Generativ AI har sneget sig ind i programmer, som mange bruger på nærmest daglig basis. Zoom har bl.a. tilføjet en ”AI Companion”, der kan fortælle dig, hvad der er sket til mødet, hvis du skulle komme for sent, og Microsoft Teams har en ”Copilot”, der kan opsummere hovedpunkterne for dig, så du ikke selv behøver at tage noter. Værktøjet ”Read AI” er gået et skridt videre og kan ikke bare optage, transskribere og analysere interaktioner, men også måle de enkelte deltageres engagement og taletid under mødet.
Et sådant redskab kan øge produktiviteten og være hjælpsomt ift. feedback, men der er også en bagside af medaljen. Når man begynder at outsource sin opmærksomhed til teknologi, bliver møderne umiddelbart mere effektive, men forståelsen og forpligtelsen til at handle udebliver. Mange er hurtige til at tage teknologien til sig, men hvad betyder det for den måde, man holder møder på?
Læs også: 6 råd: De første skridt med AI
Her får du fem punkter med potentielle fordele og faldgruber ved at bruge AI i møder:
1. Hvem der taler og bliver hørt
Måske har du allerede inden onlinemødet en begyndende mistanke om, hvem der kommer til at snuppe det meste af taletiden, og hvem der kommer til at afbryde hvem. AI kan gøre din mistanke til konkret fakta.
Det kan betyde, at dem der taler meget, bliver gjort opmærksomme på det, og måske motiverede til at skabe mere plads til andre. Dog er grundene til, man taler meget eller lidt til et møde, mere komplicerede end som så. Ved at gøre opmærksom på mængden af taletid risikerer man både, at folk holder sig fra at tage ordet i frygt for at fylde for meget, og at dem, der bidrager ved at lytte aktivt, føler sig tvunget til at tale uden at have noget at sige.
2. Hvad der bliver sagt og hørt
Mange er vant til at skrive ned, hvad der bliver sagt til møder. Hvem var det nu lige, der stod for at gøre hvad? Og hvem var for og imod forslaget fra ledelsen? Nu kan AI tage noter, fremhæve hovedpointer og lave lister med handlingsplaner og ansvarsområder. Mødedeltagerne kan altså rette deres opmærksomhed 100 pct. mod mødet selv, og alle kan gå derfra med én fælles udlægning af, hvad der skete.
Det er selvfølgelig smart, men man risikerer også, at emner som menneskelige fejl, mentalt helbred eller generel kritik ikke får plads på mødet, fordi deltagerne er bange for, at deres synspunkter fanges og misforstås i denne fælles udlægning af mødet.
Read AI annoncerer sin tilstedeværelse i begyndelsen af mødet, og man har derfor mulighed for at fravælge optagning og generering af data. I en verden uden sociale hierarkier, ville denne løsning være optimal – men vil man som medarbejder kunne vælge det fra, når ens leder står for mødet?
3. Hvornår man taler og lytter
Menneskers energiniveauer svinger op og ned i løbet af en dag, og det er helt naturligt. AI kan bruge den viden til at planlægge møder alt efter, hvornår på dagen man er mest oplagt til det. Denne funktion kan være en stopklods for såkaldt ”domino Zoom-møder”, hvor man springer fra det ene til det andet møde uden at få noget ud af dem. AI kan også påpege hvilke møder, der er unødvendige ved at analysere din deltagelse på andre møder og hermed forhindre unødig travlhed og møder uden indhold. Igen, super smart.
Et problem ved at planlægge alt gennem AI er, at de data, der trækkes på, kan være begrænset og derfor ikke give et sandfærdigt billede. Det er vanskeligt at analysere engagement, og det leder ofte til fejl, fordi der ikke lægges vægt på fx kulturelle forskelle og neurodiversitet.
AI har svært ved at afkode, hvad det betyder, hvis du fx ser væk fra skærmen, rynker panden eller bruger humor – især sarkasme. Alt dette kan være helt normalt for dig at gøre, men det kan få AI til at konkludere, at du ikke er interesseret i mødet, selvom det ikke er tilfældet.
4. Hvor man taler og lytter
I en stor undersøgelse med 20.000 besvarelser fra medarbejdere fandt man, at de fleste føler sig mere på vagt på formelle møder – den slags, hvor AI oftest benyttes. Dette ses i forhold til en-til-en møder med lederen eller uformelle samtaler med kollegaerne. Medarbejderne bliver måske endda mindre villige til at tage ordet, hvis alt, de siger, optages og deles uden deres viden.
AI kan på denne vis være med til at flytte nogle samtaler offline, hvor man ikke får glæde af den kollektive meningsdannelse, der finder sted på et fælles onlinemøde.
5. Hvordan man taler og lytter
Mange organisationer benytter feedback i hverdagen, men der er naturligvis mange forhold at tage hensyn til i den forbindelse. De færreste vil påpege overfor de andre på kontoret, hvis Karin har søgt efter afbudsrejser på arbejdscomputeren eller indrømme, hvis de selv lige glemmer at lytte efter på mødet et par minutter.
AI er ikke bange for at komme med feedback og kan ikke blive forlegen. Mange vil snart opleve at få feedback på deres virtuelle tilstedeværelse, og på hvordan de taler og lytter – både om de afbryder andre (og hvem), og hvis de bruger afvisende kropssprog eller ekskluderende sprog.
Den data kan være utrolig værdifuld. Men hvis medarbejderne føler, at de bliver overvåget og deres opførsel kategoriseret, kan det skabe en form for ”performance opførsel” på møder. Medarbejderne kan tilpasse deres opførsel efter de ting, som AI vægter højt og ”giver point”.
Der er altså mange fordele ved at inkludere AI-værktøjer til at afholde møder, men de mange nye muligheder kræver også refleksion over, hvilke potentielle faldgruber der opstår.
Hvad bestemmer, om AI har en positiv eller negativ indflydelse på møder?
| Balancen mellem fordele og ulemper ved brugen af AI til møder afgøres af tre ting: Effekten af magt og status: Den måde, folk fornemmer relativ magt, vil påvirke deres tillid til AI-værktøjer, deres evne til at fravælge AI-sporing og deres indflydelse på, hvordan data bliver brugt. Nøglen er at anerkende hvilke magtkulturer, der er tilstede – også til møder. Hvad vi anerkender som viden: Man kan overlade ansvaret for at lytte og forstå hinanden på møder til AI, men man kan også opbygge egne argumenter med udgangspunkt i teknologien. Hvis man gør sidstnævnte meget og bliver afhængig af AI som primær kilde til viden, kan man miste de muskler, man har brug for, når man skal lære, coache eller lytte til og tale med andre. At stoppe op for at lære: Skabes der plads til at lære, når man byder ny teknologi velkommen, og træffes der gode beslutninger om, hvordan den implementeres? Når man vil bruge AI til at facilitere møder, er det vigtigt at sætte tid af til at lære, hvordan man bruger teknologien, og hvad man potentielt går glip af ved at bruge den. |
Artiklen er frit oversat og redigeret ud fra artiklen How AI Can Change Team Dynamics i Harvard Business Review.
