Utmaningar med AI: När dåligt omdöme skalas upp

Med den ökande kapaciteten och förväntningarna på AI uppstår en betydande fråga: vad om det är suboptimeringar och bristande omdöme som skalar istället för kompetens och kvalitet? Det skriver Joakim Lind från Cloudberry.

AI används numera inom många områden av marknadsföring och kommunikation, från analys och planering till kreativt arbete och beslutsunderlag. Hastighet och produktivitet är idag en grundläggande faktor.

Med fler verktyg som kan generera resonemang och analyser på kort tid, suddas gränserna för vem som anses kompetent ut. Snabbhet kan i teorin förbättra analyser, men det finns en risk att resultaten blir otillräckliga.

Förenklade perspektiv och undermåliga underlag får ofta större genomslag än de förtjänar. Det som ser genomarbetat ut saknar ofta djup och relevans, vilket leder till merarbete.

Workslop från AI-användning handlar inte om teknik, utan om organisation. Problem uppstår när ansvar och kompetens inte utvecklas i takt med AI:s kapacitet.

Diskussioner om AI-styrning utgår ofta från en idealiserad bild av organisationer, vilket sällan stämmer överens med verkligheten. När AI appliceras ovanpå befintliga arbetsmetoder kan det förstärka både positiva och negativa aspekter.

Frågan om styrning blir därför mer komplex. Kompetens är ofta spridd över organisationen, och förändringar sker kontinuerligt, vilket gör att styrmodeller snabbt kan bli otillräckliga.

Styrning handlar mindre om fasta strukturer och mer om att säkerställa att beslut prövas och korrigeras. Otydlighet kring ansvar skapar utrymme för undermåliga lösningar.

Inom kommunikation blir dessa utmaningar särskilt tydliga. Det är ett område som bygger på erfarenhet och omdöme, men AI kan generera analyser som bekräftar felaktiga uppfattningar.

Det innebär att personer utan specialistkompetens kan påverka innehåll och strategi på ett sätt som tidigare var ovanligt. Riskerna ökar ju fler som får tillgång till AI-verktyg.

Beställare kan göra mer kvalificerade bedömningar, men det kräver att de har rätt förmåga att värdera underlag. Utmaningar uppstår när icke-specialister får större genomslag.

Konsekvenserna blir att arbete och relationer förändras. AI kan förstärka det som redan finns, vilket riskerar att minska möjligheterna till genomarbetade lösningar.

I organisationer med tydligt ansvar kan detta hanteras, men i strukturer med bristande styrning dras beslut vidare utan tillräcklig prövning.

AI möjliggör snabbare beslut, vilket också ökar risken för misstag. Styrningen av AI handlar mer om att säkerställa omdöme och ansvar än om tekniska verktyg.

Det är avgörande att bristande omdöme inte får dominera. AI ska förstärka kompetens, inte ge en illusion av den.

Frågan kvarstår: Vilka förmågor förstärker AI?