Slutet på produktivitetsteatern: Varför vi måste omdefiniera vad som gör en “bra arbetare” i AI-eran

Under många år har organisationer kopplat produktivitet till synlig ansträngning: arbetade timmar, packade kalendrar, snabba e-postsvar och långa uppgiftslistor. Data visar att anställda arbetar längre än någonsin, där nästan en tredjedel av arbetarna är tillbaka i sina inkorgar klockan 22.00. Men mer aktivitet behöver inte nödvändigtvis översättas till större påverkan.

Artificiell intelligens (AI) avslöjar att vi har blivit remarkabelt bra på att mäta sysselsättning medan vi ofta förbiser vad som driver företaget framåt. När anställda kan automatisera timmar av repetitivt arbete och om dirigera den tiden mot att lösa högvärdesproblem, bör vi omdefiniera produktivitet.

Den förändringen omdefinierar vad det innebär att vara en “bra arbetare”. Mer än någonsin behöver ledare fråga sig vem som skapar den största värdet för företaget, snarare än vem som gör mest arbete.

Produktivitetsteatern blir allt svårare att dölja

Varje organisation har uppgifter som håller människor sysselsatta utan att skapa mycket värde.

Att schemalägga möten över flera kalendrar. Att jaga godkännanden. Att kopiera information mellan system.

Med AI förändras detta snabbt. Rutinuppgifter kan slutföras på sekunder. Som ett resultat berättar mätning av anställda efter volymen av dessa uppgifter oss lite om deras bidrag. När produktivitetsteatern avslöjas, är det viktigt att förstå hur anställda använder den tid de har vunnit från AI-effektivitet för att förbättra sitt arbete och bidrag.

Vad gör en “bra arbetare” i AI-eran

Den riktiga möjligheten med AI ligger i att skilja mellan arbete som inte längre eller fortfarande kräver mänskligt arbete.

Ta rekrytering. Att koordinera intervjuer över flera rekryteringschefer, kandidater och tidszoner kan konsumera timmar varje vecka. Det är nödvändigt men kräver inte strategiskt tänkande. När talangkoordinatorer erkänner detta och automatiserar schemaläggning, vinner de tid att bygga relationer med kandidater, råda rekryteringschefer och förbättra rekryteringsbeslut.

Forskning stöder denna förändring. PwC:s 2025 AI Jobs Barometer fann att branscher som är mest utsatta för AI har upplevt nästan fyra gånger högre produktivitetstillväxt sedan generativ AI blev mainstream, medan intäkter per anställd har vuxit tre gånger snabbare än i branscher med mindre AI-exponering.

Anställda som trivs i AI-eran kommer säkert att bli snabbare. Mer viktigt är att de kommer att utveckla en starkare instinkt för var mänsklig expertis skapar det största värdet och var teknologi bör hantera deras rutinuppgifter.

De kommer också att vara nyfikna nog att experimentera med nya sätt att arbeta med AI, kontinuerligt bygga sin AI-fluens och öppet dela vad som fungerar och vad som inte fungerar med sina team för att hjälpa alla att flytta framåt snabbt.

Att hjälpa fler anställda att utveckla den mentaliteten är där organisationer har en stor möjlighet.

Utrusta anställda med rätt AI-strategier för bättre produktivitet

Att bara ge anställda tillgång till AI-verktyg räcker inte för att leverera meningsfulla produktivitetsvinster.

Många organisationer har spenderat de senaste två åren på att introducera AI-assistenter, chatbots och copiloter. Medan dessa verktyg kan spara tid, lägger till isolerade AI-lösningar på befintliga arbetssätt sällan förändrar resultat på egen hand.

Den större möjligheten kommer från att omdefiniera hur arbetet sker.

Boston Consulting Group fann att 80% av anställda som arbetar inom en tydlig AI-strategi rapporterade mätbara affärsresultat, jämfört med 60% av anställda som hade tillgång till AI-verktyg utan en tydlig strategi. Gartner har likaså varnat för att många organisationer kämpar för att förverkliga meningsfulla produktivitetsvinster eftersom de inte har omdefinierat arbetet runt AI.

De största vinsterna härrör från att utforma återkommande arbetsflöden som tillåter AI att hantera rutinuppgifter över hela processen medan anställda förblir ansvariga för tillsyn, beslutsfattande och undantag. Agenta arbetsflöden gör detta möjligt genom att koordinera flera åtgärder i en enda sammanhängande process istället för att behandla AI som ett annat fristående verktyg.

Överväg kundtjänst. Om en kund behöver ändra en order, kan en kundtjänstrepresentant traditionellt tillbringa värdefull tid med att bekräfta kontouppgifter, kontrollera lager, uppdatera ett ordersystem, bearbeta betalningsändringar och ordna leverans. Agenta AI kan orkestrera dessa rutinsteg över flera system inom ett enda arbetsflöde.

