I detta avsnitt av HR Digitaliseringspodden reflekterar Anna Carlsson tillsammans med Emira Blomberg kring de stora skiften som just nu formar HR. Samtalet tar avstamp i HR Technology Conference i Las Vegas – världens största HR Tech-event – där AI inte längre är framtid utan nutid för många organisationer.
Anna delar konkreta exempel på hur företag redan i dag transformerar sina HR-processer genom AI, från att automatisera ärendehantering till att revolutionera rekrytering och lärande. Diskussionen rör även de utmaningar som följer: förändringsledning, behovet av nya kompetenser, risker kopplade till bias och datakvalitet, samt hur HR kan utveckla nya arbetssätt i takt med tekniken.
Ett särskilt fokus ligger på frågan om vad det innebär att bli AI first – när HR-organisationer ställer om sina strukturer för att låta AI ta hand om det som är mest lämpat, samtidigt som människor frigörs till mer strategiska och värdeskapande roller.
Avsnittet belyser också poddens egen framtid, där Anna berättar om sin kommande rapport för strategiskt HR-arbete och om att HR Digitaliseringspodden går in i en ny fas efter sex år i sin nuvarande form.
Lyssna för att ta del av färska spaningar, verkliga case och insikter som hjälper dig att förstå och navigera i HR:s pågående transformation.
Transkribering:
Anna Carlsson: Hej alla härliga lyssnare av HR Digitaliseringspodden som har följt mig så länge. Idag är en liten speciell dag när du hör det här. Eller kanske du har läst mitt nyhetsbrev eller något på LinkedIn. Jag håller på att ställa om mitt liv. Ja, jag, det är Anna Carlsson som driver HR Digitaliseringspodden via företaget HR Digi. I och med omvärldens förändringar och mina predikningar om vikten av att tänka nytt och göra annorlunda, så gör jag nu det även själv. Idag handlar avsnittet om framtiden, vilket är nutiden för vissa företag i USA. Där gör man om sina organisationer för att nyttja AI på bästa sätt. Min personliga förändring kring mitt sätt att bedriva min verksamhet påverkas förstås av möjligheterna som ges i och med vår digitala värld av AI och min vilja att leva som jag lär. Så vad är det jag pratar om då?
Jo, det här är det sista avsnittet i den här formen av HR Digitaliseringspodden. Jag har under de sex år jag drivit podden haft en väldigt ambitiös inställning till en högkvalitativ produkt. Men av olika anledningar så kommer inte podden att låta på samma sätt eller släppas på samma sätt som tidigare. Just nu blir det nog en liten paus, eller så kommer det ett avsnitt, men då är det bara jag som pratar rakt in i micken. Kanske ingen intro musik ens. Troligtvis inga gäster utan bara ibland. Bara rakt på sak och kortare. Jag är inspirerad av Josh Bersin som gör det i sina avsnitt. Det betyder att kvaliteten blir annorlunda, men snabbheten kan öka från inspelning till leverans till er. Den andra varianten som kan bli verklighet är att någon som lyssnar vill ta över drivandet av podden. Och då menar jag projektledningen, planeringen och genomförandet. Och jag bara är med och spelar in avsnitten. Om du är intresserad av det så hör du av dig på anna@hrdigi.se.
Den andra saken jag vill berätta om innan avsnittet startar är att jag brukar spela in ett genomarbetat spaningsavsnitt med en massa information om nutid och framtid, plus tips och råd inför nästa år. Jag har mer information än vad jag någonsin har haft, men det är så mycket att det inte får plats i ett avsnitt. Därför fokuserar jag på Thought Leadership denna gång. Vad gör de som ligger i framkant? I stället har jag bestämt mig för att ta fram en rapport som kommer att finnas tillgänglig från mitten av november ungefär.
Här kommer jag att samla information om allt från vad du behöver tänka på i din verksamhet, hur framtiden ser ut, vilka leverantörer som finns, underlag, statistik, referenser till rapporter och annat. Material du kan behöva i din strategiplanering eller i dina beslutsprocesser. Du kan redan nu skriva upp dig om du är intresserad. Länken finns här direkt nu i texterna på din podd spelare, eller så hittar den på min hemsida under Nyheter, det vill säga hrdigi.se. Självklart kan du också anlita mig som rådgivare i ditt strategiarbete eller inspirationsföreläsningar, utbildningar eller liknande och då ta del av materialet på det sättet i stället. Så avsnittet idag handlar om framtiden. En framtid som kan se väldigt annorlunda ut nu med AI tillgängligheten. En framtid som kan se väldigt annorlunda ut nu med AI:s möjligheter. För ett år sedan visste ingen av oss riktigt vad det här skulle ta vägen, men nu finns lösningarna, organisationerna som genomfört förändringen och kunskapen hos konsulter som mig själv, som har fått prova att leda den här typen av förändringsarbete. Allt detta diskuterades på HR Tech i Las Vegas som jag besökte i slutet av september. Avsnittet idag delar mina insikter därifrån i samtal tillsammans med Emira Blomberg. Så som sagt, framöver kommer podden i enklare varianter med bara mig om ingen annan önskar ta över projektet. Och glöm nu inte att signa upp dig för min kommande rapport.
Anna Carlsson: Hej Emira!
Emira Blomberg: Hej Anna! Jag inser att det är jag som borde säga välkommen till dig för idag är det du som ska prata.
Anna Carlsson: Ja, jag tror att vi ska få prata båda två. Jag tänker att i och för sig mina spaningar som vi ska beröra.
Emira Blomberg: Ja, välkommen hem från Las Vegas!
Anna Carlsson: Tack så mycket ja, det var en fantastisk resa. Men jag är lite trött idag. Vi spelar in det här på måndagen. Jag kom hem i lördags och jag var jättekaxig. Jag träffade Johannes på flygplatsen. Johannes Sundlo. Vi har träffat på varandra och snackat lite. Jag tror jag var det var till honom jag sa: Men jag brukar inte få jetlag.
Emira Blomberg: Nej.
Anna Carlsson: Och så har jag värsta.
Emira Blomberg: Ja.
Anna Carlsson: Jag vet inte vad det är. Jag kan inte sova.
Emira Blomberg: Men det är ändå västkust. Inte riktigt, men det är på västra sidan. Vad är det för tidsskillnad?
Anna Carlsson: 9 timmar.
Emira Blomberg: Ja. Nej, det är klart. Då är man inte kanske superkaxig. Ja men du ser i alla fall fräsch ut.
Anna Carlsson: Ja.
Emira Blomberg: För att precis. Nu name droppade du dig lite där Johannes Sundlo. Vad har ni gjort? Vad har ni varit någonstans?
Emira Blomberg: Ja men vi har ju varit på HR Technology Conference and Exposition i Las Vegas, världens största HR Tech event. Helt fantastiskt. Och i år tyckte jag faktiskt att det var. För mig var det ännu mer. Det var något extra i år, kände jag.
Emira Blomberg: Varför då?
Anna Carlsson: Så mycket att vi har gått från AI att lära sig AI till att det är massor som har gjort massor.
Emira Blomberg: Jaha.
Anna Carlsson: Eller massor ska vi inte säga, men de som var där och som höll föreläsningar hade gjort väldigt mycket spännande saker. Plus att det finns väldigt mycket entreprenörer som har gjort spännande saker. Så det. Så jag känner mig uppfylld. Väldigt uppfylld.
