Ledningsfunktionerna står inför en förändring. En intressant fråga är hur AI kommer påverka ledningsfunktionerna. Kommer AI komplettera medlemmarna eller kommer AI ta över helt? Ett resonemang, beskrivs av respondenterna, vara att AI ska bli deras kollega och stötta
ledningsfunktionerna när de övriga medlemmarnas förmågor inte räcker till. Det kan exempelvis vara vid beslutsfattande eller vid omvärldsbevakning. Om vi använder AI på rätt sätt kommer AI snarare hjälpa oss, än att ta våra jobb (Davenport och Ronanki, 2018). I detta scenario behöver AI förmodligen ha förmågan att förstå vad en människa vill. För om AI inte förstår
sammanhanget kan det bara ha enkla svar på frågor. Om vi ska se AI som vår kollega behöver AI förmodligen inte bara veta hur det ska utföra sina arbetsuppgifter utan att det måste även kunna utföra sina arbetsuppgifter utan att en mänsklig kollega ber om det. Det kräver dock att företag utvecklar en god relation till AI genom att öka den allmänna kompetensen hos anställda. Ett annat resonemang från respondenterna, liksom Lavie (2006), är att AI skulle kunna leda till nya sätt att utföra arbetsuppgifter på. En tanke är att AI kommer ta över “tråkiga” och
standardiserade uppgifter som människan tidigare har gjort och således bli
ledningsfunktionernas slav. Det skulle ge människor mer tid till att arbeta med mer kvalitativa och tillfredsställande uppgifter som kräver mänsklig intelligens. Kanske kommer framtidens yrken kräva att människan blir just mer mänsklig. Risken med att använda AI på detta vis blir dock förmodligen att AI:s potential inte fullt utnyttjas. Företag kan då gå miste om fördelar som AI skulle kunna bidra med om det använts i mer komplexa uppgifter. Som en grupp
respondenter antydde är det inget problem om AI saknar en intuitiv förmåga eftersom att människan ändå alltid kommer ha det övergripande ansvaret.
Frågan är dock om det är möjligt att människan har det yttersta ansvaret om AI utvecklas till att bli mer intelligent än människan? Om man vet att AI är bäst kapabel till att utföra vissa
uppgifter kommer människan förmodligen att bli underordnad AI. Risken kan då vara att
ledningsfunktionerna tappar kontrollen och att AI blir deras herre. Några respondenter beskriver att etableringen av AI kan innebära att vi får lägre förväntningar på vad människan ska bidra med. Det skulle kunna innebära att rollerna i ledningsfunktionerna blir mindre betydelsefulla, kanske till och med försvinner, eftersom att man inte längre kommer vara lika beroende av den mänskliga kunskapen, tror respondenterna.
Det går dock att ifrågasätta att AI tar människans jobb. Det är ingen tvekan om att AI kommer befria människor från vissa arbetsuppgifter. Men, när människan blir befriad från dessa kan mer tid istället ägnas åt sådana arbetsuppgifter som inte hunnits med tidigare. Exempel på sådana arbetsuppgifter skulle kunna vara sådana som kräver kognitiv begåvning.
35
6. Slutsats
Slutsatsen ämnar att besvara frågeställningarna: ● Hur uppfattas AI av styrelsemedlemmar?
● Hur styr deras uppfattning användningen av AI i ledningsfunktioner?
Med avseende på den första frågan har respondenterna generellt sett en homogen uppfattning om AI. Det är att AI förknippas med något nytt och innovativt och respondenterna ser fler möjligheter än hot med AI. Respondenternas uttalanden går att sammanfatta som att AI skall (1) göra människor smartare, (2) ersätta mänsklig arbetskraft och (3) göra sådant som människor aldrig någonsin kan göra.
AI som fenomen beskrivs vara under ständig utveckling vilket kräver en abstrakt definition på AI. Den abstrakta definitionen har dock fått konsekvenser. Framförallt har det blivit lite av en öppen tolkning för företag att avgöra vad som ska klassas som AI. Det innebär att även enklare tekniska lösningar kan klassas som AI, trots att AI ofta ses som något innovativt och avancerat. Konsekvenserna blir således att företag, genom att benämna sina tekniska lösningar som AI, får formell status som de kanske egentligen inte borde få. Respondenter i studien vittnar om
tillfällen där företag har använt benämningen AI i PR-syfte utan att tillämpa det i praktiken. Det blir således ett problem om omgivningen har uppfattningar av AI-lösningar som mer avancerade än vad som är fallet i verkligheten.
