Slik blir du klar for Copilot

Etter å ha jobbet med produktivitetsverktøy og den moderne arbeidsplassen i mange år har jeg erfart en ting som er av avgjørende viktighet: Kontroll på virksomhetens data. Jeg tør påstå at jeg kunne gå inn i hvilken som helst virksomhet i Norge og påpekt forhold som ville gjort at de får en personvernrelatert bot, for eksempel ved å skanne etter CV-er – de ligger overalt. I tillegg er det som med alt annet man foretar seg; man må ha et mål, en strategi og en plan for hvordan man kommer seg dit man ønsker å være.

Er det krise? Vel, virksomheten kan få en bot og det ser litt stygt ut, men det er mye verre om data du tror er trygge og sikre, blir delt med uvedkommende. Tap av anseelse i markedet og tilhørende økonomisk smell blir nok ofte enda større. Når Copilot nå snart gjør sitt inntog er det viktig at virksomhetene har en plan for hvordan denne AI-assistenten skal brukes og stålkontroll på data den skal bruke.

Microsoft 365 Copilot er en digital assistent drevet av kunstig intelligens som har som mål å gi personlig tilpasset hjelp til brukere for en rekke oppgaver og aktiviteter. Copilot kobler ikke bare funksjonalitet folk kjenner fra ChatGPT til Microsoft 365; den kombinerer kraften i store språkmodeller med dataene dine i Microsoft Graph (kalender, e-postmeldinger, chatter, dokumenter, møter, mm.) og Microsoft 365-appene (Word, Excel, PowerPoint, Outlook og Teams) for å tilby deg store potensielle produktivitetsforbedringer. Å tenke at «risikoen er for stor for å ta det i bruk» blir å stikke hodet i sanden og overlate produktivitetsgevinstene til konkurrentene.

Kontroll før du hopper på toget

Så hva må du tenke på før du slipper løs AI-kraften på virksomhetens egne data? Du er nødt til å ha data på et sted der de er både tilgjengelige og kontrollerte. Det sier seg selv at ikke alle data er ment for alle. Skal du lage en rapport om bedriftens største kunder, er det viktig at den offentlige versjonen ikke har med bedriftssensitive data. På den andre siden vil interne rapporter om det samme være av mindre verdi om ikke slike data er med.

Og med en gang du skal trekke inn persondata, vil bildet kompliseres ytterligere. En leder for eksempel vil kunne ønske å ha med sensitive data i en gitt vurdering, men den type data kan for all del ikke være tilgjengelig for alle. Dermed er klassifisering av data en klar nødvendighet. Sikring av data likeså. Dette er smart uavhengig av kunstig intelligens, men ekstremt aktualisert med det som nå snart rulles ut og tilgjengeliggjøres for massene. Ledelsen i alle virksomheter bør være opptatt av kontroll på data, og stille spørsmål rundt dette før Copilot tas i bruk.

Passer for alle virksomheter

Er du der eller på vei, hvor du har full kontroll på data, kan du gå løs på neste utfordring: Copilot er kjempesmart, men må brukes på riktig måte. Du må vite hvordan du skal bruke den og hvordan du skal stille spørsmål for å få noe ut av den. Ja, noe kommer «rett ut av boksen» hvis data er på plass, men uten riktig opplæring og forståelse, er du like langt. Det er ingen magiske knapper å trykke på, selv om Copilot også delvis vil påpeke «hvor knappene ligger» i form av vanlige spørringer.

Informasjonsarkitektene som har forståelse av sikring av data, datamengder, dokumenter og samling av data må på banen. I tillegg må personal og HR, de som jobber med å vite og legge til rette for opplæring og hvordan AI skal brukes, involveres tidlig og forstå rollen og ansvaret de har. For retningslinjene må på plass. Bruken av AI må være etisk, juridisk og personvernmessig forankret.

Til sist kommer bør man også inn med en sunn dose kildekritikk. «Du skal ikke stole blindt og gjenfortelle alt du hører» sier vi stadig vekk til ungene, og dette kan man med fordel innføre i bedriftens standard opplæring. Copilot vil kunne hjelpe deg med å raskt skaffe til veie og presentere informasjon, men hva innholdet faktisk er, hvor det kommer fra, hvor sensitivt det er osv. må brukeren selv ta stilling til. Det er en grunn til at det ikke heter Autopilot!

Jeg er sikker på at Copilot er noe alle bedrifter med fordel vil kunne benytte for å hente ut produktivitetsgevinster på mange arbeidsoppgaver som i dag spiser tid. Men å starte et AI-prosjekt med 12 måneders perspektiv er det samme som å kaste penger ut av vinduet, for utviklingen går så fort at du må gjøre ting raskere og smartere. Velg ut oppgaver og områder for proof of concept, hvordan du vil gjennomføre dette og bygge kompetanse.

Men startskuddet går med å stille spørsmål om virksomhetens data. Har vi kontroll?

Morten Yndesdal, Principal Consultant Innofactor