Emira Blomberg: Ja, ja vad kul för vi var ju på HR Tech i samma gäng som anordnar HR Tech i Amsterdam som var nu här i våras, precis det är september nu. Nu i våras var det och då var vi där, både du och jag, och konstaterade då att det var väldigt mycket prat om AI, men väldigt få som kunde visa på saker som de hade gjort. Och nu har du alltså en massa smaskigheter om sådana saker, säger du? Så härligt!
Anna Carlsson: Jo, det stämmer. Jo, det är samma. Det är samma organisation. Det är ett eget team som driver Europa eventet, så de träffar det också. De var på plats och pratar med leverantörer. De vill ju se till att folk kommer till Europa eventet och visar upp det gör så att vi får samma smaskigheter i vår. Så det hoppas jag verkligen. Det är ju svårare för att det inte är lika många organisationer som har gjort saker i Europa. Men vi måste ju prata om en sak innan vi ger oss in i smaskigheterna. Det här kanske är sista gången vi sitter här.
Emira Blomberg: Så vemodigt eller?
Anna Carlsson: Ja, och skönt på ett sätt. Ja, det är för alla som lyssnar. Så är det så att jag har bestämt att jag behöver paus från podden den. Så just nu när vi spelar in så tror jag det är ett år sedan. Eller förlåt, sex år sedan. Inte ett år sedan. Sex år sedan jag släppte första avsnittet.
Emira Blomberg: Det är ett år sedan jag hoppade på.
Anna Carlsson: Ja.
Emira Blomberg: Men du hade ju kört fem år innan.
Anna Carlsson: Och så plötsligt har jag fått en känsla av att det är dags för nytt. Jag har ju delat lite på LinkedIn om att jag har gör förändringar i liv och fokus och det känns bra. Jag orkar inte riktigt med att driva det här. Det är ju ett projekt och just nu så är det ju inte världens bästa ekonomi. Så sponsorerna har inte riktigt dykt upp och jag har tappat lite energi för det här området. Så nu blir det en paus ett tag, så får vi se om det kommer tillbaka, eller någon annan kanske vill höra av sig och säga att jag vill ta över, eller man ska nog inte vara själv, man ska nog ha ett företag bakom sig för det är det ett projekt där.
Emira Blomberg: För du har ju jobbat upp både ett varumärke här och också en ganska trogen lyssnarskara, så det hade ju varit kul om någon hade velat ta över.
Anna Carlsson: Ja, det hade det verkligen och jag kan ju tänka mig att spela in avsnitt. Det är ju den lilla delen i det här projektet.
Emira Blomberg: Den som jag gör. Jag bara dyker upp här.
Anna Carlsson: Och spelar in.
Emira Blomberg: Och spelar in. Verkligen. Nej, men det är ju lyxen av att få ha varit Sidekick ändå. Jätteglad över att vi hann med ett år och så många spännande och intressanta gäster som har varit här. Och så mycket man lär sig ändå. Både av att göra det, Av att lyssna också. Hoppas vi såklart.
Anna Carlsson: Ja, självklart. Ja, det tror jag. Eftersom lyssnarskaran är så pass trogen så måste det ju vara så att man får någonting ut av det här.
Emira Blomberg: Ja precis. Alla ni nu som vill att Anna ska fortsätta med podden. Nej jag bara skoja.
Anna Carlsson: Då får ni se till att det blir någon som har lust att ta hand om projektledningen. Planeringen av gäster så fortsätter jag gärna, men just i det här formatet så kände jag att nu, nu behöver jag fokusera på lite andra saker.
Emira Blomberg: Ja, ja precis och ja. Men ska vi dyka in i det här nu med HR Tech Las Vegas. Jag har ju major FOMO kring detta. Jag har velat åka dit länge. Jag har varit i Las Vegas en gång som privatperson och det är ju för det första. Hela bilden kring detta är ju storslagen, minst sagt. Jag älskade Vegas. Vissa tycker att Vegas är plastigt och galet, men jag ser bara en massa vacker neon och kommersen. Vad ska man säga? Den moderna världen. Det är fult. Men det är också otroligt vackert i sin fulhet.
Anna Carlsson: I sin fulhet. Jag har varit där jag vet inte hur många gånger det är men kanske uppåt 15 gånger. Så jag är ju. Men nu hade jag en kompis med mig så jag fick uppleva några grejer som du vet. Ta med henne ut och visa henne runt. Det är lite roligt. Vad kul!
Emira Blomberg: Men det är ju också, ska vi säga. Är det inte typ i alla fall västvärldens mest helhets alltså man tar ett helhetsgrepp på HR med också fokus på senaste tekniken.
Anna Carlsson: Det är ju verkligen fokus på teknikens möjligheter. Men det som jag tycker är intressant, att första gången jag åkte så var det ju tekniken i fokus. Nu är det ju tekniken är HR. Det måste man. Det är ett sådant skifte som har skett sedan jag åkte första gången. 2018 var jag på HR Tech första gången. Innan det var jag på andra event i Las Vegas. Det är därför jag varit så många gånger. Men 2018 så handlar det mer om att få träffa spännande leverantörer. Vad kan man göra för någonting? Men nu är ju. Om man tittar på vad som händer i världen. Om vi tittar på megatrenderna så är det, det absolut största. Mest påverkan på oss skulle jag säga så är det ju AI och digitalisering och AI är ju digitalisering. Det är en helt ny form bara. Men det är ju det som verkligen påverkar oss som människor. Som medarbetare, som HR medarbetare. Det är så det känns som jag ska åka till Unleash också nu. Det är efter det här avsnittet är släppt och där har man ju mer ett bredare HR fokus. Men här har man verkligen fokus på vad tekniken möjliggör och erfarenheter. Trendspaningar Leverantörer 430 leverantörer tror jag var på golvet. Det är mycket. Väldigt intressant så man får liksom en insikt i var. Hur det kommer förhoppningsvis se ut här i Sverige om tio år. Förhoppningsvis är jag då kanske andra som tycker det är otäckt att tekniken ska ha en så stor plats inom HR.
Emira Blomberg: Men vi hade ju Nina Rapp här innan sommaren, men det avsnittet släpptes ju ganska så nyligen. Då var det väldigt mycket fokus på AI som AI och själva tekniken. Jag tycker det var så bra det du sa här precis att AI är digitalisering. Jag tror också vid något tillfälle att jag sa i podden att vi inte kommer prata AI så mycket länge till eller det blir irrelevant, utan det handlar snarare om tekniken och vad vi möjliggör med hjälp av den här tekniken. Men vi måste väl kalla det för att prata AI nu ett tag. Det är väl så liksom.
Anna Carlsson: Fast jag skulle säga så här att det var det var inte en session som handlade om hur du personligen använder AI. Nej, där är ju vi. Lite upplever jag att vi är kvar här, att vi ska lära oss AI. Utan det var en annan. Så det var därför som jag blev så inspirerad. Och då inser jag att det handlar ju väldigt mycket om att det är otäckt nu. För att när organisation är på riktigt har nyttjat kraften i AI och gjort förändringar i sin organisation i grunden. Det vill säga vi gör inte alls på samma sätt utan vi tänker helt nytt. Det blir något helt nytt och AI är det blir en naturlig del. Men det är en jätte skifte.
