. Det är lättare att försöka standardisera hur människor arbetar än att ta tag i de svåra, dyra och långsiktiga frågorna om system, integrationer och gemensam infrastruktur. Men det är också att börja i fel ände. 

Vi riskerar att lägga kraft på att styra det som kräver professionellt omdöme och lämna det som borde vara automatiserat i manuella utmaningar. 

Skolan visar ibland samma paradox. Det finns tidiga förväntningar på att lärare till exempel ska använda AI för att planera lektioner. Visst kan AI vara ett stöd, ett bollplank, ett hjälpmedel. Men att designa undervisning är kärnan i läraryrket. Det är där erfarenhet, relationer och pedagogisk fingertoppskänsla bor. Samtidigt accepterar vi att lärare lägger stora delar av sin tid på att navigera skolplattformar som sällan förenklar deras faktiska uppdrag. Vi försöker automatisera det mänskliga och hantera det maskinella för hand. 

Det jag menar är inte att organisationer ska avstå från AI, rutiner eller gemensamma arbetssätt. Tvärtom. Men fokus behöver flyttas. Låt oss ta de svåra frågorna nu. De som rör det som inte behöver vara individuellt, så som informationsflöden, dokumenthantering, grundläggande administration, system som faktiskt pratar med varandra. 

Och låt sedan yrkesskickliga människor lösa sina uppdrag på de sätt som fungerar bäst för dem, med eller utan AI. 

Att leda handlar ytterst om att sätta mål, ramar och ansvar. Inte om att detaljstyra metoder. När vi börjar kräva hur snarare än att följa upp att, riskerar vi att undergräva både professionalitet och resultat och AI kanske ställer oss inför ett val. Antingen behandlar vi tekniken som ännu ett verksamhetssystem som ska införas korrekt. Eller så använder vi den som en anledning att återvända till en mer grundläggande fråga: 

Litar vi på att människor kan lösa sina uppdrag eller litar vi bara på våra rutiner? 

Det är inte en teknisk fråga. Det är en fråga om ledarskap, tillit och vad vi egentligen menar med kvalitet i arbete.