En av de främsta konsekvenserna från utvecklingen av AI tror respondenterna kommer vara ökad konkurrens. En ökad konkurrens beskrivs leda till att företag dels kommer tvingas använda AI, men även att kommunicera ut sitt användande av AI. Till en början förväntas främst företag som satsar på teknologi, exempelvis IT-branschen uppleva förändringar i konkurrenssituationen. På sikt väntas dock även andra branscher påverkas. Det är viktigt för organisationer att anpassa sig efter förväntningar och krav från omvärlden då det ofta är förmågan att anpassa sig efter dessa som avgör huruvida företag lyckas stanna på marknaden (Eriksson-Zetterquist, 2009; Meyer & Rowan, 1977; Rövik, 2008). De företag som lyckas tillämpa AI bäst förväntas således vara de som kommer att överleva.
Som svar på den andra forskningsfrågan leder styrelsemedlemmars positiva uppfattning på AI till att alla respondenter, utom en, ser en framtid med AI i ledningsfunktioner. Detta trots att ingen av respondenterna använder AI i ledningsfunktionerna idag. Noterbart är att de flesta förutspår att detta kommer ske redan inom en relativt snar framtid, inom 3-10 år tror 13 av 17 respondenter.
Generellt har företag, ibland motvilligt, börjat inse att AI är överlägsen människan på många plan. AI kan redan idag utföra flera uppgifter bättre än människan. Det största värdet med att använda AI i ledningsfunktionerna beskrivs vara det stöd som AI förväntas ge i
36
beslutsfattaren då många beslut fattas på en intuitiv grund samt att juridiken inte tillåter att AI har ansvar.
Uppgifter som AI inte har övertaget om är de som kräver etik och moral. Respondenterna har delade uppfattningar om AI behöver förstå etik och moral för att användas i
ledningsfunktionerna. Utifrån detta går det att dra slutsatsen att det varierar från situation till situation huruvida AI behöver kunna ta etik och moral i beaktande för att användas i
ledningsfunktioner. I vissa situationer, exempelvis vid bemötande av kunder, är det viktigt att AI förstår etik och moral. I andra situationer, exempelvis när man behöver fakta för att kunna ta viktiga beslut, är det mindre viktigt att AI förstår etik och moral.
Utöver detta ser respondenterna även andra fördelar med AI i ledningsfunktionerna.
Bland annat förväntas det kunna bidra med legitimitet från omvärlden då de företag som idag använder AI i ledningsfunktionerna, exempelvis Deep Knowledge Ventures och Tieto, får mycket positiv publicitet i media. Redogörelse av institutionaliserade teknologiska lösningar leder till att organisationer ses som moderna och lämpliga (Eriksson-Zetterquist, 2009) och det kan således vara en fördel för företag att kommunicera ut att man arbetar med AI i
ledningsfunktionerna.
Om AI blir så välutvecklat som respondenterna tror, menar de att ledningsfunktionerna står inför en förändring. Respondenterna ser framförallt att de kommer få mer tid till kvalitativa
arbetsuppgifter, men upplever även vissa risker med att AI utvecklas. I ledningsfunktionerna skulle det kunna innebära exempelvis “digital curling”, att människans arbete blir mindre trovärdigt och att anställda kommer bli enklare utbytbara. Företag behöver vara medvetna om både risker och möjligheter som etableringen av AI kan medföra. I hur stor utsträckning AI kommer att förändra kan dock vara en fråga för företagen själva att avgöra. AI kan användas både som kollega, slav och herre. Som en kollega kompletterar AI den mänskliga arbetskraften genom att göra människan smartare. Som slav utför AI enkla och “tråkiga” uppgifter som människan inte vill göra. AI blir vår herre när framtagna lösningar ligger utanför den mänskliga fattningsförmågan (black boxes) vilket skulle innebära att människan kommer lyda AI utan att förstå varför. Olika företag kommer förmodligen gynnas av olika AI-lösningar.
Företag måste därför öka kunskapen kring AI samt skapa en tydlig strategi för hur de ska använda AI för att få ut maximal nytta.
Slutsatsen fastställs därmed till att AI är ett fenomen som förväntas etablera sig i företag i stor utsträckning i framtiden. Det tror respondenterna kommer leda till en ökad konkurrens. Trots framtidsförhoppningar är det inte tydligt exakt vad AI är. Avsaknaden av en tydlig definition har, som det ser ut idag, lett till att företag fått utrymme att fritt definiera vad som ska klassas som AI. Därmed tros företag kunna utnyttja begreppet och benämna även enklare teknik som AI. På det sättet får de formell status, i form av legitimitet från omvärlden, som de kanske
egentligen inte förtjänar. Vi föreslår därför att det framställs krav på att företag upprättar en “innehållsdeklaration” av sina tekniska lösningar när de hänvisar till AI. Det skulle skapa en större trovärdighet och mindre tvetydighet i begreppet.