Emira Blomberg: Är det något särskilt du när du säger de här sakerna nu? Är det någon särskild session eller någonting som ploppar upp i huvudet när du tänker?
Anna Carlsson: Ja, min gamla arbetsgivare
Emira Blomberg: Ja.
Anna Carlsson: Det var väldigt intressant för IBM har jag jobbat på och där bestämde man sig. När jag var kvar fortfarande så fick vi vår första chattbot. Den fungerar ganska dåligt så då fick vi en Chat bot som hjälpte oss när man skulle skriva reseräkningar för det var så himla krångligt och så kunde man ställa frågor och så pekade den på rätt ställe där det stod svaren på sina frågor. Det var ju magiskt. Det var ju ingen man. Man behövde inte leta själv i manualen. Det var ju det man gjorde då, på den tiden. Då fick man ett dokument. Så här gör du. Och sen var det ju. Sen fick du ju klara det själv. Eller så fick du fråga en kollega eller din chef eller nåt för att få hjälp. Det var ju inte liksom. Nej, det var inte lätt. Men då började IBM:s resa och det här är deras, säger HRO som pratade. Det var första dagens keynote på eftermiddagen. Och det är ju en resa de har gjort, för de har gått till att de är AI first. Vi pratade ju mobile first tidigare. Nu är det AI first. Jag har ju lite siffror då. Men de har gått från att en vanlig modell med HR Business Partner och jag var ju del av den. Jag var en av cheferna på IBM när jag lämnade. Då hade de. De hade business partners. De hade specialister och en helt vanlig sådan servicecenter modell och krångliga olika system man skulle fatta hur man ska göra. En av de värsta sakerna var man skulle flytta personal. Det blev ju alltid fel. Man skulle veta vilka koder och massa grejer. De har ju gått nu till idag så är det 94 % av alla ärenden löses automatiskt av AI agenter. Så hela transfereringen av om det nu ska flyttas en person. Gör du genom att prata med din AI och så löser den det och tar reda på det och du blir rätt. Så här sitter vi då. Hur känns det?
Emira Blomberg: Ja, men jag bara funderar på ärenden. Vilken typ av ärenden är alla ärenden när det liksom?
Anna Carlsson: Alla HR ärenden har en tjänst som heter Ask HR, fråga HR och de började med att de började experimentera med chattar i då 2017 2018, när det fanns redan en viss generativ AI men inte mycket så den var ju inte alls. Den var ju inte alls på den nivå som kom sen. Men de började testa med chatt och det fanns massor med olika chattar. Så de lekte lite med det här för att testa tekniken. Och sen bestämde de sig för utifrån att de verkligen behövde spara pengar på området. Det blödde pengar i HR organisationen. Vi behöver göra något drastiskt och då bestämde de att nu ska vi ta använda oss av AI. Så de började skicka alla ärenden till sin chatt. För på det sättet fick de ju reda på både vilka ärenden som frågades om allting. Och det var inte bra i början. Det funkade ju inte, utan det handlar ju om att människor fick hjälpa till på olika sätt och de hade. När de började med det här så hade de ett engagemang index på plus 32. När de gick i gång med det här att börja rota, att allting skulle skickas till AI. För att AI:n ska lära sig och vi ska kunna bygga upp den här miljön så sjönk det till -17. Och successivt har de då förändrat och skickat över alla ärenden. Som sagt, 12 miljoner interaktioner per år. 94 % av ärendena löses helt av systemet utan att behöva skickas vidare till HR personal. Och sen har det gett 40 % i kostnadsreduktion i HR supporten. Men då finns det säkert en massa frågor om det här.
Emira Blomberg: Men jag tänker att det blir en. Vi har ju varit inne på det tidigare. Vad är HR egentligen? Och att HR är ett så himla brett spann av olika typer av ansvarsområden och uppgifter, och att vissa saker kanske är mer compliance, HR eller en egen profession i sig, medan andra saker handlar mer om att facilitera och stötta. Och jag tänker att det här ställer saker på sin spets. Att vi har de här lite de här genererar och styrarna. Att alla som har genererat någon slags information behöver inte det längre. Kanske. Vad vet jag liksom. Men det hade ju varit väldigt intressant att se där på insidan också. De blödde pengar säger du. Då antar jag att de har gjort sig av med folk också.
Anna Carlsson: Ja, det var det som jag vill egentligen komma till att hur har de gjort det här då? Vad hände med HR organisationen? Jag har ju sett det från utsidan. Jag har kollegor som har beklagat sig att de inte var kvar, för de vill inte vara med i den nya modellen. Och det är ju så med transformation att det är inte alltid den blir bra för alla. Det som man har gjort är ju att man har att de inte har sparkat folk och många på hela eventet pratar de om att man använder AI som en ursäkt för att göra sig av med folk, men det är oftast inte det, utan de har gjort en. De har ju minskat antalet medarbetare, men de har gjort det genom det är en av de avgångar som folk har rört på sig har flyttat på sig. De har inte tagit in fler just för de har kunnat minska kostnadsmassan. Så det är inte så att de gjorde ett stort program och sparkade folk, utan det var på andra sätt. Sen kanske någon här i Sverige fick något. Jag vet inte, det kan ju vara. Nu har jag bara lyssnat på henne som är ansvarig för hela området. Vad det sen blir för effekt exakt ute i varje land. Men det de gjorde var att för att kunna sen. Alla ärenden som inte AI:n kan lösa. De blir ju utmaningar. Det blir ju spännande dialoger. Då plötsligt ska ju en HR person kunna prata och då prata och lösa hjälpa till. Den här chefen att eller vad det nu som ska göras och lösa utmaningen. Och då handlar det om att du måste ha en mycket bredare kompetens. Tidigare hade man stuprör med mig kan Compensation och benefits och jag kan Talent Development, och jag kan. Och nu plötsligt så tittar man utifrån. Vad är det för utmaningar cheferna har och bemannar specialister utifrån det. Inte utifrån ett stuprör. En gammaldags modell. Utan mer kring ja men hur, hur behöver. Hur behöver cheferna stöd egentligen? Och det är det sätt de har byggt upp för stödet som finns bakom. Så du har inte. I vanliga fall så har man ofta en i stora organisationen. Man har ju ett servicecenter på något sätt som du kanske ringer till eller skickar in ärenden till. Då finns det en support som sitter först, som är ganska juniora, som sorterar det här och sen skickar det till någon specialist. Så du har alltid flera led, Men här blir det så att alla ärenden som inte har en AI:n klarar av. Den hamnar direkt hos en kompetent medarbetare. Det är modellen.
Emira Blomberg: Precis då tycker jag att det är intressant att de har tränat den här modellen genom att skicka in alla ärenden.
Anna Carlsson: Och att ringa in dem.
Emira Blomberg: Och de förstår att det behövs för att den ska lära sig saker. Och i början sjunker siffrorna drastiskt och ja, men då tänker jag. Gör man samma sak med människorna då? För människorna behöver ju nya skill set och tränas är det liksom. Var det något att prata om det? För Nu är det ju väldigt mycket prat om hur vi tränar de här modellerna så att de kan ta vissa uppgifter. Men det betyder också, precis som du säger, att vi får nya uppgifter. Är det någon som pratar om den?