Att ha detta återkommande arbetsflöde förändrar anställdas roll. Tiden kan nu investeras i att lösa komplexa problem och se till att varje interaktion slutar med det bästa möjliga resultatet. Det är de ögonblicken som kunderna minns och som påverkar lojalitet, kundbehållning och affärsprestation.

Mänskligt omdöme och expertis blir viktigare

När organisationer bygger hybridarbetsstyrkor – där mänskliga anställda samarbetar med AI – förskjuts människors konkurrensfördel alltmer mot unikt mänskliga förmågor.

Ett AI-system kan rekommendera den snabbaste lösningen, men människor förstår om det är rätt lösning. Människor kan väga competing prioriteringar, känna till organisatoriska och kulturella sammanhang, bygga förtroende med kunder och kollegor och veta när en situation kräver flexibilitet istället för att följa standardprocessen.

AI-litteracitet blir snabbt en grundläggande arbetsplatsfärdighet. Vad som skiljer högpresterande anställda är deras förmåga att känna igen var teknologi tar bort friktion och var deras egen expertis har den största påverkan på kunder, kollegor och organisatoriska resultat.

Om detta är vad högprestation och en “bra arbetare” ser ut som, behöver organisationer omdefiniera hur de erkänner och belönar detta arbete.

Ledarskap måste omdefiniera framgång

När AI utvidgar sätten som anställda kan skapa värde på, bör HR-chefer omvärdera om deras nuvarande prestationssystem fullständigt fångar dessa bidrag. Aktivitetsbaserade mått som arbetade timmar, stängda biljetter och svarstider har länge varit användbara indikatorer, men de berättar alltmer bara en del av historien i AI-drivna organisationer.

AI hjälper inte bara anställda att slutföra samma arbete mer effektivt. När rutinuppgifter automatiseras har anställda större kapacitet att gå in i mer strategiskt arbete: att lösa komplexa utmaningar, minska affärsrisker och upptäcka helt nya tillväxtmöjligheter. Dessa bidrag har ofta en bredare och längre varaktig påverkan på affären än de enskilda uppgifter som AI har tagit bort från deras tallrik.

Prestationskonversationer bör utvecklas för att erkänna de ytterligare sätt som anställda bidrar till värdet. Utöver etablerade affärsresultat och traditionella mått bör ledare erkänna anställda som använder AI för att skapa värde som hjälper hela organisationen att anpassa sig snabbare.

Arbetsstyrkeplanering behöver också utvecklas för den hybridarbetsstyrkan. Beslut om rekrytering, jobbdesign och karriärutveckling kan inte längre ske oberoende av teknologiplanering. Innan organisationer bestämmer vilka roller de behöver imorgon, måste de först förstå vilka arbetsflöden som AI kan automatisera och var mänsklig expertis skapar det största värdet.

Efterfrågan på AI-fluens — förmågan att använda och hantera AI-verktyg — har vuxit sju gånger på två år, snabbare än för någon annan färdighet i amerikanska jobbannonser. Men att skapa en AI-fluent arbetsstyrka kräver mer än att organisationer tillhandahåller tillgång till de senaste verktygen. Människor är naturligt försiktiga med förändring, särskilt när det påverkar hur deras arbete mäts. Ledare har ett ansvar att tillhandahålla praktisk vägledning och utbildning, ge anställda möjligheter att experimentera med AI och lära av varandra, och ange tydliga förväntningar på hur framgångsmått utvecklas.

Ett exempel på praktisk vägledning är genom en nav- och ekrar-modell. En central styrkommitté kan etablera ansvarsfulla AI-praxis och strategiska prioriteringar, medan AI-ambassadörer över olika affärsfunktioner kan identifiera användningsfall för att experimentera med att tillämpa AI på. Detta tillåter företag att skala AI-antagande konsekvent medan de tillåter flexibilitet för att lösa de unika utmaningar som varje affärsfunktion står inför.

Till slut är definitionen av en “bra arbetare” under förändring i denna nya miljön. De anställda som sticker ut kommer att fortsätta att bygga sin AI-fluens, förstå var teknologi skapar effektivitet och mänsklig expertis gör den största skillnaden, och dela sina lärdomar och bästa sätt att arbeta med andra.

Organisationer har en kritisk roll att spela för att hjälpa anställda uppnå denna nya framgång. Genom att omdefiniera arbetsflöden, modernisera prestationssystem och främja en kultur där lärande och experiment med AI uppmuntras, kan de skapa arbetsstyrkor som är mer produktiva, bidrar mer till affärsvärdet och är bättre förberedda för framtiden.