37
Ledningsfunktioner förväntas använda AI i framtiden. Den förväntade konsekvensen av att implementera AI i ledningsfunktionerna beskrivs av respondenterna framförallt vara att bättre beslut kommer kunna tas. Beroende på hur AI används kan det både gynna och vara på
bekostnad av den mänskliga arbetskraften.
6.1 Förslag på vidare forskning
I denna studie har vi undersökt hur AI uppfattas av styrelsemedlemmar och hur denna uppfattning styr användningen av AI i ledningsfunktioner. Utifrån studien kan vi framförallt kartlägga tre olösta problem med att använda AI i mänskliga sammanhang. Det första problemet är hur AI skall förklara för människor vad AI föreslår när komplexiteten i det AI gjort ökar? Det andra problemet är vem som tar det moraliska ansvaret för det AI gör? Det tredje problemet är den juridiska aspekten. Vem är juridiskt ansvarig för det AI gör?
Dessa tre problem komplicerar användadet av AI. Eftersom användningen av AI förväntas öka uppmuntrar vi till vidare forskning kring hur dessa tre problem ska hanteras i framtiden.
38
7. Referenser
Ahrne, G. & Svensson, P. (2015). Handbok i kvalitativa metoder. (2., [utök. och aktualiserade] uppl.) Stockholm: Liber.
Akerkar, R. (2019). Artificial intelligence for business. Cham, Switzerland: Springer.
Aldrich, H.E. (1979). Organizations and environments. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall.
Bathaee, Y. (2018). The artificial intelligence black box and the failure of intent and causation. Harvard
Journal of Law & Technology Volume 31, Number 2 Spring 2018
BBC (2014) Algorithm appointed board director. BBC.
Boman, M. (2018). Vad Är AI?. Livet Med AI – Stiftelsen För Strategisk Forskning. Hämtad den 13/5-19
från https://strategiska.se/app/uploads/livet-med-ai.pdf
Bryman, A. & Bell, E. (2017). Företagsekonomiska forskningsmetoder. (Upplaga 3). Stockholm: Liber. Brynjolfsson, E. & McAfee, A. (2017). The Business of Artificial Intelligence. Harvard Business
Review.
Chauhan, R. Iyengar, S. Katyal, V. Schatsky, D. (2019) Can AI be ethical? Why enterprises shouldn’t
wait for AI regulation. Deloitte.
Czarniawska, B. (2015). En teori om organisering. Lund: Studentlitteratur. Dalen, M. Intervju som metod, 2., utök. uppl., Gleerups utbildning, Malmö, 2015
Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business
Review, 2018.
Davidsson, B. & Patel, R. (2011). Forskningsmetodikens grunder: att planera, genomföra och
rapportera en undersökning. (4., [uppdaterade] uppl.) Lund: Studentlitteratur.
EU-kommissionen (2018) Attitudes towards the impact of digitisation and automation on daily life. Europakommissionen.
EU-kommissionen. (2019). Pressmeddelande: Internationella kvinnodagen 2019: ökad jämlikhet, men
förändringarna går för långsamt. Hämtad 23/5-19 från http://europa.eu/rapid/press-release_IP-19-1495_sv.htm
Eriksson-Zetterquist, Ulla. (2009) Institutionell teori - Ideér, moden, förändring. Liber AB Gattami, a. (2018). “Har Alicia T rösträtt?”. AI-podden. Hämtad 25/4-19 från
39 Gorman, P. (2018). What Directors Need To Know About AI In 2018. Coprorate Board Member.
Hämtad 18/5-19 från https://boardmember.com/directors-need-know-ai-2018/
Grey, C. (2009). En mycket kortfattad, ganska intressant och någorlunda billig bok om att studera
organisationer. (1. uppl.) Lund: Studentlitteratur.
Hawley, A. (1968). Human ecology. in David L. Sills (ed.), International Encyclopedia of the Social Sciences. New York: Macmillan.. 328-37
Lavie, D. (2006). Capability Reconfiguration: an Analysis of Incumbent Responses to Technological Change. Academy of Management. The Academy of Management Review, 31(1), 153-174.
Lind, R. (2014). Vidga vetandet: en introduktion till samhällsvetenskaplig forskning. (1. uppl.) Lund: Studentlitteratur.
March, J.G., & Simon, H.A. (1958). Organizations, 2:a uppl. Oxford: Backwell
McCarthy, J. (2007). What is artificial intelligence?. Computer Science Department Stanford University.