Anna Carlsson: Ja, det var ju samma kontext att de pratade om hur de hade satt ihop människor med den typen av skills så att du kan berika varandra, så om du har en smalare kompetens och behöver en bredare, ännu en bredare, mer generell, så behöver du sitta tillsammans med andra och arbeta tillsammans med andra för kunskapsöverföringen. Men det hon mer pratade om var faktiskt hur man sedan också måste ta in juniorer. För det är också en sak som vi har diskuterat mycket. Vad händer när AI kommer och vi inte har de här juniorrollerna? Där pratar de om att de får sitta tillsammans. De får jobba med avancerade case som lärlingar mer än att behöva göra den här. Vad ska man säga? Administration? Mera rutinärende? Aktiviteterna för de finns ju inte längre. Men de måste ju lära sig som sa att vi inte ser att det försvinner på något sätt, utan vi fortfarande tar in att vi måste ha de här som kommer från skolan och de får då utvecklas på det sättet i stället.
Emira Blomberg: Så vi är nästan lite tillbaka till hur det var förr.
Anna Carlsson: Lärlingstiden.
Emira Blomberg: Precis. Och förhoppningsvis kanske en hållbarare på något sätt. Workforce planning struktur i och med detta. Vem vet liksom. För det är klart att det har varit jättesvårt för företagen att kompetens, planera och bemanna när det sitter en massa personer som är specialister på sina områden och behöver interagera med en massa andra människor. Men att specialistkunskapen är så pass mänsklig och sitter liksom inte i något strukturkapital. Det är klart att det blir väldigt disruptivt. Men åh vad spännande! Ja, okej, IBM, är det något mer du vill säga om just den grejen som du?
Anna Carlsson: Ja, för jag tänker mycket på det här kring att vad vi håller fast vid var hur vi har gjort saker hittills. Jag har mycket. Jag funderar mycket över det och under tiden hon presenterade också. Det är så enkelt att vilja fortsätta att göra saker som man alltid har gjort. Att det är inbyggt i oss som människor Och just den här förändringen, att den, den är tuff. När man tänker på vilka dåliga värden och vad allt man måste. Man måste ha en väldigt tydlig målbild om man ska göra förändring. Det går ju inte att ha något annat än ett tydligt mål framför sig. Att det här, det här vet jag kommer att bli bra och nu är det bra. Sen kanske människor inte har tyckt det hela vägen och det är den här förändringen, rummen som man ska igenom. Och det är ju. Men de har ju hållit på sedan 2017 så det är ju 8 år blir det ju nu.
Emira Blomberg: Exakt så. Målbild är också tydligt "why" att de måste veta varför och att det finns någon slags sense of urgency. Är också jätteviktigt för att ett förändringsarbete ska bli lyckat.
Anna Carlsson: Och där hade de ju fått ett krav på sig att ni måste minska kostnader. Jag tror att det finns mycket kostnader man skulle kunna arbeta med i organisationerna när man har tillgång till data och kan arbeta mer, men insiktsdrivet, snarare än att förhålla sig som en. Så här gör vi och det är tufft. Bryta mönster. Jättetufft.
Emira Blomberg: Precis.
Anna Carlsson: Men det var ju fler exempel som ett som du kanske skulle tycka om. Rekrytering har varit väldigt, väldigt mycket. Jag menar, om du tänker på vilka processer som kan digitaliseras och agentifieras. Så var det att ett hotell i Las Vegas som hade byggts. De är sådana här fin hotell som skulle bygga och rekrytera folk. 2000 personer på tre månader med bara att de använde jättemycket digitala verktyg i det här, alltså AI verktyg. Agenter som genomförde framför allt bokning av intervjuer och genomgångar av praktiska saker. Det som också diskuterades kring just det här med nyttjandet av AI var att man har mer och mer gått ifrån att diskutera mer om man ska granska CV, utan mer titta på andra saker där man verkligen får effekt av AI. Det var lite vattendelare om man ville göra det eller inte.
Emira Blomberg: Just det ja, För det är ju. Vi följer ju Workday lawsuiten med spänning såklart också. På tal om AI, rekrytering. För den som inte är uppdaterad så är det ju en pågående stämning mot Workday i USA, där det är en man som då initialt har hävdat att han har blivit diskriminerad utifrån att hans ansökningshandlingar inte har tagits vidare i processen på grund av hans ålder. Och normalt sett så brukar man ju inte kunna stämma leverantörer, utan man stämmer företagen som använder sig utav verktygen. Men det här är väl om det är första gången i historien, Men det är i alla fall ett historiskt case som det faktiskt är så att en leverantör står som stämningsföremål. Vad säger man?
Anna Carlsson: Jo, för att det är precis. För där är det ju verktyget i sig som man tycker har så att säga felbedömt.
Emira Blomberg: Precis.
Anna Carlsson: Vi får se. Jag vet inte vad som har hänt nu, om det har hänt något mer.
Emira Blomberg: Nej.
Anna Carlsson: Jag har skrivit om det i nyhetsbrevet också.
Emira Blomberg: Ja, precis.
Anna Carlsson: Men den är, den är intressant.
Emira Blomberg: Man skulle ju kunna tänka sig att det har avskräckt folk lite också. Jag håller med dig om att man har fokuserat mycket på CV, inte CV kanske. Men det är också så att det är så mycket annat som äter tid i en rekryteringsprocess.
Anna Carlsson: Jag har här det var den. Jag satt och bläddrade på min dator medan du pratade. Så finns det några rekryterings bolag som har rekrytering väldigt digitaliserat. Då har de ju markerat. Vad är det som man gör in person och vad kallar man det för. Mänskligt?
Emira Blomberg: Ja precis.
Anna Carlsson: In person. Career site jobb. Search send application. Talent communities. Kandidatscreening. Interview scheduling. Allt är digitaliserat där. In person Interview. Hiring decision är också personligt och sen är det allting digitalt igen. Send offer letter background check Onboarding forms. Och sen kommer vi till det personliga som är dag ett.
Emira Blomberg: Ja.
Anna Carlsson: Så det är ju väldigt mycket som man ser att man kan. Verkligen automatiserad och då AI:n kan göra otroligt mycket.
Emira Blomberg: Ja, nej men visst, det ska bli jättespännande att se hur slash om det här får fart. Men är det liksom det här caset du beskrev nu? Vilka var pådrivare av det?
Anna Carlsson: Det som var rekrytering? Det var jag som byggde ett hotell och behövde få tag på personal på hotellet.
Emira Blomberg: Så de byggde sin egen lösning för detta. Eller hade de leverantörer? Eller?
Anna Carlsson: Ja, de hade leverantörer. Det är också det spännande att jag sett så mycket intressanta riktiga agenttekniker. Det har kommit nya leverantörer som gör. Som har det här, bygger flödena helt från början till slut, som sköter sig självt. Och jag var hos en leverantör där man jobbar om de som lyssnar känner till Lovable. Du känner till Lovable, du vet hur det funkar, att man.
Emira Blomberg: The last piece of software eller vad de säger. Att de bygger the last piece of software.
Anna Carlsson: Det kanske de säger. Jag tänker att det är low code no codes så att du egentligen skriver det här vill jag göra och så gör system. Kanske kan du få ett system?
