Alla har redan provat AI. Men många missar det mest intressanta med AI. Den verkliga potentialen finns i att hjälpa organisationer att upptäcka mönster, samband och insikter som kanske alltid har funnits där – utan att någon har sett dem.
Alla pratar om AI. Få pratar om förståelse.
Den som arbetar som kommunikationschef idag möter ett ständigt brus om artificiell intelligens. I allmänhet förstås, men också på ett sätt som flåsar den egna verksamheten i nacken. Det är frustrerande. AI ska ju förändra hur vi arbetar, kommunicerar och organiserar verksamheter. Och det kanske är bra. Men samtidigt är vardagen redan fylld av strategiarbete, ledningsfrågor, budgetar, verksamhetsutveckling och utmaningar. Att dessutom behöva sätta sig in i ännu ett komplext teknikområde är lättare sagt än gjort.
Många har redan bekantat sig i varierande grad med AI. Man har testat ChatGPT, sett AI-genererade bilder eller låtit någon tjänst sammanfatta ett dokument. Ofta är upplevelsen positiv, men kanske inte omvälvande.
Och det är här jag tror att många organisationer riskerar att missa det mest intressanta. För den stora förändringen handlar sannolikt inte om att AI kan skapa innehåll och sammanfatta dokument. Den handlar om att AI kan hjälpa oss att förstå sådant som tidigare varit mycket svårt att överblicka.
Organisationer lider sällan brist på information
Under de senaste tjugo åren har de flesta organisationer blivit allt bättre på att samla in information. Vi har webbanalys, användarundersökningar, kunddialoger, supportärenden, medarbetarundersökningar, strategidokument, projektutvärderingar och rapporter av alla tänkbara slag.
Problemet är inte att information saknas. Problemet är att den är utspridd.
Olika avdelningar analyserar sina egna underlag. Varje projekt producerar sin dokumentation. Varje rapport besvarar sina frågor. Kunskapen finns i organisationen, men den är uppdelad i separata öar.
Den som vill få en helhetsbild måste därför lägga väldigt mycket tid på att läsa, jämföra, tolka och sammanfoga information från många olika källor. I praktiken är det få som har möjlighet att göra det fullt ut.
Resultatet blir att viktiga samband förblir osynliga.
När AI börjar ställa bättre frågor
Den vanligaste bilden av AI är att man ställer en fråga och får ett svar. Det är visserligen sant, men den mest intressanta användningen är nog något helt annat.
Tänk dig en organisation som sjösatt en stor och verksamhetskritisk webbplats. Men satsningen har inte gett önskad effekt. Man har ju gjort allt enligt mallen. Tekniken utvecklas kontinuerligt. Man gör regelbundna användarundersökningar. Supporten fångar upp frågor och problem. Ledningen följer upp verksamhetens mål.
Var för sig finns det viktiga lärdomar att dra från alla de här underlagen. Och när AI analyserar dem tillsammans kan nya mönster framträda – mönster som varit osynliga, därför att helhetsbilden har saknats.
Kanske visar det sig att användarna främst letar efter information som organisationen inte prioriterar. Ett och samma problem kanske återkommer i utvärderingar år efter år – fast i olika utvärderingar. Olika delar av organisationen beskriver målgruppens behov på helt skilda sätt.
Plötsligt handlar det inte längre om webbplatsen. Det handlar om organisationens förståelse för sina användare. Och i förlängningen sig själv.
AI har då inte levererat ett svar. Den har hjälpt organisationen att upptäcka att den kanske ställer fel frågor från början.
Det är en betydligt mer strategisk användning av AI.
Från innehållsproduktion till organisatoriskt lärande
När AI diskuteras i kommunikationssammanhang kretsar samtalet ofta kring effektivisering. Hur mycket snabbare kan vi producera innehåll? Hur mycket tid kan vi spara? Det är relevanta frågor. Men de riskerar också att begränsa perspektivet.
Om vi bara ser AI som ett verktyg för att producera mer innehåll kommer vi sannolikt att använda tekniken till att göra samma saker som tidigare, bara mycket snabbare. Men AI kan också användas för att stärka organisationens lärande.
Den kan hjälpa oss att identifiera återkommande teman i flera års medarbetarundersökningar. Den kan jämföra styrdokument med insikter från målgruppsanalyser. Den kan hitta motsägelser mellan verksamhetens mål och användarnas faktiska beteenden. Den kan synliggöra mönster som ingen enskild rapport avslöjar.
I den rollen fungerar AI mindre som en assistent och mer som ett analysverktyg. Eller kanske till och med som ett stöd för reflektion.
Chefer behöver inte bli AI-experter
Det finns en utbredd föreställning att ledare först måste förstå AI på djupet för att kunna fatta kloka beslut om tekniken. Jag är inte säker på att det stämmer. Kommunikationschefer behöver inte förstå hur en språkmodell tränas eller hur en AI-tjänst är uppbyggd rent tekniskt. På samma sätt som man inte behöver förstå hur en databas fungerar för att kunna använda ett verksamhetssystem.
Däremot behöver man förstå vilka frågor tekniken är lämplig för.
Den avgörande kompetensen handlar därför kanske mindre om teknik och mer om verksamhetsförståelse.
- Vilka problem försöker vi lösa?
- Vilken kunskap finns redan i organisationen?
- Vilka samband har vi svårt att upptäcka idag?
- Vilka beslut skulle bli bättre om vi förstår våra användare, medarbetare och kunder bättre?
Det är frågor som ligger nära ledningens uppdrag redan idag. Men det är svar som kan vara förtvivlat svåra att få syn på.
Den största möjligheten är inte att skapa mer
Som vi alla kan konstatera – under de senaste åren har många organisationer fokuserat på hur AI kan hjälpa dem att producera mer innehåll snabbare. Det är förståeligt. Vinsterna är konkreta och lätta att demonstrera.
Men på längre sikt tror jag att den större möjligheten ligger någon annanstans.
Du lider inte brist på innehåll. Du lider snarare av brist på överblick. Informationen finns redan där, men den är utspridd över dokument, rapporter, system och människor. Om AI kan hjälpa oss att se mönster i allt detta, så handlar det mest värdefulla stödet om hur vi kan fatta bättre beslut.
För den som arbetar med kommunikation, digital utveckling eller verksamhetsstyrning är det kanske där den verkligt strategiska potentialen finns. Inte i att AI skapar åt oss – utan i att den hjälper oss att förstå det vi redan har.