November, 12. Hämtad 22/5-19 från http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai.pdf
Meyer, J. W. & Rowan, B. (1977) Institutionalized Organizations: Formal structure as Myth and Ceremony. American Journal of Sociology, Vol 82, No 2, pp. 340-363
National Science and Technology Council (2016) Preparing for the Future of Artificial Intelligence. NSTC. Hämtad: 2019-05-02 från
https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparin g_for_the_future_of_ai.pdf
Mynewsdesk (2019) The Data-Driven Mindset. Mynewsdesk. Hämtad: 2019-05-22 från
http://pages.mynewsdesk.com/rs/763-HDU-978/images/The-Data-Driven-Mindset-2019-EN.pdf?utm_source=mediaoutreach&utm_medium=newsroom&utm_campaign=datadrivencomms
Nygaard, C., Bengtsson, L., & Johansson, G. (2002). Strategizing : En kontextuell organisationsteori. Lund: Studentlitteratur
Nowak, P. (2011). Is Siri artificially intelligent or just a robot? Maclean’s. Hämtad 2019-06-03 från
https://www.macleans.ca/society/technology/is-siri-artificially-intelligent-or-just-a-robot/
Orton, J., & Weick, K. (1990). Loosely Coupled Systems: A Reconceptualization. The Academy of
Management Review, 15(2), 203-223.
Powell, W., & DiMaggio, P. (1983). The iron cage revisited: Institutional isomorphism and collective rationality in organizational fields. American Sociological Review, 48(2), 147-160.
Rouse, M. (2018). Artificial neural network (ANN). Serach Enterprise AI. Hämtad 24/5-19 från
https://searchenterpriseai.techtarget.com/definition/neural-network
40 Schwab, K. (2016). The Fourth Industrial Revolution: what it means, how to respond. World Economic
Forum. Hämtad 18/5-19 från https://www.weforum.org/agenda/2016/01/the-fourth-industrial-revolution-what-it-means-and-how-to-respond/
Soper, S. (2018). Amazon’s Clever Machines Are Moving From the Warehouse to Headquarters.
Bloomberg. Hämtad 25/9-19 från
https://www.bloomberg.com/news/articles/2018-06-13/amazon-s-clever-machines-are-moving-from-the-warehouse-to-headquarters
Stone, P., Brooks, R., Brynjolfsson, E., Calo, R., Etzioni, O., Hager, G., … Teller, A. (2016). Artificial
Intelligence and Life in 2030. One Hundred Year Study on Artificial Intelligence: Report of the 2015-2016 Study Panel, Stanford University, Stanford, CA, Hämtad 13/5-19 från
http://ai100.stanford.edu/2016-report.
Strickland, E. (2017). IBM Watson Makes a Treatment Plan for Brain-Cancer Patient in 10 Minutes;
Doctors Take 160 Hours. IEEE Spectrum. Hämtad 2019-06-03 från
https://spectrum.ieee.org/the-human- os/biomedical/diagnostics/ibm-watson-makes-treatment-plan-for-brain-cancer-patient-in-10-minutes-doctors-take-160-hours
Sveriges Kommuner och Landsting. (2016). Undersökning om svenskarnas inställning till digitalisering i
välfärden. Hämtad 2019-06-02 från
https://skl.se/download/18.1c0398c1653776aac93be35/1534508442481/PPTom%20SIFO%20unders%C
3%B6kningen%20f%C3%B6r%20webben.pdf
Tecuci, G. (2012). Artificial Intelligence. Wiley Interdisciplinary Rewievs: Computational Statistics. 4.2: 168-80
Trost, J. (2012) Enkätboken, 4., uppdaterade och utök. uppl., Studentlitteratur, Lund
Vetenskapsrådet. (n.d). Forskningsetiska Principer, inom humanistisk-samhällsvetenskaplig forskning.
Hämtad 24-04-19 från http://www.codex.vr.se/texts/HSFR.pdf
Wainikka, C. (2018). Rumphugget om fjärde industriella revolutionen. Svenskt Näringsliv. Hämtad den
18/5-19 från
https://www.svensktnaringsliv.se/fragor/digitalisering/rumphugget-om-fjarde-industriella-revolutionen_717755.html
Weick, K. (1976). Educational Organizations as Loosely Coupled Systems. Administrative Science
Quarterly, 21(1), 1-19.
Wile, R. (2014) A Venture Capital Firm Just Named An Algorithm To Its Board Of Directors — Here's What It Actually Does. Business Insider.
World Economic Forum (2015) Deep Shift Technology Tipping Points and Societal Impact. World
Economic Forum. Hämtad: 2019-05-04 från
http://www3.weforum.org/docs/WEF_GAC15_Technological_Tipping_Points_report_2015.pdf
Zeng, D. (2015). AI Ethics: Science Fiction Meets Technological Reality. IEEE Intelligent Systems, 30(3), 2-5.