Emira Blomberg: De menar väl att ingen någonsin kommer behöva bygga ett system igen? Nej, vi märkte det. Jag tror att det är deras slogan. Jag ska inte. Det är den slogan som jag har sett florerat. Jag tycker den är catchy.
Anna Carlsson: Det är den. Och det var ju så jag fick stå och titta på när ett av de här. En av de här leverantörerna sa nu visar jag dig hur man gör. Och så skrev han bara att jag vill göra det här. Och den data finns i det systemet och så. Sen byggdes onboarding flödet för det där. Det är helt galet och väldigt intressant. Och sen så funkar det. Alltså nu ska vi också vara medvetna om att det behövs integration till den data som ska användas. Men det jag också diskuterade med många av de här leverantörerna kring som har de nya AI agents system, det är att den typen av system när det handlar om GDPR så ligger ju data kvar i systemen som den använder, så agenterna blir inte den här risken. Det betyder ju också att du ska kunna köpa in det från andra typer av leverantörer, för det lagras ingen data. Nej, det tycker jag är lite häftigt.
Emira Blomberg: Ja, det är det och vi har också diskuterat det här. Men lyssnarna vet väl såklart också att jag jobbar på ett mjukvaruföretag. Vi har också pratat om AI funktionalitet etc. Men jag har kommit fram till att framtiden kommer att bestå av två olika hårdare och kategoriserade de, två olika typer av system nästan. Det ena är de här agenterna eller användargränssnitt eller sättet som man interagerar med olika datakällor. Det är den ena kategorin. Den andra kategorin är datakvaliteten och datakällorna alltså för att AI:n blir aldrig bättre än vad data är. Och jag tror att det är det andra spåret att gå. Alla springer agent spåret nu upplever jag. Men att säkerställa att det finns en högkvalitativ datakälla att plocka från. Det är faktiskt också minst lika viktigt.
Anna Carlsson: Och det när alla stod och berättar om sina fancy verktyg här på ett event som jag var talare på, så pratade jag om vikten av datakvalitet. Men grejen var det var också intressant. Jag menar USA. Hur många år kan de vara före oss 5–10 år? De pratar inte data för det var så naturligt att man hade löst det. Det är en självklarhet att man är har sin data på plats, att man har sina system på plats. Man har grunddata, man har arbete och data påverkar verksamheterna och en del av det strategiska arbetet. Det är så självklart så att det. Det pratades inte.
Emira Blomberg: Nej.
Anna Carlsson: Det fanns sessioner jag om nya verktyg mer i som i sig har AI, AI chat generativ AI interface så att du enkelt kan prata med data så att den blir mycket lättare att kunna visualisera och skapa historier bakom din data. Men det var inte förra året så var det nya. Då var det fortfarande att man pratade just om det här med data och verkligen vikten av att arbeta med sin data och vilka olika erfarenheter man har dragit. Men det var väldigt, väldigt lite.
Emira Blomberg: Men det är väl det där också. På tal om Sundlo som du nämnde tidigare som. Det var väl han som på HR Tech Amsterdam i sitt tal då sa Map your processes. Att vi fortfarande kanske är där ändå. Att vi inte har riktigt koll. Vi har inte koll på våra processer. Vi har inte koll på vår data. Är det där skon klämmer eller vad tror du liksom?
Anna Carlsson: Ja, det är ju tillbaka till det som jag diskuterar så mycket. Och jag är lite mitt uppe i hela den här analysen. Och då kan jag ju nämna att jag kommer att ta fram en rapport som kommer att peka på alla de här olika sakerna, och också källor och olika leverantörer som man ska kunna komma åt. Vet inte om den är klar när det här avsnittet släpps, men kanske inte. Men däremot ska jag nog lägga in en länk om man är intresserad av att få tag på den här rapporten. Men det är ju. Det är ju tillbaka till att vi har vår historik och vi har ett speciellt arbetssätt i Sverige. Vi tillbaka till vår modell som är unik för oss. Att vi låter. Vi ger så mycket frihet eller frihet ansvar. Förlåt, inte frihet, men kanske det är frihet att ha ansvar som chef och ansvar för sina medarbetare. Hela den strukturen, den svenska modellen och hur vi förhandlar och arbetar med fack och liknande. Det har ju styrt hur HR:s roll har formats, och för 100 år sedan var det viktigt att man var beteendevetare och kunde psykologin bakom för att hjälpa medarbetarna. Och det är det som lever kvar. Och det är så vi har byggt våra strukturer och våra processer. Så det är inte i vår naturliga att vi ska ha använda och tänka disruptivt i det vi gör, utan vi är ju kanske mer trygghetssökare. Och alltså den här människa till människa Kontakten. Då är det inte. Det första man gör är att börja digitalisera.
Emira Blomberg: Hette HR någonting i USA? Innan det hette HR hade har Human Resources där också genomgått.
Anna Carlsson: Det är en fråga jag inte kan svara på.
Emira Blomberg: Jag bara tänkte här heter det personalvetare. Jag tyckte det var intressant med den här kuriosa. Just det att beteendevetare och personalavdelningen och de här bitarna hör ju personalavdelning. Personal. Det är inte chefsavdelning. Eller? Ja, men sen kom ju Human Resources och ibland är ju. Vi har diskuterat det också. Vad ska det heta? Men ibland är ju saker. Det är viktigt vad saker heter.
Anna Carlsson: Ja, jo, för det har ju en påverkan.
Emira Blomberg: Javisst.
Anna Carlsson: Men jag har ju faktiskt några siffror här kring det här med mognadsgrad. Jag har jobbat lite med. Det gör jag ju varje år är att se över hur. Vad? Vad pratar vi om? Vad jag pratar om var hur man kan tänka mognadsgrad. Där har jag haft en modell tidigare, men jag har gjort om den i år. Jag tänker mer på det här med digital mognadsgrad på ett annat sätt. Vad som egentligen ingår när man har kommit på olika nivåer. Och vi har ju. Om man tittar på den lägsta nivån är det här med att man har digitaliserat. Man håller på med sina HR system. Det är fortfarande väldigt många som gör det och ungefär 19 % när man tittar i olika datakällor som jag har analyserat och frågar mig inte om vilka just nu, för jag har inte riktig struktur i det här. Jag har en presentation här som jag ska hålla så och som fortfarande är kvar 19 %. Det är ganska mycket. Det är en femtedel av Sveriges organisationer som inte har egentligen gjort basjobbet. Sen har vi en emerging. Eller jag ska ta mellannivån först. Där är det ju att man har okej, man har sina system på plats, Man samlar data. Man jobbar med innovation och är på väg liksom man har på plats och kan verkligen. Man skulle kunna göra sin AI strategi och verkligen ge sig in i det här och automatisera. Där är ungefär 30 % av svenska företag. Sen har vi någonstans mitt emellan när man är på resan där man har implementerat vissa av våra system och är på. Man kanske inte har börjat så mycket med data ännu. Det är den där mitt emellan. Det är också 30 %, så det är en stor sjok som är 30 % som borde kunna ge sig in och bli AI drivna AI first. Men det är också många. Det är typ Vad blir det då? 31. Gud, jag kan inte räkna idag med min jetlag. 31 Ja, men det blir ju 50 % som är ändå inte så. Inte där ännu.
Emira Blomberg: Nej, det här med att bli AI first. Det är alltså att inom HR att du ska AI ska klara av att svara på detta innan en människa gör det. Eller hur definierar man?
