Agenten skal give færre afbrydelser

Klokken er 14.17.

En medarbejder er i gang med en opgave, der kræver koncentration. Så kommer en besked. En kalenderpåmindelse. En notifikation fra et projektværktøj. Et spørgsmål i chatten. Og et forslag fra et værktøj med kunstig intelligens, der gerne vil hjælpe.

Det kan alt sammen være relevant. Men det er stadig en afbrydelse.

Derfor er en af de vigtigste opgaver i den næste fase med kunstig intelligens ikke at få flere ting til at blinke. Det er at få færre ting til at kræve menneskers opmærksomhed på det forkerte tidspunkt.

Mange har allerede lært den første måde at bruge ChatGPT eller Copilot på. Man åbner værktøjet, beskriver en opgave og får et svar. Det kræver opmærksomhed, men det er trods alt mennesket, der tager initiativet.

Agentarbejde ændrer på det.

Når kunstig intelligens begynder at arbejde mere proaktivt, kan den selv holde øje, samle op, foreslå næste skridt og vende tilbage, når noget kræver handling. Det kan være meget nyttigt. Men det kan også blive endnu et lag støj oven på en arbejdsdag, der i forvejen er fyldt med små afbrydelser.

Derfor bør en agent ikke vurderes på, hvor ofte medarbejderen bruger den.

Den bør vurderes på, hvor meget unødvendig koordinering den fjerner.

En agent må ikke blive den ivrige kollega ved skrivebordet

Forestil dig en ny kollega, der står ved siden af dit skrivebord hele dagen.

Hver gang der sker noget i en sag, spørger personen:

"Skal vi kigge på det her nu?"

Hver gang der kommer en mail:

"Vil du svare på den?"

Hver gang et dokument bliver ændret:

"Jeg har fundet noget."

Selv en dygtig kollega ville hurtigt blive en belastning.

Det samme gælder en digital medarbejder.

Hvis en agent hele tiden beder om opmærksomhed, flytter den ikke arbejdet væk fra mennesket. Den flytter bare afbrydelserne over i en ny kanal.

Det er ikke agentarbejde i moden form. Det er en chatbot med initiativ.

Skriv en afbrydelsesaftale, før agenten sættes fri

Det konkrete Phugl-implementeringspunkt er enkelt:

Før en agent får lov til at arbejde proaktivt, skal den have en afbrydelsesaftale.

Den behøver ikke være lang. Den skal bare besvare tre spørgsmål.

For det første: Hvad må agenten ordne i baggrunden?

Det kan være at samle bilag, finde forslag til mødetidspunkter, forberede en status, sortere henvendelser, finde manglende oplysninger eller opdatere en intern liste.

For det andet: Hvad skal agenten samle til en fast status?

Det kan være mindre beslutninger, åbne spørgsmål, uafklarede sager, ændringer siden sidst eller forslag, der ikke haster. De skal ikke dryppe ind hele dagen. De skal samles, så et menneske kan tage stilling til dem på én gang.

For det tredje: Hvad må agenten afbryde med det samme?

Det bør være få ting. En frist, der er ved at udløbe. En kunde, som risikerer at få et forkert svar. En sikkerhedshændelse. En betaling, der kan blive gennemført forkert. En sag, hvor næste handling får direkte betydning for et menneske.

Alt andet kan vente.

Fra hurtigere svar til en roligere arbejdsdag

Den første bølge af kunstig intelligens handlede ofte om at få svar hurtigere.

Skrive en mail hurtigere. Lave et udkast hurtigere. Opsummere et møde hurtigere.

Det er stadig værdifuldt.

Men agentarbejde bør hæve ambitionen.

Hvis en agent kan følge med i relevante informationsstrømme, bør den ikke kun være hurtig. Den bør også kunne skelne mellem det vigtige, det der kan vente, og det der slet ikke kræver handling.

En god intern agent kan for eksempel samle dagens beslutninger i én oversigt. Den kan lægge mindre spørgsmål i en statusbakke. Den kan vente med ikke-akutte emner, til medarbejderen alligevel har et planlagt tidspunkt til opfølgning.

Det lyder mindre imponerende end en demonstration, hvor agenten udfører ti opgaver på én gang.

Men i en rigtig organisation er det ofte mere værd.

Ro er også produktivitet.

Et konkret eksempel fra hverdagen

Forestil dig en mindre virksomhed med mange kundehenvendelser, interne opgaver og aftaler på tværs af kalender, mail og projektstyring.

En almindelig chatbot kan hjælpe medarbejderen med at skrive et svar, når medarbejderen selv åbner den og beder om hjælp.

En agent kan gøre noget andet.

Den kan opdage, at tre kunder spørger om næsten det samme, og samle dem i én status. Den kan finde en aftale, hvor et bilag mangler. Den kan foreslå, at to opgaver behandles samlet. Den kan forberede et svarudkast, men vente med at vise det til et fast tidspunkt.

Og den kan afbryde med det samme, hvis der opstår en reel risiko. For eksempel hvis en kunde er blevet lovet noget, virksomheden ikke kan levere, eller hvis en opgave er ved at overskride en frist.

Forskellen er vigtig.

Agenten skal ikke gøre opmærksom på sig selv, hver gang den har arbejdet.

Den skal gøre opmærksom på sig selv, når et menneske faktisk skal træffe en beslutning.

Stopreglen er enkel og nyttig

Der er en enkel stopregel, som mange virksomheder bør bruge i pilotprojekter:

Hvis agenten beder om menneskets opmærksomhed oftere, end den fjerner arbejde, skal den ikke udvides.

Så er problemet ikke nødvendigvis modellen.

Problemet kan ligge i opgaven, opsætningen eller afbrydelsesaftalen.

Måske rapporterer agenten for meget. Måske mangler den klare grænser for, hvad der er vigtigt. Måske forsøger man at automatisere en proces, som først bør ryddes op. Måske er der for mange systemer, der alle forsøger at være centrum for medarbejderens arbejdsdag.

Det er vigtigt at opdage tidligt.

Derfor bør en agentpilot ikke kun måle sparet tid eller antal producerede svar. Den bør også måle afbrydelser:

• Hvor mange gange bad agenten om opmærksomhed?
• Hvor mange afbrydelser var nødvendige?
• Hvor meget kunne være samlet til senere?
• Hvor mange beslutninger blev faktisk bedre?
• Hvor mange gange måtte medarbejderen rydde op efter agentens initiativer?

Det er den praktiske test: Tæl ikke kun svarene. Tæl, om arbejdsdagen blev roligere.

Mennesket leder stadig arbejdet

En agent, der aldrig afbryder, er heller ikke målet.

Nogle ting skal frem med det samme. Det gælder især persondata, betalinger, aftaler, kundeløfter, sikkerhed og myndighedsbeslutninger.

Netop derfor skal afbrydelser være et ledelsesvalg.

Man ville ikke bede en medarbejder om at prikke alle kolleger på skulderen ved hver lille observation. Man ville aftale, hvad der kan ordnes selv, hvad der samles til et møde, og hvad der kræver hurtig handling.

Sådan skal kunstig intelligens også ledes.

Det næste skridt er ikke bare at gøre ChatGPT eller Copilot mere proaktiv.

Det næste skridt er at beslutte, hvornår proaktivitet er en hjælp, og hvornår det blot er støj.

En god digital medarbejder gør ikke arbejdsdagen mere travl.

Den gør den mere overskuelig.