AI:s nästa frontlinje? Du sitter i den

Nästan varje AI-nyhet i år har handlat om någon aspekt av arbetslivets digitala lager, från agenter som skriver kod till modeller som tar anteckningar under konferenssamtal. Samtidigt går samma anställda som använder AI för att bli märkbart effektiva på sina bärbara datorer in i sina verkliga kontor där ingen av den effektiviteten finns. 

Problemet med AI-diskussionen de senaste åren är att den har hållits nästan uteslutande inomhus, och jag menar det i en mycket bokstavlig bemärkelse. Det har handlat om skärmar, chattfönster och dokument – det som händer mellan en person och en monitor. Och under all den tiden har det fysiska kontoret bara suttit där, behandlat som en fast kostnad att hantera snarare än ett system som faktiskt kan förstås och förbättras.

Moderna flexibla arbetsplatser, i synnerhet, lider av detta missförhållande mellan vem som förväntas vara på plats och vem som faktiskt dyker upp, vilket gör allt svårare att hantera. När anställda anländer kan de ha svårt att hitta ett mötesrum, eller så kan de vandra runt på våningen i jakt på ett ledigt skrivbord som om de letade efter en parkeringsplats i köpcentret på julafton. Själva planlösningen ritades sannolikt upp baserat på någon bästa gissning snarare än någon faktisk bevisning på hur människor använder utrymmet.

Denna oförmåga att använda utrymmet effektivt är ett större problem än det verkar. Fastigheter är ofta ett företags näst största kostnad, precis efter personal. Och i en senaste undersökningen genomförd av The Collab Collective, sade sex av tio yrkesverksamma inom arbetsplatsdrift att den här typen av friktion på arbetsplatsen – oförmågan att effektivt hantera kontorsresurser som skrivbord och mötesrum – faktiskt har försämrats under det senaste året. 

Den friktionen har också ett prislapp, och den är betydande. Anställda förlorar någonstans mellan två och fyra timmar i veckan på att leta efter utrymme, jaga kollegor och arbeta runt olika kontorssystem. Gör uträkningen med standardlöner, så kan ett företag med tusen anställda förlora upp till 9 miljoner dollar per år bara på arbetsplatsfriktion. 

Fastighetsplaneringens blinda fläck

AI har betydande potential att lösa dessa utmaningar. Precis som AI kan prognostisera efterfrågan eller dirigera supportärenden, kan den lära sig vilka skrivbord och rum som används av vem och när. Den kan märka var AV-utrustning regelbundet fallerar och identifiera vilka våningar eller mötesutrymmen som inte används. 

Den gamla spelboken för att hantera ett kontor antog också en arbetsstyrka som mestadels dök upp enligt ett förutsägbart schema. I dagens hybridarbetsplats gör den det sällan. Beläggningsdata visar hur stor svängningen faktiskt är. Fastighetsföretaget för kommersiella fastigheter CBRE har funnit att de flesta organisationer kör på full kapacitet på sin mest intensiva kontorsdag, men bara ungefär en tredjedel av den kapaciteten på en genomsnittlig dag. Det gapet är exakt varför enbart personalantal är så opålitligt för att planera utrymme. En våning byggd för måndagens topp sitter mestadels tom på torsdag, och ingen mängd av instinkt fångar det mönstret på samma sätt som användningsdata gör.

Verktygen själva förvärrar detta, eftersom de flesta företag kör bokning, besöksincheckning, rumsplanering, mötestjänster och analys som separata system som aldrig designats för att kommunicera med varandra. Ett schemaläggningsverktyg som inte har någon aning om hur ett rum faktiskt används kan inte ge anläggningsavdelningen någon användbar information när det är dags att förhandla ett hyresavtal. Analys som sitter i en instrumentpanel kan inte nå över och boka om någon till ett annat rum när deras reservation faller igen.

Faktum är att de flesta fastighetsbeslut idag fortfarande i stor utsträckning fattas på instinkt och på aktuell personalstyrka, inte på faktisk användning. Det tillvägagångssättet var hållbart när kontor hade en jämn, förutsägbar beläggning. Det är mycket svårare att motivera i en hybridvärld där närvaron svänger dag för dag och mellan team.

Om AI tillämpas väl på arbetsplatsen utför den två uppgifter samtidigt. För anställda löser den arbetslogistiken genom att automatiskt matcha personer med tillgängligt utrymme, visa vilka resurser som är lediga i realtid och eliminera behovet att flytta möten med kort varsel. För drift- och anläggningsteam som hanterar budgeten kan AI analysera alla dessa små signaler – vem som bokade vad, när, hur ofta och vilka rum som står tomma – för att skapa en tydlig bild av hur utrymmet faktiskt presterar. 

Ännu bättre, när ett företag kan se hur utrymmet faktiskt används, kan chefer basera sina fastighetsbeslut på verklig efterfrågan, precis som de skulle göra med alla andra resursbeslut. Med denna information i handen kan de konsolidera de våningar som ingen använder, gå in i en hyresförnyelse med verkligt förhandlingsutrymme och omdesigna kontorslayouten efter hur deras team faktiskt samarbetar.

När data är förenad blir avkastningen snabbt specifik. Låt oss säga att en organisation upptäcker att 40 % av deras möten passerar genom en liten del av deras konferensrum. Med denna information kan driftchefer till exempel enkelt avgöra vilka rum som bör prioriteras för AV-uppgraderingar, och vilka av resten som behöver en designomprövning snarare än rutinunderhåll.

Företag som redan har satt AI i arbete på sin kod, sina supportköer och sina inkorgar har redan sett vad som händer när bra data ersätter gissningar. Kontoret är helt enkelt nästa plats att tillämpa den lärdomen. Ännu bättre är att de organisationer som kommer först inte bara kommer att spendera mindre på utrymme de inte använder, de kommer också att ge tillbaka de timmar som deras anställda tyst har förlorat på arbetsplatsfriktion hela tiden.