Anna Carlsson: Ja, du behöver inte bara svara för det finns ju olika typer av agenter. Det handlar ju om att du. Men det är mycket det här med att du har lite större perspektiv. En av de saker de pratade om mycket var hur du. När du ska bli AI first. Då måste du börja titta på vad människor gör i sina jobb roller.
Emira Blomberg: Ja.
Anna Carlsson: Vad kan tas bort och ges till och vad kan automatiseras och vad blir kvar som är det viktiga för människan? Som är människoorienterat.
Emira Blomberg: Är det, det som är AI first?
Anna Carlsson: Det är sedan att man nyttjar AI.
Emira Blomberg: Mer än mänskliga resurser?
Anna Carlsson: Ja, mer än det beror väl på vad man gör för någonting.
Emira Blomberg: Det här är också en utmaning för jag tycker det blir så fluffigt ibland och basigt. Liksom remote first så kan jag förstå vad det är.
Anna Carlsson: Ja. För det har vi haft ett tag också.
Emira Blomberg: Det är tydligt. Det är geografiskt läge liksom. Antingen sitter du där eller så sitter du där. Men det här är mer. Om det inte är AI first. Vad är det då? Då är det human first, tänker jag. Är det så det är? Är det, det?
Anna Carlsson: Ja, men det måste det ju vara för det är antingen AI eller en människa.
Emira Blomberg: Ja precis. Då antar jag att begreppet AI first är det vi gör här mesta delen av våra saker som vi gör. Majoriteten av alla aktiviteter vi gör ska utföras av AI.
Anna Carlsson: Det behöver inte vara majoriteten, men det som är lämpat för AI ska utföras av AI.
Emira Blomberg: Jag fattar.
Anna Carlsson: För det är inte så att det är ett självändamål att försöka automatisera saker som inte har nytta av det.
Emira Blomberg: Nej.
Anna Carlsson: Utan, men däremot så har vi ju väldigt mycket rutinarbete som genomförs. Jag åt lunch med en gammal kollega, sa jag till dig som jag har stort förtroende för, och hon sa att man har skapat sig en modell när man svarar på frågor. Fortfarande i många HR organisationer att cheferna helt enkelt frågar HR som svarar. Och det här, då är det ju det Human first.
Emira Blomberg: Ja.
Anna Carlsson: Men är det bra värde? Är det bra nyttjande av den Kompetensens tid? Nej, men det är ju så att förändra det till att du faktiskt måste leta själv. Eller det finns en tjänst. Om det då finns en AI tjänst du kan fråga. Det blir ju mycket lättare. Jag går ju jättegärna till en AI tjänst när jag behöver hjälp med saker för att den kan saker. Men det är ju resan dit som är den tuffa. Och då är det ju att man hellre går till AI för att ställa frågor. Och sen när AI:n inte har svar eller det är för komplext, då går man till människan. Ja, men det finns ju ingenting som säger att den här rollen. Det beror ju på vad man har lagt i sin roll. För en HR chef till exempel, ska väl inte vara. Ska väl inte ge ifrån sig. En HR chef ska ju ha en roll att vara strategisk och arbeta med sitt ledningsteam och se var utmaningarna finns och hjälpa dem att nå organisationen och nå de mål som man är ute efter. Den rollen är ju bra om den har tillgång till AI som den själv inte behöver kunna massa detaljer utan kan jobba med det strategiska. Eller?
Emira Blomberg: Ja, men absolut. Eller ja, det blir ju stort. Och jag tänker att den här rapporten blir värdefull utifrån att vi behöver bli konkreta.
Anna Carlsson: Ja.
Emira Blomberg: Vi behöver verkligen bli konkreta och definiera vad vi menar med olika saker. För det är väl det här som är svårast i alla förändringsprojekt? Att och också det här är the mother of all fuck up liksom. Ja, men vi tänkte det här. Ja, men så var det ju inte. Du tänkte så. Jag tänkte så här. Ja, exakt. Och så har man liksom inte definierat och benat ut vad det är man faktiskt menar med saker och ting. Så det gäller väl verkligen att bli så konkret som man bara kan.
Anna Carlsson: Jag gillar ju modeller för att för mig blir det samma. Då förstår jag hur det kan läggas in i fack. Och en av de sakerna som det också pratas om är olika typer av AI. Vad ska vi hitta? AI agenter kan jag säga också, för det var ju också inte helt. Vi pratar mer om så här. Men vi har vi har AI. Vad betyder det då? Sen att försöka få det i en struktur. Där fick jag själv en modell kring att vi inte har agenter utan vi har generell. Vad ska vi säga? Nu måste jag hitta rätt ord här. Jag har inte hunnit prata om det här innan.
Emira Blomberg: Jag förstår det. Men det har också pratat om generativ AI conversational AI predictive AI.
Anna Carlsson: Nu skulle jag vilja se lite mer vilken roll de har. Det som används mest är ju den conversational. Vad heter det på svenska? Det var det jag försökte hitta.
Emira Blomberg: Nej, det vet jag faktiskt inte.
Anna Carlsson: Samtals AI säger konversational AI. Eller? Jag har aldrig hört något annat. Nej, faktiskt. Konversational AI är att du pratar med din AI. Det här är ju det som används mest. Och nu hittar inte jag siffrorna här, för det hade jag ju också. Men det finns i rapporten sen. Ja, för i en nyligen undersökning så tittar man i USA på vad man faktiskt använder sin AI till. Och där är det ju att man just helt enkelt håller på med text på olika sätt. Vi använder inte AI för något mer avancerat, speciellt så hög nivå som 81 % hade shadow AI. Alltså de tar med sig sin egen AI. Det här är ju lite risky, för det är då du inte har kontroll på vad du gör. Ja, men sen har jag sett lite andra typer och det är ju specifika agenter som gör en speciell uppgift. Som det här med rekrytering då, att man jobbar med någon specifik del. En som var med när de vann en tävling för startups, och de är en agent som hjälper den som söker att enkelt fylla i ansökningar för att det ska. Det är inte så att våra rekryteringssystem alltid är så enkla så att man bara pratar med en AI som hjälper en att fylla i utifrån sin information som man har. Då menar jag inte passing av en CV utan mer prata få ett mycket enklare gränssnitt. Det finns ju lite olika varianter på det som tidigare, men det här var ju supersmart som låg som en tjänst till oavsett rekryteringsplattform. Det är en specifik agent som gör något speciellt. Det kan ju vara intervjuare eller coacher eller vad det nu kan vara. Men sen har det ju plattformsagenter och då är det ju ett HR system till exempel, som har en agent som hjälper dig i det systemet. Det är mer, och det kan också vara Copilot som är en plattforms agent. Så det finns lite olika varianter hur mycket man gör. Sen var det en till variant som handlar som jag kallar för en kunskapsagent, och då var det Willis Towers Watson. Heter de. De heter WTV nu. så jag stod där och pratar med dem. Så då sa jag det är ju ni. Ja, de har ju tagit fram en agent, alltså en tjänst som gör att deras data och information och erfarenheter kan användas av småbolag. För tidigare är det väldigt dyrt att köpa deras data kring löner och liknande. Nu kan de sälja det till småbolag genom att de har en agent som tar fram den som gör exakt det samma. Det här har även Josh. Bersin har ju sin Galileo som han pratar om som en HR kunskapsagent. Utifrån all deras kunskap så lite olika varianter är fångad.
