Var hör kompetensutvecklingen hemma?

I dagarna fick Innovationsarenan en fråga från en organisation som ska driva ett större AI-kompetensutvecklingsprojekt. Frågan handlade om var i organisationen ett sådant projektet egentligen bör bo?

Det ledde till ett resonemang mellan Innovationsarenans utvecklingsledare Henke och verksamhetschef Sofia om synsätt, förutsättningar och perspektiv. Här kan du ta del av deras tankar. 

Sofia:

Det här är ju en fråga som vi ofta återkommer till i teamet inom Innovationsarenan. Ofta hamnar ansvaret hos it- eller digitaliseringsavdelningen, även om vi alla är överens om att AI handlar om verksamhetsutveckling – och därför behöver drivas utifrån den berörda verksamheten och dess verkliga behov. Samtidigt vet vi att det längs vägen uppstår hinder, eftersom verksamheten ofta behöver stöd i hur man faktiskt utvecklar sin verksamhet i relation till AI. Och det är här som röran uppstår, för då behöver vi arbeta på tvären i organisationen.

Henke:

Jag håller med, det är en klurig, men högst aktuell fråga. Som sagt så dyker den upp allt oftare, och inte utan anledning. Den våg av förändring som generativ AI innebär påverkar hela samhället, från teknik och juridik till kompetensförsörjning och arbetssätt. Det handlar alltså inte bara om ett nytt verktyg, utan om en ny kunskap som alla delar av en organisation behöver förstå, men utifrån sina egna perspektiv.

Sofia:

Vilka frågor uppstår då? Det kan handla om snåriga juridiska aspekter – vad gäller egentligen, och får vi göra X eller Y? Det kan också röra inköp och upphandling, till exempel om man vill köpa licenser eller en specifik AI-lösning. I andra fall handlar det om teknisk infrastruktur, kanske att skaffa en lokal GPU för att kunna köra en mindre språkmodell internt, utan att datan lämnar organisationen. Samtidigt vill verksamheten kunna identifiera var i uppdrag och arbetssätt AI kan skapa förbättring eller förändring – och det kräver kompetens att kunna driva en sådan process. Det blir alltså en kombination av behov som rör flera olika förutsättningar: data, teknik, juridik, säkerhet och, den stora, nämligen kompetens.

Henke:

Jag tänker ibland på hur det kan ha varit när telefonen introducerades. Om teknikerna då hade fått uppdraget att kompetensutveckla alla, hade nog fokus hamnat på hur växeln fungerade, hur man drar kablar eller mäter signalstyrka, inte på hur telefonen kunde förändra samarbeten, beslut eller tillgänglighet. Det påminner om hur vi tenderar att tänka kring AI i dag. När tekniken är ny och komplex är det lätt att frågan hamnar hos dem som förstår tekniken bäst, men då riskerar vi att missa det som egentligen är kärnan: hur tekniken påverkar arbetet, verksamheten och relationerna mellan människor.

Sofia:

Vi pratar ju ofta om att AI är en ”general purpose technology” – en teknik med systemförändrande påverkan på samhälle och arbetsliv. Det betyder att AI-kompetens är av strategisk betydelse för alla organisationer, oavsett verksamhetsområde. Det handlar alltså inte om ett intresseområde för några få, utan om ett strategiskt beslut att höja kunskapsnivån kring AI och skapa strukturer för att kontinuerligt utveckla den. Den här gången gällde frågan just kompetensutveckling, och hur man bedriver ett större kompetensutvecklingsprojekt över tid. Alltså att stärka medarbetarna i att förstå tekniken och använda den – en grundläggande färdighet som både välfärdens och den privata sektorns medarbetare förväntas ha nu och framåt. Men vem ska egentligen drifta ett sådant projekt?

Henke:

Att bara säga “AI” skapar dessutom ofta förvirring. Många tänker då automatiskt på IT eller på det gamla begreppet digitalisering. För om organisationen redan har en digitaliseringsenhet med uppdrag att se, förstå och utveckla verksamheten med hjälp av digital teknik, då är det rimligt att det övergripande ansvaret ligger där. Det finns en naturlig koppling mellan digitalisering och AI som teknisk möjliggörare.

Sofia:

Ett tänkbart svar skulle kunna vara att placera ansvaret hos HR. Om man ser det som att organisationen bör ha en viss lägstanivå av AI-kunskap bland medarbetarna, att det är en kompetens som efterfrågas i rekryteringar, ingår i onboarding och löper som en röd tråd i kompetensutvecklingen – då vore HR en naturlig hemvist. Det markerar också att det inte primärt handlar om teknik, utan om förändrade arbetssätt. Samtidigt saknas ofta den typ av organisatorisk plats som ett sådant projekt egentligen borde ha. Det är nog därför frågan är så svår

Henke:

I många organisationer är ansvarsfördelningen mellan HR, IT, utvecklingsenheter och verksamheter i dag tydlig, ibland kanske för tydlig. Helhetsgreppet kring kompetensutveckling hamnar ofta mellan stolarna. HR driver de breda och gemensamma delarna som ledarskap och introduktion, medan mycket av den praktiska kompetensutvecklingen sker ute i verksamheten. Parallellt driver utvecklings- och innovationsenheter satsningar på förnyelse och teknik. Resultatet blir ofta en splittrad bild, där ingen har uppdraget att hålla ihop helheten.

Sofia:

I näringslivet finns ju ofta R&D-avdelningar – Research & Development, eller ibland Resources & Development – där man samlar utvecklingskraft och säkrar rätt resurser för att driva innovation och utveckling framåt. Om kommuner eller regioner hade haft motsvarande funktion, så är det kanske där ett AI-kompetensutvecklingsprojekt skulle ha haft sitt naturliga hem.

Henke:

Resonemanget om behovet av en R&D-enhet är en viktig poäng. För mig är R&D är den del av organisationen som utforskar nytt territorium. Som provar, experimenterar och undersöker vad som är möjligt. Det handlar om att förstå tekniken på djupet och att våga testa nya vägar innan de är färdiga att rullas ut brett. Och om organisationen dessutom har en L&D-funktion (Learning & Development), blir svaret tydligare. Då är det där ansvaret för ett AI-kompetensutvecklingsprojekt naturligt bör ligga. L&D:s roll är att omsätta kunskap till lärande i hela organisationen, att se till att det som utvecklas också förstås, används och förankras. Det är också där man kan bygga strukturer för olika nivåer av AI-kompetens, från grundläggande förståelse till spetsområden kopplade till specifika yrkesroller. AI synliggör det här glappet ganska tydligt. För att kompetensutvecklingen ska få fäste behöver det finnas en organisatorisk hemvist med mandat att sortera, strukturera och rikta kompetensinsatserna. En sådan funktion måste kunna se både bredden och spetsen. Bredden som handlar om grundläggande AI-kunskap för alla medarbetare, och spetsen som riktas mot olika professioner, till exempel juridik, teknik, kommunikation, analys eller verksamhetsutveckling.