Emira Blomberg: Ja vad spännande när du sa så här. Ja, men om man pratar med det du nämnde det hur man pratar med AI:n och berättar hur man ska göra. Det här tycker jag är fascinerande också, för än så länge är ju AI för oss vanliga dödliga, i alla fall väldigt mycket skrift och väldigt lite verbalt.
Anna Carlsson: Det är ju en vana.
Emira Blomberg: Ja, men är det? Det här tycker jag är intressant. Kommer vi liksom även ersätta talet eller du vet så här. Förstår du vad jag menar att hitta.
Anna Carlsson: Prata med systemet.
Emira Blomberg: Ja men helt. Ett tag har det funnits ett motstånd mot detta. Det får man ju säga. Det kanske är för att man själv har. När de introducerade de röststyrda Automatiserade kundtjänstsamtalen så har man bara själv fått krupp på de här som inte fattar någonting så bara. Är det företag eller privat? Jag hörde inte vad du sa, men man ville inte. Man vill bara prata med en människa eller man vill skriva något. Jag vill inte gå igenom det här. Men hur? Hur? Den där transformationen tycker jag ska bli så spännande att följa. Hur vi kommer att acceptera eller inte acceptera att till exempel i rekryteringssammanhang prata med en AI screenare. Är det någonting som vi vill göra.
Anna Carlsson: Enligt undersökningar så vill vi det. Vi känner oss trygga i den miljön. Det är ingen som dömer oss när vi pratar med en AI, så det finns. Det har jag inte tittat på nu, men det har jag gammal eller äldre forskning. Inte gammal. Gammal ska man inte ta. Men jag tänker att i den här. Det här med att prata. Jag pratar ju med mina enheter och jag. Men det är så pinsamt. Jag blir så här. Jag vill prata för jag orkar inte skriva. Och så pratar jag med Chatgpt. Eller så skriver jag genom att prata till min dator. Men då måste jag göra själv. Jag kan inte sitta på tunnelbanan och prata. Min sambo brukar ropa. Säger du något? Nej jag pratar med datorn. Så jag pratar jättemycket. Men det är ju. Det har ju utvecklats och det är ju vi som måste hjälpa de här att utvecklas.
Emira Blomberg: Precis. Men då tänker jag också igen nu ska vi inte nörda ner för mycket, men jag tänker ändå en hel del på det här. Och jag tänker att det finns olika screeningverktyg nu som ersätter CV, granskning och så där, men det är fortfarande att kandidaten fyller i saker i skrift. Det kanske är också för att den kan göra det, on demand, om man kan göra det när den sitter på bussen. Man snackar inte loss med en AI på bussen.
Anna Carlsson: På bussen.
Emira Blomberg: Och lite sådana här grejer liksom. Sen har vi också gjort lite undersökningar kring att om du fick bli dömd eller bedömd av en människa eller en AI, vad skulle du då välja? Trots att du vet att människan är mer bias, så säger kandidaterna ändå människa utifrån att man på något sätt vill känna att man har någon slags påverkan, kanske på att man faktiskt kan fortfarande manipulera den här personen. Inte vet jag, till skillnad från AI: n.
Anna Carlsson: Men det är bra då man kan manipulera den.
Emira Blomberg: Nej, men det är det jag menar att rekrytering har ju handlat väldigt, väldigt mycket om hur bra är du på att sälja in dig själv? Det har handlat mer om det snarare än hur lämpad är du för jobbet?
Anna Carlsson: Exakt.
Emira Blomberg: Om man ska vara krass och den beteendeförändring. Jag vet inte. Vissa kommer vinna på den och andra kommer förlora. Och de som nu är vinnarna i detta, de kommer inte vilja släppa ifrån sig den makten.
Anna Carlsson: Det är framför allt det som har dykt upp. Att det är de som är bra på att prata för sig och skriva bra. Det är de som inte vill förlora makten.
Emira Blomberg: Precis.
Anna Carlsson: Och så plötsligt får andra makten som kanske är mer lämpade. Ja, det var också mycket uppe kring när ska man använda en AI för granskning? När ska man inte göra det? Och det är återigen det här med mognad hos både kandidater och rekryterande avdelning. Men också hur vi. Vad det är för typ av roll. Var är det relevant? Var är det stora volymer och var är det mindre volymer? Vad ska vi lägga vår vikt? Jag hade med podden för länge sedan så var det ett fin techbolag och jag trodde de hade digitaliserat allt, men nej då. Det var. Nej, men de tog ju in allt digitalt och men de gjorde alltid ett samtal för de var så måna om de som hade tagit sig igenom de första stegen att de skulle få ett samtal. Så ja, men det finns ju andra saker. Du kan du. Det är så lätt att man fastnar på just den delen som är en bedömningsgrej och som vi inte är vana vid, och vissa kommer förhoppningsvis vinna på det som kanske inte har vunnit förut. Men det finns så mycket annat jag tänker på det här mycket med planeringen av allt som ska göras och allt material som ska utvärderas och de delarna komma genom den här processen att snabbt ta fram avtal och allt det här.
Emira Blomberg: Jag tänker att det finns väldigt många motståndare där ute i alla fall, som kommer att slåss för att hålla kvar. Jag tänker också på chefer i organisationer som kanske aldrig hade blivit chefer om vi hade fattat mer datadrivna beslut och Learning in development initiativ som kanske riktas åt rätt håll. Nu säger jag inte att alla Learning in development initiativ har pekat fel, men vi har ju ganska många tråkiga exempel på stora kostnader för learning and development utan så mycket effekt. Då kanske vi också ska nämna Sana Labs får vi väl prata om var de där?
Anna Carlsson: Nej, de var på workday eventet som gick samtidigt. Det var inte så konstigt för köpet annonserades när jag satt och åt frukost med två tjejer som var HR Tech ansvarig på stora bolag. Den ena bara skrek. Workday har köpt Sana. Så det var jättecoolt och ja men det. Där är det återigen det här med digitaliseringen och vikten av att titta på nya lösningar som då ett bolag som Workday gör och Success factors. Ja, det är ju en hel diskussion det också, men det kan vi ta här i att det. Jag var också på några sessioner kring vad heter investeringar och vad man investerar i.
Emira Blomberg: Ja.
Anna Carlsson: Och var pengarna går någonstans. Det var det, de ser ju verkligen tydligt att det är mycket det som är större bolag när de köper upp bolag så handlar just om det här både att få kompetens och lösningar som är byggda utan den gamla historiken som sana. Varför köper workday sana? Det finns ju flera olika anledningar och dem de köpte tidigare. Vad heter de? De här rekryteringsbolag ska väl Paradox heter det. Glömde bort namnet. Det handlar ju om det. Och det är likadant med success faktor som köpte Smart Recruiters som också. Det handlar ju om både att få kompetensen och något som är tänkt för det är svårare och det påverkar marknaden väldigt mycket just nu med att man vill komma åt AI kompetens och AI lösningar. Som investerare och som större bolag som köper upp. Så det är intressant.
Emira Blomberg: Ja, verkligen.
Anna Carlsson: Sen har jag några andra saker. Sen ska vi avsluta tror jag. Jag tänkte mycket också på vad vi. Vad det inte pratades om. Apropå det här med att jag sa att det inte var något fokus på egentligen data så mycket. Det var några sessioner som handlade om värde av analys och jag träffade jätteintressant bolag som kopplar lärande. Det var därför jag kom på det här nu lärande till resultat och hade ett verktyg bara fokuserat på att kunna bevisa värde av lärande.
Emira Blomberg: Kul!
Anna Carlsson: Men det man inte pratar om. Det som var jättemycket tidigare år, det är ju skills. Men samtidigt så pratar vi om det i samband med AI, att vi måste börja titta på skills och tasks.
Emira Blomberg: Japp.
Anna Carlsson: Kompetens och uppgifter. Att försöka titta. Och det är där. Tillbaka till det här med AI first. Om man ska kunna ta. Vilka uppgifter är det som faktiskt inte är nödvändiga att en människa gör? Och ja, det kommer påverka oss otroligt mycket. Men det pratas inte om skills verktyg lika mycket som vi har gjort.
Emira Blomberg: Och jag kan förstå det, för jag är lite skeptisk. Eller så här. Jag har sagt det förut att jag jobbade ju på en stor, ett stort försäkringsbolag som hade kommit väldigt långt med skills mappning och gjort sina profiler och så där. Och de är ju super ambitiösa kring det och det funkade ju väldigt bra. Men jädrar vilken apparat det är! Och någon ska rodda runt det där och brinna för det och orka det. Och sen tror jag också att. Det de gjorde, som ändå var framgångsrikt, var att de stannade på en nivå där man inte går ner i microskills, För det är det jag tycker att jag har sett att de här skillsbolagen som profilerar sig som skills, mapping och sådana saker. Det blir för detaljerat. Det blir på sådan detaljnivå att hur fort går det att lära sig det här skillet? Ja, men du vet, hur kan vi det? Det blir så många lager för att man ska få nytta av de här verktygen. Så jag tror att de är alldeles för. Tanken är god, men jag tror inte att det är. Det är inte det som är lösningen.
Anna Carlsson: Nej, det är återigen vilken uppgift är det man ska lösa? Och det kan ju inte. Det är ju hela tiden man måste titta på vad man ska uppnå och vad man då behöver för hjälpmedel för att uppnå det. Och det för vissa kan det ju vara ett skills verktyg. Men det beror ju på. Det är ju ingenting som alla ska ha. Men vi måste på något sätt kunna titta på våra jobb roller och strukturera upp dem. Men då finns det ju också lösningar som ligger i bakgrunden. I stället för att vara ett verktyg du ska använda, så vill du kunna plocka ut data och modellera den för att ta reda på vad har vi och vilka jobb? Vilka arbetsuppgifter gör vi faktiskt?
Emira Blomberg: Ja, och sen tror jag mycket också mer på det här lärlingsgrejen. Tror jag verkligen på. lärlingsupplägget och så tror jag också att jag som har jobbat med psykometriska test och big five eller femfaktortest, jag kan ju säga att det våras för öppenhet eller openness, vilket är en av de här fem faktorerna, det vill säga att du är intresserad av nytänk, att du går i gång på din inre kreativa process och att du behöver nära den hela tiden. Abstrakt tänkande, ifrågasättande och framför allt att man känner en lust kring det som är nytt. Man känner en lust. Man vill ha mer. Man vill ha. Det är de här typerna som för de här abstrakta resonemangen över ett glas vin på en middag. Och så blir det två läger. Den ena, det ena hörnet, sitter och pratar trall och träslag och det andra hörnet sitter och pratar. Ja, inte vet jag, men något väldigt meta i alla fall.
Anna Carlsson: Jag tror att det är för komplext och för snabbrörligt. Det går för fort. Vi hinner inte med om vi ska hålla på och mappa skills och hela tiden säkerställa att vi liksom skills planerar utan. Jag tror mer på. Jag tror mer på att hitta de här personerna som snabbt kan ställa om i mindset och som är sådana här multitasking som du kan använda till mycket. Man brukar prata om talent talent management, om kajor och kolibrier, att kolibrier är de här som behöver väldigt, väldigt specifika förutsättningar i sin omgivning för att lyckas. Medan kajor kan man släppa ner var som helst och de kommer att ta sig fram. Och lite så tror jag att man är en ny slags talang som föds.
Anna Carlsson: Men samtidigt så får man inte känna att man skrämmer alla som lyssnar med att det finns bara en sorts profil.
Emira Blomberg: Åh nej, nej, nej, ja och nej. Det var ju verkligen inte meningen. Nej, men jag tror liksom att igen. Jag tror att det handlar om människor och att nu kommer någon där ute sitta och säga vi kan ju liksom visst plocka ner en människa i beståndsdelar och bryta ner, men jag tror ändå att det finns så många. Det finns så mycket här. Beteendeförändringar. Vilka sitter på makten? Vilka incitament har folk för att motarbeta saker versus att faktiskt promota saker? Det finns så många lager och lösningen är inte att köpa in ett smart verktyg, utan lösningen är ju det här som du säger också förändringsledningen varför.
Anna Carlsson: Och då måste jag ju lägga till. Men sen får vi faktiskt sluta prata. Det är att för pengarna man lägger på förändringsarbete har ökat. Väldigt glad av att se. Det här är en rapport som kommer från en organisation som heter Sapien Insights. Den har inte släppts ännu men de släpper alltid förhandsinformation på eventet. Sen kommer jag ha tillgång till den, men det blir inte förrän sista oktober. Därmed så kommer inte min rapport förrän jag har grävt lite mer i den där rapporten faktiskt. Men det är jättekul att det händer att man investerar. Det är väl ett måste?
Emira Blomberg: Ja, verkligen. Är det inte det som blir då? För det är väl det som blir kvar helt enkelt.
Anna Carlsson: Vi ska nu helt enkelt. Om man tittar på vad som kommer hända framöver långsiktigt då det är ju att vi kommer helt andra strukturer och delar av organisationen, hur vi arbetar och vad som görs av AI och vad som görs av oss. Oj oj oj, det blir stressigt.
Emira Blomberg: Men igen förändring går mycket långsammare än vad man tror. Det här klassiska att man överskattar det i i det korta men underskattar det i det långa så. Men om tio år, då ska det bli intressant att se vad som har hänt.
Anna Carlsson: 2035. Ojojoj du tack för att för det här samtalet blev du nog klokare av att jag har lärt mig.
Emira Blomberg: Ja, jag tycker det är intressant att det finns så konkreta case. Och då tycker jag. Då slår vi ett slag för den här rapporten sen där det blir lite mer konkret.
Anna Carlsson: Jag ska göra allt jag kan för att göra en konkret rapport med matnyttigt material som man kan använda i sin planering.
Emira Blomberg: Bra kul!
Anna Carlsson: Men du är det sista.
Emira Blomberg: Det får vi se.
Anna Carlsson: Jag håller dörren öppen.
Emira Blomberg: Precis. Jag ska till rec fest i Nashville i alla fall. Då får vi kanske köra något. Vi får se. Vi får se. Är det i slutorden?
Anna Carlsson: Vi får se.
Emira Blomberg: Det är bättre än att säga tack och hej. Eller?
Anna Carlsson: Ja, det är det. Det är bättre att säga på återhörande på något sätt.
Emira Blomberg: Ja, absolut.
